Durante mucho tiempo, la industria manufacturera ha dependido de horarios fijos y control manual. Los ajustes de inventario a menudo se llevan a cabo sólo después de que ocurre la escasez. El mantenimiento de la máquina a menudo se realiza sólo después de que se produce un mal funcionamiento.
El establecimiento de objetivos de producción a menudo se basa en diversas suposiciones más que en datos operativos reales. Hoy en día, este modelo está experimentando una rápida transformación.
La inteligencia artificial (IA), la tecnología de conexión al Internet de las cosas (IoT) y la tecnología robótica están impulsando conjuntamente a la industria manufacturera hacia un modelo más predictivo.
Hoy en día, el diseño de las instalaciones de producción puede identificar condiciones ineficientes antes de que afecten la producción. Esta tendencia está ayudando a los fabricantes a mejorar la eficiencia, minimizar los retrasos y lograr una producción más estable en un entorno de mercado volátil.
Los sistemas interconectados están reemplazando maquinaria y equipos aislados
Una diferencia clave entre los sistemas de automatización tradicionales y el entorno de fabricación actual reside en la "interconectividad". En las fábricas tradicionales, es muy común que las máquinas y equipos funcionen de forma independiente. En ese momento, el trabajo de recopilación de datos era muy limitado y los distintos departamentos operaban de forma aislada unos de otros.
Hoy en día, la infraestructura de Internet de las cosas (IoT) ha interconectado equipos de producción, sistemas de almacenamiento, diversos sensores y plataformas de monitoreo, formando una red operativa unificada. Cada acción de operación generará los datos de información correspondientes. Se pueden monitorear en tiempo real indicadores clave como cambios de temperatura, vibración del equipo, duración del ciclo de producción y consumo de material.
Esta capacidad de alta "visualización" permite a los gerentes de fábrica identificar con mayor precisión las verdaderas causas detrás de los cuellos de botella operativos. Por ejemplo, incluso unos pocos segundos de retraso cuando un brazo robótico realiza un ciclo de trabajo parecen insignificantes cuando se ven de forma aislada.
Sin embargo, una vez que el impacto de estos retrasos menores se amplía a toda la línea de producción, no se pueden ignorar las consecuencias acumulativas. A través de un sistema interconectado, las empresas pueden identificar y corregir rápidamente estas posibles deficiencias.
La inteligencia artificial (IA) está remodelando el modelo de toma de decisiones operativas-
La inteligencia artificial está pasando de ser una tecnología aún en etapa de investigación y desarrollo a una herramienta práctica profundamente integrada en los sistemas de fabricación. En comparación con los métodos de análisis tradicionales, la inteligencia artificial puede analizar decenas de miles de variables de producción con una eficiencia extremadamente alta y presentar rápidamente las sugerencias correspondientes. En la actualidad, muchas instalaciones de producción han introducido software de inteligencia artificial para ayudar en las siguientes tareas:
Programación de mantenimiento predictivo
Previsión de la demanda de inventario.
Monitoreo de garantía de calidad
Análisis del consumo de energía.
Optimización del flujo de trabajo
En la industria de chips personalizados, donde los requisitos de precisión de fabricación son extremadamente estrictos, esta transformación tecnológica es particularmente crucial para garantizar la confiabilidad de los productos y la rentabilidad de las empresas.
Incluso la más mínima desviación o inconsistencia en el proceso de producción puede provocar enormes pérdidas económicas. Por este motivo, la aplicación de sistemas inteligentes resulta especialmente valiosa.
La tecnología robótica va más allá del simple trabajo repetitivo
Alguna vez los robots industriales se limitaron a realizar acciones repetitivas únicamente. Los sistemas robóticos modernos, por otro lado, están diseñados para ser más flexibles y adaptables, y poseen la capacidad de comunicarse y colaborar con operadores humanos.
En aquellos procesos de producción que requieren ajustes y cambios constantes, los robots colaborativos han comenzado a asumir diversas responsabilidades como embalaje, inspección, montaje y manipulación de materiales.
El concepto de diseño de manos biónicas también ha servido de inspiración para algunas empresas en el campo de la tecnología asistida humana-, especialmente en aquellos escenarios de aplicación que tienen requisitos extremadamente altos para una operación precisa y seguridad ergonómica.
La fabricación inteligente todavía no puede prescindir del apoyo de la infraestructura física
Aunque la gente está entusiasmada con el software de inteligencia artificial y la nueva generación de robots, la infraestructura física sigue siendo una necesidad primaria e indispensable.
En un entorno de producción automatizado, los accesorios de herramientas robustos y duraderos, un sistema de mantenimiento completo y hardware industrial de alta-calidad siguen desempeñando un papel crucial para respaldar las demandas de producción.
Incluso en instalaciones industriales altamente automatizadas, los trabajos de mantenimiento de equipos pesados y las tareas de montaje de maquinaria industrial de gran tamaño siguen requiriendo la asistencia de herramientas especializadas como las "mangas de impacto ultra-profundas".
En algunas industrias manufactureras, los técnicos aún necesitan usar esta "manga de impacto ultra-profunda" cuando revisan equipos que involucran aplicaciones de alto-torque. Las fábricas del futuro pueden alcanzar la digitalización total, pero su funcionamiento todavía no puede prescindir de una base mecánica sólida y fiable como apoyo.
Conclusión
La combinación de inteligencia artificial, tecnología de conexión al Internet de las cosas (iot) y tecnología robótica no significa que las fábricas puedan lograr automáticamente un funcionamiento totalmente autónomo.
Para ser precisos, esta integración está impulsando gradualmente a la industria manufacturera hacia un modelo de negocio más integrado,{0}}basado en datos y resiliente. El núcleo de este nuevo modelo radica en garantizar que se puedan tomar decisiones acertadas basadas en información suficiente en cada etapa de producción y operación.
