Visita a la exposición y congreso.
Barcelona, 9 – 11 / 03 / 2019
Introducción.
La universidad y la industria siempre han mantenido una estrecha relación, especialmente en el caso de las titulaciones técnicas o ingenierías. Esta relación es aún más importante hoy en día, cuando los avances tecnológicos se suceden aceleradamente y la competitividad de las empresas depende en gran medida de su capacidad adaptación. En este sentido, la industria necesita incorporar continuamente personas con la formación adecuada, capaces de implementar dichos avances. Por ello, el papel de los centros educativos cobra mayor importancia como aliado de esta renovación que denominamos 4ª Revolución Industrial.
A día de hoy podemos decir que la Industria 4.0 comienza a ser una realidad en mayor o menor medida en el tejido industrial mundial, incluido el español. La conveniencia de su implementación ha sido puesta de relieve en las Directrices Generales de la Nueva Política Industrial Española 2030, de febrero de 2019. En ellas se apunta hacia la necesidad de mejorar la productividad y competitividad internacional de la industria española, para incrementar su aportación al PIB y al empleo, haciendo especial referencia a la digitalización industrialcomo palanca que permita conseguir los objetivos anteriores, de acuerdo a los lineamientos de la Unión Europea. Resultaría natural que el ámbito educativo, especialmente el universitario, se alinease con dichas directrices, facilitando la formación de personas que hiciesen realidad la industria del futuro. Por ese motivo, consideramos adecuada la asistencia al congreso Advanced Factories 2019, con el objetivo de conocer de primera mano el grado de implementación de este nuevo paradigma, junto con los avances y experiencias de más de 300 empresas de diferentes tamaños, desde multinacionales a consultorías locales, en el campo de la robótica y la automatización industrial.
Uno de los aspectos especialmente interesantes de Advanced Factories ha sido combinar la estructura expositiva de una feria convencional, con una agenda de más de 50 ponencias principales en diferentes teatros, junto con otras tantas menores de los diferentes expositores, y mesas redondas durante los tres días de su celebración. En ellas fueron expuestos tanto casos de éxito como análisis de la situación actual de la industria y sus tendencias futuras, Todo ello nos ha permitido obtener en tiempo récord una amplia visión del estado del arte y los retos de nuestra industria. Además, la temática de las diferentes presentaciones ha convergido en aquellos aspectos donde la experiencia de las diferentes empresas coincide, particularmente en los factores que afectan al proceso de digitalización industrial. Estos aspectos son los que quiero exponer a continuación, a modo de resumen y como hoja de ruta hacía donde se dirige la industria y, por tanto, hacía donde debemos dirigir nuestra actividad formativa.
¿Qué es la Industria 4.0?
Llamamos Industria 4.0 al paradigma productivo que surge a partir de las nuevas posibilidades en el procesamiento de la información y en la capacidad de comunicación entre los diferentes agentes implicados en la cadena de producción y consumo. Este nuevo modelo requiere adoptar competencias digitales en la gestión de datos, por lo que es considerado un proceso de digitalización industrial que desemboca en lo que denominaremos industria inteligente. En ella, resulta fundamental el empleo de la inteligencia artificial en la analítica de datos, aplicando sus resultados en la toma de decisiones y en la optimización de procesos. Todo ello en un entorno de objetos inteligentes, dotados de sensores, capacidad de procesamiento, autonomía y conectividad, constituyendo el internet de las cosas industrial. Además, también emplea otros elementos como la realidad aumentadapara mejorar las habilidades de los operarios, o el llamado gemelo digitalen la simulación, optimización y aprendizaje.
Como condición previa a la digitalización, la empresa debe tener implementado el modelo LEAN. Es decir, todo el proceso productivo y de gestión debe estar optimizado hasta donde sea posible con los recursos disponibles. La digitalización tiene como objetivo contribuir a la mejora del modelo, escalándolo a una dimensión superior. En este sentido, el aprovechamiento de las nuevas tecnologías de modelado, visión artificial, inteligencia artificial y comunicación entre los diferentes procesos de planta y su entorno multiplica el rendimiento de cualquier implementación industrial.
En la presente edición de Advanced Factories hemos tenido la ocasión de asistir a la presentación de las experiencias, casos reales y perspectivas de futuro en el ámbito de la Industria 4.0 de un gran número de empresas de categoría internacional de diferentes sectores. De estas aportaciones podemos extraer importantes conclusiones y sobre todo el conocimiento de los aspectos en que deben centrarse las industrias en su actualización a las nuevas condiciones del mercado. Entre ellas, podemos destacar las siguientes, que detallaremos a continuación:
- Estrategias de implementación digital.
- Datos, analítica e inteligencia artificial.
- Máquinas interconectadas e interacción hombre-máquina.
- Fabricación aditiva.
Estrategias de implementación digital
No es sencillo determinar el camino a seguir en el proceso de digitalización de la empresa. ¿Por dónde empezar? ¿Cuales son los primeros pasos? Dentro de las diferentes rutas a seguir, existen determinados puntos en los que coinciden las empresas que ya han comenzado esta andadura. Entre ellos, como ya se mencionó anteriormente, la necesidad de un sistema LEAN como punto de partida, sobre el que se irán añadiendo nuevos elementos y procesos digitales. Estos cambios deben ser progresivos y con objetivos bien definidos. De este modo podremos determinar la información necesaria, y a partir de ella, la demanda de sensorización y conectividad dentro de la planta. Tanto la carencia de datos como su exceso, o un formato inadecuado, hacen imposible o mucho más difícil su análisis posterior. Por ello, la captura de información debe responder siempre a una estrategia bien definida.
Un segundo aspecto en el que coinciden varias empresas es en la necesidad de un agente del cambio. Esta figura tiene como misión promover el proceso de implementación de nuevas tecnologías, establecer una hoja de ruta asumible por la empresa y propiciar su aplicación interaccionando con las diferentes áreas de la misma. Así mismo, dado que el consenso general apunta hacia la reticencia al cambio por parte de las personas como la mayor dificultad en la transformación digital, será misión del agente del cambio hacer que dicha transformación sea asumible progresivamente por los operarios.
Como ejemplo real de implementación digital, Repsol Química han tomado como pilar de su estrategia 4.0 la integración de sus trabajadores con la tecnología. Para ello ha abordado el proceso de digitalización con una estrategia incremental, a través de la integración de aplicaciones que faciliten el trabajo del operario en la mejora de procesos en sus plantas de Sines, Tarragona y Puertollano. Empleando tablets con geolocalización, los operarios tienen acceso a las instrucciones y parámetros de la máquina o proceso del punto de la planta donde se encuentren, ya sea mediante vídeos, manuales y todo tipo de documentación que se descarga desde la nube corporativa. Así mismo, el dispositivo permite incluir las observaciones y los datos de su actuación. Pero además, desde el mismo dispositivo puede consultar el menú de la cantina, su horario, sus vacaciones, etc. Es decir, el operario se habitúa al uso del dispositivo con cuestiones que son de su interés personal, para facilitar el empleo en su cometido.
Otras industrias han abordado la mejora de sus procesos a partir del análisis inteligente de los datos existentes. En la industria siderometalúrgica y mediante técnicas de inteligencia artificial, se ha encontrado que el consumo energético en los procesos de fundición puede reducirse más de un 10% optimizando ciertos elementos. Este resultado supone una reducción de costes de más de medio millón de euros anuales por planta, lo cual da una idea de la rentabilidad y posibilidades de extrapolación a otros procesos.
Finalmente mencionaremos el uso del llamado gemelo digitalcomo estrategia de implementación del modelo 4.0. Se trata de realizar una réplica digitalizada de un determinado proceso para simular su comportamiento sin afectar a la producción. Para comprobar su grado de similitud con el proceso real, se compara con el histórico de datos acumulados. Una vez se considera el modelo fiable, se realizan sobre él la simulación de futuras mejoras en la planta. De este modo, la utilización de modelos digitales se ha ido expandiendo desde la célula de producción a la completa representación de plantas industriales. Así mismo, el gemelo digital tiene una función didáctica en la formación del personal de operaciones. Estos usos, además de minimizar los costes, gracias a la detección de errores en fase de desarrollo, permiten adquirir habilidades a los empleados sin poner en riesgo su integridad ni las instalaciones.
Datos, analítica e inteligencia artificial
En la Industria 4.0 los equipos aportan datos de manera continua, indicando el estado de los diferentes elementos de las líneas de producción. Estos datos, cuyo volumen puede ser ingente, son procesados por los sistemas de inteligencia artificial que extraen la información útil y encuentran las relaciones entre los mismos. Ello permite crear una relación armoniosa entre las máquinas y las personas, que utilizan estos resultados para respaldar sus decisiones y promover nuevas líneas de pensamiento, con el objetivo último de mejorar la productividad y la calidad.
En este contexto, tanto a la hora de adquirir los datos como en las acciones que resultan de su análisis, la conectividad entre los diferentes elementos de la industria es un elemento fundamental. Los algoritmos inteligentes se utilizan, además de en la cadena de producción, en el resto de las áreas de la industria, como son la distribución o la predicción de la demanda. La nube es el nexo de unión entre todas las fuentes de datos a la que se hayan conectados. Por ello, el cloud computinges otro elemento fundamental en el control industrial 4.0. De este modo, se combina el conocimiento obtenido a través de la inteligencia artificial con la conectividad entre los diferentes agentes del proceso productivo. Sus aplicaciones son infinitas y el grado de explotación de sus posibilidades es aún incipiente.
Entre sus usos más extendidos se encuentra el mantenimiento de equipos e instalaciones. Uno de los mayores costes industriales está relacionado con las paradas por mantenimiento. Evitar paradas no programadas u optimizar las acciones a realizar durante las paradas obligatorias son algunos de los usos más importantes del análisis de datos. Dicho análisis determina el ciclo de vida de los equipos y sus elementos, de modo que es posible anticipar una reposición o una reparación durante una parada si dicho análisis así lo determina.
Así mismo, otras muchas industrias manufactureras han adoptado el modelo de calidad 4.0en el que el análisis de los datos emitidos por los equipos, operadores y procesos se revela como un elemento clave para la detección prematura de de desviaciones de la calidad. Cuando ese análisis se complementa con herramientas de inteligencia artificial, el potencial de predicción se eleva exponencialmente, interpretando los cambios de variabilidad históricos como paso previo a la no conformidad.
Por otro lado, debemos destacar que sin la adecuada sensorización de la planta no es posible ningún proceso inteligente. De este modo, la mejora en los sensores es un elemento fundamental en la Industria 4.0. Actualmente, la tendencia es la integración de las capacidades de conectividad en el propio sensor, junto con el uso de baterías de última generación que alargan considerablemente su vida media.
Dentro de la adquisición de datos, los sistemas de visión artificial requieren un capítulo aparte. Si bien los elementos ópticos son los mismos, los avances en inteligencia artificial han cambiado radicalmente el tratamiento de la información. Actualmente, los modelos de deep learning y el empleo de GPUs para el procesamiento de la información han cambiado radicalmente el modo de abordar la visión artificial. En este sentido, las industrias están implementando progresivamente esta nuevo modelo de tratamiento de la información, beneficiándose de sus ventajas en precisión y versatilidad.
Este panorama de digitalización de la industria nos lleva a concluir que las máquinas, robots y equipos conectados serán la mayor fuente de datos en un futuro próximo. Teniendo en cuenta que este enorme volumen de datos circulará por la red, junto con aplicaciones basadas en ellos para el apoyo en la toma de decisiones, se hace indispensable el desarrollo de métodos que sean capaces de garantizar su calidad y confiabilidad. Por tanto, la ciberseguridad y la privacidad de la información continuará teniendo un rol fundamental. A día de hoy ya se trabaja en nuevos algoritmos de criptografía postcuántica, que sean capaces de resistir los ataques efectuados mediante computación cuántica.
En resumen, podemos concluir que la implantación de la inteligencia artificial para predecir y evitar defectos de calidad, desviaciones de producción, mantenimiento, etc. será el pilar fundamental de la mejora de la eficiencia de la planta. Pero dado que los modelos de inteligencia artificial que han demostrado su eficacia necesitan ser alimentados de un gran volumen de datos, estos se convertirán en un bien económico en sí mismo, tanto para quienes los producen como para aquellos que son capaces de extraer su potencial.
Máquinas interconectadas e interacción hombre-máquina.
El ecosistema de soluciones de automatización en la industria 4.0 aumenta el potencial de la robotización. Su presencia se extiende en acciones repetitivas de todo tipo, desde las grandes implantaciones que se autogestionan a través de una conectividad ampliada o los robots móviles que se desplazan por la planta. Todo ello junto con el concepto de planta flexibleque permite combinar los diferentes elementos de la línea de producción en diferentes configuraciones, en función de las necesidades de producción.
Por su parte, merecen una mención especial los robots colaborativos o cobots, que dotados de sensores y algoritmos inteligentes son capaces de interactuar directamente con los humanos en forma segura.
Así mismo, los sistemas de realidad aumentadapertenecen a otra categoría en la que la tecnología ayuda al ser humano a mejorar sus funciones en los procesos productivos. En este sentido, la máquina no sustituye al humano, si no que le dota de nuevas capacidades desde el punto de vista sensorial, mientras que los exoesqueletosles dotan de mejoras en sus capacidades físicas.
Dentro de las máquinas inteligentes que interactúan con el humano, OMROM presentó su robot de tenis de mesa FORPHEUS, que es capaz de rastrear la posición del jugador y el movimiento de la pelota a una velocidad de 80 veces por segundo. De este modo puede predecir el punto de aterrizaje exacto de la pelota para devolverla. En su versión actual, el robot emplea tecnología deep learningque determina instantáneamente el nivel del jugador oponente durante el propio partido , adaptando la intensidad de su juego a dicho nivel para promover el crecimiento del jugador. Este es un ejemplo de como la tecnología agrega conocimiento humano a las máquinas, haciendo avanzar tanto a las personas como a las máquinas y a las relaciones entre ambas.
Fabricación aditiva
Por último, la industria 4.0 aporta un nuevo paso adelante en la producción mediante la fabricación aditiva o impresión 3D. En Advanced Factories 2019 hemos tenido ocasión de conocer las impresoras 3D industriales de Hewlett Packard que muestran el enorme potencial de esta tecnología. Sus ventajas son enormes, desde la posibilidad de crear objetos de una sola pieza que antes necesitaban ser ensamblados, hasta la fabricación individualizada, bajo demanda, que permitirá la personalización de los productos.
La incorporación de las impresoras 3D a la producción a gran escala se debe tanto al avance en la fiabilidad del proceso, como a la disponibilidad de nuevos materiales, desde nuevos polímeros hasta metales. Se trata de una industria emergente con enormes posibilidades, que gracias a su flexibilidad irá ocupando cada vez más espacio en la industria manufacturera. Una de sus ventajas es, sin duda, que es apta tanto para pequeña como gran escala, siendo la creatividad el aspecto que marca la diferencia. Se trata, por tanto, de una tecnología muy adecuada para proyectos emprendedores con una inversión relativamente pequeña.
Resumen y conclusiones
La asistencia al congreso Advanced Factories 2019 nos ha permitido conocer de primera mano el estado del arte en la implementación del nuevo paradigma que que denominamos Industria 4.0. En el congreso se han presentado los avances y experiencias de más de 300 empresas, entre ellas importantes multinacionales en el campo de la robótica y la automatización industrial. Ello ha permitido obtener una visión panorámica de las áreas hacía las que se dirige la industria moderna y, por tanto, hacía donde debemos enfocar nuestra actividad formativa.
Este nuevo paradigma plantea una industria completamente digitalizada, donde la conectividad, la profusión de datos y el análisis inteligente de los mismos son los elementos fundamentales. De este modo, surgen diversos campos que deberían ser incorporados en el curriculum formativo, ya sea en las propias asignaturas de grado, como en másteres y otros estudios de postgrado. Entre ellos y en líneas generales, el desarrollo e integración de sistemas ciber-físicos, el diseño y fabricación inteligente y la transformación digital de la empresa. De este modo, la universidad contribuiría a incorporar a la industria personas suficientemente preparadas para implementar los avances tecnológicos que se requieren en un entorno altamente competitivo.
