¿Cómo contribuye la Industria 4.0 a la gestión de operaciones?

La industria 4.0 (cuarta revolución industrial) tiene el propósito de permitir la personalización masiva en las industrias manufactureras y reducir significativamente los costos de fabricación mediante el avance de toda la gestión de la cadena de suministro 4.0.

En un futuro próximo se espera que esta tendencia se extienda por todas las plantas de fabricación a nivel mundial.

En este artículo nos centramos en las operaciones industriales (gestión de operaciones) que están aplicando la tecnología de IA y mediante las cuales cabe esperar que se introduzcan reformas especialmente importantes. También se introducen cuestiones de operaciones industriales relacionadas con la minimización de costos y la maximización de la calidad que son importantes para aplicar la tecnología de la IA.

1.Introducción

Industria 4.0 es el nombre de un proyecto estratégico de innovación industrial anunciado por el gobierno alemán en 2011, también llamado fabricación inteligente en EEUU.

La industria 4.0 intenta avanzar en la gestión de la cadena de suministro (SCM) que abarca toda la serie de operaciones de la industria manufacturera, desde el diseño de productos hasta las ventas y el mantenimiento, con el fin de permitir la personalización en masa. También tiene por objeto lograr una reducción significativa de los costes de fabricación.

2.Esquema general de la industria 4.0

La industria 4.0 tiene como objetivo la implementación de la fábrica inteligente basada en los sistemas ciberfísicos (CPS).

Los CPS recopilan y analizan información sobre equipos y personas en el mundo real y tiene como objetivo el control a partir de los resultados del análisis. Es un concepto que busca mejorar la eficiencia y la optimización de los sistemas sociales.

En las plantas de fabricación ya se ha puesto en práctica la recopilación de información utilizando sensores y esa información para el seguimiento y control de las plantas de fabricación. En el futuro, el avance de las redes y análisis de sensores resultará en que las fábricas se vuelvan inteligentes y autónomas, es decir. fábricas inteligentes.

En una fábrica inteligente, se conectan equipos enteros. Se analizan los datos obtenidos de ellos y se utilizan los resultados como base para:

Reducir al mínimo los costos de producción
Maximizar la calidad de la producción.

Se espera que las operaciones industriales (gestión de operaciones) ofrezcan innovaciones particularmente importantes mediante la aplicación de tecnología de IA. A continuación, vamos a introducir los problemas asociados con 1) y 2) de las operaciones industriales.

3.Sistema de Gestión de Operaciones para la Minimización de Costos

En las futuras plantas de fabricación, se espera que las operaciones desatendidas aumenten gracias al uso de la tecnología de análisis de big data, los robots basados en IA y el control automatizado.

Aunque las operaciones de personas cero minimizarán los costos humanos, los robots y las instalaciones de producción siempre se verán amenazados por fallos y anomalías en ciertas circunstancias. A medida que se reduzca la tasa de disponibilidad de las instalaciones, lo que dará lugar a la generación del costo humano de la recuperación, el costo total podría aumentar con el tiempo. Para evitar esto, es esencial evitar que ocurran fallos y anomalías e, incluso si uno de ellos debe ocurrir, recuperarse de ella en una fase temprana.

3.1 Aumento de costos por fallas de equipos y contramedidas apropiadas

En el futuro, el medio principal de reducir los costos derivados de las fallas del equipo consistirá en determinar la existencia de una “falla silenciosa” antes de producirse un fallo y adoptar medidas preventivas de mantenimiento. Una “falla silenciosa” se refiere al estado en que se observan los signos de fallo antes de que el equipo falle.

La instalación de un mayor número de sensores permitirá conocer el estado de más de los equipos en detalle. Sin embargo, como la instalación de sensores es costosa, es necesario, en particular entre las pequeñas empresas, tratar de detectar las fallas silenciosas de los equipos sin instalar sensores.

3.2 Aumento de los costos como resultado de ciberataques y contramedidas propuestas

Además de los fallos del equipo mencionados anteriormente, también se espera que el riesgo asociado a la escalada de los costos debido a los ataques cibernéticos aumente en el futuro. Como se ha visto en el caso de los cortes de centrales eléctricas de los países de ultramar que probablemente son causados por ciberataques, es motivo de preocupación que los ciberataques a las centrales se produzcan con frecuencia en un futuro cercano.

Se espera que estos ataques no sólo sean directos a través de Internet, sino que también sean causados por infecciones por virus a través de la intranet interna o por dispositivos de memoria USB utilizados en el mantenimiento.

Como estos ataques se están volviendo diversos y nuevos virus están apareciendo diariamente, la actual detección de virus tipo lista negra utilizando archivos de patrones se considera incapaz de tratar con eficacia con ellos. Para hacer frente a la mayoría de los ataques desconocidos, incluidos los que utilizan virus sub-específicos,es necesario realizar I+D en una tecnología de detección de anomalías de autoaprendizaje.

Esta tecnología construye el modelo de operación de estado normal basado en el aprendizaje automático de las operaciones del equipo en estado normal, detecta ataques de estado anormal comparando el estado actual con el modelo, y aplica contramedidas tempranas antes de que ocurra el daño real. Es necesario avanzar en esta tecnología para permitir la detección temprana y aplicar contramedidas contra cualquier tipo de ataque a las plantas de fabricación.

4.Sistema de gestión de operaciones para la maximización de la calidad

La industria 4.0 utiliza la tecnología IA para apoyar la automatización de materiales y la gestión de la calidad de producción. De este modo, se garantiza la adquisición dinámica de materias primas y piezas y la producción de alta calidad y bajo volumen y la personalización en masa.

4.1 Gestión de piezas y materiales

La producción de diversos productos de calidad requiere la calidad consistente de las diversas materias primas y partes de cada artículo. La gestión de dónde, cómo y a partir de qué materiales se fabrican las piezas individuales necesarias para el montaje permite resolver rápidamente cada problema de calidad identificando y corrigiendo la zona horaria, la línea y la materia prima que está causando el problema.

Esto se aplica incluso cuando un problema ocurre debido a una parte defectuosa.

4.2 Gestión de la calidad de la producción

El deterioro de la calidad o el rendimiento del producto puede deberse no sólo a fallos del equipo, sino también a diversos factores, como el medio ambiente, las materias primas y las piezas. Para maximizar la calidad, es necesario detectar el deterioro de la calidad poco después de que se produce y corregirlo lo más rápidamente posible.

Naturalmente, para evitar que se produzca un deterioro de la calidad, también es necesario adoptar medidas preventivas de antemano.

Además, es importante utilizar la tecnología de optimización predictiva en la toma de decisiones, que predice un posible deterioro futuro de la calidad a partir de datos pasados y controla el sistema de producción con el fin de optimizar la calidad. Esta estrategia ayuda a lograr el control automatizado y conduce a la mejora de la calidad.

5. Supervisión integrada de las instalaciones de producción

El cierre y el deterioro de la calidad de las plantas de fabricación son el resultado de causas diversificadas, como fallos de equipo, ciberataques y errores del operador. El operador debe vigilar permanentemente los signos de tales problemas y, en caso de que se observe una anomalía, debe identificar la causa, como un fallo, ataque o error del operador, y adoptar rápidamente las contramedidas necesarias.

En la actualidad, las operaciones de supervisión suelen estar divididas, con el departamento de operaciones/mantenimiento que supervisa el equipo y la calidad, y el departamento de TI que supervisa la seguridad.

En el futuro, ese flujo de operación debería transformarse en el “sistema integrado de vigilancia”. El operador, por ejemplo, asignará la vigilancia y la identificación de las causas a un departamento apropiado y las contramedidas basadas en los resultados de la identificación a un departamento especializado. Cabe señalar, en particular, que la primera parte, integrada por la vigilancia y la identificación de causas, debe ser realizada de manera eficiente por un pequeño número de personas y que estas personas también deberán tener conocimientos y experiencia adecuados.

Creemos que la supervisión integrada de la organización eficiente de los datos consistirá no sólo en la vigilancia de una sola planta, sino también en la vigilancia a distancia de varias plantas de fabricación.

6.Conclusión

En lo anterior, hemos descrito cuestiones de minimización de costos y maximización de calidad en la era de la Industria 4.0.

La base es monitorizar los sistemas de producción y los productos utilizando sensores, visualizarlos, analizar los datos monitoreados y retroalimentar los resultados al sistema de producción.