En 2018, el Foro Económico Mundial (FEM) y McKinsey & Co. estimaron que la Industria 4.0 ofrecería a los fabricantes y proveedores 3,7 billones de dólares en potencial de creación de valor para 2025. Eso fue antes de que la transformación industrial digital se sometiera a la prueba de la COVID-19 de 2020. Una encuesta de McKinsey realizada el año pasado reveló que a los primeros en adoptar las tecnologías de la Industria 4.0 les ha ido mejor durante la pandemia, aunque el listón del éxito de la digitalización pasó de agregar valor a operar en circunstancias difíciles. La pandemia dejó lecciones cruciales en la transformación de la Industria 4.0.
La transformación impulsada por los datos
El predecesor de la Industria 4.0 se centró en la aplicación de computadoras, la creación de infraestructura de TI y el uso de la automatización en la línea de montaje para transformar la manufactura. Esta implementación de TI y máquinas semiautomatizadas comenzó a generar “datos oscuros”, información que se ignoraba o borraba hasta que, con el tiempo, se disponía de herramientas para analizarla y revelar nueva inteligencia.
Las fábricas inteligentes que hace posible la Industria 4.0 no consisten solo en el hardware, como los sensores avanzados, sino en el análisis de los datos de producción y su combinación con inteligencia similar a lo largo de la cadena de suministro.
Las anteriores revoluciones industriales se basaron en el vapor, la electricidad y luego las computadoras, pero esta comienza con los datos, reuniéndolos donde son útiles, enviándolos donde son necesarios, dándoles sentido y utilizando la nueva inteligencia para tomar mejores decisiones. Esto es lo que permite ejercer el control sobre los procesos de fabricación y otros procesos empresariales para hacerlos eficientes y duraderos.
Pilares de la Industria 4.0
Los cuatro pilares fundamentales de la Industria 4.0 son los sensores, la conectividad, el almacenamiento de datos y el procesamiento (Figura 1). Estos elementos funcionales pueden formar parte de varios equipos, dispositivos autónomos o algoritmos integrados, que conforman una configuración más amplia y personalizada de una fábrica inteligente.
Sensores: los sensores son el punto en el que se adquiere la información y se generan los datos representativos. Realizan mediciones y ayudan a monitorear los procesos. Los módulos de sensores se pueden añadir a los equipos existentes o venir integrados en las máquinas inteligentes más recientes.
Dado que generan cantidades inmensas de datos en tiempo real y que muchos problemas en cualquier punto de las operaciones necesitan un control inmediato, el uso de sensores inteligentes con recursos informáticos integrados aumenta (Figura 2). Por ejemplo, aplicaciones como la recogida y colocación de componentes electrónicos en placas de circuitos impresos se benefician de la medición de las variaciones y de las correcciones inmediatas.
Conectividad: aunque los sensores para el monitoreo de los procesos existen desde hace tiempo, la Industria 4.0 amplía el poder de la información al añadir la conectividad. El Internet Industrial de las Cosas (IIoT) ofrece la oportunidad de aprovechar la comunicación máquina a máquina (M2M) a través de redes empresariales seguras. Por ejemplo, la determinación de aperturas debidas a defectos de soldadura en una placa de circuito impreso. Esto es posible transmitirlo en sentido ascendente, donde puede ajustarse la cantidad de un nuevo fundente que se aplica o se puede cambiar la temperatura dentro de la máquina de soldadura por reflujo para solucionar esos defectos.
La conectividad también lleva la información pertinente más allá de la planta de producción, lo que permite integrar los sistemas de ejecución de manufactura (MES) con los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP). Los flujos de datos en tiempo real pueden ayudar a optimizar la producción, los inventarios de materias primas y toda la operación, desde los proveedores hasta los clientes.
La introducción de la tecnología 5G solucionó algunos de los problemas de rendimiento derivados de las enormes cantidades de datos que no pueden residir todos en el borde del sensor. Los módulos 5G permiten añadir y gestionar los sensores existentes como nodos de una red, de forma flexible y sencilla.
Almacenamiento de datos: si la inteligencia es la riqueza, los datos son la divisa con la que se mide y comercia. Dado que los equipos de fabricación actuales están repletos de sensores, los datos que generan se deben clasificar y organizar en función de dónde, cuándo y con qué fin se necesitan.
Como se ha descrito con anterioridad, los sensores inteligentes pueden almacenar algunos datos en el borde para procesarlos mejor a nivel local y permitir ajustes continuos, a menudo en una pequeña parte del proceso global de manufactura. Sin embargo, a efectos del modelado y el desarrollo del proceso, hay que combinar las enormes cantidades de datos que se generan a lo largo de todo el proceso. Por lo tanto, las empresas deben decidir qué información permanece en los centros de datos internos y qué puede alojarse mejor en nubes remotas para su extracción junto con la información de los ERP. Esto acaba por impulsar las decisiones de hardware, como las inversiones en memorias flash que puedan funcionar en entornos de fabricación.
Análisis de datos: el análisis de datos es necesario para crear inteligencia para una mejor toma de decisiones. Aunque los algoritmos integrados de aprendizaje automático (ML) hacen posible la toma de decisiones críticas en la máquina en tiempo real, no todas ellas deben tomarse en tiempo real y no todas tienen que ver con el control de un solo equipo.
Por ejemplo, al desarrollar una nueva receta de grabado en una fábrica, el análisis de todos los datos, desde la litografía previa hasta la metrología de las dimensiones críticas (CD) a nivel de placa, puede ayudar a revelar los controles del proceso para un mejor modelado del mismo. Si se dispone de suficientes datos para analizar, se pueden desarrollar gemelos digitales, copias virtuales de sistemas del mundo real, que permitan la simulación y optimización de procesos, así como la toma de decisiones y el control en tiempo real. Esto no solo aumentaría la eficiencia operativa, sino que aceleraría la I+D y, como en el caso de una fábrica, reduciría de manera considerable el tiempo y los gastos de metrología y pruebas.
Por lo tanto, los componentes tecnológicos de la Industria 4.0 no solo incluyen hardware, como los sensores, sino también software, incluido el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA), que pueden convertir los datos en conocimiento y el conocimiento en la toma de decisiones para ajustar los procesos y las operaciones con rapidez.
Añadir valor a través de bucles de retroalimentación
La cadena de valor de los OEM de electrónica de consumo se ha optimizado a lo largo de los años, de tal manera que la fabricación por contrato forma parte de la red de producción para suministrar subensamblajes de gran volumen desde bases de menor costo. Los ciclos de vida más reducidos de los productos, el aumento de los salarios, la mayor competencia y la pandemia han ejercido presión sobre estas redes.
Las tecnologías digitales permiten que el personal no crítico trabaje desde casa, las soluciones avanzadas como la realidad aumentada/virtual ( RA/VR) y el acceso remoto a los datos de los procesos han garantizado que las operaciones y la formación del personal continúen sin interrupción.
En circunstancias normales, los bucles de control cerrados que se implementan a través del control de calidad basado en sensores inteligentes reducen los desperdicios y aumentan los rendimientos al detectar a tiempo cualquier desviación del proceso, realizar un análisis de la causa raíz y aplicar una corrección automática.
La trazabilidad digital de los componentes y productos a lo largo de las cadenas de suministro y entrega permite que el movimiento de las piezas, el mantenimiento del inventario y el almacenamiento sean eficientes y ofrezcan importantes ventajas económicas. La trazabilidad a lo largo del ciclo de vida del producto también comprueba la falsificación, el análisis de defectos y la mejora del producto mediante la sustitución de componentes y las iteraciones de diseño.
Los bucles de retroalimentación de la Industria 4.0 van más allá de los sensores, ya que un hilo común de información une a las personas con las máquinas; el diseño, la fabricación y la distribución; y los OEM, proveedores y socios en una economía circular.
Evaluar la preparación inteligente
La pandemia impulsó el lanzamiento en septiembre de 2020 de la Iniciativa del Índice Global de Preparación de la Industria Inteligente (SIRI), una colaboración entre el Foro Económico Mundial (FEM) y el Consejo de Desarrollo Económico de Singapur (EDB). La Iniciativa pretende ofrecer el SIRI como norma internacional para la evaluación comparativa y la transformación de la Industria 4.0.
SIRI comprende un marco y herramientas para ayudar a comenzar, escalar y mantener la transformación digital. El marco consta de tres áreas que juntas aprovechan todo el potencial de la Industria 4.0.
- • El área de Proceso abarca la integración de las operaciones, la cadena de suministro y el ciclo de vida del producto.
- • El área de Tecnología incluye la automatización, la conectividad y la inteligencia en las instalaciones, en la planta y en la empresa.
- • Por último, el área de Organización se ocupa de la preparación y estructura del talento y de la gestión para evaluar el desarrollo de los trabajadores, el liderazgo, la colaboración entre empresas y dentro de ellas, la estrategia y la dirección.
El informe Manufacturing Transformation Insights 2022 (Perspectivas de la transformación de la manufactura 2022) concluye, como era de esperar, que industrias como la de los semiconductores y la electrónica lideran otros sectores en términos de digitalización. Identifica una idea clave del logro “mejor en su clase” en el SIRI: las empresas exitosas se centraron de manera significativa en la conectividad de la fábrica para aprovechar mejor los datos, con el fin de generar información y tomar decisiones en tiempo real: la “inteligencia” en las fábricas inteligentes.
Ser más inteligente con Arrow
El objetivo de la Industria 4.0 es implantar un control automático, inteligente y en tiempo real de los procesos, que se basa en la disponibilidad de datos continuos del proceso. El hardware y el software son las herramientas que garantizan la generación de datos, su protección, su análisis para la toma de decisiones y la ejecución de la decisión mediante el control del proceso.
El amplio ecosistema de socios de Arrow en Enterprise Computing Solutions, entre las mayores carteras de componentes electrónicos, y Arrow Intelligent Solutions, que incluye servicios de diseño, puede ayudar a crear recursos para instalaciones inteligentes de forma rápida y eficaz.