La fabricación inteligente utiliza máquinas conectadas a Internet para supervisar los procesos de producción. El análisis de estos datos puede ayudar a los fabricantes a adaptarse rápidamente a los cambios en sus procesos de fabricación y cadena de suministro.
¿Por qué es importante la fabricación inteligente?
La fabricación tradicional no puede responder a los cambios del entorno porque no se diseñó pensando en la flexibilidad. Desde el principio, la fabricación inteligente se diseña para ser adaptable. El análisis de datos procedentes de sensores y fuentes digitales sobre factores como la demanda ayuda a los fabricantes a responder rápidamente a las condiciones cambiantes.
Ventajas de la fabricación inteligente
A continuación se enumeran algunas de las ventajas de utilizar la fabricación inteligente frente a las tecnologías y procesos de fabricación tradicionales:
- Las plantas pueden aumentar la productividad porque los datos fiables en tiempo real ayudan a predecir fallos y a identificar problemas de seguridad y garantía de calidad.
- El análisis predictivo puede optimizar la logística y mejorar la puntualidad de las entregas con información en tiempo real sobre las condiciones del tráfico, los atascos en los contenedores de transporte, las condiciones meteorológicas adversas, etc. Además, los sensores inteligentes pueden identificar problemas con los vehículos y los conductores para ayudar a prevenir averías y accidentes. Además, los sensores inteligentes pueden detectar problemas con vehículos y conductores para evitar averías y accidentes.
- Los fabricantes pueden conseguir mejoras laborales optimizando y automatizando los procesos para llevar a cabo los proyectos con mayor eficacia.
- En la cadena de suministro, el análisis predictivo puede optimizar la reposición de inventarios, aumentando o reduciendo rápidamente la producción según sea necesario.
- El análisis de los datos sobre emisiones de carbono, consumo de energía y agua, y residuos puede ayudar a reducir la huella ambiental.
Retos potenciales para implantar la fabricación inteligente
Los proyectos de fabricación inteligente pueden encontrarse con los siguientes retos durante su aprobación y puesta en marcha:
- El riesgo percibido es un obstáculo importante que a menudo se aborda mediante un despliegue gradual o por fases que evalúa el riesgo en múltiples hitos.
- La necesidad de reestructurar los procesos existentes para adoptar la tecnología inteligente puede ralentizar un proyecto.
- La integración tecnológica en TI y OT puede ser compleja debido a las diferentes API y requisitos de red.
- La automatización puede suponer un reto debido a las numerosas alternativas robóticas que los fabricantes deben evaluar en función de los distintos casos de uso.
- Los empleados suelen necesitar formación, incluida la gestión del cambio.
Automoción
La industria automovilística está evolucionando a partir de un modelo de perfeccionamiento de los procesos existentes practicado durante décadas. Empresas como Tesla simplifican la producción eliminando pasos siempre que es posible. Piezas como el intercambiador de calor sirven para más aspectos del vehículo, y los componentes se cambian constantemente para permitir una automatización más rápida. Se han eliminado los sensores ultrasónicos de los parachoques y su función se ha asignado a cámaras ayudadas por un procesamiento de imágenes más avanzado para la percepción de la profundidad.
Mercedes coloca códigos de barras en los parabrisas de los camiones parcialmente fabricados en México para facilitar su localización en los aparcamientos donde están retenidos, a la espera de piezas que no estaban disponibles durante la fabricación inicial del vehículo. Cámaras y drones confirman la ubicación una vez aparcado el vehículo.
Generación de energía
La generación de energía utiliza máquinas caras como reactores nucleares, turbinas hidráulicas y molinos de viento marinos. Estas máquinas utilizan sensores IoT para que los fabricantes puedan supervisar su uso en la producción. La analítica impulsada por los flujos de datos de los sensores permite a las aplicaciones de supervisión de servicios 3D predecir los intervalos de mantenimiento proactivo.
Venta al por menor
Minoristas como Sainsbury's y Cost Plus utilizan algoritmos inteligentes para predecir el consumo y dirigir los pedidos de reposición. La información sobre el comportamiento de los clientes en tiempo real y los datos de los puntos de venta ayudan a los minoristas a comprender la demanda en el momento en que se produce.
Logística inteligente
Los transportistas de productos refrigerados de la granja a la tienda son excelentes ejemplos de logística inteligente. Pueden incluir un sensor de temperatura conectado al móvil con los productos envasados y refrigerados en el campo para detectar el sobrecalentamiento en tránsito y alertar al transportista del posible deterioro. Las mercancías señaladas pueden evaluarse a su llegada para evitar la propagación de enfermedades.
Agricultura
La agricultura hace un amplio uso de las tecnologías inteligentes: los drones inspeccionan los campos para determinar qué cultivos están listos para la cosecha. Las granjas ecológicas utilizan robots que recorren los campos día y noche mediante reconocimiento de vídeo para identificar las malas hierbas y eliminarlas con un láser, maximizando el rendimiento sin pesticidas.
Control de calidad
La agricultura hace un amplio uso de las tecnologías inteligentes: los drones inspeccionan los campos para determinar qué cultivos están listos para la cosecha. Las granjas ecológicas utilizan robots que recorren los campos día y noche mediante reconocimiento de vídeo para identificar las malas hierbas y eliminarlas con un láser, maximizando el rendimiento sin pesticidas.
Análisis de datos
La fabricación inteligente se basa en el análisis de datos para mejorar la eficiencia y la eficacia de los procesos de fabricación. Los sensores recopilan datos y los servicios de flujo de datos los comparten mediante un modelo de publicación y suscripción. Los datos se almacenan en una plataforma de datos en la que técnicas de inteligencia artificial (IA) como el aprendizaje automático (ML) pueden realizar analytique avancée cuyos resultados se utilizan para prescribir o realizar directamente cambios operativos en la planta de producción.
Actian y la plataforma de inteligencia de datos
Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.
A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.
PREGUNTAS FRECUENTES
La fabricación inteligente se refiere al uso de tecnologías avanzadas -como sensores IoT, IA, análisis, automatización y gemelos digitales- para optimizar los procesos de producción, mejorar la eficiencia y permitir la toma de decisiones en tiempo real en entornos industriales.
La fabricación inteligente integra datos en tiempo real de máquinas, sensores y sistemas en un entorno unificado. Los modelos de IA, los motores de análisis y las herramientas de automatización analizan estos datos para predecir fallos, optimizar los flujos de trabajo, ajustar los programas de producción y mejorar el control de calidad.
Las tecnologías clave incluyen dispositivos IoT y sensores de máquinas, sistemas de control industrial (ICS), edge computing, plataformas de datos en la nube e híbridas, análisis predictivo, robótica, gemelos digitales, visión por ordenador y conectividad 5G para la transferencia de datos de baja latencia.
Entre las ventajas se incluyen la mejora de la eficiencia de la producción, la reducción de los tiempos de inactividad, el mantenimiento predictivo, la mejora de la calidad de los productos, la detección más rápida de problemas, la seguridad de las operaciones, la reducción de los costes operativos y la mejora de la agilidad de la cadena de suministro gracias a la visibilidad en tiempo real.
Los retos incluyen la integración de sistemas heredados, la gestión de grandes volúmenes de datos en streaming, el mantenimiento de la ciberseguridad, la garantía de la precisión de los datos, el escalado de los modelos de IA en todas las plantas y la alineación de los equipos de OT (tecnología operativa) y TI en materia de normas y gobernanza de datos.
