¿Qué es la Industria 4.0?
La Industria 4.0 ha dado lugar a la fábrica inteligente: algo que va más allá de la informatización básica de los procesos de fabricación para centrarse en la automatización avanzada mediante el análisis de datos. Gracias a esta cuarta revolución industrial, los distintos elementos de la línea de producción y de la cadena de suministro pueden comunicarse entre sí y, en última instancia, ser capaces de actuar e incluso tomar decisiones sin intervención humana.
A continuación, le mostramos las tecnologías que hay detrás de la Industria 4.0 y lo que significa para su empresa.
¿Qué es la Industria 4.0?
La primera y segunda revoluciones industriales nos trajeron la fabricación a escala y las líneas de producción mecanizadas. Gracias a la informatización, la Industria 3.0 abrió las puertas a una mayor automatización: es decir, muchos procesos de producción podrían llevarse a cabo con poca o ninguna intervención humana.
La 4ª revolución industrial supone un nuevo y gran cambio, y está impulsada por dos cosas: la conectividad y los datos.
Conectividad
Tomemos el ejemplo de una línea de producción típica. En la forma estándar (Industria 3.0) de hacer las cosas, hay varios equipos, cada uno de los cuales tiene su propio ordenador para controlar, automatizar y supervisar su actividad.
En la Industria 3.0, se trata de procesos distintos e independientes. En la Industria 4.0, sin embargo, tenemos una red de máquinas conectadas digitalmente entre sí, con capacidad para compartir y crear información.
Datos
Entonces, ¿qué información comparten realmente estas máquinas y cómo beneficia esto a la empresa?
Todos los monitores, rastreadores y otros componentes del sistema de fabricación conectado pueden generar potencialmente grandes cantidades de datos. Aquí es donde entra el elemento «inteligente» de la Industria 4.0. Gracias a las tecnologías basadas en la Inteligencia Artificial, las máquinas pueden reconocer, analizar y actuar a partir de la información que reciben, reduciendo la necesidad de introducir datos manualmente.
Los sistemas pueden «aprender» a reconocer anomalías, defectos y otros problemas en una fase muy temprana, lo que puede redundar en beneficios como un mejor control de calidad y una reducción de los residuos. Desde una perspectiva estratégica, si se pueden aprovechar y analizar los datos de todo el sistema conectado, se puede contribuir a una toma de decisiones mejor y basada en pruebas.
Estos son algunos de los conceptos y tecnologías clave comúnmente asociados a la Industria 4.0.
Internet Industrial de las Cosas (IIOT)
IoT se refiere a cualquier red de dispositivos físicos que están conectados digitalmente para permitir el intercambio de datos. El Internet Industrial de las Cosas (IIoT) es una subcategoría de IoT que se refiere a todas las máquinas operativas, componentes de planta y equipos que utiliza una empresa y que ahora están conectados a Internet.
Por lo general, se trata de equipar con sensores los sistemas de producción y las líneas de montaje, así como los almacenes y los vehículos. Con los datos de estos sensores, las empresas pueden controlar el rendimiento y mejorar la eficiencia operativa.
Big Data y Análisis de Datos
Los dispositivos IIoT tienden a generar grandes cantidades de datos, a menudo denominados Big Data. Si se puede capturar, conectar y comprender estos Big Data, se puede obtener una valiosa información empresarial, como por ejemplo, destacar los cuellos de botella y las ineficiencias en el rendimiento. Aquí es donde entra la analítica de datos.
Las plataformas de análisis de datos utilizan potentes algoritmos informáticos para procesar grandes conjuntos de datos. También incorporan herramientas de visualización que permiten interpretar los datos.
Aprendizaje Automático
El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial por la que los sistemas y algoritmos mejoran a partir de la experiencia.
Por ejemplo, imagine un sistema que incorpora múltiples sensores en una línea de producción. Con el tiempo, el sistema aprende a reconocer que determinadas combinaciones de circunstancias (por ejemplo, relacionadas con la humedad ambiental, la temperatura de la máquina y la presión hidráulica) pueden desencadenar interrupciones. El sistema puede identificar cuándo hay peligro de que se produzca una situación de riesgo y tomar medidas correctivas.
Este tipo de detección inteligente de errores en tiempo real puede ayudar a las empresas a corregir los defectos de la forma más rápida y rentable posible.
¿Y la Industria 5.0?
La tecnología robótica no es nueva en la industria. Sin embargo, gracias a una combinación de conectividad, aprendizaje automático y potentes tecnologías de sensores, los robots son ahora capaces de reconocer, «entender» y actuar sobre la información en un grado que era imposible hace sólo unos años.
¿En qué situación quedan los humanos? Esto es lo que pretende explorar el término «Industria 5.0». No se trata de que los robots sustituyan a los humanos. Se trata más bien de encontrar nuevas formas de fusionar las capacidades informáticas de los robots con el ingenio de los humanos de forma colaborativa.
¿Qué es lo que mejor hace su equipo? ¿Cómo podemos liberar recursos para que los empleados se centren en esas áreas? ¿Qué tareas pueden y deben realizarse mediante la robótica? La Industria 5.0 implica hacerse estas preguntas.
Conectando la Industria 4.0
En el entorno de una fábrica inteligente, los cortes de conectividad pueden causar enormes trastornos y costes. Para tener éxito, el requisito clave de cualquier proyecto de IIoT es una solución de comunicaciones celulares resiliente, segura y rentable. Aunque la comunicación por cable sigue arraigada en muchos entornos de fabricación, es costosa y menos dinámica que la inalámbrica. La conectividad celular, en particular la 5G, desempeñará un papel cada vez más importante, especialmente en áreas como la supervisión remota de activos y máquinas, el control remoto de máquinas y la mejora de la seguridad y la productividad. La conectividad debe personalizarse para adaptarse a las características específicas de su consumo de datos, plantas y equipos, requisitos de supervisión y cadena de suministro.
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