Industria 4.0: PDP (physical to digital to physical)

La conceptualización sobre la industria 4.0, surge en Alemania 2011, caracterizada por la automatización, la digitalización de los procesos y el uso de las tecnologías de la electrónica y de la información en la manufactura. (Cortes et al. 2017, pág. 4)

Sin embargo, es menester de la empresa realizar un breve análisis sobre el curso transcurrido hasta la cuarta revolución industrial.

Primera revolución industrial. A principios de 1800, la Primera Revolución Industrial estaba en marcha. La invención de la máquina de vapor redujo la dependencia industrial en el trabajo animal y humano, marcando el comienzo de una nueva era de fabricación e ingeniería de precisión. (SAP, 2020, n.e.)

Segunda revolución industrial. Un siglo después, el creciente uso del petróleo y la energía eléctrica significaba que la maquinaria podía ser más ágil. La Segunda Revolución Industrial fue impulsada por la línea de montaje y los procesos de producción en masa. (SAP, 2020, n.e.)

Tercera revolución industrial. Alrededor de mediados del siglo XX, las computadoras llegaron a la escena. La Tercera Revolución Industrial vio el desarrollo precursor de la automatización de fábricas y la robótica. Esta era también vio el primer uso de sistemas de negocio computarizados que fueron construidos para gestionar y analizar datos. (SAP, 2020, n.e.)

Subsecuente, sustentada en el desarrollo de sistemas, internet of things (IoT), el internet de la gente y de los servicios; aunado a tecnologías de fabricación aditiva, impresión 3D, ingeniería inversa, big data, analítica e inteligencia artificial, etc., la Industria 4.0 es una maquinaria ciber física que trabaja en red y permite predecir, controlar y planear mejor los negocios y los resultados organizacionales. (Cortes et al. 2017, pág. 4)

Paralelamente, permite crear redes de trabajo para la creación de valor a partir de un enfoque a la innovación de nuevos productos y procesos con fabricas inteligentes, nuevas formas de colaboración e infraestructuras sociales. (Cortes et al. 2017, pág. 4)

¿Cuál es la óptica del desarrollo de la industria 4.0? La digitalización de la producción, la automatización, la integración de capacidades a través de sistemas ciber físicos y la gestión de manufactura inteligente (Cortes et al. 2017, pág. 5)

En ese sentido, representa un nuevo nivel de organización de la cadena de valor y gestión, impactando en la forma en que operan los procesos, la cadena de suministro, los modelos de negocio y las estrategias de negocio de las Pymes y grandes empresas. (Cortes et al. 2017, pág. 5)

Los cimientos de la disrupción industrial se consolidan en la interoperabilidad, virtualización, descentralización, capacidades en tiempo real, orientación de servicios y monitoreo de procesos físicos, autogestión, optimización y autonomía. (Cortes et al. 2017, pág. 5)

La integración digital de información tiene un ciclo iterativo conocido como PDP (physical-to-digital-to-physical).

Del mundo físico al digital. Se captura la información del mundo físico y se crea un registro digital de la misma. (Deloitte, 2018, n.e.)

De digital a digital. En este paso, la información se comparte y se interpreta utilizando analítica avanzada, análisis de escenarios e inteligencia artificial para descubrir información relevante. (Deloitte, 2018, n.e.)

Del mundo digital al físico. Se aplican algoritmos para traducir las decisiones del mundo digital a datos efectivos, estimulando acciones y cambios en el mundo físico. (Deloitte, 2018, n.e.)

Una vez resuelto el preámbulo sobre la Industria 4.0, resulta menester analizar los casos prácticos focalizados e impactos de la revolución digital.

Big Data y Analíticas de IA en la Industria 4.0

En el contexto de la Industria 4.0, el Big Data se recopila de una amplia variedad de fuentes, incluyendo activos, equipos y dispositivos habilitados para el Internet de las Cosas (IoT). Las analíticas impulsadas por la inteligencia artificial (IA) y el machine learning se aplican en tiempo real a estos datos, permitiendo aprovechar la información estratégica para mejorar la toma de decisiones y la automatización en todas las áreas de la fabricación y la gestión de la cadena de suministro.

Integración Horizontal y Vertical

La integración horizontal implica la conexión estrecha de los procesos a nivel de campo, es decir, en la planta de producción, en múltiples instalaciones productivas y a lo largo de toda la cadena de suministro. Por otro lado, la integración vertical vincula todas las capas de una organización, permitiendo un flujo libre de datos desde la planta de manufactura hasta el área administrativa.

Computación en la Nube

La tecnología en la nube proporciona la base para tecnologías avanzadas como la IA, el machine learning y la integración de IoT. Los datos que alimentan las tecnologías de la Industria 4.0 residen en la nube, y los sistemas ciber físicos, que son fundamentales para la Industria 4.0, utilizan la nube para comunicarse y coordinarse en tiempo real.

Internet de las Cosas Industrial (IIoT)

El Internet de las Cosas (IoT), y más específicamente el Internet de las Cosas Industrial (IIoT), es central para la Industria 4.0. Esta tecnología permite operar cadenas de suministro más eficientes, diseñar y modificar productos rápidamente, evitar inactividad de equipos, estar al tanto de las preferencias, y realizar un seguimiento de productos e inventarios.

Fabricación Aditiva/Impresión 3D

La fabricación aditiva o impresión 3D, inicialmente utilizada para la creación rápida de prototipos, ahora abarca una gama más amplia de aplicaciones, desde la personalización en masa hasta la fabricación distribuida. Con la impresión 3D, las piezas y productos pueden almacenarse como archivos de diseño en inventarios virtuales e imprimirse bajo demanda en el punto de necesidad, reduciendo costos y la necesidad de fabricación externa.

Simulación/Gemelos Digitales

Un gemelo digital es una simulación virtual de una máquina, producto, proceso o sistema del mundo real basada en datos de sensores de IoT. Permite comprender, analizar y mejorar el rendimiento y mantenimiento de sistemas y productos industriales.

Ciberseguridad

Al implementar una arquitectura Zero Trust y tecnologías como el machine learning y blockchain, se puede automatizar la detección, prevención y respuesta ante amenazas, minimizando el riesgo de violaciones de datos y demoras en la producción de las redes.