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Industria 4.0: La Fábrica 4.0 frente a La Fábrica Actual

¿Conoces las diferencias entre la Fábrica 4.0 y la Fábrica Actual?

Sí, otro artículo que explica la Industria 4.0 comparándola con la actual (mal vamos por estos lares…?). Para ello no vamos a revisar las otras fases de industrialización ya conocidas que nos permitieron llegar aquí. Tomaremos el punto de arranque en la industria de finales del s.XX. Los dos primeros niveles del cuadro de abajo realizado por el Profesor Jay Lee de la Universidad de Cincinnati (ciudad americana con raíces alemanas que fue pionera en la industria de finales del s. XIX) arrancan desde 1980 hasta 2017:

Él ha descrito 5 niveles de modelos de productividad:

Los 5 niveles de modelos de productividad:

Fuente: Professor Jay Lee – Univ Cincinnati University
  • Nivel 1. En los primeros años, cuando comenzamos a impulsar la automatización y la manufactura lean, y muy orientando a la práctica lo que tratamos es aprender, estamos tratando de mejorar y competir. Más tarde, creamos NC, CAD / CAM, CIM y Lean Manufacturing y Six Sigma.
  • Nivel 2. Aquí estamos en el nivel de datos: obtenemos tenemos datos de la máquina súbitos: en el momento. Desde la fase de diseño, podemos a través de un postprocesador y analizar la causa raíz. Aquí en este estadio ya podemos diseñar en Six Sigma.
  • Nivel 3. Lo llamamos Nivel de información. Necesitamos esos datos utilizados para crear nuevos algoritmos de control, nuevas acciones y una nueva metodología de reconfiguración para permitir que el sistema se vuelva más inteligente.
  • Nivel 4. O nivel de conocimiento de las personas que usan una máquina, que usan un proceso de fabricación, o que llevan a cabo el negocio. Deben ser capaces de utilizar análisis avanzados para optimizar la operación robusta, el alto rendimiento y sin preocupaciones añadidas.
  • El Nivel 5. Es de sincronización, lo que significa que necesitábamos un sistema embebido inteligente o un sistema predictivo o IoT inteligente que permitiera que la máquina se autorregulara, como por ejemplo, que el sistema de Internet de una flota de automóviles se conectara entre sí. Con algunos cambios menores, se puede sincronizar y predecir con el objetivo final de optimizar para evitar.

Según el Profesor Jay Lee

Entonces, dice Lee, «el sistema mismo se vuelve muy robusto: veo que el análisis predictivo se convierte en el impulsor de todo el sistema. Porque sin previsibilidad, es muy difícil mantener la productividad».

Fuente: Professor Jay Lee – Univ Cincinnati University

Podríamos añadir al cuadro del Profesor Lee, todo la concerniente a AI y Machine Learning ya que los fabricantes tiene los datos más potentes en términos de valor para analizar estos datos utilizando un análisis inteligente, y crear más evidencia y mejores lógicas de toma de decisiones para la fabricación futura. Ahí es donde comenzamos a pensar por qué la Fabrica 4.0 es la base del crecimiento futuro.

Si vemos el lado izquierdo del cuadro: veremos las máquinas y poco más, todo el lado derecho parte desde los ERPs hasta nuestros días. Pero no perdamos de vista la parte central: sin esa pieza, todos los datos no se pueden utilizar de manera efectiva. Ahí es donde está la brecha. Para entenderla debemos revisar:

La década de 1980, donde la calidad fue el principal impulsor. En ese momento hablamos de la fabricación orientada a la práctica o TPM.

En la década de 1990, Lean en Six Sigma se convirtió en el principal impulsor de un proceso centrado en datos para impulsar mejoras continuas.

Luego, en 2000, comenzamos a usar sistemas integrados y usamos predicciones y pronósticos para impulsar la gestión del ciclo de vida del producto. En ese momento, utilizamos muchas herramientas de predicción para analizar posibles efectos o causas raíz y para predecir los posibles problemas.

Y hasta 2010, podemos ver que un número creciente de empresas están impulsando más y más el análisis predictivo, para una creación de valor centrada en el cliente. Por ejemplo, utilizando Big Data para ahorrar combustible analizando información en tiempo real.

Por ejemplo:

Imagina tu coche particular, en uno o dos años vas a ser capaz de añadir «a demanda» 20 o 30 CV extra los fines de semana, volviendo el lunes a tener la misma potencia base que antes tenías.

Concluimos…

Podemos crear mucho más valor que solo vendiendo (automóviles) productos una sola vez. Esa es la tecnología de hoy. Y al usar esta tecnología, podemos ver un claro cambio en la Industria futura que tiende a la búsqueda datos predictivos: análisis de datos para añadir valor a lo creado anteriormente y darle uso (o mas de un uso) de otra manera.

Integra Technology School junto con UDIMA Universidad a Distancia de Madrid – Máster de Industria 4.0

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