La convergencia del mundo físico y digital le da vida a nuevas fábricas inteligentes que buscan operar con una mayor eficiencia, flexibilidad y sostenibilidad.
Este cambio de paradigma productivo es conocido como manufactura inteligente o Industria 4.0.
Introducción a la manufactura inteligente
Las industrias de todo el mundo hoy buscan mejorar sus niveles de eficiencia, productividad y personalización de la mano de tecnologías disruptivas como:
- El Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés);
- La inteligencia artificial (AI);
- Big data;
- La robótica.
Un informe de Mordor Intelligence asegura que el mercado de la Industria 4.0 crecerá a un ritmo de 20,7% anual de los US$ 94.420 millones de dólares en 2023 hasta los 241.580 millones de dólares en 2028.
Este crecimiento representa un salto sin precedentes hacia la manufactura inteligente lo que se ha llamado la nueva revolución industrial.
Definición de manufactura inteligente
La manufactura inteligente abarca una serie de tecnologías y enfoques destinados a transformar la forma en que se fabrican los productos.
Las “fábricas inteligentes” están equipadas con sensores y otros dispositivos que recopilan datos en tiempo real sobre el estado de las máquinas, los procesos de producción y la calidad de los productos.
Estos datos se analizan utilizando técnicas de AI y Big Data para identificar oportunidades de mejora, optimizar la producción y prevenir problemas antes de que ocurran.
Por otro lado, la manufactura inteligente utiliza robots y otras tecnologías de automatización para realizar tareas repetitivas y peligrosas. Esto permite liberar a los trabajadores para que se centren en tareas más creativas y de mayor valor agregado.
Importancia de la manufactura inteligente
Para cualquier organización, aún más para las industrias relacionadas con procesos de fabricación, el cambio a una manufactura inteligente implica embarcarse en un proceso de transformación digital.
Este concepto, tan escuchado en el último tiempo, no es otra cosa que utilizar la tecnología para completar tareas ya existentes de forma más eficiente.
Desde ya, un mayor crecimiento en innovación puede atraer un retorno positivo de la inversión (ROI).
Los beneficios que aporta la industria 4.0 son numerosos. Entre estos beneficios están:
- Recopilar grandes cantidades de datos en tiempo real, se puede
- Obtener información rápidamente.
- Tomar de decisiones con rapidez y mayor precisión.
- Incrementar la productividad.
- Personalizar los productos.
- Mayor eficiencia en el uso de energía.
- Sostenibilidad de los procesos, más amigables con el medio ambiente.
Cómo observan los CEOs la transformación digital y la manufactura inteligente
En un estudio de la consultora Deloitte a partir de una encuesta global respondida por más de 350 ejecutivos en 11 países de América, Asia y Europa, casi todos los encuestados (94%) indicaron que la transformación digital en una organización es imprescindible.
Sin embargo, solamente el 68% de los encuestados y un 50% de los CEOs la ven como una vía para la rentabilidad.
Este dato indica que, aunque los encuestados asocian las mejoras operacionales con el crecimiento estratégico, no vinculan necesariamente la transformación digital con el crecimiento de los ingresos que resultan de nuevos productos o modelos de negocios.
Muchos ven la transformación digital como una inversión defensiva en lugar de verla como una herramienta de innovación para hacer crecer su negocio.
La consultora concluye que “no hay una única forma de abordar con éxito una estrategia de Industria 4.0. La transformación digital no es un esfuerzo separado de la estrategia y el propósito de la empresa”.
Beneficios de la implementación de la manufactura inteligente
La Industria 4.0 no se trata solo de tecnología. Es una nueva forma de hacer negocios que elimina los silos y conecta equipos y operaciones en todo el entorno de fabricación.
Esto crea una dinámica de procesos que incluye a todas las áreas de una organización y ofrece algunos beneficios palpables:
Mayor eficiencia
La industria 4.0 mejora la eficiencia operativa con una mejor asignación de recursos, menos tiempo de inactividad y mayor productividad.
Esto también se extiende a las iniciativas de sostenibilidad, ya que las analíticas y las automatizaciones inteligentes pueden ayudar a optimizar el uso de energía, reducir los residuos e incluso diseñar productos más sostenibles.
Mejora en la toma de decisiones
Las herramientas de la industria 4.0 permiten recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos en tiempo real.
Esto proporciona información estratégica accionable que puede utilizarse para tomar decisiones con confianza y precisión.
Las analíticas de datos en tiempo real pueden ayudar a las empresas a adaptarse rápidamente a las nuevas demandas de los clientes y consumidores y ofrecer productos y soluciones personalizados.
Ventaja competitiva
En un entorno competitivo y volátil, las herramientas y estrategias de la industria 4.0 son un aliado valioso para las empresas en lo relacionado con mejorar la eficiencia y la productividad, y obtener una ventaja competitiva significativa.
Tecnologías clave en la manufactura inteligente
Bajo el paraguas de tecnologías disruptivas como redes industriales de IoT, AI, Big data, robótica y automatización, florecieron un sinfín de herramientas que permiten diseñar una estrategia acorde a cada organización.
Internet de las cosas (IoT)
IoT (por sus siglas en inglés Internet of Things) es la tecnología clave de la fabricación inteligente.
Implica conectar maquinaria, sensores y dispositivos a internet o a la nube, lo que permite la recopilación y el análisis de datos en tiempo real.
Actualmente, hay millones de dispositivos en todo el mundo conectados a internet que recopilan y comparten datos constantemente.
Inteligencia Artificial
Las tecnologías de AI y aprendizaje automático desempeñan un papel fundamental en el análisis e interpretación de los datos recabados a través de la IoT.
Identifican patrones y conocimientos de manera más ágil y precisa que el análisis manual.
Dada la gran cantidad de datos que generan los dispositivos IoT y otros programas de software, es necesario emplear IA para llevar a cabo ciertas tareas rutinarias.
Robótica avanzada
En la manufactura, la automatización inteligente mediante sistemas de AI como los robots y brazos mecánicos equipados con sensores avanzados, pueden realizar tareas repetitivas y monótonas con precisión y velocidad.
Los algoritmos de aprendizaje automático permiten que las máquinas se adapten a situaciones cambiantes y aprendan de los datos que ellas mismas recopilan durante la producción.
Esto genera una mejora exponencial en la reducción de tiempos de producción y una mejor calidad de los productos generados.
Big data y análisis de datos
El big data está relacionado con el análisis de conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que superan la capacidad de las herramientas de procesamiento de datos tradicionales.
Estos conjuntos de datos pueden ser de diversas fuentes, como sensores, redes sociales, transacciones comerciales y más.
A través de este análisis, la intuición empresarial queda relegada a un segundo plano.
Las empresas pueden identificar patrones y tendencias en tiempo real, lo que facilita la optimización de procesos, mejora la eficiencia y por consiguiente reduce los costos operativos.
De la misma manera, estos datos pueden utilizarse para prever fallas en equipos y realizar mantenimiento predictivo.
Aplicaciones de la manufactura inteligente
Una de las 10 principales tendencias tecnológicas estratégicas de Gartner para 2024 está estrechamente ligada a la manufactura inteligente.
Se trata de las plataformas verticales en la nube para la industria (ICP), que son las que facilitan el proceso de transformación a diferentes industrias verticales.
Según una encuesta de la consultora entre empresas con sede en Norteamérica y en Europa, en 2023 solo 15 % de las empresas utilizaban plataformas cloud para acelerar sus iniciativas de negocio en 2023 y otro 39 % recién comenzaba a utilizarlas.
Su proyección dice que, para 2027, más del 70 % de las empresas utilizarán las plataformas, lo que generará una aceleración en varias áreas vinculadas a los procesos industriales.
Conocer las estrategias para una migración exitosa a la nube es fundamental para potenciar el cambio.
Automatización de procesos de producción
Para la industria, la manufactura inteligente, la automatización y la transformación digital aluden a un mismo concepto.
Hablamos de las prácticas industriales y de fabricación existentes mediante tecnologías inteligentes.
La fabricación 4.0 se basa en la automatización industrial y la integración de sistemas tecnológicos, como el internet de las cosas y la inteligencia artificial.
El análisis de datos puede identificar información útil y patrones que serían imposibles de detectar en tiempo real para un ser humano.
En consecuencia, la aplicación de las tecnologías de la Industria 4.0 les permite a las empresas optimizar sus operaciones, supervisar el rendimiento y calidad de servicio a distancia desde cualquier lugar del mundo.
Optimización de la cadena de suministro
El impacto de la manufactura inteligente para la logística, en particular para todo lo referido a la cadena de suministros, tiene impacto directo tanto en la gestión de pedidos como en la planificación.
De allí que al referirse a este tema se hable de “Supply Chain 4.0”, para hacer referencia al proceso de iIntegrar los flujos de materiales y de datos para conseguir una cadena de suministro más segura, ágil y flexible.
Aquí tecnologías como el blockchain, la automatización de procesos, la transformación digital, la inteligencia artificial, el big data (acompañado de la visualización y análisis de datos), el machine learning o el Internet de las Cosas Industrial, desempeñan un papel protagónico en el objetivo de conseguir que el abastecimiento, producción, y distribución sean más eficientes.
Mejora de la calidad y reducción de errores
Todas las tecnologías implicadas en la Industria 4.0 o manufactura inteligente no solo buscan eficientizar la operación en general, sino que también apuntan a la productividad y la rentabilidad.
Tanto IoT, la AI, el aprendizaje automático (ML) y la robótica, impactan significativamente en la mejora de la calidad y la reducción de errores en varias cuestiones:
Monitoreo y control en tiempo real
Los sensores IoT recopilan datos en tiempo real sobre el rendimiento de las máquinas y los procesos de producción. Luego, AI y ML los analizan para identificar desviaciones de calidad y tomar medidas correctivas de inmediato
Inspección automatizada
Los sistemas de visión artificial y robótica pueden inspeccionar productos de manera más precisa y consistente que los inspectores humanos, reduciendo así la probabilidad de errores.
Análisis predictivo
Los algoritmos de ML pueden predecir cuándo es probable que fallen las máquinas o los productos, lo que permite realizar un mantenimiento preventivo y evitar paradas no deseadas.
Automatización de tareas
La automatización de tareas repetitivas y propensas a errores libera a los trabajadores para que se centren en actividades de mayor valor, como la resolución de problemas y la innovación.
Rastreo y trazabilidad
Las tecnologías de IoT y blockchain rastrean productos y componentes a lo largo de la cadena de suministro, lo que facilita la identificación y el origen de los errores.
- Toma de decisiones: Las tecnologías de la Industria 4.0 generan datos que los ejecutivos utilizan para tomar decisiones más informadas sobre la calidad y la reducción de errores.
La manufactura inteligente ofrece un enorme potencial para mejorar la calidad y reducir los errores en todos los sectores industriales.
Las empresas que adopten estas tecnologías estarán mejor posicionadas para aumentar la eficiencia, la productividad y la rentabilidad
Personalización de productos y servicios
Al utilizar datos en tiempo real y sistemas de fabricación flexibles, las empresas pueden ofrecer productos y experiencias personalizadas y responder a las demandas de los clientes individuales de manera más efectiva.
La diferencia con lo que ya conocemos, es que la industria 4.0 y por ende, la manufactura inteligente, permite la personalización de productos a gran escala.
A través de tecnologías como el big data, la recopilación y el análisis de la información, los productos conectados, equipados con sensores y dispositivos del internet de las cosas (IoT), recopilan grandes volúmenes de datos sobre el comportamiento y las preferencias de los usuarios.
Estos datos pueden utilizarse para comprender mejor sus necesidades individuales y ofrecer productos personalizados basados en patrones de uso y comportamiento.
Desafíos y consideraciones en la implementación de la manufactura inteligente
Deloitte advierte que los impactos de la industria 4.0 pueden sentirse en múltiples niveles: en grandes ecosistemas, a nivel organizacional y a nivel individual en empleados y clientes.
- Manufactura inteligente: Uno de los desafíos que trae aparejados la implementación de procesos de manufactura inteligente está vinculado a la capacitación de la fuerza laboral, ya que la adopción de la Industria 4.0 implica la adquisición de nuevas habilidades y competencias por parte de los trabajadores.
- Brecha de habilidades: Ligado a esto, algo que ya sucede en la industria es que el surgimiento constante de nuevas tecnologías genera una brecha de habilidades. Por un lado, las especializaciones cambian según la evolución de las nuevas tecnologías. Por eso, encontrar a los talentos especializados en estas tecnologías emergentes representa todo un desafío.
- Privacidad de la información: Otra de las cuestiones que trae aparejada la irrupción de estas tecnologías a nivel masivo es la de la privacidad de la información. Esta cuestión, tanto como la sustentabilidad en la producción en línea con la reducción de emisiones contaminantes, son actualmente las cuestiones que más preocupan a Industrias y gobiernos por igual.
Seguridad de datos y ciberseguridad
Con todos los índices de conectividad en aumento, el uso de big data en la industria 4.0, incrementa el nivel de alarma sobre la seguridad informática.
Al respecto, la posibilidad que brindan tecnologías como machine learning y blockchain para automatizar la detección, prevención y respuesta ante amenazas en todas las redes, es por ahora una luz de esperanza para mantener el problema a raya.
Un informe reciente de PwC señala que la alta dirección en México y el mundo reconoce que los riesgos tecnológicos y digitales deben ser una prioridad para los próximos 12 meses.
Sin embargo, la realidad es que el proceso para mejorar la seguridad de la información es lento e incluso se encuentra estancado.
Los encuestados mexicanos y a nivel global destacaron que las ciberamenazas que más les preocupan para el siguiente año son las filtraciones y hackeos, las amenazas a la nube y los ataques a dispositivos conectados como el internet de las cosas (IoT).
No obstante, si bien la mitad de los encuestados está preocupada por la seguridad en la nube, 81% ve potencial en la AIIA generativa para aumentar la productividad durante este año.
Integración de sistemas y compatibilidad
La transformación digital asociada con la Industria 4.0 trae aparejada una evolución en la integración de sistemas como se conocía hasta ahora.
Algunas de las soluciones ya disponibles para la Industria de manufactura inteligente apuntan a generar valor y resolver algunas de las problemáticas que plantea esta transformación.
Plataformas de diseño colaborativo, junto con soluciones de mantenimiento predictivo, optimización de la cadena de suministro apuntan a:
- Optimizar la logística;
- Equilibrar la oferta y la demanda;
- Mejorar el cumplimiento de los pedidos;
- Optimizar la eficiencia general de su cadena de suministro y fabricación
Por otro lado, la AI y la IoT trabajan codo a codo para recopilar información estratégica de los consumidores en tiempo real que se traducentraduzcan en diseños y productos identificados con las preferencias del cliente.
De la misma manera, esos datos aplicados al consumo de energía, las emisiones del transporte y otros factores que contribuyen a la huella de carbono hacen posible desarrollar estrategias para reducir la huella de carbono general.
Cambios en la fuerza laboral y capacitación con la manufactura inteligente
¿Qué tan rápido puede adaptarse la fuerza laboral al cambio que propone la industria 4.0?
En muchas organizaciones recopilan datos para establecer sus estrategias a largo plazo y sus esfuerzos de gestión del cambio.
Según un análisis de Bain & Company, para las empresas que lo hacen bien, los resultados son impresionantes: aumentos en la eficiencia de la producción del 15% al 20%, así como una mayor flexibilidad y calidad de la producción.
La consultora señala que “empresas e industrias están desaprovechando las bondades de la automatización al no prestar atención a la transición de sus trabajadores a los trabajos del futuro”.
El estudio también concluyó que la fuerza laboral aumentada ha reducido costos hasta en un 30% en diferentes industrias.
Aspectos éticos y legales de la manufactura inteligente
La potencialidad de las tecnologías aplicadas a la manufactura inteligente todavía no terminan de ser comprendidas.
No obstante, es indudable que se hace necesario tomar precauciones a tiempo antes de que el impacto que genere en las sociedades sea irreversible.
Un documento del World Economic Forum, que ya tiene unos años, planteaba que “las implicaciones de la Cuarta Revolución Industrial van más allá de Internet y de la IA” y hace referencia a una carta abierta que entonces firmaron Stephen Hawking y Elon Musk entre otros investigadores reconocidos.
Allí se sostenía que “dado que la AI tiene un potencial enorme, es importante investigar cómo disfrutar de sus beneficios evitando sus posibles riesgos”.
En base a eso, el organismo advierte que “si no nos preparamos con anticipación, nos enfrentaremos a varios riesgos, y corremos el riesgo de crear una desigualdad masiva entre “una clase tecnológica rica” y una inmensa clase marginal”.
En México, un paper reciente del Instituto de Investigaciones Jurídicas Universidad Nacional (UNAM), sostiene que “la revolución digital en las organizaciones (especialmente en las empresas) ha hecho más visibles las asimetrías en cuanto a los niveles de aprendizaje, pero también la falta de equidad en el mundo laboral: Las personas que tienen acceso a la educación digital se pueden insertar favorablemente en los puestos de trabajo relacionados con la tecnología y adaptarse más rápidamente a los cambios tecnológicos”.
