La Industria 4.0 toca la puerta de las fábricas latinoamericanas

Por: Felipe Martí­nez, Head of Digital Business, Festo Colombia

Cada vez escuchamos más hablar sobre Industria 4.0, leemos a diario sobre la era de la digita­lización y vemos con mayor fre­cuencia términos como el Internet De Las Cosas, la Nube, los gemelos digitales, entre otros. Bueno, pues ha llegado el momento de dejar de hablar sobre estos temas y en­contrar la manera de empezar a adaptarlos en el dí­a a dí­a de las plantas industriales. Retos hay muchos, y en diferentes campos, pasando por la conectividad y velocidad de las redes de internet, así­ como la cualificación de profesionales y adaptación a una nueva manera de trabajar y tomar decisiones.

El mundo se encuentra tal vez en uno de los momentos de mayor auge: la competitividad, el aumento de desempeño y la búsqueda de eficiencia en el uso de los recursos han creado un movimiento inte­resante, que permite contar con variadas herramientas para con­vertir una planta tradicional, en una inteligente. Esto no se consigue de un dí­a para otro y serí­a un error implementarlo de esa manera; la curva de aprendizaje no se debe descuidar y es mejor construir un derrotero a mediano y largo plazo, pero con pasos firmes y determina­ción en el corto plazo.

Aspectos clave de la Industria 4.0

Para realizar la transición hacia el modelo de 4.0 es importante tener en cuenta los nuevo aspec­tos claves que encierra este con­cepto: Cloud, IoT, integración desistemas, Big Data, ciberseguridad, simulación, realidad aumentada, impresión 3D y robots autónomos. En el mercado se puede obtener un sinnúmero de ofertas en cada uno de los aspectos; no es un tema nuevo y los fabricantes y desarro­lladores han trabajado buscando facilitar la adaptación a estos nue­vos modelos. Y precisamente, en la adaptación está el principal reto para ingresar en el mundo de las "fábricas inteligentes"; es impor­tante empezar a vencer algunos estigmas que a lo largo del tiempo se han venido creando y que im­piden o complican su apropiación.

Para empezar, es fundamental centrar la atención en los primeros cuatro conceptos enunciados, los restantes tendrán una mayor cuando los primeros hayan sido implementados.

Cloud y Big Data: valorizando los datos

Al hablar de Cloud (Nube) y de Big Data, se está buscando cons­truir mayor transparencia en cada uno de los procesos al interior de las plantas y esto, a su vez, permite adquirir datos de cada uno de los equipos (en la actualidad la infor­mación es tomada a mano y en planillas). Estos datos, al trasladar­los a un espacio digital (cloud, onpremise, on Edge), se convierten en información, la cual, mediante un correcto tratamiento, permitirá definir acciones predictivas que redundarán en sistemas con un mejor desempeño y aumentarán la confiabilidad en cada uno de los equipos. Así­ mismo, tendremos a unos cuantos clics, una herra­mienta poderosa para la dirección y toma de decisiones.

La digitalización ha traí­do consigo cambios en la manera de concebir la funcionalidad de los componen­tes industriales y, así­ mismo, cam­bios en los modelos de negocio. El Internet de las Cosas permite que todos los componentes de una máquina puedan compartir infor­mación entre ellos, dando paso a una nueva generación de compo­nentes, que se denominan "produc­tos inteligentes". Estos productos tienen la singularidad de contar con sensores en su interior que permi­ten estar enviando información en tiempo real del comportamiento y desempeño de estos.

Los productos inteligentes en­ví­an datos calientes (listos para analizar y visualizar) que pueden ser organizados en Dashboards preconcebidos y de fácil imple­mentación. Una de las principales premisas en este campo, es que los componentes se puedan en­lazar de una manera sencilla e in­tuitiva y el usuario puede empezar a monitorear sus componentes y máquinas sin esfuerzos en la im­plementación.

Machine Learning: datos, análisis y decisiones

Teniendo esto claro, podemos en­trar a hablar de uno de los principa­les conceptos que relaciona datos, análisis y decisiones. Este concepto se conoce como Machine Learning o aprendizaje de máquina, que no es otra cosa que la posibilidad de analizar, mediante un tratamiento estadí­stico, los diferentes datos que se pueden estar adquiriendo de los componentes y relacionarlos con los datos de entrada de los componen­tes (datos de fábrica).

Es mejor si lo explicamos con un ejemplo: un com­ponente tiene una vida útil que se llamará dato de entrada; en el dashboard se ha venido acumulando el dato de ciclos de funcionamiento, cuando el dato acumulado se empieza a acercar al dato de entrada, el componente comienza a trabajar en el umbral de falla y la confiabilidad del componente empieza a disminuir. En este momento, el sistema de gestión está en la capacidad de enviar una alerta o una notifi­cación al equipo de mantenimiento para que realice la reparación o el cambio del componente. Cuando esto sucede, se pasa de hablar de un mantenimiento pre­ventivo y entra el concepto de mantenimiento predic­tivo (basado en predicciones brindadas por el mismo componente), permitiendo aumentar la confiabilidad de los componentes y de las máquinas, e impactando directamente en el aumento del desempeño general del equipo.

Cómo avanza la Industria 4.0 en América Latina

En la región, Brasil, México, Colombia, Chile y Argen­tina han empezado a desarrollar proyectos importantes de implementación. Eso lo podemos percibir año tras año en el aumento de la oferta de soluciones digitaliza­das y con nuevas tecnologí­as que, hoy por hoy, ofrecen diferentes proveedores, así­ como en la demanda e inte­rés sobre este tema por parte de la industria.

En el caso de México, por ejemplo, su participación como paí­s invitado en la Feria de Hannover 2019 fue un antecedente importante que permitió conocer no solo sus in­tenciones, sino las acciones que se están implementando en diferen­tes ámbitos para avanzar en este sentido. El Gobierno mexicano ha iniciado amplias reformas estruc­turales para fortalecer la compe­titividad de la industria del paí­s mediante tecnologí­as innovadoras de fabricación y amplios programas de educación.

Otro ejemplo es Colombia, y con­cretamente la ciudad de Medellí­n, sede del Centro para la Cuarta Revo­lución Industrial del Foro Económico Mundial, la cual comparte esta opor­tunidad con ciudades como Tokio, San Francisco y Beijing. Desde allí­ se busca unir, en un mismo espacio, gobiernos, compañí­as lí­deres, socie­dad civil y expertos para trabajar por la difusión y adopción de la Indus­tria 4.0 en Latinoamérica.

Se vienen dando pasos impor­tantes, hay un camino por recorrer, pero se puede decir que las con­diciones están dadas para que la industria de Latinoamérica ingrese en la era de las plantas inteligentes, sobre todo para un segmento como el de alimentos y bebidas, que, por su dinámica y tipo de maquinarí­a de empaque, tiene un camino ya recorrido que le permitirá ingresar de una manera más cómoda en la adopción de la I4.0, con soluciones que cada vez son más sencillas y económicas.