Aunque ahora ya es una realidad prácticamente de nuestro día a día, el concepto Industria 4.0 apareció en 2011 en la Feria de Hannover. Es decir, la también llamada Cuarta Revolución Industrial sólo ha hecho que empezar. Y con ella nacen una serie de expresiones que giran entorno a un elemento central, la inteligencia artificial en los procesos industriales. Así, vemos como se han consolidado el Industrial Internet of Things (IIoT), Machine Learning, Big Data y Análisis Predictivo, entre otros. Por todo ello, General Electric (GE) ya empezó en 2012 el proyecto Industrial Internet.

¿Cuáles son los objetivos de la Industria 4.0?

Todo ello conlleva ir un paso más allá en los tradicionales procesos de automatización. ¿Y por qué es necesario hacer este paso? Lo explicamos más fácilmente con un ejemplo: los sistemas de navegación para automóviles iniciales nos indicaban cual era la ruta más rápida, pero no tenían en cuenta factores como la lluvia, los accidentes, carreteras cortadas… Ahora, en cambio, son capaces de proponer rutas inteligentes teniendo en cuenta los diferentes factores externos.

A nivel industrial, el cambio sigue un patrón similar. La Industria 4.0 persigue más flexibilidad en los procesos, fabricación individualizada, análisis en tiempo real, más conectividad… Y todo ello consigue una mayor productividad, eficiencia, sostenibilidad y reducción de costes. Al final, se trata de obtener procesos más inteligentes que mejoran significativamente los resultados y la forma de obtenerlos.

Cómo afrontan las empresas la transformación digital

Introducir la inteligencia artificial en los procesos industriales puede conllevar asumir una serie de cambios operativos en 3 niveles de forma general: a nivel de empresa, a nivel de procesos y a nivel individual.

1. Hay que tener en cuenta que podría cambiar el propio enfoque comercial de la empresa. Es decir, vender productos conectados permite ofrecer unas garantías de mantenimiento, así como nuevas opciones de negocio en el ámbito de los servicios. También afecta a otros departamentos, como el financiero, que ven mejorada la cantidad y calidad de su información en tiempo real. Así, aumentando la trazabilidad y capacidad logística puede optimizar su relación con proveedores.
2. En cuanto a los procesos, las nuevas soluciones de digitalización industrial permiten combinar datos de distintos procesos a la vez. Destaca la convergencia del cruce de Information Technology (IT) con Operations Technology (OT). ¿Y ello qué supone? Básicamente, una toma de decisiones más inteligente. Además, ahora estas pueden ser remotas, automáticas, descentralizadas, etc. Por otra parte, la posibilidad de simular procesos abre múltiples puertas a la innovación, así como incrementa la ciberseguridad.
3. El empleado también ve optimizada la calidad de sus tareas. Por su puesto, los procesos manuales son cada vez más reducidos y la posibilidad de trabajar mediante móvil o Tablet permite aumentar su movilidad y disponibilidad. Conserva sus habilidades, pero dispone de nuevas herramientas y mejor información. En definitiva, el trabajador conectado es más eficiente y aumenta su rendimiento.

Ejemplos de aplicación de la Industria 4.0

• Webalo es el claro ejemplo de solución para trabajador conectado que se anticipa a los posibles fallos. Cada empleado se configura sus propios dashboards para ver en tiempo real cómo evolucionan los KPIs de los procesos que necesita evaluar. Todo ello sin necesidad de trabajar con código. De esta manera, recibe sus alertas y notificaciones y las analiza mediante gráficos dinámicos personalizados en tiempo real.
• Operations Hub tampoco utiliza código y destaca por su capacidad analítica y acciones automáticas. Cuenta con una biblioteca de widgets y conecta con gran variedad de fuentes de datos IT/OT. Es la solución de GE Digital, que permite evitar tiempos de parada y analizar datos históricos en tiempo real.
• ThingWorx otorga una visión más empresarial. Mezcla datos desde el hardware de automatización, pasando por el ERP y el CRM hasta llegar al cloud. Es la solución IIoT de PTC. Permite generar machine learning, análisis predictivo y análisis prescriptivo, entre otros.
• ServiceMax es líder en Mantenimiento y Servicios a nivel industrial. La plataforma cloud permite gestionar órdenes de trabajo, conocer historial de la máquina, generar partes de intervenciones, gestionar contratos… Asimismo, si un avión despega desde una punta del mundo y sufre un fallo en la otra, el equipo que gestione la reparación tendrá toda la información necesaria para resolverlo de forma rápida y eficiente. Por eso, es número 1 en Field Service Management según Gartner.
• El PLC CPL410 (Linux) es un controlador de altas prestaciones con servidor Ubuntu incorporado. Así, permite generar machine learning, gemelo digital o aquello que imaginemos directamente en el PLC. Toda la inteligencia que queramos generar directamente en el hardware conectado al cloud.

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