Fabricación inteligente
Cada empresa pasa por su propia transformación digital. Pero existe una secuencia similar de pasos que los gestores responsables pueden utilizar para planificar la digitalización en la industria.
Normalmente, una empresa empieza con pocos datos sobre nuevas tecnologías, como las bases de datos en memoria, y luego añade nuevas herramientas para mejorar los análisis y las operaciones.
Por último, el uso de cada vez más datos en aplicaciones cada vez más inteligentes, como el mantenimiento predictivo o la inteligencia artificial, está dando lugar a beneficios cada vez mayores.
Si seguimos el análisis de la Academia Alemana de Ciencia e Ingeniería (acatech), las fases de desarrollo de la Industria 4.0 tienen este aspecto: a la conectividad le siguen la visibilidad y la transparencia de los datos. Luego viene la capacidad de predicción, hasta que finalmente los sistemas son capaces de aprender y adaptarse.
Tecnológicamente, hemos llegado a la era de los sistemas de aprendizaje. Sin embargo, las soluciones de autoaprendizaje procedentes de ámbitos como la predicción o la IA aún no se utilizan de forma generalizada.
Una razón: las empresas siempre tienen que hacer equilibrios entre las instalaciones existentes y las necesarias y las TI requeridas. Porque la producción, las ventas y el servicio siempre deben poder continuar.
Desde el exterior, por tanto, a menudo se puede tener la impresión de que las innovaciones en la industria se introducen sólo con vacilación. Las situaciones de crisis aceleran la disposición a decidirse por las nuevas tecnologías.
El reto aquí es apoyarse en sistemas adaptables y adaptables que permitan conciliar lo existente y lo deseado a lo largo de toda la transformación digital.
Las empresas necesitan una solución que permita la innovación deseada y proteja las inversiones. Lo que se necesita es una tecnología de plataforma adaptable que permita la transformación en el mundo global de las cadenas digitales de suministro y servicios.
Los dos requisitos centrales de una tecnología de plataforma 4.0 son la adaptabilidad y la escalabilidad. Estos requisitos solo pueden satisfacerse digitalmente mediante soluciones híbridas compuestas por infraestructuras periféricas y en la nube.
Esto es especialmente cierto para las redes de fabricación, que deben poder trabajar a escala internacional y con capacidad multicliente en tiempo real. Por tanto, las opciones híbridas de borde y nube pertenecen al futuro también en la industria.
La construcción de software como la planificación urbana
La Industria 4.0 es un tema complejo, por eso existen las llamadas arquitecturas de referencia. El gran objetivo es que la planificación de los procesos y las finanzas sea lo más precisa posible y se ajuste lo más posible a la realidad. La realidad en el taller debe registrarse de forma objetiva y limpia y ponerse al alcance de todos.
Al igual que la planificación urbana con alcantarillas, calles y edificios, la arquitectura informática de las fábricas modernas consiste en diferentes capas que se construyen unas sobre otras, se complementan y dependen unas de otras.
La arquitectura de la solución de la plataforma Forcam IIoT sigue el principio descrito de "permitir la innovación, proteger las inversiones". Conceptualmente, la solución consta de tres niveles.
- Plataforma tecnológica abierta: la transparencia requiere conectividad: la primera capa de nuestra arquitectura de TI para fábricas es una plataforma tecnológica abierta que permite una conectividad horizontal y vertical completa. Aquí, la realidad se captura digitalmente de forma objetiva, es decir, las señales de las máquinas, los materiales, los procesos, los sensores, el personal y las órdenes de producción.
Estos datos reales se recopilan y normalizan en tiempo real en el borde, es decir, localmente en las máquinas de las fábricas. Constituyen la base de la necesaria transparencia de todos los procesos para todos los participantes, tanto en el taller como en la planta de producción.
A la conectividad horizontal le sigue la importante interconexión vertical en la planta de producción: el modelo de datos de producción generado en el siguiente nivel arquitectónico se integra con el control, es decir, con el modelo de datos financieros de los sistemas ERP como SAP con la planificación de costes unitarios y gastos generales. - Gemelo digital mediante un modelo de datos de producción uniforme: La inteligencia semántica central -el motor de reglas- funciona en el segundo nivel. Genera un modelo de datos de producción multidimensional: aquí, los datos se convierten en información, los big data en smart data.
A partir de datos incalculables como los valores energéticos, los datos de procesos y máquinas, el tiempo de trabajo y los datos de trazabilidad, etc., el modelo de datos de producción proporciona el gemelo digital de cada producto a lo largo de su ciclo de vida.
Este gemelo digital, junto con las nuevas arquitecturas, los nuevos sistemas en la nube y las nuevas aplicaciones, puede dar lugar a nuevos modelos de negocio. Analíticamente, el modelo universal de datos de producción es la única fuente de verdad.
La producción pasa así a formar parte de una red informática y deja de constituir un sistema monolítico. El centro de esta red es el lago de datos unificado. Con el lago de datos unificado, una empresa puede abrirse a las aplicaciones innovadoras que necesita para la evolución digital. - Ser inteligente significa estar abierto a los ecosistemas: cada empresa manufacturera tiene sus propias necesidades y requisitos. Cada empresa quiere poder actuar con rapidez y flexibilidad.
La apertura es, por tanto, un requisito básico en el mundo de la fabricación del futuro. Por ello, la información del tercer nivel de nuestra solución está abierta a otras aplicaciones a través de interfaces web abiertas (Open API), en nuestra solución la API Force Bridge.
Composición y colaboración
Al igual que los puentes, la información del lago de datos está disponible a través de una API abierta para casi cualquier aplicación en tiempo real que se desee: análisis de rendimiento, planificación detallada (programación y envío), trazabilidad (seguimiento y localización), por citar sólo algunas.
El modelo de datos de producción universal de Forcam puede abrirse a la información procedente de aplicaciones de terceros, así como de proveedores de infraestructuras en la nube: por ejemplo, los servicios cognitivos de IA de Microsoft Azure, las numerosas aplicaciones de Microsoft Power Platform, conocidas en el mercado, o los servicios de BI, inteligencia empresarial, colaboración y composición de Microsoft.
Las empresas tienen la posibilidad de utilizar su propia semántica empresarial para muchas otras aplicaciones empresariales deseadas con su lago de datos de producción.
La tecnología de plataformas informáticas adaptables hace que la fabricación sea inteligente, y todos se benefician, hasta los trabajadores. De este modo, se pueden desarrollar interfaces de usuario personalizadas para los trabajadores, configurar aplicaciones de fábrica individuales con aplicaciones de puesta en marcha o encontrar soluciones completamente nuevas, propias y específicas del sector.
