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Industria 4.0: mucho más allá de la automatización

Industria 4.0: mucho más allá de la automatización

La Industria 4.0, también llamada Cuarta Revolución Industrial, une un amplio sistema de tecnologías avanzadas como la Inteligencia Artificial (IA), la robótica, Internet de las Cosas (IoT) y la computación en la nube, que están cambiando las formas de producción y los modelos de negocio en el mundo. 

Su implementación puede generar importantes ahorros.

Estas ganancias son posibles porque la Industria 4.0 proporciona mejoras en la productividad y la eficiencia, más aún cuando consideramos la aplicación de la Inteligencia Artificial combinada con Internet de las Cosas. 

¿Qué es la Industria 4.0? 

El término Industria 4.0 tiene su origen en la Revolución Industrial, que comenzó con la adopción de las máquinas de vapor, generando Industria 1.0. Posteriormente se descubrió la electricidad y se inauguraron las líneas de producción (Industria 2.0). Fue solo en la 3ª fase que la automatización de procesos (Industria 3.0) ganó protagonismo y, finalmente, se incorporó la inteligencia a las máquinas (Industria 4.0). 

También llamada “Cuarta Revolución”, la etapa actual se caracteriza por la conectividad y el procesamiento de datos. Es muy importante entender que la información es la materia prima fundamental de este nuevo modelo. Estamos innovando en la forma en que usamos los datos y no solo en las herramientas tecnológicas que incorporamos en los procesos.  

Así, se puede decir que I4.0 es la etapa más reciente en la evolución de la industria, caracterizada por la adopción de tecnologías capaces de: 

⦁ Monitorear equipos, herramientas y componentes a través de AIoT y visión computacional; 

⦁ Levantar, tratar, procesar y compartir datos en tiempo real, generando información sobre procesos, mantenimientos y gaps; 

⦁ Integrar unidades y organizaciones en cada cadena productiva, facilitando la alineación y sinergia entre industria, socios y proveedores. 

Como resultado, los procesos se optimizan. Se vuelven más transparentes e inteligentes, lo que permite la identificación y eliminación de gaps, aumento de la productividad y reducción de costos en busca de una mayor competitividad.  

¿Cuál es la relación de la Industria 4.0 con AIoT? 

¿Cuál es la relación de la Industria 4.0 con AIoT? 

En primer lugar, debemos comprender la relación entre Industria 4.0 y AIoT, que es la aplicación de Inteligencia Artificial (AI) combinada con Internet de las cosas (IoT). Para hacerlo más fácil, imagina una planta industrial con sus equipos monitoreados en tiempo real a través de sensores. 

Cada componente tiene su desempeño y detalles monitoreados, generando datos precisos e inmediatos sobre su funcionamiento. A partir de estos números registrados y procesados, es posible utilizar la IA para compararlos con los registros históricos de cada equipo. 

De esta forma, la IA puede activar o enviar alertas de mantenimiento cuando es posible predecir la inminencia de una avería o parada, pero este es solo un ejemplo. Lo importante es entender que, en general, esta combinación permite ir más allá de la automatización y mecanización de procesos, ya que aporta inteligencia y autonomía a las máquinas. 

¿Qué tecnologías están apoyando la transformación de la industria? 

Una característica importante de la Industria 4.0 es que se caracteriza por la adopción de tecnologías capaces de realizar tareas de manera inteligente. Actualmente, es posible tener robots colaborativos que interactúen con nosotros sin riesgo de accidente. Algo impensable cuando aparecieron las primeras funciones de automatización en la industria. 

Entonces, veamos qué tecnologías permiten la ejecución inteligente de las tareas asumidas por los recursos empleados en I4.0. 

Visión computacional 

La visión computacional se basa en capturar imágenes mediante cámaras, videos o fotografías. Permite analizar un entorno, un componente o un equipo, por ejemplo, para capturar información de forma similar a lo que hace la visión humana. 

Sin embargo, el campo de ventajas en comparación con la agudeza humana es significativo, ya que esta característica permite el uso de cámaras de calor. Además, la visión por computadora puede alcanzar, si es necesario, imágenes a nivel microscópico.

Machine learning (aprendizaje automático) 

El aprendizaje automático es una forma avanzada de inteligencia artificial. En lugar de proporcionar todos los datos para que un sistema realice tareas de manera inteligente, como lo hacen los algoritmos, el aprendizaje automático está diseñado para aprender por sí solo. 

Se le puede entrenar porque es capaz de interpretar patrones de datos y tomar decisiones basadas en lo que se le ha enseñado. También puede aprender de grandes volúmenes de datos, procesando información y considerando una gran cantidad de variables, o pocas, según el modelo y el problema. 

Deep learning (aprendizaje profundo) 

El aprendizaje profundo recibe su nombre porque se construye a partir de múltiples capas de datos.

El modelo se inspira en cómo funciona el cerebro, que genera conexiones entre neuronas, llamadas sinapsis, que almacenan datos sobre lo que hemos aprendido. Esto le permite no tener que aprender lo mismo una y otra vez durante su vida. 

En el caso del aprendizaje profundo, cada una de estas capas, desde la más profunda hasta la más reciente, guarda información concluyente que forma un gran archivo de conocimiento. 

Edge computing (computación de borde) 

Como se mencionó al abordar la tecnología 5G, uno de los mayores desafíos en el uso de estas tecnologías es administrar un gran volumen de datos. Con el avance de la capacidad de procesamiento, el problema se centró en la transmisión. 

Imagina la complejidad de este flujo en una gran red, que genera datos en tiempo real de cada componente, desde innumerables dispositivos. La informática de a bordo alivia este problema con el procesamiento realizado en la fuente. Por ejemplo, el propio sensor de IoT realiza parte del procesamiento, lo que permite el envío en tiempo real de los datos necesarios. 

Conectividad 

La computación de a bordo no resuelve todos los problemas de conectividad. En una realidad donde es posible conectar varias unidades operativas, incluidos proveedores y socios en la misma cadena de producción, la inversión en integración ofrece importantes beneficios. 

Son muy superiores, pero comparables, a los logrados hace décadas con integraciones internas entre departamentos, que son posibles gracias a los sistemas de gestión integrados y PCP. En este contexto, las soluciones de conectividad que merecen ser destacadas en i4.0 son LoRa (long range) y NBIoT (Narrowband IoT). Ambos funcionan con un tipo de modulación para transmisión de datos diseñado para baja tasa de transferencia, largas distancias y bajo consumo de energía. 

¿Cuál es la relación entre i4.0 y el mantenimiento predictivo? 

Los diversos tipos de mantenimiento son importantes para garantizar un tiempo de inactividad no programado mínimo, lo que permite la productividad, la rentabilidad y el cumplimiento de los plazos. El mantenimiento correctivo es fundamental para resolver los imprevistos lo más rápido posible, minimizando los efectos. 

Paralelamente, el mantenimiento preventivo evita problemas imprevistos asumiendo procedimientos de mantenimiento antes de que el equipo funcione mal. Por lo tanto, son fundamentales para establecer un cronograma de ejecuciones a realizar periódicamente, como la lubricación. 

El mantenimiento predictivo, por otro lado, opera en base a los equipos de monitoreo y sus componentes. A través de sensores instalados en las máquinas, es posible evaluar la necesidad de reemplazo debido a variaciones en el rendimiento, temperatura de los componentes y otras indicaciones de mal funcionamiento. 

Con las tecnologías utilizadas en i4.0, la predictibilidad adquiere un nivel mucho más alto de excelencia, confiabilidad y precisión, lo que garantiza que las intervenciones se lleven a cabo de manera oportuna y específica. 

Incluso disminuye la circulación de los colaboradores encargados de mantenimiento, ya que se dirigen a los equipos con un diagnóstico previo realizado, eliminando la necesidad de volver a buscar herramientas y repuestos necesarios. Esto es indicativo de una mayor eficiencia y reducción de costos en la Industria 4.0. 

¿Cómo garantiza la Industria 4.0 una mayor productividad? 

El aumento de la productividad es una consecuencia natural de la optimización de los procesos, la automatización y la inteligencia aplicada a cada tarea a realizar, como se evidencia en el ejemplo de circulación reducida de colaboradores, mencionado anteriormente. 

El enfoque, la personalización y la integración entre procesos, unidades y las distintas empresas de la cadena mejoran la sinergia y, como resultado, impactan en la productividad.

Combinado con el uso de AIoT, esta estructura se monitorea en tiempo real, lo que permite identificar con precisión los gaps de productividad. De esta forma, permite un enfoque definido en lo que puede traer resultados superiores en un menor tiempo, con planificación de mejoras en el corto, mediano y largo plazo. 

¿Cuáles son los desafíos que enfrenta la industria local al adoptar i4.0? 

¿Cuáles son los desafíos que enfrenta la industria local al adoptar i4.0? 

Algunas empresas nacionales, especialmente las más pequeñas, aún operan con un bajo grado de automatización, lo que representa un desafío a enfrentar, principalmente por la necesidad de integración y conectividad entre empresas de la cadena productiva. 

Al instalar sensores en máquinas y herramientas, la Manufactura 4.0 permite el monitoreo de procesos y desempeño a lo largo de toda la cadena. De esta manera, potencia los resultados alineando horarios, asegurando agilidad, controlando la calidad y ofreciendo información segura y veraz, lo que minimiza costos. 

Con un parque industrial con una antigüedad promedio de 20 años, la industria nacional necesita adecuar el piso de la fábrica a la nueva realidad.

Esto implica máquinas y herramientas equipadas con sensores, para monitoreo en tiempo real, pero depende de una estrategia de mediano y largo plazo muy bien definida, acorde a la realidad de cada empresa.    

  • Retrofit: Bosch ha invertido en soluciones retrofit para permitir que el sector industrial conecte sus máquinas de manera más rápida y económica. Con los sensores de Bosch, el software adecuado y un gateway de Internet, es posible llevar conectividad a las líneas de producción existentes, incluidas soluciones como: mantenimiento predictivo, monitoreo de condición y comunicación de máquina a máquina. La solución de I4.0 retrofit le permite aumentar la utilización de la capacidad en más del 10%, al tiempo que reduce los costos de mantenimiento, inspección de máquinas y piezas producidas a casi la mitad. 

Además, también es necesario invertir en la capacitación de profesionales, involucrando industrias, universidades, escuelas técnicas, centros de investigación y otras entidades capacitadoras, con objetivos y metas claros orientados al desarrollo tecnológico y de infraestructura. 

Bosch, como líder en innovación, ha estado dando forma e impulsando la transformación del mundo del mañana, por lo que también juega un papel importante en esta estructuración. En este contexto, sus inversiones en transformación digital son continuas y altamente enfocadas en la aplicación global de AIoT. 

¿Por qué Bosch como socio en I4.0? 

 ¿Por qué Bosch como socio en I4.0? 

Bosch es pionero en la Industria 4.0, tema que se empezó a debatir en Alemania en 2011. La organización se encuentra entre las 20 empresas mundiales de investigación de IA más exitosas centradas en la Industria 4.0 y otras áreas . 

Desde 2017, Bosch tiene su propio Centro de Inteligencia Artificial (BCAI) para realizar investigaciones e identificar oportunidades para la IA aplicada a los productos y servicios de la organización. Con ubicaciones en Alemania, China, India, Israel y los Estados Unidos, el equipo de BCAI tiene fuertes vínculos con la comunidad académica para tener un impacto en todo el mundo en varios sectores. En América Latina, Bosch también cuenta con un equipo de especialistas enfocados en inteligencia artificial, machine learning y computer vision para apoyar tecnológicamente el desarrollo de soluciones innovadoras en la región.  

Destacamos también que el desarrollo de soluciones en el campo de AIoT es una realidad desde hace algunos años en las unidades latinoamericanas de Bosch. Varias soluciones y servicios siguen esta tendencia para satisfacer las necesidades del mercado. 

Para ello, se invierten en I+D recursos equivalentes aproximadamente al 3,5% de los ingresos de la región. El primer proyecto que utilizó IA en América Latina fue el intra-startup Livestock, que inició sus actividades en 2016, dando como resultado la creación de Plataforma Bosch de Ganadería de Precisión (2017), que es comercializada por Bosch Soluciones Integradas (BISB). 

Todo el esfuerzo de la compañía en la búsqueda de la innovación enfocada en i4.0 está respaldado por la valorización de un equipo especializado y multidisciplinario, que incluye científicos de datos, estudiantes de doctorado y especialistas en soluciones basadas en machine learning y computer vision. 

Las inversiones de la compañía en capacitar a gestores y equipos técnicos en las habilidades necesarias para la gestión y ejecución de proyectos en esta área han generado crecimiento en iniciativas innovadoras y disruptivas, tanto internas como externas. Todo esto combinado con alianzas con diversas instituciones. 

¿Cómo se relaciona Bosch con la Industria 4.0? 

¿Cómo se relaciona Bosch con la Industria 4.0? 

La experiencia de Bosch en el desarrollo de tecnologías como sensores, software y servicios es un activo importante en la construcción de un mundo conectado. Es compatible con nuevos modelos comerciales capaces de ofrecer nuevas soluciones de valor para los consumidores de los más diversos servicios y productos. 

Además de ser usuario de tecnologías i4.0 en sus operaciones, Bosch es proveedor de soluciones para que toda la cadena productiva esté conectada, especialmente las pequeñas y medianas empresas. Esto permite que se desarrollen internamente varias tecnologías antes de comercializarlas.

Internet de las Cosas  

La empresa también es líder en IoT, con una amplia experiencia en el uso de tecnologías, software y servicios basados en sensores, además de contar con su propia nube de IoT. 

Para la industria manufacturera, por ejemplo, los beneficios que brindan los procesos transparentes e inteligentes es la identificación de gaps para hacer que los procesos sean más ágiles y robustos. 

Además de reconocer pérdidas, reducir costos y aumentar la productividad en busca de más competitividad, es posible ofrecer productos adaptados a las necesidades específicas de cada cliente. 

Otra relación fundamental entre Bosch e i4.0 implica esfuerzos para que el mercado incorpore las tendencias tecnológicas de la nueva industria, especialmente los proveedores de la empresa, buscando la integración de toda la cadena. 

Línea de producción conectada 

Por emplo en Brasil, la línea de producción de frenos ABS de Bosch, ubicada en la planta de Campinas-SP, está conectada con otras 10 líneas en diferentes países. Estas líneas se comunican para evaluar la calidad de la producción que se está ejecutando en tiempo real. 

De esta forma, es posible garantizar la calidad del producto, independientemente del país donde se fabrique. Además, si hay una falla en alguna de las líneas, todas las demás serán notificadas e interrumpidas automáticamente hasta que se resuelva el problema. 

Esto es posible porque líneas similares operan en varios países con la directriz de utilizar una única plataforma MES (Manufacturing Execution System), permitiendo el intercambio de datos y facilitando el benchmarking entre procesos. 

Predicción y optimización de procesos industriales - de Manufactura en Líneas para Producción Automática

Para que las empresas adopten tecnologías de Producción Avanzada es necesario llevar el proceso de producción a un punto de partida adecuado, en el que los residuos y principales problemas sean visualizados y tratados en un flujo predefinido. 

Las otras etapas para el desarrollo de i4.0 (conectividad, visualización, transparencia, predicción y adaptabilidad) son pasos adicionales y están planificados como un medio para aumentar el rendimiento y la competitividad, y no como el fin. 

Con esto en mente, Bosch desarrolló una solución para sectores con un antiguo parque industrial, pero que sigue siendo válida en términos de tecnología de procesos. El objetivo es impulsar el desempeño de los procesos industriales relevantes mediante el uso de soluciones i4.0 asociadas a una cultura de mejora continua. 

Desde un punto de vista tecnológico, este proyecto utiliza conceptos de manufactura Lean, IoT e IA.  

Con Lean, la situación se presenta en un punto de partida necesario en un proyecto i4.0. Se enumeraron y priorizaron los principales problemas y oportunidades, y se establecieron todos los indicadores y metas.

Utilizando técnicas de IoT, fue posible conectar sensores y transmitir datos a un sistema de monitoreo de condición, lo que permitió monitorear en tiempo real los signos vitales de los procesos y las desviaciones. De esta forma, es posible actuar de forma más rápida y eficaz, evitando algunos tipos de averías en los equipos. 

La Inteligencia Artificial contribuyó a analizar los datos de forma colectiva y brindar información fundamental para la toma de decisiones estratégicas. Por ejemplo: si el algoritmo indica que se producirá una avería en la máquina, es posible tomar acciones de manera oportuna y actuar sobre el equipo para que no se detenga y la fábrica pueda seguir funcionando. 

En un proyecto de Industria 4.0 Smart Retrofit implementado internamente por Bosch con uno de sus proveedores, fue posible lograr mejoras del orden del 30% al 50% en indicadores relevantes, como menores costos de mantenimiento, menores tasas de defectos y mayor productividad. Esta solución cuenta con una base de datos estructurada y su arquitectura se puede replicar en varios procesos de fabricación. Debido al éxito de esta iniciativa, Bosch también aplicará la misma forma de actuación en colaboración con otros 18 proveedores.    

El sistema consiste en conectar máquinas y procesos existentes, de modo que sea posible llevar sistemas heredados al concepto de Industria 4.0. De esta forma, posibilita que las pequeñas y medianas empresas, que no cuentan con grandes aportes económicos para proyectos tecnológicos, se sumen a la nueva revolución industrial y se sumerjan en las posibilidades que puede generar. A continuación, conoce algunas de las peculiaridades de las soluciones I4.0:

Consultoría 

Basándose en su experiencia, Bosch ofrece consultoría especializada a empresas que deseen desarrollar un plan de implementación estructurado de Industria 4.0. En una visita inicial se realiza un diagnóstico para entender cada negocio y ofrecer una solución personalizada. Todo el trabajo es monitoreado a través de indicadores, con el fin de evaluar los resultados y garantizar la ejecución de lo planeado en el programa. 

Gestión de energía 

La gestión de energía es un factor determinante en la Industria 4.0. El uso debe ser monitoreado para cumplir con las demandas ambientales, de costos, regulatorias y de consumo eficiente. En la i4.0, es posible implementar sistemas modernos que ayuden a administrar el uso de energía mediante la recolección de un gran volumen de datos, lo que permite explorar un escenario integral para promover mejoras. 

Gestión de manufactura 

Actualmente, la gestión de manufactura permite observar ciclos cada vez más cortos y demandas variadas, lo que requiere un esfuerzo continuo para mejorar los procesos. Bosch conecta los datos de rendimiento para generar información que transforma y agiliza el trabajo, lo que reduce los costos y aumenta la productividad. 

Gestión de herramental

La IA también se utiliza en la gestión de herramental, supervisando cada activo en tiempo real con indicadores de productividad, seguimiento antifraude y recopilación de información para la planificación del mantenimiento. 

Gestión de mantenimiento 

La gestión de mantenimiento es una parte clave para optimizar los recursos empleados en la industria. Los datos predictivos y la medición de la productividad garantizan la máxima eficiencia y una planificación fiable. 

 ¿Cómo se relaciona Bosch con la Industria 4.0? 

Antes de concluir, cabe destacar los servicios de Bosch Rexroth, que apoya los desafíos de la industria en todo el mundo. Es un ejemplo único, ya que garantiza una alta producción con ahorro energético. Basado en la solución CRTX automation, Bosch Rexroth ofrece una alineación perfecta entre IA e IoT, con flexibilidad en lenguajes de programación, pruebas virtuales y acceso directo a servicios en línea. 

En definitiva, la Industria 4.0 se destaca como una de las transformaciones económicas y sociales más importantes de la historia. No hay precedentes de riqueza y soluciones que se puedan producir a partir de las innovaciones y los recursos disponibles en la actualidad. Es necesario emprender esta búsqueda sin desviarse del camino. Y puede contar con la experiencia de Bosch aplicada a su negocio. 

El futuro de las fábricas está en la conectividad 

El futuro de las fábricas está en la conectividad 

La Industria 4.0 considera la transparencia y conectividad de la línea de producción como factores fundamentales para la competitividad de una empresa, es decir, la detección de máquinas y herramientas permitirá una mejor visualización de toda la cadena de producción y, por lo tanto, las decisiones de producción, logística y suministro se llevarán a cabo de una manera más segura, asegurando la minimización de costos y ganancias de eficiencia. 

¿Está interesado en las soluciones de Bosch para la Indústria 4.0?