Afirmar que la industria productiva tiene que apoyarse en una progresiva digitalización para sobrevivir y crecer en estos tiempos de enorme competitividad no es descubrir nada nuevo. Sin embargo, l
a realidad del estado de la digitalización industrial en España no es tan robusto como podría pensarse. Este hecho, que por un lado supone un problema para la economía en su conjunto, no deja de ser una oportunidad para aquellas empresas que o bien han comenzado a dar pasos en ese sentido, o son ya conscientes de que tienen que coger un tren que no pueden dejar escapar.
Cuando se hace referencia a la industria productiva, se habla de un sector que está inmerso en un cambio tecnológico sin precedentes.
Un sector al que no le queda otra opción que ajustarse a los nuevos modelos de producción que exigen una creciente flexibilidad, rentabilidad y competitividad. No en vano, las inversiones en programas de software y maquinaria que interactúan entre sí para elevar la eficiencia de la cadena de producción es, en mayor o menor medida, una realidad a la que no se le puede dar la espalda.
Gran parte de las tareas que hasta hace no tanto eran responsabilidad de los trabajadores, han sido asumidas por tecnología preparada para optimizar el proceso de fabricación y el diseño de nuevos productos. Las máquinas se relacionan entre ellas en tiempo real y con una gran capacidad para recoger datos, analizarlos y tomar las decisiones más ajustadas a las distintas necesidades de la cadena de producción.
Por tanto,
retrasar la digitalización de la fábrica ya no es una opción. Y a pesar de que existen diversas opciones –para todos los presupuestos y necesidades específicas–, se puede trazar una ruta bastante común a la hora de afrontar la decisión de digitalizar una industria productiva.
Automatizar
La
automatización industrial tiene que ver con la utilización de distintas tecnologías para el control y la monitorización de los procesos industriales, las máquinas y los dispositivos. Se trata de funciones repetitivas que tienen lugar de manera automática y que disminuyen lo máximo posible la intervención de los trabajadores. Pero lejos de suponer un problema para el empleo en la industria, permite que trabajos más cansados, repetitivos o contaminantes los hagan las máquinas, destinando el capital humano a tareas de mayor cualificación.
Gracias a la automatización se optimizan los tiempos de producción, se minimizan los errores y se puede uniformizar mejor la calidad del producto y los lotes que los incluyen. Mientras se incrementa la calidad productiva y se reducen los riesgos para el trabajador, este se ocupa de otras tareas tales como el diseño, la puesta en marcha y el control de los procesos automatizados.
Para que la automatización sea una realidad en la actual industria, han sido clave elementos como los PLC, la robótica industrial y los avances de las comunicaciones. Los ejemplos para ilustrar la automatización de la industria son múltiples, pero vamos a ver dos que pueden ayudar a obtener una imagen muy clara al respecto de en qué consiste.
En la industria farmacéutica, son células de trabajo autónomas robotizadas las que componen los blísteres con pastillas de los medicamentos, las que los introducen en las cajas y las que se encargan del embalado. Por otra parte, si nos referimos a la industria del plástico, la inyección del material líquido en los moldes y su posterior extracción de la pieza son dos procesos distintos y consecutivos que realizan robots automatizados.
Sensorizar
Es un paso fundamental en la industria para la interconectividad de las máquinas. Para llevarlo a cabo en la Industria 4.0, contamos con el respaldo del IIoT (Industrial Internet of Things), que permite liberar la intervención del ser humano en el proceso de monitorización, aprovechando las capacidades de los trabajadores para tareas de mayor valor añadido.
Los sensores permiten medir variables como el movimiento, la vibración, la humedad, la calidad del aire, la temperatura, las pérdidas, entre otras. Mediante su constante intervención, se logran detectar automáticamente los problemas. Por ejemplo, los sensores de vibración permiten que las mezcladoras de materiales se vayan ajustando progresivamente en función de cómo sea la calidad resultante de la mezcla de varias materias primas. Una consecuencia esencial para que no se produzcan lotes que más tarde el mercado podría rechazar.
Recopilar los datos
En la Industria 4.0 el dato es el elemento más abundante y a su vez crítico para el mejor funcionamiento del proceso productivo. Los elementos físicos de la digitalización llevan aparejada la capacidad de dar salida a los datos que se producen, haciendo posible su recolección y beneficiando de esta manera los costes de la producción. Son herramientas rápidas, fiables y dotan de soluciones a los procesos productivos y los sistemas de control de calidad.
La recopilación de datos conlleva la posibilidad de monitorizar todo lo que ocurre a lo largo del proceso de manufactura, recolectando y almacenando información de mediciones individuales a través de las distintas máquinas presente en el proceso y hasta llegar a los resultados de producción. El proceso de recolección debe ser sencillo y transparente, de manera que permita no tener que asumir tareas adicionales que retarden el proceso productivo.
Los transmisores de datos forman parte de herramientas como los calibradores digitales o los indicadores digitales, haciendo posible que el envío de datos llegue inalámbricamente al software de medición. Cada transmisor integrado en la herramienta de medición utiliza códigos de señal distintos que permiten que múltiples estaciones de medición se comuniquen al mismo tiempo a un único programa de recepción y análisis. Afortunadamente, la inversión en esta tecnología de recopilación y transmisión de datos es lo suficientemente asequible como para que se pueda amortizar en un periodo razonable de tiempo.
Estudiar los datos
La captación y la transmisión adecuada de los datos en los procesos productivos es hoy por hoy una condición necesaria para que se crea valor en la Industria 4.0, pero no es suficiente. El sentido de los datos no es solo el de servir para crear procesos autónomos de decisión en la cadena productiva, sino que además tiene que ayudar a que se puedan llevar a cabo otras tareas a posteriori. Toda la información en forma de datos que llega constantemente debe servir para que además de los análisis y las decisiones que se tomen sobre la producción presente, sea la base para realizar previsiones y tomar las decisiones más adecuadas para el corto y el largo plazo. De esta manera, se podrá ir optimizando la calidad de los procesos y los productos, así como generando ahorros en cuanto a los recursos implicados en la producción se refiere.
Explotar los datos
Dentro del planteamiento global de la Industria 4.0 emerge más que nunca la necesidad de aprovechar todas las partes que componen el proceso productivo. Por eso el término optimización es más pertinente que nunca. Y no solo porque es responsabilidad de cada empresa apostar por ella, sino porque la competencia la tiene en su hoja de ruta y puede acabar siendo un factor diferencial que hasta pueda llegar a sacar del mercado a aquel que no se plantee sacar el máximo partido a cada parte de la compañía.
En este sentido, los datos vuelven a aparecer como una materia esencial en la industria. Pero no solo durante el proceso de producción como se ha visto anteriormente, sino en la explotación posterior de los mismos. Buscar el mayor rendimiento de los datos significa poder obtener retornos tangibles como conocer la siniestralidad que está teniendo lugar, el fraude, las tendencias en las ventas, las rutas improductivas en los transportes y repartos, el desarrollo del geomarketing, los mejores horarios… Son muchos los datos que no van a influir solo estrictamente en lo que ocurra dentro de la planta de producción, sino que pueden llegar a salvar un negocio en los tiempo difíciles o a sacar una ventaja considerable respecto a la competencia por su trascendencia en ámbitos como la comercialización, el transporte o el conocimiento del cliente.
