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Fabricación inteligente

La fabricación inteligente [ 1 ] es una amplia categoría de fabricación que emplea fabricación integrada por computadora , altos niveles de adaptabilidad y cambios rápidos de di...

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La fabricación inteligente [ 1 ] es una amplia categoría de fabricación que emplea fabricación integrada por computadora , altos niveles de adaptabilidad y cambios rápidos de diseño, tecnología de información digital y capacitación más flexible de la fuerza laboral técnica. [ 2 ] Otros objetivos a veces incluyen cambios rápidos en los niveles de producción en función de la demanda, [ 3 ] [ 1 ] optimización de la cadena de suministro , [ 3 ] producción eficiente y reciclabilidad. [ 4 ] En este concepto, una fábrica inteligente tiene sistemas interoperables, modelado y simulación dinámicos multiescala, automatización inteligente , seguridad cibernética sólida y sensores en red.

La definición amplia de fabricación inteligente abarca muchas tecnologías diferentes. Algunas de las tecnologías clave en el movimiento de fabricación inteligente incluyen capacidades de procesamiento de macrodatos, dispositivos y servicios de conectividad industrial y robótica avanzada. [ 5 ]

Gráfico de un sistema de control de fabricación de muestra que muestra la interconexión del análisis de datos, la computación y la automatización. [ 6 ] Gráfico de un sistema de control de fabricación de muestra que muestra la interconexión del análisis de datos, la computación y la automatización
Robótica avanzada utilizada en la producción automotriz.

Procesamiento de macrodatos

La fabricación inteligente aprovecha el análisis de big data para optimizar procesos de producción complejos y mejorar la gestión de la cadena de suministro . [ 7 ] El análisis de big data se refiere a un método para recopilar y comprender grandes conjuntos de datos en términos de lo que se conoce como las tres V: velocidad, variedad y volumen. La velocidad informa la frecuencia de adquisición de datos, que puede ser concurrente con la aplicación de datos previos. La variedad describe los diferentes tipos de datos que se pueden manejar. El volumen representa la cantidad de datos. [ 8 ] El análisis de big data permite a una empresa utilizar la fabricación inteligente para predecir la demanda y la necesidad de cambios de diseño en lugar de reaccionar a los pedidos realizados. [ 2 ]

Algunos productos tienen sensores integrados que generan grandes cantidades de datos que pueden utilizarse para comprender el comportamiento del consumidor y mejorar las versiones futuras del producto. [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]

Autonomía de la cadena de suministro

Un elemento valioso del procesamiento de macrodatos es la introducción y el avance hacia la autonomía total de la cadena de suministro. La autonomía de la cadena de suministro es un concepto emergente en operaciones y logística que describe cadenas de suministro capaces de funcionar de forma independiente, con una mínima o nula intervención humana, mediante el aprovechamiento de los datos. Las cadenas de suministro autónomas (CSA) pueden definirse como sistemas que se autogestionan en diversas funciones, como la planificación, la coordinación y la ejecución. El grado y la inclusión de la autonomía en estos ámbitos definen el progreso hacia la autonomía total.

Estos sistemas se basan en tecnologías como gemelos digitales , agentes impulsados ​​por IA y datos en tiempo real para lograr tres capacidades fundamentales: autoconfiguración (ajuste dinámico de las operaciones) [ 12 ] , autooptimización (mejora continua del rendimiento) y autorreparación (respuesta a interrupciones sin intervención manual). Existen marcos conceptuales que ilustran cómo interactúan estos elementos —a través de bucles de detección, procesamiento, toma de decisiones y aprendizaje— para permitir la autonomía de extremo a extremo, [ 13 ] lo que puede proporcionar una base para comprender cómo las futuras cadenas de suministro pueden ser más resilientes, eficientes y adaptables en entornos complejos y volátiles.

Robótica avanzada

Los robots industriales avanzados , también conocidos como máquinas inteligentes, operan de forma autónoma y pueden comunicarse directamente con los sistemas de fabricación. En algunos contextos de fabricación avanzada, pueden trabajar con humanos en tareas de ensamblaje conjunto. [ 14 ] Al evaluar la información sensorial y distinguir entre diferentes configuraciones de productos, estas máquinas pueden resolver problemas y tomar decisiones independientemente de las personas. Estos robots pueden completar trabajos más allá de su programación inicial y poseen inteligencia artificial que les permite aprender de la experiencia. [ 5 ] Estas máquinas tienen la flexibilidad de ser reconfiguradas y reutilizadas. Esto les da la capacidad de responder rápidamente a los cambios de diseño y la innovación, lo que representa una ventaja competitiva sobre los procesos de fabricación más tradicionales. [ 15 ] Un área de preocupación en torno a la robótica avanzada es la seguridad y el bienestar de los trabajadores humanos que interactúan con los sistemas robóticos. Tradicionalmente, se han tomado medidas para separar a los robots de la fuerza laboral humana, pero los avances en la capacidad cognitiva de los robots han abierto oportunidades, como los cobots , para que los robots trabajen en colaboración con las personas. [ 16 ]

La computación en la nube permite aplicar rápidamente grandes cantidades de almacenamiento de datos o potencia computacional a la fabricación, y facilita la recopilación de gran cantidad de datos sobre el rendimiento de las máquinas y la calidad de la producción. Esto puede mejorar la configuración de las máquinas, el mantenimiento predictivo y el análisis de fallos. Unas predicciones más precisas pueden facilitar mejores estrategias para la compra de materias primas o la planificación de la producción.

Impresión 3D

En 2019, la impresión 3D se utilizaba principalmente en la creación rápida de prototipos, la iteración de diseños y la producción a pequeña escala. Las mejoras en velocidad, calidad y materiales podrían hacerla útil en la producción en masa [ 17 ] [ 18 ] y la personalización masiva . [ 18 ]

Eliminar las ineficiencias y los riesgos en el lugar de trabajo.

La fabricación inteligente también puede atribuirse a la evaluación de ineficiencias en el lugar de trabajo y a la asistencia en la seguridad de los trabajadores. La optimización de la eficiencia es un enfoque fundamental para quienes adoptan sistemas "inteligentes", lo cual se logra mediante la investigación de datos y la automatización del aprendizaje inteligente. Por ejemplo, se pueden proporcionar a los operadores tarjetas de acceso personal con Wi-Fi y Bluetooth integrados, que pueden conectarse a las máquinas y a una plataforma en la nube para determinar qué operador está trabajando en qué máquina en tiempo real. [ 19 ] Se puede establecer un sistema "inteligente" interconectado e inteligente para fijar un objetivo de rendimiento, determinar si el objetivo es alcanzable e identificar ineficiencias a través de objetivos de rendimiento fallidos o retrasados. [ 20 ] En general, la automatización puede mitigar las ineficiencias debidas a errores humanos. Y, en general, la IA en evolución elimina las ineficiencias de sus predecesores.

A medida que los robots asumen más tareas físicas de fabricación, los trabajadores ya no necesitan estar presentes y están expuestos a menos peligros. [ 21 ]

Impacto de la Industria 4.0

La Industria 4.0 es un proyecto de la estrategia de alta tecnología del gobierno alemán que promueve la informatización de industrias tradicionales como la manufacturera. El objetivo es la fábrica inteligente (Smart Factory), caracterizada por la adaptabilidad, la eficiencia de los recursos y la ergonomía, así como por la integración de clientes y socios comerciales en los procesos de negocio y de valor. Su base tecnológica consiste en sistemas ciberfísicos e Internet de las Cosas. [ 22 ]

Este tipo de "fabricación inteligente" hace un gran uso de:

  • Conexiones inalámbricas, tanto durante el ensamblaje del producto como en las interacciones a larga distancia con los mismos;
  • Sensores de última generación, distribuidos a lo largo de la cadena de suministro y los mismos productos ( Internet de las cosas );
  • Elaboración de una gran cantidad de datos para controlar todas las fases de construcción, distribución y uso de un bien.

La hoja de ruta europea " Fábricas del Futuro" y la alemana " Industria 4.0" ilustran varias de las líneas de acción a emprender y los beneficios relacionados. Algunos ejemplos son:

  • Los procesos de fabricación avanzados y la creación rápida de prototipos permitirán que cada cliente pueda encargar un producto único sin un aumento significativo de los costes.
  • Las plataformas de fábrica virtual colaborativa (VF, por sus siglas en inglés) reducirán drásticamente los costos y el tiempo asociados con el diseño de nuevos productos y la ingeniería del proceso de producción, al aprovechar la simulación completa y las pruebas virtuales a lo largo del ciclo de vida del producto.
  • Los dispositivos avanzados de interacción hombre-máquina (HMI) y realidad aumentada (AR) contribuirán a aumentar la seguridad en las plantas de producción y a reducir el esfuerzo físico de los trabajadores (cuya edad tiende a aumentar).
  • El aprendizaje automático será fundamental para optimizar los procesos de producción, tanto para reducir los plazos de entrega como para disminuir el consumo de energía.
  • Los sistemas ciberfísicos y la comunicación máquina a máquina (M2M) permitirán recopilar y compartir datos en tiempo real desde la planta de producción para reducir el tiempo de inactividad y el tiempo de inactividad mediante la realización de un mantenimiento predictivo extremadamente eficaz .

Estadística

El Ministerio de Economía, Comercio e Industria de Corea del Sur anunció el 10 de marzo de 2016 que había ayudado a la construcción de fábricas inteligentes en 1.240 pequeñas y medianas empresas , lo que, según afirmó, resultó en una disminución promedio del 27,6% en productos defectuosos, una producción de prototipos un 7,1% más rápida y un costo un 29,2% menor. [ 23 ]

Véase también

Referencias

  1. ^ a b Lu, Yuqian; Xu, Xun; Wang, Lihui (julio de 2020). "Automatización de sistemas y procesos de fabricación inteligentes: una revisión crítica de los estándares y escenarios previstos" . Journal of Manufacturing Systems . 56 : 312–325 . doi : 10.1016/j.jmsy.2020.06.010 . S2CID  225557967 .
  2. ^ a b Davis, Jim; Edgar, Thomas; Porter, James; Bernaden, John; Sarli, Michael (2012-12-20). "Fabricación inteligente, inteligencia de fabricación y rendimiento dinámico de la demanda". Computers & Chemical Engineering . FOCAPO 2012. 47 : 145–156 . doi : 10.1016/j.compchemeng.2012.06.037 .
  3. ^ a b SMLC 2011
  4. ^ Shipp, Stephanie S. (marzo de 2012). "Tendencias globales emergentes en la fabricación avanzada" (PDF) . Tendencias globales emergentes en la fabricación avanzada . Instituto de Análisis de Defensa. Archivado del original (PDF) el 6 de junio de 2012. Consultado el 12 de abril de 2020 .
  5. ^ a b "En el camino hacia una revolución de la fabricación inteligente" . www.industryweek.com . 30 de diciembre de 2015. Consultado el 17 de febrero de 2016 .
  6. ^ Albus, James S. (1995-01-01), Inglés: Arquitectura para la Instalación de Investigación de Fabricación Automatizada (AMRF) del NBS. , consultado el 4 de marzo de 2016
  7. ^ Rachuri, Sudarsan (4 de febrero de 2014). "Diseño y análisis de sistemas de fabricación inteligentes" (PDF) . Instituto Nacional de Estándares y Tecnología . Recuperado el 16 de febrero de 2016 .
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  • Fábricas del futuro
  • Agnieszka Radziwon , Arne Bilberg, Marcel Bogers, Erik Skov Madsen. La fábrica inteligente: Explorando soluciones de fabricación adaptativas y flexibles. Actas del 24.º Simposio Internacional DAAAM sobre Fabricación Inteligente y Automatización, 23-26 de octubre de 2013, Zadar , Croacia . – Elsevier , Procedia Engineering, ISSN 1877-7058, 69 (2014), 1184-1190 .
  • Agnieszka Radziwon, Marcel Bogers, Arne Bilberg. La fábrica inteligente: Explorando una solución de innovación abierta para ecosistemas de fabricación. Fecha de redacción: 28 de mayo de 2014. Disponible en SSRN , 11 páginas. Publicado: 1 de octubre de 2014.
  • GE lanza una "microfábrica" ​​para cocrear el futuro de la fabricación.
  • Máquinas inteligentes y fábricas del futuro
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