Las industrias manufactureras o de procesamiento industrial, generación de energía y procesamiento de recursos naturales son las principales industrias donde el enfoque de Industria 4.0 puede aplicarse de manera amplia y natural.

Esto se debe a que normalmente se utilizan varias máquinas, y la recopilación y el uso de los datos de operaciones de esas máquinas permite nuevas opciones para productos mejores y personalizados, además de integrar las cadenas de suministro a nivel mundial. Esto conduce a fábricas inteligentes donde los sistemas ciberfísicos (CPS; máquinas y dispositivos con conectividad digital) están interconectados, de modo que se puede habilitar la comunicación de máquina a máquina (M2M) y cada máquina o dispositivo puede comunicarse entre sí (generalmente a través de un intermediario de mensajes o un espacio de nombres unificado) compartiendo datos operativos.

Esto ayuda a rastrear el producto y el inventario en el piso de producción y los almacenes en tiempo real mediante RFID y otras tecnologías de sensores para determinar la cantidad y el estado exactos del producto. La inteligencia derivada de los datos puede ayudar a utilizar los recursos de una manera más optimizada; por ejemplo, recopilar y analizar los datos sobre el consumo de energía, la producción y los parámetros operativos de la máquina ayuda a optimizar el rendimiento. La tendencia es transformar todo el proceso de fabricación en el taller hacia procesos robóticos y automatizados para operaciones más interconectadas y eficientes.

En la Industria 4.0, otro aspecto importante es habilitar digitalmente todo el proceso de la cadena de suministro en lugar del proceso manual tradicional de la cadena de suministro. El análisis de mercado avanzado, la predicción de la demanda del mercado y la previsión son los aspectos principales para gestionar una industria manufacturera exitosa. Un motor integrado de planificación y pronóstico puede proporcionar el pronóstico de la demanda del producto para un período de tiempo, que considera datos de la situación como el clima, la región, etc. Estos datos pueden ayudar al planificador a realizar una planificación anticipada.

Anteriormente, el objetivo era la automatización y la producción en masa, pero hoy en día los fabricantes se enfrentan a la exigencia de ofrecer productos personalizados para las necesidades únicas y diferentes de los clientes. Como muchas otras industrias de consumo, la industria manufacturera también se está convirtiendo gradualmente en una industria personalizada que puede satisfacer las necesidades específicas de los clientes. Para abordar la situación, se introduce un tamaño de lote de producción de base única donde cada unidad de producto se puede personalizar con requisitos específicos de los clientes y se puede identificar de forma única durante el proceso de fabricación, así como al identificar el defecto. La fabricación aditiva, también conocida como impresión 3D, y la configuración de enrutamiento dinámico con definición de producto basada en variantes se utilizan para fabricar productos según los requisitos únicos de los clientes para fabricar la cantidad unitaria del producto según las especificaciones del cliente, lo que ayuda a llevar el producto al mercado. más rápido y personalizar el producto para clientes individuales.

Aumentar la productividad con personalización masiva también es el foco del proceso de fabricación inteligente. Para aumentar la productividad, se requieren tanto el proceso de producción automatizado como el análisis de datos correcto con información en tiempo real para permitir decisiones rápidas y acciones proactivas cuando sea necesario para evitar tiempos de inactividad y pérdidas. La colaboración digital con todos los componentes de la cadena de suministro, los servicios inteligentes, el mantenimiento proactivo, el análisis de datos prescriptivos, la integración M2M en tiempo real y los recursos capacitados adecuados, en conjunto, pueden aumentar la productividad y respaldar el proceso de producción inteligente. En el proceso tradicional, en el taller de fabricación, los operadores recogen el material según las instrucciones del sistema y escanean el código de barras a través de dispositivos portátiles. La recogida correcta se confirma al sistema de gestión de materiales o MES a través de los dispositivos portátiles. En el proceso de colaboración inteligente, la tendencia es la gestión de automatización impulsada por sistemas. El montacargas obtendrá la información del sistema de gestión de almacén (WMS) y guiará al operador para desplazarse a la ubicación correcta del almacén y levantar el material correcto. El montacargas también realizará el escaneo de códigos de barras y la validación del inventario de forma automatizada junto con la confirmación correcta de recogida del material.

En un mercado competitivo, la calidad del producto no sólo aumenta la demanda sino que también ayuda a retener y mejorar el valor de marca del fabricante. Es importante realizar un seguimiento del producto hasta sus componentes y parámetros de fabricación cuando se detecta un defecto en el producto después de la venta o se devuelve. Los procesos de la Industria 4.0 permiten rastrear los datos operativos y de fabricación del producto durante todo el ciclo de vida del producto, a través del seguimiento genealógico o informes conforme a obra. Esto se permite capturando digitalmente en el MES la información de los componentes utilizados para el ensamblaje durante la fabricación del producto junto con los parámetros de proceso relevantes para el número de serie o número de lote del producto.

En las operaciones de control de calidad de fabricación, todos los puntos de control del producto deben capturarse a través de un mecanismo automatizado de recopilación de datos o análisis de imágenes o videos de los productos, y los defectos se pueden determinar automáticamente a través de modelos ML utilizando el proceso de inspección visual, donde se basa en la Imagen del producto tomada durante el proceso de fabricación, los modelos ML que están previamente entrenados con un conjunto de imágenes de productos de calidad buena y defectuosa pueden detectar automáticamente defectos estructurales y visuales. Siguiendo este enfoque, la naturaleza del trabajo cambiará y las intervenciones manuales serán mínimas.

Por ejemplo, en un proceso de fabricación de automóviles, el control de calidad de los componentes ensamblados suele realizarse manualmente. Es un proceso tradicional, pero lleva mucho tiempo y el control de calidad del montaje depende de la comprensión del operador de inspección. Un proceso más inteligente y eficiente puede ser utilizar sensores para capturar los datos de calidad (por ejemplo, torque aplicado) y cámaras para capturar imágenes desde múltiples ángulos del producto ensamblado para detectar defectos estructurales y de pintura. Luego, el sistema utilizará análisis de imágenes avanzados y, basándose en el algoritmo ML, determinará el porcentaje de precisión o defecto, haciendo así que el proceso de inspección sea más rápido y preciso.

La sostenibilidad es otra dimensión que ahora es importante tanto para las personas como para las organizaciones a nivel mundial para prevenir los cambios climáticos y permitir una vida sostenible. Es obligatorio que las organizaciones manufactureras realicen un seguimiento e informen las métricas de sostenibilidad en función de diversos parámetros, como emisiones, residuos, uso de recursos naturales, huella de carbono generada, bienestar de los empleados y la comunidad, etc. La recopilación de datos para estos parámetros suele ser muy tediosa y necesita una digitalización de extremo a extremo para recopilar y analizar los datos de manera efectiva. No solo es necesario para informar sobre el cumplimiento a las autoridades, sino que hoy en día muchos consumidores quieren conocer los factores de sostenibilidad de un producto que están comprando y, a menudo, pueden elegir el que sea más sostenible para la naturaleza y la sociedad. El concepto de compra sostenible se refiere tanto a las empresas como a los consumidores donde el comprador es consciente del producto que compra y de cuánto afecta al medio ambiente y sus factores de sostenibilidad. Por lo tanto, los fabricantes deben habilitar la digitalización en toda la cadena de valor para recopilar datos e informarlos de manera efectiva para mejorar el valor de la marca.

El mantenimiento preventivo de los equipos de fabricación es importante para mantener las máquinas y la planta de fabricación en funcionamiento para cada turno de producción. A través del mantenimiento preventivo, los fabricantes pueden obtener la máxima productividad y, normalmente, evitar que el equipo se averíe inesperadamente. En el enfoque tradicional, la actividad de mantenimiento se realiza principalmente después de la detección de una avería de la máquina o en el momento del reemplazo de piezas de una máquina y algunos cronogramas de mantenimiento preprogramados. En este enfoque, la persona de mantenimiento va al taller y soluciona el problema cuando se informa una avería o únicamente a intervalos preprogramados.

En el enfoque de la Industria 4.0, el mantenimiento predictivo ayuda a predecir la avería de una máquina antes de que realmente deje de funcionar, ayuda a mantener la máquina por adelantado para mantener la producción en funcionamiento casi siempre y optimiza el costo y el tiempo de las operaciones de mantenimiento necesarios. La predicción de fallas de activos se realiza en base al análisis de los datos de operaciones de las máquinas recopilados a través de sensores, que están conectados a las máquinas y recopilan datos continuamente de las máquinas, junto con el conjunto de datos históricos para el rendimiento de las máquinas y los eventos de falla utilizados para entrenar los modelos de ML. . Un gemelo digital también ayuda a monitorear el estado en tiempo real del activo y sus parámetros operativos.

En una configuración de fábrica inteligente, muchos sensores están conectados con máquinas para recopilar datos de salud y operaciones, y las máquinas están interconectadas para realizar las actividades sin intervención manual. El sistema centralizado puede controlar las actividades que deben realizar las máquinas con inteligencia basada en los datos recopilados de los sensores de las máquinas. En esta situación, la ciberseguridad y la seguridad física entre todas las máquinas y dispositivos es la prioridad. En la Industria 4.0, la cadena de suministro colaborativa digital también adquiere una alta prioridad, donde la información se comparte con proveedores, aduanas, distribuidores, etc. Por lo tanto, los fabricantes deben garantizar una política de seguridad más estricta para proteger la fábrica conectada y la información compartida del robo cibernético. Esto significa seguridad en la conectividad física y la capa de red mediante cifrado y firewalls de red, nivel de datos para restringir el acceso a datos específicos a roles y usuarios específicos, y nivel de aplicación para restringir aplicaciones o funcionalidades específicas a roles y usuarios específicos.

Nota del editor: esta publicación ha sido adaptada de una sección del libro. Industria 4.0 con SAP por Dipankar Saha, Chandan Jash, Soumya Das y Anupkumar Ketkale.