La industria 4.0 y la gestión de los datos

La Industria 4.0 es la materialización clara de una tendencia empresarial que transita de una producción basada en procesos a una basada en datos. Sin embargo, esta transición no está completa aún.

En 2020, apenas un 13% de compañías manufactureras llevaban a cabo la transformación digital de sus procesos. Mientras que ya gran parte de organizaciones operativas y de servicio han aprovechando las ventajas de los datos como impulsores del crecimiento.

De hecho, muchas empresas manufactureras aún apuestan al esquema de megafábricasy a la deslocalización. En estos casos, el ahorro de costes ya es discutible, pues los salarios están actualizándose en varias naciones a donde se dirige esta deslocalización. Lo cierto es que en esta producción atomizada es difícil materializar esfuerzos coordinados para la digitalización. Esto hace que este 87% de empresas siga manteniendo el mismo enfoque desde hace cinco décadas.

Industria 4.0 y preeminencia de los datos

A la Industria 4.0 le adjudican el apelativo de “Cuarta Revolución Industrial” y no es para menos. En su momento, fueron significativas la primera y segunda revolución con la mecanización de la producción mediante las máquinas de vapor y la producción en serie con líneas impulsadas por electricidad, respectivamente. 

Por su parte, la tercera introdujo los ordenadores y la automatización. Mientras que la Industria 4.0 enriquecerá a su precedente con sistemas inteligentes y autónomos sustentados en datos y Machine Learning. En consecuencia, actualmente está ocurriendo una reinvención de los procesos alrededor de la capacidad de los datos.

Pasos para la transición

Consolidar una compañía manufacturera como Industria 4.0 requiere de una transición de tres etapas claves:

• Incorporar tecnologías de fabricación avanzada. Específicamente: robótica, realidad aumentada y la simulación de procesos productivos con escáneres 3D, realidad virtual y simuladores energéticos.
• Rediseñar procesos, productos y servicios sustentándose en Big Data y analítica causal. Esto con la intención de estudiar los volúmenes de datos que generan los propios procesos productivos.
• Comprobar la eficiencia operativa aportada por las redes de Internet de las Cosas (IoT). Así como también mejorar el control del sistema.

En otras palabras, esto requiere una reevaluación holística de todo el proceso de fabricación. De esta manera, la automatización a través de sistemas ciberfísicos y el intercambio de datos mediante la operación integral (IO) serán el eje de la arquitectura de la planta de fabricación. No una idea improvisada o accesoria.

Una cohesión necesaria

Hasta ahora, la tecnología de fabricación se clasificaba en operativa y de información. Por un lado, la tecnología operativa (OT) tenía el foco en los sensores y el software que monitorizaba el proceso de fabricación. Al tiempo que la tecnología de la información (IT) suministraba la función separada de procesamiento y análisis de datos. Por el contrario, la Industria 4.0 concretará la cohesión de la OT y la IT. Ambas interactuarán en tiempo real agilizando los procesos y suministrando analítica.

No obstante, para alcanzar dicha cohesión es indispensable replantear el proceso de fabricación mediante una arquitectura de datos. Sólo así es factible asimilar la ingente cantidad de información aportada por los sensores de IoT y dispositivos de otras tecnologías en tiempo real. Además, esto facilitaría el control en nanosegundos de todo el entorno productivo. Aquí deben confluir dos elementos vitales: el tiempo y la adhesión de cada elemento del proceso al control ejercido por el sistema de gestión central.

El rol de los datos en la Industria 4.0

Sin duda, el núcleo de una planta de fabricación vanguardista es su sistema de control central. Entendiendo que el tiempo es una variable vital en su funcionamiento, la forma indicada de aportar precisión es mediante una base de datos de series temporales.  

Incorporar los criterios de Industria 4.0 a una instalación fabril requiere de un proceso de adhesión a estándares de datos que garanticen el flujo de información sin fisuras. En este sentido, contar con aplicaciones de proceso respaldadas por bases de datos de series temporales aportaría dos condiciones esenciales:

• Mantener el funcionamiento eficiente de la línea de producción.
• Reducir los tiempos de inactividad.

El control y la secuenciación de las etapas en el proceso de fabricación definen la eficiencia de la línea de producción. Y para que este control funcione necesita captar grandes cantidades de datos procedentes de múltiples sensores. De este modo tendrá capacidad para transmitir instrucciones en tiempo real a los sistemas ciberfísicos. Al igual que a otros puntos de la línea. Para este propósito es crítico cambiar los sistemas backend propios de la época en que los sistemas OT e IT funcionaban de forma independiente. Aparte de eso, es preciso incorporar una arquitectura de base de datos de series temporales para adaptar la escala y la precisión necesarias.

Ventajas de los datos para la nueva industria

Actualmente, reducir los tiempos de inactividad de la línea de producción es factible gracias al análisis de los datos. Mediante éste es más simple anticiparse a eventuales problemas y fallos de los equipos. El análisis predictivo previene los inconvenientes y permite tomar medidas destinadas a disminuir riesgos de paradas no programadas. Por tanto, las ventajas que proporciona una base de datos de series temporales son:

• Capacidad de monitorización precisa de los eventos con posibilidades de alcanzar los nanosegundos.
• Control de diversas fuentes de datos.
• Aportar contexto a los datos. Con ello, es posible conservar ingentes volúmenes de datos de alta precisión durante periodos cortos. Por otra parte, permite preservar los datos de baja precisión por más tiempo o indefinidamente.

Escalabilidad e intercambio abierto de datos en la Industria 4.0

En sí, los datos que genera una instalación industrial son muy diversos y su volumen podría ser impredecible. Entonces la base de datos de series temporales debe asimilar el alto rendimiento de los datos. E igualmente permitir siempre la consulta en tiempo real. De lo contrario, la operatividad total de la línea estaría seriamente comprometida.

Por todo lo anterior, el intercambio abierto de datos garantiza el funcionamiento óptimo de los procesos de fabricación en un entorno 4.0. En particular, el empleo de sensores que suministren datos destinados al ajuste de procesos en tiempo real es imprescindible para asegurar la continuidad productiva. Pero incorporar una arquitectura de datos incongruente, generaría peligrosos silos de datos que podría impedir la disponibilidad de datos críticos para optimizar procesos de manera oportuna.

En resumen, no asumir la transformación al modelo de Industria 4.0 puede implicar pérdidas a los fabricantes. Precisamente, porque continúan  dependiendo de análisis posteriores a las eventualidades para verificar la eficiencia de sus operaciones. Esto les privaría de optimizar elementos en tiempo real y obtener inteligencia predictiva de fallos.

Gestionar los datos es esencial en entornos 4.0 y en cualquier empresa

A día de hoy, la gestión de datos es prioritaria para toda empresa que requiera agilizar sus procesos mediante la automatización. En el caso de las compañías que trabajan con datos personales de clientes, proveedores y contactos la data quality es clave. Para ello, aplicar soluciones como MyDataQ, de DEYDE evita los inconvenientes derivados de errores en nombre y direcciones.

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