La fábrica Inteligente: la importancia de la información predictiva

Expertos de todo el mundo coinciden en que la innovación es esencial para impulsar un crecimiento sostenido a mediano y largo plazo. De allí, la necesidad de dejar atrás las dinámicas propias del siglo XX para proyectarse hacia el futuro con una mirada innovadora capaz de aplicar: BIG Data, Inteligencia Artificial y robótica, entre otras tecnologías, a los procesos industriales. La industria 4.0 (o cuarta revolución) tiene el potencial de incrementar un 50% el nivel de productividad, el desafío está en saber implementar la transformación que trae aparejada.

A diferencia de las tres revoluciones industriales anteriores, la cuarta revolución industrial permitió que una gran cantidad de tecnologías: sistemas ciber físicos de integración; máquinas y sistemas autónomos; internet de las cosas (IoT); manufactura aditiva (impresión 3D); big data y análisis de macro datos; computación en la nube; simulación de entornos virtuales; inteligencia artificial; ciberseguridad; y realidad aumentada convivan y se entremezclen, dando lugar a un aumento sorprendente de volúmenes de datos y a un crecimiento exponencial de la conectividad en tiempo real: máquina – máquina, máquina – producto, producto – personas.

Ante esta situación, muchos eligen instalar redes privadas debido a la seguridad en las interfaces aéreas y físicas, aunque también pesa la capacidad de reducir costos gracias a un entorno altamente controlado e hiperconectado.

Merced a los altos niveles de automatización y digitalización hoy es posible conectar en tiempo real a todos los actores que integran la estructura productiva de una organización, potenciando la capacidad de dar respuesta en el momento que más importa. Desde el comienzo de la jornada, el acceso a planta de los trabajadores puede ser monitorizado a partir de la utilización de cámaras con software de reconocimiento de placas que hace posible leer la información de las matrículas de los vehículos automáticamente. Por otro lado, hay cámaras que permiten detectar y alertar rápidamente si hay personas, vehículos u objetos sospechosos gracias a su desplazamiento horizontal, vertical y zoom, lo que garantiza poseer evidencia de alta calidad y un análisis de video óptimo.

Los equipos de radio digitales de dos vías interconectados con sensores de alta precisión reciben, transmiten y analizan; además de voz, también datos. Lo que hace posible transmitir desde cualquier lugar la información entre diferentes áreas funcionales o distintas regiones geográficas, incluso desde aquellas áreas que no tienen conexión a través de 3G, 4G o satélite. Al mismo tiempo que se integran con soluciones, proporcionan inteligencia en fábrica, facilitando las comunicaciones entre los trabajadores.

A través de la inteligencia de datos que se genera en el sistema, ahora es posible descentralizar la toma de decisiones, y pasar de modelos preventivos a modelos predictivos que pueden aplicarse en todas las áreas: en la cadena de suministros (ajustando los tiempos en la provisión de insumos y minimizando la necesidad de inventarios); en los sistemas de detección de fallas de los equipos (eliminando las paradas preventivas y anticipando desperfectos); y en el sistema de logística (anticipando el requerimiento de insumos y productos terminados, haciendo más eficiente la distribución y entrega).

En la fábrica inteligente, el monitoreo constante de las operaciones se vuelve posible por medio de la implementación de soluciones de video vigilancia, reconocimiento de placas y aplicaciones de telemetría. Esto hace posible que el supervisor determine qué recursos utilizará para realizar una tarea en forma más eficiente, designando a quien esté más cerca o los elementos que sean los más adecuados para dicha acción.

Sin dudas, para impulsar la productividad y mejorar la ventaja competitiva el siguiente paso consiste en comprender cómo manipular toda esa gran cantidad de datos para que sirvan luego en un uso concreto que produzca beneficios. La implementación de la inteligencia artificial al modelo es aquí un paso fundamental, en la medida en que permite predecir comportamientos, identificar problemas de calidad en los productos y reducir costos de logística.