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AIIoT & IIoT: El futuro en la transformación digital de la planta

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AIIoT & IIoT: El futuro en la transformación digital de la planta

Desde hace algunos años hemos estado hablando de los conceptos de Industria 4.0, Internet de las cosas (IoT), Inteligencia Artificial (AI) y de la transformación digital. En el escenario empresarial actual, todos estos conceptos están plenamente establecidos y las tecnologías asociadas se han implantado con éxito, pero es necesario ir un paso adelante, unir todos estos conceptos y aplicarlos de manera conjunta, ya que de esta manera podemos obtener mucho más valor.

Principales Pains

El entorno de fabricación, ya sea la manufactura discreta o por procesos, es uno de los más especializados, y cualquier mejora obtenida durante dicho proceso de fabricación implica una ventaja competitiva muy grande.

Cualquier planta en la actualidad dispone de un sistema de adquisición de datos y supervisión (SCADA), que permite controlar el proceso productivo en planta. En muchos casos, esa información se extrae del entorno de operaciones (OT) y se envía al entorno de explotación de la información (IT), normalmente para monitorizar el proceso, analizarlo con posterioridad y, en algunos casos, para aplicar mantenimiento predictivo, aunque pocas veces el proceso de fabricación como tal se beneficia de estos datos de manera automática.

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¿Qué es AIIoT o IIoT?

La pregunta que hay que hacerse en este momento es, ¿puedo hacer que estas tecnologías mejoren mi proceso productivo de manera automática, inteligente y autónoma? La respuesta es sí, explotando todas estas tecnologías de manera conjunta para obtener la mejor recomendación a aplicar y en tiempo real, sin necesidad de ningún tipo de supervisión y con unas capacidades mucho mayores que la de cualquier empleado.

Es dentro de este escenario donde la unión de la Inteligencia Artificial (AI) y los dispositivos IoT permiten obtener valor de la información y aplicarlo en tiempo real, sobre todo teniendo en cuenta que los dispositivos IoT están cada vez más desplegados en planta (Industrial IoT), por lo que los casos de uso se pueden aplicar con mucha más facilidad.

Podemos ver la aplicación conjunta de estas tecnologías, por ejemplo, en una planta de transformación de alimentos. La planta tiene una línea de corte de productos cárnicos para envasado al vacío con 50 máquinas. Estas máquinas se van desajustando con el tiempo, por lo que el corte no es tan exacto y la temperatura del entorno de corte hace que el producto se comporte de distintas maneras, por lo que el peso puede variar hasta en un 10%.

A través de una solución de AIIoT podemos obtener las señales de pesaje, analizar la variación en la precisión del corte junto con la variación del entorno y corregir automáticamente el proceso incluso antes de que se desvíe.

En este caso, estamos hablando de un proceso simple, aunque con algunos cálculos básicos puedes darte cuenta de que el sistema es capaz de reducir el consumo de materia prima hasta en un 5% al día. ¡Calcula el ahorro que eso significa en tu proceso productivo!

¿Por qué este tipo de proyectos?

El primer paso es identificar las ventajas que podemos obtener gracias a la aplicación de estas tecnologías de manera conjunta:

  • Ahorro en costes de fabricación.
  • Mejora de la calidad de nuestro proceso.
  • Optimización de los recursos de la planta.
  • Reducción del gasto de materia prima y recursos.
  • Mejora de la sostenibilidad de la planta.

También debemos de tener en cuenta si este es el momento apropiado para implementar este tipo de proyectos. 

Dentro del informe de “Smart Manufacturing” del Observatorio de Industria 4.0, podemos identificar el proceso de gestión de la mejora de la producción en fábrica como el proceso sobre el que más se va a invertir en el próximo año (53%), y los paradigmas Internet de las cosas e Inteligencia Artificial son los paradigmas sobre los que mayor inversión se va a producir en los próximos años.

Como complemento a la información anterior podemos revisar el Plan España Digital 2025 del Gobierno de España, en el que se identifica como clave el uso de la Inteligencia Artificial y la explotación del dato, marcándolo como punto clave del proceso de transformación digital de las empresas.

Seguro que has podido observar como la unión de los paradigmas de Internet de las Cosas y la Inteligencia Artificial son clave para mejorar el proceso productivo y obtener una ventaja competitiva sobre la competencia, ¿quieres que te ayudemos a dar ese paso?

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Habilitadores tecnológicos

Este tipo de proyectos utiliza múltiples tecnologías, entre ellas podemos encontrarnos las siguientes:

  • Internet de las Cosas.
  • Inteligencia Artificial.
  • Comunicaciones 4G/5G.
  • Big Data
  • Analítica avanzada.

La importancia de la Inteligencia Artificial

Uno de los conceptos principales de los proyectos de AIIoT es la Inteligencia Artificial, a través de la cual somos capaces de detectar patrones de comportamiento o descubrir información relevante que de otra manera no seríamos capaces de detectar. 

El paradigma de aprendizaje por refuerzo nos permite identificar las acciones que debe tomar un sistema (un proceso productivo, una planificación…) para maximizar los resultados obtenidos modificando las variables de entrada y de esta manera, aproximarnos al objetivo de máximo beneficio.

A través de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo podemos actuar sobre nuestro proceso para que se ejecute siempre en el punto óptimo.

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Casos de uso

Cualquier proceso productivo puede beneficiarse de las ventajas de una solución de AIIoT, pero vamos a describiros algunos de ellos, aunque sea de manera genérica:

  • Optimización de un proceso productivo. Mediante la sensorización de las variables que afectan a la producción (temperatura de la materia prima, presión, tiempos de ciclo...), puedo establecer los escenarios óptimos de fabricación y controlar el sistema productivo para que ese escenario esté siempre presente.
  • Gestión de activos. Podemos aplicar algoritmos de Inteligencia Artificial para el mantenimiento predictivo o proponer cambios en los intervalos de mantenimiento preventivo. 
  • Optimización del consumo de materia prima. Una vez monitorizado el consumo de materia prima y al relacionarlo con la producción, podemos identificar los flujos óptimos de consumo de materia prima y mantenerlos para ahorrar en costes.
  • Reducción del consumo eléctrico. Con la aplicación de distintos algoritmos podemos establecer los regímenes óptimos de uso de la maquinaria para reducir el consumo eléctrico.
  • Mejora del OEE. Integrando la información de planta con los sistemas de control de la ejecución podemos analizar en profundidad los factores que afectan al OEE y descubrir escenarios complejos que afectan a nuestra línea de fabricación.

Conclusión

El valor que aporta la unión de la Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas, permite mejorar nuestro sistema productivo, identificando los mejores escenarios posibles y manteniéndolos durante el mayor tiempo posible.

Este paradigma no implica la inversión en nuevas plataformas, ni necesita de grandes infraestructuras, sino que es capaz de explotar la información actual del sistema enfocándola hacia la optimización del proceso productivo.

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