La industria manufacturera ha sido testigo de un rápido movimiento hacia la digitalización en los últimos años; un cambio al que a menudo se hace referencia como "Industria 4.0".
Y aunque el nombre pueda sonar extravagante, lo cierto es que la transformación digital consiste en aprovechar las últimas tecnologías para aumentar la eficiencia, reducir los costes y mejorar la experiencia del cliente.
Desde la fabricación aditiva y la impresión 3D hasta la inteligencia artificial (IA) y el internet industrial de las cosas (IIoT), los fabricantes recurren a estas nuevas soluciones para seguir siendo competitivos.
Y a medida que las empresas manufactureras intentan transformar digitalmente sus procesos de producción, deben ser conscientes de lo que pueden esperar al embarcarse en su viaje digital.
Los fabricantes deben mantenerse informados y estar preparados para ajustar sus estrategias en consecuencia, desde comprender las principales ventajas de la transformación digital hasta ser conscientes de los posibles escollos.
Para ponerle al día sobre el estado de la transformación digital en la fabricación, hemos recopilado una lista de consideraciones clave. Esto es lo que necesita saber sobre el panorama de la fabricación digital moderna en 2023 y más allá.
¿Qué impulsa la transformación digital en la industria manufacturera?
La Industria 4.0 (a veces conocida como la cuarta revolución industrial) se considera uno de los motores clave, con la promesa de crear una "fábrica inteligente" en la que las máquinas y los sistemas estén conectados y puedan comunicarse de forma autónoma.
Este tipo de tecnología ya ha permitido a las empresas alcanzar mayores niveles de eficiencia y acortar los plazos de producción.
La digitalización del proceso de fabricación es otro factor clave que impulsa esta tendencia. Los procesos de fabricación que antes se hacían a mano ahora se hacen digitalmente, lo que permite tomar decisiones más basadas en datos y escalar con rapidez.
Esto puede implicar cualquier cosa, desde el uso de software de análisis avanzado para tomar mejores decisiones hasta la implementación de sistemas robóticos para automatizar las tareas de producción. Estas son algunas de las áreas en las que la digitalización está moviendo la aguja:
Internet de los objetos (IoT)
Los dispositivos IoT son las terminaciones nerviosas de una fábrica inteligente. Recopilan datos de varios puntos a lo largo de la línea de producción, proporcionando una huella digital de cada producto fabricado.
Esta amplia conectividad de dispositivos permite la supervisión en tiempo real, el mantenimiento predictivo y la automatización mejorada, impulsando la eficiencia y la fiabilidad generales.
Documentación de fabricación digital
Esta es la espina dorsal de la transformación digital en la fabricación. Con instrucciones de trabajo digitales, auditorías digitales, listas de comprobación, etc., los fabricantes son más eficientes y controlan mejor las operaciones que tienen lugar en el taller.
Algunas plataformas de software de fabricación, como Azumuta, pueden abarcar todos estos procesos para que estén centralizados en un único sistema, ofreciendo una visión de 360 grados sobre las operaciones del taller y detectando a tiempo los problemas y las posibles mejoras.
Big Data y análisis
Es el cerebro de la operación. Los datos recopilados por los dispositivos IoT pueden ser abrumadores, pero con un análisis sólido se convierten en una mina de oro de información. El análisis de estos datos permite tomar decisiones más informadas, mitigar riesgos y predecir tendencias, mejorando así la eficiencia operativa.
Realidad aumentada
Las aplicaciones de realidad aumentada (RA) permiten la formación virtual, el mantenimiento a distancia y operaciones de montaje eficientes.
Con la RA, los fabricantes pueden visualizar procesos complejos, reduciendo errores y mejorando las medidas de seguridad. Imagine convertir sus instrucciones de trabajo digitales en pasos impulsados por RA que puedan supervisarse en tiempo real desde cualquier lugar.
Fabricación aditiva
Más conocida como impresión 3D, la fabricación aditiva crea piezas complejas y personalizadas con menos residuos y menores costes. También permite la creación rápida de prototipos, lo que agiliza las iteraciones y reduce el tiempo de comercialización.
Dentro del proceso de fabricación, la impresión 3D también puede reducir la necesidad de herramientas especializadas.
Robots autónomos
Los robots han formado parte de la fabricación durante décadas, pero la Industria 4.0 ha llevado su potencial a un nuevo nivel. (¡Y no nos referimos al nivel de "quitaros el trabajo"!).
Los robots autónomos pueden realizar tareas complejas, colaborar con los humanos de forma segura y reprogramarse fácilmente para distintas tareas, lo que aumenta la flexibilidad de la producción. Trabajando junto a profesionales formados, pueden aumentar la productividad y reducir los costes.
Además, los datos recogidos por estos robots autónomos proporcionan información valiosa sobre el análisis de la producción.
Simulación
Los gemelos digitales o las simulaciones permiten a los fabricantes probar virtualmente procesos, diseños o diseños de productos antes de ponerlos en práctica. Esto reduce errores, ahorra costes y ayuda a mantener una calidad constante de los productos.
Integración de sistemas
La integración horizontal y vertical de sistemas es crucial en la Industria 4.0. Garantiza un flujo continuo de información entre todos los procesos, departamentos e incluso diferentes ubicaciones, fomentando una fabricación colaborativa y eficiente.
Ciberseguridad
A medida que la industria manufacturera está más interconectada digitalmente, aumentan las amenazas de ciberataques. De ahí que sea indispensable adoptar medidas sólidas de ciberseguridad para proteger la propiedad intelectual y los datos personales y garantizar la continuidad del servicio.
Computación en nube
La nube permite escalar el almacenamiento y la potencia de cálculo, reduciendo la necesidad de infraestructura física. Facilita el intercambio de datos en tiempo real y la colaboración entre distintas zonas geográficas, lo que agiliza aún más las operaciones.
IA y aprendizaje automático
Los sistemas basados en IA pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones, predecir comportamientos o resultados y optimizar procesos. Esto ayuda a predecir con precisión las necesidades de los clientes, mejorar el diseño de los productos y optimizar los procesos de producción.
La integración de estas tecnologías digitales transforma las instalaciones de fabricación tradicionales en sistemas inteligentes, flexibles y eficientes, lo que genera un valor significativo para todos los implicados.
Sin embargo, el camino hacia la Industria 4. 0 requiere una cuidadosa planificación y ejecución. Exige invertir en tecnología y crear competencias digitales entre los trabajadores, un proceso que a menudo puede resultar difícil y llevar mucho tiempo.
Para garantizar el éxito, las organizaciones deben establecer una hoja de ruta sólida que defina una estrategia, unos objetivos, unos indicadores clave de rendimiento (KPI) y unos plazos claros. Esto les ayudará a lograr los resultados deseados dentro del presupuesto y los plazos previstos.
La capacidad de adaptarnos rápidamente a los cambios en las instrucciones de trabajo nos ha proporcionado una ventaja competitiva. Azumuta ha revolucionado nuestro proceso de gestión de instrucciones de trabajo y ha agilizado nuestras operaciones.
Automatización robótica de procesos (RPA)
Otro ejemplo de transformación digital en la fabricación es el uso de la automatización de procesos robóticos (RPA).
La RPA permite a los fabricantes automatizar tareas mundanas y repetitivas, como la gestión de inventarios y la introducción de datos. Al automatizar estos procesos, los fabricantes pueden ahorrar tiempo y dinero, además de aumentar la precisión y la eficiencia.
Análisis avanzado de datos basado en IA
Los macrodatos son una poderosa herramienta para empresas de todos los tamaños. Con el análisis avanzado de datos, los fabricantes pueden conocer mejor los hábitos y preferencias de los clientes, identificar áreas de mejora en los procesos de producción y reducir costes.
El análisis avanzado de datos también permite el mantenimiento predictivo para garantizar que las máquinas funcionen sin problemas y con eficiencia. Y con el poder de la IA, los fabricantes pueden aprovechar el mantenimiento predictivo para predecir cuándo las máquinas necesitarán revisiones y reparaciones. La empresa de sellado Nitto redujo su tiempo de documentación en un 60 % y mejoró la precisión de sus datos mediante el uso de análisis avanzados basados en IA junto con Azumuta, un proveedor líder de soluciones de Industria 4.0.
Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo siempre ha sido un objetivo para los fabricantes y, con la ayuda de la transformación digital, se está convirtiendo en una realidad.
Mediante la aplicación de estrategias de mantenimiento predictivo, como la supervisión basada en la condición y el uso, los fabricantes pueden identificar posibles problemas antes de que se produzcan, reduciendo así el tiempo de inactividad y aumentando la eficiencia.
