Las iniciativas tecnológicas de la
Industria 4.0 incluyen plataformas de colaboración, activos conectados, Inteligencia Artificial, automatización de procesos robóticos (RPA), robótica de servicios y almacenes, ecosistemas y redes. Cada una de estas tecnologías requiere algún nivel de integración de tecnología de la información y tecnología operativa (IT/OT) para tener éxito.
Los 5 objetivos principales de la industria 4.0
Las mejoras en el rendimiento operativo son la principal prioridad para invertir en la integración de IT/OT, incluida la mejora del rendimiento y la fiabilidad del servicio logradas al mismo coste o a un coste menor.
La calidad mejorada del producto o servicio ocupa el segundo lugar y abarca la respuesta más rápida a problemas de productos y servicios y la predicción de problemas. El personal mejorado y la seguridad pública, la cobertura de seguridad más completa y la reducción de costes a través de la capacidad de compartir recursos entre IT/OT completan los 5 objetivos principales de la convergencia de IT/OT.
El flujo continuo en la Industria 4.0
Se trata de un marco para construir operaciones resilientes basadas en datos. Este flujo continuo se basa en una serie de actividades para cumplir con las iniciativas de la Industria 4.0 y puede tener lugar en:
-Activos y productos para mejorar su ROI y mejorar sus capacidades.
-Trabajadores con incremento en la toma de decisiones y desarrollo de habilidades.
-Reorquestación de procesos o un enfoque más dinámico para detectar y reaccionar al cambio, ya sea voluntario o involuntario.
Las etapas del flujo continuo son digitalizar, monitorizar, diagnosticar, controlar y ser autónomo:
-Digitalizar: Convertir señales analógicas y conocimientos en digitales y establecer una conectividad de red segura.
-Monitorizar: Monitorizar activos o procesos de forma remota a través de una interfaz digital.
-Diagnosticar: Combinar datos de activos o procesos con datos contextuales para identificar las causas fundamentales.
-Controlar: Utilizar una interfaz digital para controlar o configurar de forma remota un activo o proceso.
-Ser Autónomo: Organizar un activo o proceso mediante reglas o activadores basados en eventos.
Prioridades de inversión cambiantes
El énfasis en el
edge computing y la seguridad desbloqueará el valor de la analítica basada en la nube y la toma de decisiones
in situ mientras se cumplen los requisitos de ambos.
En estos cambios se ve un enfoque más fundamentado y realista en el que las empresas que han estado probando muchas tecnologías durante algunos años ahora están volviendo atrás para solucionar sus cimientos y utilizar todas estas nuevas capacidades a escala.
La seguridad y la integración de IT/OT son aprendizajes clave de los últimos años en los que las empresas están invirtiendo ahora.
Obstáculos para la integración de IT/OT
Las principales barreras para la integración de IT/OT en las organizaciones tienen que ver con habilidades y tecnologías heredadas. La incompatibilidad de las aplicaciones heredadas y la falta de experiencia sobre cómo lograr la integración es una de las principales preocupaciones en las empresas, justo por debajo de las de seguridad, que siempre suelen aparecer liderando.
Los principales desafíos de IT/OT tienen que ver con la complejidad del panorama tecnológico, las brechas de habilidades y del personal, y la estrategia. Las empresas buscan socios y proveedores en busca de la experiencia que les ayude a superar estas barreras y es ahí donde unos consultores como Hexa Ingenieros adquieren el mayor de los sentidos tanto por su conocimiento como por la experiencia desarrollada en el mercado.
El futuro de la convergencia de IT/OT
Dentro de muy pocos años, la mayoría de las organizaciones industriales integrarán los datos de los sistemas de Edge OT con informes y análisis basados en la nube, pasando de la visión de un solo activo a la consciencia operativa global.
Los modelos operativos están cambiando y las empresas se están integrando más con sus ecosistemas para implementar tecnologías y gestionar tanto las tecnologías como los activos que están conectados a través de ellas.
Los sistemas heredados son difíciles de desenredar e integrar, por lo que esta es un área clave donde se están implementan los servicios. Como parte de una extensión de eso, preparar datos heredados y no arquitecturas OT para una estrategia de análisis escalable es un área en la que se necesita ayuda extra.
La gestión continua de activos se está volviendo más heterogénea porque los fabricantes de equipos originales ofrecen servicios gestionados, los proveedores de servicios de terceros están cada vez más conectados e integrados, y los servicios gestionados en torno a la gestión continua del componente digital también es un área clave de interés.
Se calcula que para dentro de un par de años, alrededor del 25 por ciento de los nuevos activos industriales implementados aprovecharán los gemelos digitales preconfigurados para encargar los activos un 50% más rápido, lo que habilitará a los gemelos digitales para todos los procesos y configuraciones de operaciones.
Para las empresas que buscan avanzar en sus estrategias de gestión de activos, la mayor dificultad recae en el tiempo y el esfuerzo necesarios para ponerse en marcha y gestionar los modelos de activos en el futuro. A medida que aumenta la cantidad de activos conectados, muchos procesos se vuelven inmanejables. Y los proveedores están creando con celeridad mercados y bibliotecas de gemelos digitales para acelerar ese ciclo de puesta en servicio.
El conjunto completo de datos necesarios para modelar y analizar un activo a menudo proviene de una docena o más de aplicaciones. Cada uno de ellos conlleva un contexto valioso, pero no es necesario modelar todos esos datos para comenzar. El modelo de gemelo digital tiene que ver con una metodología escalable y repetible para un modelo de datos que captura ese contexto y mejora los resultados analíticos.
En una encuesta realizada previa a la pandemia del Covid, más del 70% de los encuestados del entorno industrial reconoció a los gemelos digitales como importantes o muy importantes. Un hecho que se alinea con la necesidad de marcos para mejorar las decisiones con datos.
