"El sector industrial va a evolucionar hacia modelos ‘as a service’ para adaptarse a las necesidades de los consumidores finales, reducir costes y mejorar su eficiencia”, son palabras de Ramón Martil, director comercial de sector privado de T-Systems, filial de servicios digitales del grupo alemán Deutsche Telekom. "Es crucial para la industria adaptarse a las demandas de un nuevo consumidor que quiere productos de calidad, fabricados de forma responsable, personalizados e integrados en un ‘todo digital’, y todo esto cada vez entregado de forma más cómoda y en menos tiempo. Toda la cadena de producción se verá afectada por esta nueva realidad en la próxima década”, añade.
Este cambio en el modelo productivo exige un cambio en los sistemas de fabricación que deben integrar tecnologías como IoT, inteligencia artificial (IA) o 5G entre otras para convertirse en sistemas dinámicos y flexibles capaces de adaptar los planes de producción en un breve periodo de tiempo.
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Del IoT al AIoT
Durante la última década se ha hablado de los beneficios del IoT: proporciona información sobre los procesos y los costes de producción, así como sobre la cadena de suministro (calidad de las piezas y los productos producidos, de dónde proceden o cómo se compraron o crearon los componentes, etc.)
“La novedad en el año 2020, y en la nueva década -afirma Martil- vendrá de la combinación de la IA y las tecnologías IoT que permitirá una mejor automatización, monitorización y control de los procesos de producción, al tiempo que se estandarizarán los análisis predictivos”. De hecho, según las previsiones de Gartner, el 80% de los proyectos de IoT tendrán un componente de IA en 2022, frente al 10% actual.
IA y machine learning (ML): Análisis predictivos para mejorar la eficiencia y rendimiento
La aplicación de la IA y el ML vendrá ligado a la estandarización de los sistemas IoT. “El análisis de los datos que recopila va a proporcionar una importante información a la hora de tomar decisiones más eficaces para mejorar la eficiencia y competitividad industrial”, comenta Martil. Los análisis predictivos van a permitir tener un mejor control y monitorización de las máquinas que participan en la cadena de producción, evitando averías inoportunas y paradas en la producción, ahorrando una importante cantidad de tiempo, dinero y recursos.
Desde T-Systems apuntan también: “La IA permitirá a las cadenas de suministro corregir las interrupciones a pequeña escala sin intervención humana, o realizar pronósticos, basados en datos, de los niveles de demanda futuros o de otros factores que pueden afectar a los costes de producción como el precio del combustible o la energía o la disponibilidad de las materias primas”, comenta el director comercial de sector privado.
Seguridad avanzada para entornos industriales
Diversos estudios sitúan en torno a 44.000 millones la cifra de dispositivos IoT conectados a la red en 2023, y la consultora IDC calcula que el mercado de IoT alcanzará un valor de 1,1 billones de dólares en 4 años. Estas cifras, dejan claro la “exponencial velocidad a la que crece el IoT y las cantidades de datos que transmiten, que es crucial securizar con los estándares más altos”, asegura Martil. “Este va a ser uno de los mayores retos del sector industrial en el 2020, conseguir unos estándares de seguridad que garanticen que la esperada democratización del IoT en la industria, no ponga en peligro su funcionamiento”.
5G: Impulso para la transmisión de datos
Unida también a las dos anteriores, Martil posiciona la llegada de las redes de Campus 5G como la tercera gran tecnología para el sector industrial. “El 5G será un factor clave para la estandarización del IoT y la transformación real de la industria”. Entre los beneficios de este nuevo tipo de redes, están conexiones más rápidas y estables, con mayor rango de cobertura.
Realidad aumentada
La realidad aumentada encontrará una aplicación destacada en la prueba de nuevas configuraciones de la cadena de producción. Para ello, T-Systems cuenta con la solución Virtual Commissioning, que permite acortar y agilizar la fase de puesta en marcha de nuevas líneas de montaje o de fábricas completas. Esta solución ofrece un entorno de prueba, simulación y depuración de programas de PLC, código HMI, y elementos de automatización directamente sobre el modelo virtual de una fábrica. De esta forma, se evitan paradas y retrasos en la producción por errores en la planificación y programación de los sistemas automatizados; y al mismo tiempo, se asegura el correcto funcionamiento de todos los sistemas de producción antes del inicio de la producción.
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