La Industria 4.0 y los equipos humanos

Cuando entrevisto a responsables de digitalización en empresas industriales siempre hago la misma pregunta: cómo afrontan el reto de adaptar los equipos humanos a los proyectos de digitalización. Siempre la respuesta es que este es uno de los puntos más importantes para que un proyecto de digitalización e implementación de Industria 4.0 sea un éxito. Aquí es fundamental el ‘change management’, o sea, implementar estrategias en los equipos humanos para que éstos entiendan el valor del proyecto y no se resistan a su implementación. Obviamente este es un esfuerzo muy importante por parte de las empresas y no todas tienen recursos para hacerlo (difícilmente si hablamos de PYMEs).

El reto humano en la implementación de la Industria 4.0 en las PYMEs

En relación a las PYMES industriales, el paradigma es la limitación de recursos (por cierto, hay grandes empresas industriales en los que los recursos, sencillamente, no se asignan y por tanto escasean). Para afrontar el reto humano en la implementación de la Industria 4.0, en opinión del autor, se tendrá que trabajar en tres estrategias en paralelo:

1. Formación: Si tenemos en cuenta que el esfuerzo será proporcional al conocimiento de las tecnologías digitales por parte de los equipos humanos, estará claro que la formación tiene un papel clave.

   
   

2. El Mix de edad de los equipos humanos: NO es una solución prejubilar los equipos humanos para cambiarlos por gente más joven y ‘digitalizada’. En ese caso se pierde el conocimiento de estas personas sobre la planta, que es clave para la correcta explotación de la misma. El poner en marcha equipos mixtos conseguirá que los más jóvenes comprendan los detalles de la planta industrial que vienen de la experiencia (nuestras plantas industriales en su mayoría tienen más de 25 años), y los más maduros podrán entender las tecnologías digitales de un modo más progresivo soportados por sus colegas.

   
   

3. El suministrador de la solución 4.0 tendrá que ser ‘cercano’ e inteligente emocionalmente con el fin de ayudar al equipo humano de la empresa a adaptarse a la tecnología: Aquí el suministrador no sólo debe poner expertos en campo de la tecnología, sino que debe incluir en el equipo expertos en el segmento industrial del cliente para “hablar” el mismo lenguaje que el cliente.

   
   

La Servitización del mantenimiento predictivo

Pero seguimos llegando al punto en que la tecnología puede ser tan compleja que sea difícil encontrar personas formadas. Como vemos en la gráfica de abajo, en la última encuesta de mantenimiento realizada por la AEM (Asociación Española de Mantenimiento), el 40% de los encuestados tenía como una de sus principales preocupaciones la falta de operarios cualificados y formados.

Fuente: El Mantenimiento en España. Edición 2020. Encuesta de Mantenimiento realizada por la Asociación Española de Mantenimiento.

Es aquí donde los consultores de ingeniería de mantenimiento y los fabricantes pueden ofrecer soluciones.

La aplicación de Inteligencia Artificial en máquinas críticas se está demostrando como una tecnología poderosa para detectar fallos potencialmente importantes (y costosos) en las máquinas. Según un estudio de ARC Studies, un 82% de los defectos en las máquinas tienen una causa aleatoria y no deriva del envejecimiento de la máquina ( dónde el mantenimiento preventivo es la estrategia de prevención mejor).Por tanto esta tecnología de mantenimiento permite a los fabricantes y consultores servitizar el mantenimiento predictivo para estas máquinas. El servicio consiste en tomar los datos de la máquina y llevarlas al Cloud, donde se aplicarán algoritmos de IA para detectar problemas en la máquina con antelación. Con este servicio las empresas pueden tener un soporte experto de un modo económico eficiente (normalmente no hay capacidad para tener un experto en planta, además de que no hay tantos en el mercado…). El sistema avisará al equipo de mantenimiento de potenciales problemas para que tome las decisiones adecuadas con anticipación.

Y al final… la necesidad del experto humano

Sin embargo, ¿puede un sistema de Inteligencia Artificial conectado a nuestra máquina resolver todas las situaciones y realizar un mantenimiento predictivo integral? cuando he hecho esta pregunta la mayoría de las respuesta es que en la actualidad ello no es posible. Pensemos que los algoritmos trabajan con modelos a partir de datos históricos, pero las plantas industriales se ven muchas veces sometidas a eventos no esperados (huecos de tensión, caída de presión de gas de suministro en turbinas de gas, error humano en la manipulación,…etc). Aquí llegamos a otra virtud de utilizar la tecnología y el elemento humano conjuntamente: el experto analizando los datos relevantes del sistema de mantenimiento predictivo. Con ello conseguimos lo mejor de los dos mundos: la potencia de la IA para analizar multitud de datos y la experiencia del experto humano a lo largo de su carrera para pensar más allá del algoritmo. Los suministradores de soluciones de mantenimiento predictivo 4.0 pueden ofrecer sus expertos para asesorar al cliente en las mejores líneas de acción para mantener su máquina en el mejor estado de funcionamiento.

Como conclusión vemos que la implementación de la Industria 4.0 y, en particular, la implementación de sistemas de mantenimiento predictivo ofrecen claras ventajas a las empresas, evitando costosas averías. Sin embargo, para que la implementación sea un éxito el factor humano es clave para adoptar y explotar eficientemente estas tecnologías.

Manuel Járrega Domínguez,

Miembro del Grupo Industria 4.0 y Vocal Ingenierías en ISA España

Tendering Director Process Automation Schneider

Págs. 18 a 19.