Qué es la smart manufacturing

La Industria 4.0 o cuarta revolución industrial, aquella que se caracteriza por la integración de tecnologías digitales inteligentes en la fabricación y los procesos industriales, ha dado lugar al surgimiento de la smart manufacturing y las smart factories. Las fábricas inteligentes del futuro. ¿Quieres saber en qué consisten? En este artículo te contamos todo lo que tienes que saber sobre este avance que ha llegado para revolucionar la forma de producir.

En qué consiste la smart manufacturing y por qué es importante

La smart manufacturing es un término en inglés que hace referencia a la digitalización de una fábrica y la conexión de todos y cada uno de los elementos que la conforman.

En otras palabras, un enfoque holístico para la producción que integra tecnologías avanzadas en todas las etapas del ciclo de vida de un producto (big data, IIoT, análisis y modelado de datos, entre otras). Combina el uso de sensores, dispositivos conectados, sistemas de información y análisis de datos para optimizar los procesos de fabricación y mejorar la eficiencia, la calidad y la seguridad.

A través de la instalación de sistemas (hardware y software), se consigue conectar absolutamente todo entre sí: máquinas, sensores, programas de producción, etc. Y los datos obtenidos, que se recopilan a través de sensores, se almacenan en la nube y se procesan a gran velocidad. Ese es su verdadero potencial: disponer de información en tiempo real, potenciando el control y basándose en automatizaciones.

Mediante la fabricación Inteligente se busca automatizar y medir el mayor número posible de operaciones para que se lleven a cabo con la máxima eficiencia. El objetivo es que se realicen con mayor rapidez, garantizando la calidad y a un menor coste. Para ello, el elemento central de este tipo de organización son los datos. Primero se recogen directamente del equipo. Luego se analizan para ayudar a tomar las decisiones correctas sobre el rendimiento de la fabricación.

Características de las fábricas inteligentes

Según McKinsey, las fábricas inteligentes se asientan sobre cuatro pilares tecnológicos fundamentales:

• Conectividad, datos y poder computacional. En este aspecto, engloba la IoT, el cloud monitoring con herramientas MES o ERSP, y blockchain.

• Analítica e inteligencia. Este rasgo abarca un análisis de datos totalmente evolucionado, gracias a la Inteligencia Artificial, machine learning y deep learning.

• Genuina interacción humano-máquina. Realidad virtual y aumentada, robótica y automatización al servicio de las necesidades del ser humano.

• Ingeniería avanzada. Desde la creación de gemelos digitales (digital twins), la fabricación aditiva, la aplicación de energías renovables, hasta el minucioso trabajo con nanopartículas.

Por otro lado, para llevar a cabo la smart manufacturing, es necesario que cubra las 4 áreas principales de la fábrica 4.0: materiales, calidad, mantenimiento y producción. Acercar a los usuarios estas cuatro ramas de la industria, de forma inteligente y sistematizada, reducirá considerablemente los costes y tiempos de producción, abriendo la posibilidad de diseñar estrategias y trazar sobresalientes decisiones de futuro.

¿Por qué es importante la smart manufacturing?

Atendiendo a la definición de la Smart Manufacturing Leadership Consortium, SMLC, “la fabricación inteligente es la capacidad para resolver problemas existentes y futuros a través de una infraestructura abierta que permita implementar soluciones al ritmo de la velocidad del negocio mientras se crea un valor avanzado”, ya podemos comprobar por qué es importante esta innovación.

Y es que, la smart manufacturing tiene como objetivos la identificación de oportunidades, la automatización de procesos, la mejora de la productividad y la eficiencia, evaluación de fallos, adaptabilidad, capacidad de respuesta, escalabilidad, reciclabilidad, interoperabilidad y ciberseguridad.

Como gran aportación, este desarrollo permite un análisis de una masiva cantidad de datos, extrayendo información de gran valor y formulando decisiones efectivas y útiles para la empresa. Además, la tecnología empleada aumenta la eficiencia y elimina los puntos débiles del sistema. Al convertirse en una empresa industrial altamente conectada y habilitada por el conocimiento, donde todas las organizaciones y todos los sistemas operativos están vinculados, se consigue una mayor productividad, sostenibilidad y rendimiento económico. A ello hay que sumarle que los fabricantes pueden utilizar la tecnología en la nube para almacenar y utilizar cantidades de datos importantes. Estos datos están disponibles para su uso posterior en aplicaciones de fabricación dentro de una fábrica o en toda una cadena de suministro.

En el pasado, era muy difícil acceder o analizar este tipo de datos de forma eficaz. Hoy en día, permite ver el panorama completo, tomar mejores decisiones informadas y actuar en consecuencia.

Cómo funciona el proceso de la fabricación inteligente

Podríamos decir que el proceso de la fabricación inteligente tiene varias fases. El punto de partida comienza por encontrar el punto en común entre las exigencias del cliente y las capacidades de producción internas de la empresa. Controlando los tiempos y ciclos de fabricación, se pueden secuenciar esta planificación, reduciendo, incluso, la cobertura de stock.

Posteriormente estaría el proceso de fabricación puro y duro. En esta fase se puede integrar y aplicar la IA, logrando una coordinación y planificación de los procesos óptima, dando lugar a una fábrica auto organizada, cuya tecnología abraza todos los aspectos del ciclo de fabricación (planificación, producción, mantenimiento, etc.).

La llegada de la 5G permitirá una mayor conectividad y velocidad de transmisión de datos, lo que facilitará aún más la implementación de la smart manufacturing

Pero este procedimiento no tendría sentido sin la incorporación de “inteligente”, un adjetivo que se añade incorporando nuevas tecnologías, modelos de negocio y oportunidades para mejorar su propuesta de valor.

Otro aspecto importante en el funcionamiento de una smart factory tiene que ver con el seguimiento y la trazabilidad. Esto significa que la producción sea rastreable a lo largo de todo el transcurso, garantizando un análisis rápido, detallado y preciso de las causas e impactos de cualquier índole.

Tecnologías de la smart manufacturing o fabricación inteligente

Como hemos ido comentando a lo largo de este artículo existen varias tecnologías que son especialmente importantes a la hora de implementar un enfoque de fabricación inteligente y que, de hecho, impulsan esta revolución en el entorno productivo. Es el caso de la Internet de las cosas, el machine learning o el cloud computing.

Veámoslas en detalle.

IoT

Si hay una tecnología que está impulsando el desarrollo de la fabricación inteligente esa es la Internet de las cosas y su variante industrial (Industrial Internet of Things, IIoT). Este avance desempeña un rol crucial en la implementación satisfactoria de la smart manufacturing y el logro eficiente de los objetivos de negocio.

La IoT hace posible la creación de una fábrica conectada que permite recopilar datos en tiempo real de sensores de equipos, cámaras, robots de producción y otros dispositivos inteligentes, todos conectados a través de una red local 5G. Los datos se incorporan a una solución de IA/aprendizaje automático (AA) capaz de proporcionar sugerencias en tiempo real para informar las decisiones relacionadas con el mantenimiento predictivo, la supervisión remota de los activos de producción, la utilización de activos o la automatización de diversos procesos y tareas.

Inteligencia Artificial y Machine Learning

La inteligencia artificial (IA) es una solución tecnológica, un sistema o una máquina cuyo objetivo es imitar la inteligencia humana para realizar tareas mientras mejora iterativamente en función de la información que recopila.

Por otro lado, el aprendizaje automático o machine learning (ML) es un subgrupo de IA que se centra en la creación de un sistema de software que puede aprender o mejorar el rendimiento en función de los datos que consume. Esto significa que cada solución de aprendizaje automático es una solución de IA, pero no todas las soluciones de IA son soluciones de aprendizaje automático.

Los fabricantes aprovechan el aprendizaje automático para identificar problemas de calidad, rendimiento y otros fallos operativos. Gracias al empleo de estadísticas detalladas, los operarios pueden tomar decisiones más rápidas y eliminar los obstáculos en la producción.

Las soluciones de fabricación inteligente utilizan la IA y el ML para contextualizar la información y proporcionar estadísticas útiles, lo que permite predecir los fallos de las máquinas para adelantarse al mantenimiento, ajustar los programas de producción y evitar costosos tiempos de inactividad.

Data lakehouses

Un data lakehouse es una arquitectura moderna y abierta que permite a un fabricante almacenar, comprender y analizar todos los tipos de datos. Combina la potencia y la abundancia de los almacenes de datos con la amplitud y la flexibilidad de las tecnologías de datos de código abierto más conocidas que utilizan los fabricantes en la actualidad.

Esta propuesta puede reunir, analizar y encontrar fácilmente estadísticas nuevas de diversos orígenes de datos, entre ellos facturas y formularios, y formatos de datos, como texto, audio y video, lo que permite el uso de los últimos marcos de IA y servicios predefinidos.

Tener acceso a soluciones potentes para recopilar y agregar datos operativos en tiempo real, obtener estadísticas a partir de los datos, comunicarse rápidamente y tomar decisiones integrales y colaborativas es un componente fundamental de un proceso eficiente de toma de decisiones.

Un caso de uso representativo está ayudando a los fabricantes a lograr la resiliencia de la cadena de suministro al apoyar su capacidad de abastecimiento de una variedad de proveedores. Un data lakehouse hace esto al permitirles combinar datos del ERP que gestiona las órdenes a través del inventario, la gestión de almacenes y los sistemas de transporte utilizados para transportar y entregar los materiales necesarios para la producción.

Cloud computing y edge computing

El cloud computing se considera “gran habilitador” de la transformación digital en tanto en cuanto la nube brinda la base para otros desarrollos. Los datos que alimentan las tecnologías de la cuarta revolución industrial residen en la nube y los sistemas ciberfísicos que están en el centro de la smart manufacturing también la utilizan para comunicarse y coordinarse en tiempo real.

La computación en la nube permite procesar gran cantidad de datos que se suelen almacenar y analizar de forma más eficiente y rentable, además de ayudar a las empresas a adaptar el proceso a sus necesidades y escalar a medida que el negocio crece. Separa el hardware y el software, haciendo posible que muchas de las grandes organizaciones del sector industrial puedan tener un acceso remoto y bajo demanda a muchos de los principales servicios que necesitan para ejercer sus procesos.

Y es que la fabricación inteligente requiere conectividad e integración de la ingeniería, la cadena de suministro, la producción, las ventas, la distribución y el servicio y el cloud computing ayuda a realizar estas tareas.

Este avance puede tener diversas aplicaciones en la industria para tareas de monitorización en remoto o en análisis y recopilación de datos. Supone grandes oportunidades en ámbitos como análisis de mercados, trazabilidad, prevención de riesgos, monitorización de procesos, control de calidad, vigilancia tecnológica y minería de datos, recursos humanos, administración y contabilidad, almacenamiento y archivo digital; y gestión colaborativa de proyectos.

Paralelamente, el edge computing promete ejecutar servicios lo más cerca posible del origen de los datos. De esta manera disminuye considerablemente la latencia ya que el análisis de los mismos se lleva a cabo donde se crean estos, aportando velocidad y seguridad. Requisitos decisivos para la smart manufacturing donde la conectividad y la respuesta en tiempo real son imprescindibles.

Ingeniería avanzada

Dentro del terreno de la ingeniería avanzada, debemos mencionar la nueva generación de robots autónomos. Programados para realizar tareas con mínima intervención humana, estas máquinas varían mucho en tamaño y función, desde drones de escaneo de inventario hasta robots móviles autónomos para operaciones de pick and place. Equipados con software avanzado, IA, sensores…, estos robots son capaces de realizar labores difíciles y delicadas y pueden reconocer, analizar y actuar sobre la información que reciben de sus alrededores. Y en relación a estos robots es importante la automatización robótica de procesos o RPA que libera a los trabajadores de tareas repetitivas.

Asimismo, encontramos los gemelos digitales o digital twins son réplicas virtuales de procesos, objetos y servicios, con el objetivo de disponer de un prototipo capaz de simular toda la experiencia del producto homólogo analizando datos masivamente. Se crea extrayendo datos de sensores, dispositivos, controladores lógicos programables (PLC) y otros objetos de IoT conectados a Internet. Ofrecen a las organizaciones la posibilidad de simular escenarios, servicios y productos.

Gracias a las tecnologías de simulación se pueden crear entornos virtuales simulados y predecir el comportamiento en conjunto de máquinas, procesos y personas al momento. Con ello el usuario puede experimentar en entornos controlados y virtuales, realizar pruebas y obtener configuraciones óptimas para la fabricación previa al desarrollo de un producto en masa.

Y, la fabricación aditiva e impresión 3D. Ambos desarrollos facilitan la personalización a gran escala y la creación de prototipos más rápidos. Sin embargo, la primera se utiliza más en el ámbito de empresa -en sectores industriales, medicina avanzada o industria aeroespacial-, porque va un paso más allá de la impresión en 3D. En concreto, se trata de un sistema genérico de obtención de objetos en tres dimensiones a base de agregar capas del material deseado en cada caso de manera que vaya adoptando la forma y el aspecto deseado. Todo de forma independiente a la tecnología y los materiales empleados para ello. Puesto que se pueden utilizar varios en cada caso. Eso sí, las técnicas que se utilizan tienen un aspecto destacado: son más complejas que las que se utilizan en impresión 3D. Y es que con la fabricación aditiva se pueden obtener elementos de mayor y mejor aspecto y resistencia, conseguir objetos de plástico, de cera o de metal y abordar iniciativas más complejas en las que se precisen fabricar más elementos y en menos tiempo.

Con la impresión 3D, las piezas y los productos pueden almacenarse como archivos de diseño en inventarios virtuales e imprimirse on demand en el punto de necesidad, lo cual reduce tanto los costes como la necesidad de fabricación off-site/off-shore. Cada año, incluye cada vez más filamentos base como metales, polímeros de alto rendimiento, cerámica e incluso biomateriales.

Ventajas de la smart manufacturing en la industria

La incorporación de la fabricación inteligente aporta interesantes ventajas en la industria.

Optimización de los recursos

Una de las ventajas más importantes de la fabricación inteligente es la optimización de recursos. Centralizando los sistemas más importantes, por ejemplo, el equipo tendrá un mayor control sobre los residuos excedentes, pudiendo incrementar y mejorar las previsiones de fabricación.

En este caso, no sería necesario aprovisionar más materia prima de la necesaria, ajustando la fabricación a la demanda real. El sistema de manufacturing permite una gestión global de la cadena de suministro de principio a fin.

Reducción de la mano de obra

Optimizando y automatizando los procesos, el negocio puede llevar a cabo sus proyectos con mayor eficiencia. Accediendo en tiempo real a los datos a través de diversas plataformas, se libera a parte del equipo de ciertas tareas para centrarse en otras mucho más importantes.

No obstante, es importante no olvidar que la fabricación inteligente sólo es posible si hay personas detrás para controlar estas automatizaciones. Para ello, necesitan instrucciones de trabajo digitales y conectadas a las que se pueda acceder a través de una tableta o gafas conectadas, por ejemplo.

Mejora en la productividad y eficiencia operativa

La fabricación inteligente mejora la productividad y eficiencia operativa gracias a la automatización de tareas y optimización de procesos. Automatizando actividades, el equipo puede ser mucho más productivo y estar más motivado, ya que no estará gestionando repetitivas y labores tediosas. Además, los sistemas inteligentes pueden monitorear y ajustar de forma automática las condiciones de trabajo para minimizar el desperdicio y maximizar la productividad.

Asimismo, la reducción de paradas no planificadas por fallos en los equipos se reducirá drásticamente, manteniendo una producción estable e ininterrumpida.

Las máquinas autónomas se comunican entre sí, lo que genera una gran cantidad de datos y crea posibles escenarios de análisis nuevos. Estos datos proporcionan estadísticas en tiempo real de los procesos de producción, lo que ayuda a los gerentes a ajustar la planificación de la eficiencia y mejorar la productividad.

Un mejor acceso a los datos y análisis de la cadena de suministro y la producción aumenta la precisión de las previsiones y reduce las pérdidas, lo que ayuda a reducir los costos mediante una gestión adecuada de la demanda.

Mejora de la calidad del producto

Con la smart manufacturing, los fabricantes pueden recopilar datos en tiempo real sobre el rendimiento de los equipos, la calidad del producto y otros indicadores clave. Estos datos se pueden analizar para identificar posibles problemas, errores y fallos humanos y realizar ajustes inmediatos, lo que resulta en una mejora de la calidad del producto y una reducción de los defectos. Es decir, la digitalización de los procesos permite supervisar el proceso y las tareas para aumentar el rendimiento y utilizar los recursos de forma más eficaz.

Mantenimiento predictivo

El smart manufacturing permite implementar soluciones con la capacidad de identificar, de forma prematura, roturas, desgastes y posibles incidencias en cualquier paso de la maquinaria de producción. De este modo, se puede aplicar un mantenimiento predictivo, gracias a la Inteligencia Artificial y el machine learning, llegando a formular predicciones y patrones que evitará al negocio, en el futuro, muchos problemas.

Todo ello redunda en la posibilidad de reducir reparaciones de equipos costosas y evitar interrupciones en la producción.

Mayor flexibilidad de la cadena

La optimización de la cadena de suministro es otro de los beneficios asociados a la smart manufacturing. Este avance no solo se limita a la producción interna, sino que también puede optimizar la cadena de suministro en su conjunto. Mediante el uso de sensores y sistemas de seguimiento, los fabricantes pueden obtener una visibilidad completa de la cadena de suministro, lo que les permite gestionar mejor los inventarios, reducir los tiempos de entrega y minimizar los costos logísticos.

Además, admite una mayor flexibilidad en la producción. Los sistemas inteligentes pueden adaptarse rápidamente a los cambios en la demanda y personalizar la producción según las necesidades específicas de los clientes. Esto proporciona a los fabricantes una ventaja competitiva al poder ofrecer productos personalizados de manera más eficiente.

Detección de anomalías y mejora de la seguridad

La implementación de sistemas inteligentes en las plantas de fabricación puede mejorar la seguridad de los trabajadores al reducir la exposición a situaciones peligrosas. Los robots y los sistemas automatizados pueden realizar tareas de riesgo, lo que ayuda a prevenir accidentes laborales.

Cómo aplicar la fabricación inteligente a tu empresa o industria

Convertir una fábrica en una smart factory requiere tiempo y recursos. Para poder aplicar este concepto a una empresa o industria han de trabajarse cuatro etapas fundamentalmente:

Concienciación

Lo primero es que toda la empresa (y cuando decimos toda es toda, desde el equipo directivo hasta los operarios), deben ser conscientes de la revolución que supone en el día a día y de los beneficios que trae consigo su implantación.

No obstante, es normal la reticencia al cambio, por eso la digitalización ha de orientarse hacia las personas -para lograr su bienestar-, y no en las propias tecnologías. En este sentido, hay que descartar que las nuevas soluciones vayan a eliminar puestos de trabajo.

Estrategia

Una vez todos concienciados hay que definir unas pautas a seguir y eso supone identificar las necesidades del proyecto, sus objetivos, los recursos con los que contamos, etc. Partiendo de este punto, comenzar a redactar un plan estratégico que nos permita hacer frente al cambio.

Sobre este particular hay que procurar que los objetivos sean de tipo SMART (específicos, medibles, alcanzables, relevantes y temporales) para no caer en la frustración y que impliquen abandonar la misión.

Equipos y Tareas

Tomando como base el plan estratégico redactado y aprobado, hay que materializar su contenido. A tal fin se deben definir con detalle las diferentes tareas, sus responsables, recursos necesarios y tiempos de ejecución.

Ejecución de la estrategia

Esta última etapa abarca el despliegue y puesta en marcha de las herramientas y soluciones que vamos a utilizar en nuestros procesos de fabricación inteligente. En este estadio se encuentra la instalación de sensores, de centros de datos, cámaras de visión artificial, software de análisis de información y toda la infraestructura involucrada.

En este punto, puede que sea necesaria la intervención de agentes externos, como empresas especializadas en el desarrollo de estas soluciones. En otros casos, es posible que la fábrica cuente con profesionales con capacidades suficientes para hacerlo por ellos mismos.