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Las empresas manufactureras enfrentan 3 retos si aspiran a convertirse en compañías digitales. Más vale superarlos desde ahora.
HACE CINCO AÑOS, el fabricante estadounidense de aviones, Boeing, presentó el 787 Dreamliner, una de las aeronaves que más tecnología e innovaciones han incorporado en años recientes. El modelo estaba equipado con estas innovaciones: ventanas con sistema de atenuación eléctrica, reducción del ruido del motor con un diseño de onda inteligente, acelerómetros para contrarrestar turbulencias, entre muchas otras.
No solo se trataba de mejoras en la experiencia de usuario de los pasajeros, sino que, con esa tecnología, Boeing podía recopilar hasta 500 GB de datos sobre el rendimiento de la aeronave durante un vuelo, dando la oportunidad a las aerolíneas monitorear y reaccionar a los problemas rápidamente.
En su momento, significó la transición de Boeing de ser una empresa industrial, dedicada principalmente a la fabricación de aviones, a una empresa industrial / digital que basa su operación en los datos y la información, para crear nuevos modelos de negocio, dar servicio a sus clientes y mejorar sus productos.
Boeing es solo un ejemplo de esa transición que, en general, han hecho desde entonces las más emblemáticas del sector manufacturero, aprovechando la era de los datos para crear nuevos canales y modelos de negocio. La pregunta es si tu compañía se ha planteado cómo hacer lo propio.
¿Qué implica esta transición en términos operativos? ¿Cómo se vive la incorporación tecnológica en la línea de ensamble? ¿Cómo interactúan los operarios en este nuevo ambiente industrial / digital? Son algunas de las preguntas que surgen al momento de pasar a la parte técnica del asunto. Y también se plantean algunos retos:
Entendimiento
Y es que tener acceso mucha información abre oportunidades en todo el proceso de fabricación. Por primera vez, grandes cantidades de datos ahora no solo están disponibles para la mayoría de los fabricantes, sino también los medios para analizarlos de una manera eficiente y efectiva.
Quizá sea tiempo de aceptar que muchas de las grandes decisiones operativas serán cada vez más automatizadas, basadas en enormes cantidades de información, que usarán algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) e Inteligencia Artificial (IA).
De acuerdo con la publicación Harvard Business Review, la fabricación basada en datos es, de hecho, la ola que impulsa sistemas de producción eficientes y receptivos. Pero para ir más allá de las exageraciones, los tomadores de decisión deben comprender algunos de los desafíos subyacentes y los cambios de paradigma.
En otros términos,
significa la siguiente pregunta: ¿Cuál es la calidad de los datos que tengo? Si no lo sabemos, más vale empezar a trabajar en ello.
“Si bien hay algoritmos disponibles que permiten el preprocesamiento automatizado de grandes cantidades de datos, en la fabricación, el entorno no estacionario y las condiciones que cambian rápidamente requieren un analista de datos experimentado para garantizar la calidad de los datos”, agrega The World Manufacturing Forum. Si este paso no se hace correctamente, las decisiones importantes pueden basarse en datos de baja calidad o corruptos.
A final de cuentas, se trata de utilizar esos datos para convertirlos en una herramienta que impacte positivamente diversas áreas del negocio, tales como la planificación de ventas y operaciones de próxima generación, la productividad, la optimización de la cadena de suministro y la distribución, y los nuevos tipos de servicios postventa. Esa es la aplicación del concepto Big Data Analytics, que tiene apenas unos 4 o 5 años en fase real de implementación, por lo que apenas hemos pasado la primera curva de aprendizaje y ahora viene la de su aplicación real en la industria.
La automatización industrial es un proceso evolutivo. Pero si algo ha demostrado a lo largo de la historia es que siempre se trata de incorporar tecnologías que se sumen a las existentes, que ya han probado ser eficientes. No se trata de sustituirlas.
Por ejemplo, dentro
del proceso industrial hay múltiples niveles de sistemas que llevan décadas operando: a nivel de la máquina hay controladores lógicos programables, PLC´s, DCS y SCADA, cuya información se pasa a los sistemas de ejecución de fabricación y planificación de producción y sistemas ERP.
El reto de las nuevas tecnologías es integrarse a esto, y realmente puede tratarse de un desafío mayor si, por ejemplo, el desarrollador no tiene interfaces bien definidas, poca documentación, etcétera. “No se trata de comenzar con una hoja de papel limpia, sino de integrarse de manera eficiente dentro del entorno de diseño y fabricación existente”, agrega HBR.
Integración a infraestructura
Este es, de hecho, el segundo reto: la integración de los diferentes que idealmente hacen que las operaciones de manufactura sean más efectivas y eficientes están evolucionando. En los nuevos sistemas de fabricación inteligentes, básicamente tres componentes deben integrarse y trabajar juntos: Tecnología de la Información (TI), Tecnología Operacional (OT) y Tecnología de Ingeniería (ET).
Sin embargo, está integración va mucho más allá de las plataformas tradicionales. La integración puede verse ralentizada por aspectos que van desde los diferentes formatos de datos, hasta por diferencias entre los diferentes proveedores de software.
El desafío se suma a la agilidad de las redes de suministro actuales y los sistemas de fabricación flexibles en los que las empresas y las unidades de negocios están equipadas con diferentes sistemas y los recursos que deben trabajar juntos.
Otro desafío es
la disponibilidad de la infraestructura de datos de alta velocidad, especialmente en algunas áreas remotas con actividades productivas. La fabricación actual depende cada vez más de una conectividad confiable y rápida, de ahí su importancia: si queremos monitorear la operación en tiempo real, con variables críticas, o implementar modelos predictivos que se alimentan tanto de datos históricos como de aquellos que surgen en tiempo real, podemos imaginar lo que implica no disponer de una red de conectividad eficiente. Se están desarrollando e implementando nuevas opciones predominantemente inalámbricas, como el estándar 5G, lo que terminará por ser un factor clave en el impulso de la Industria 4.0.
Sin embargo, los desafíos de integración de los sistemas heredados similares a la integración de TI / OT descrita anteriormente persisten y deben abordarse activamente para aprovechar esta nueva oportunidad en todo su potencial.
Seguridad
Y luego está una de las grandes preocupaciones que surgen cuando platicas con un ejecutivo industrial sobre sus planes en la era digital: la ciberseguridad.
Harvard Business Review lo dice en estos términos: “los sistemas de control distribuido conectados a través de Internet son una gran promesa para responder rápidamente a las condiciones cambiantes. Pero, por supuesto, expone los sistemas a un acceso no autorizado por parte de atacantes que podrían sabotearlos o provocar interrupciones”.
Es real. Los dispositivos IoT están cada vez más conectados a través de puertas de enlace, lo que permitirá el control y el acceso desde cualquier lugar. Excelente, pero retador.
Todos los proveedores de sistemas de seguridad cibernética coinciden en que la manufactura es uno de los principales objetivos de los ciberataques.
La infraestructura de red
de servicios de TI en la nube tradicional que todos usamos para el correo electrónico es bastante madura, con sistemas para mantener las cuentas y las credenciales, y políticas y reglas de autenticación exigidas. Este no es aún el caso de los sistemas de control industrial, que a menudo tienen protocolos únicos y capacidad de computación limitada. “Muchos de estos sistemas se diseñaron e instalaron en un momento en que la seguridad industrial no era una preocupación principal”, agrega la publicación.
Son tres retos válidos, que deben abordarse en cualquier proyecto de implementación tecnológica de Industria 4.0. Sin embargo, un proveedor confiable tendrá las respuestas adecuadas para generar valor en tu negocio. Acércate a nosotros para descubrir cómo los resolvemos.