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7 TENDENCIAS DE LA INGENIERIA INDUSTRIAL

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7 TENDENCIAS DE LA INGENIERIA INDUSTRIAL

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1. Industria 4.0
2. Mantenimiento predictivo
3. Internet de las cosas (IoT)
4. Reduccion de energia
5. Big data y analisis de datos
6. Ingenieria inteligente
7. Fabricacion aditiva

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Desde 1800, hemos experimentado tres revoluciones industriales. Cada una estaba impulsada por una nueva tecnología disruptiva: la mecánica del motor a vapor, la innovación de la línea de montaje y la velocidad de la computadora. La razón por la que se llamaron "revoluciones" industriales es que la innovación que las impulsó no solo mejoraba un poco la productividad y la eficiencia, sino que revolucionaba completamente la forma en que se producían los bienes y cómo se hacía el trabajo.

Ahora estamos en la Cuarta Revolución Industrial, también conocida como Industria 4.0, que lleva al futuro la automatización y la informatización que vimos en la Tercera Revolución Industrial. La Industria 4.0 está potenciada por el Internet de las Cosas Industrial (IIoT) y los sistemas ciberfísicos –sistemas inteligentes y autónomos que utilizan algoritmos basados en computadoras para monitorear y controlar cosas físicas como maquinaria, robots y vehículos–. La Industria 4.0 hace que todo en su cadena de suministro sea  "inteligente" –desde la fabricación y fábricas inteligentes hasta el almacenamiento y la logística inteligentes–. Pero la Industria 4.0 no se detiene en la cadena de suministro. Se interconecta con sistemas de back-end, como la planificación de recursos empresariales (ERP), para brindar a las empresas un nivel de visibilidad y control sin precedentes. En definitiva, la Industria 4.0 es una parte importante de la transformación digital de cualquier empresa.

Beneficios de la Industria 4.0

Productos inteligentes

Desarrolle productos conectados y autoconscientes que sean capaces de compartir información sobre su estado, ubicación, nivel de uso, condiciones de almacenamiento y más. Los datos que comparten estos productos inteligentes pueden ayudarlo a mejorar todo, desde la calidad del producto y el servicio al cliente hasta la logística y la I+D. También pueden anticipar las necesidades de servicio, recibir actualizaciones remotas y abrir la puerta a nuevos modelos de negocio basados en servicios.

Fábricas inteligentes

Opere fábricas inteligentes –instalaciones altamente digitalizadas y en gran medida autónomas que aprovechan al máximo tecnologías avanzadas como Big Data, inteligencia artificial, robótica, analíticas e IoT–. También llamada Fábrica 4.0, estas plantas se autocorrigen, emplean procesos de fabricación inteligente 4.0 y hacen posible entregar productos personalizados de manera eficiente y a escala.

Activos inteligentes

Casi todos los activos físicos implementados hoy en día cuentan con sensores incorporados –que, cuando están conectados a IoT y analíticas–, son determinantes para la gestión de activos empresariales. Con activos inteligentes, los técnicos pueden monitorear el rendimiento de los activos en tiempo real, anticipar y prevenir el tiempo de inactividad, aplicar mantenimiento dinámico y predictivo, aprovechar los gemelos digitales e integrar estrechamente activos y procesos de negocio.

Personas empoderadas

Independientemente de la autonomía que tengan sus sistemas, usted siempre necesitará a las personas. Facilitarles tecnologías como IA y acceso a datos de sensores en tiempo real –para que sepan qué está sucediendo en la planta y estén listos para tomar decisiones rápidas y resolver problemas a medida que surgen–. Los dispositivos portátiles y las apps de realidad aumentada también pueden ayudarlos a que solucionen problemas, supervisar su salud y mantenerlos seguros.

Las empresas experimentan los beneficios

En el mercado existe una amplia cartera de soluciones para la Industria 4.0 que ayuda a miles de empresas a transformar su cadena de suministro digital – reinventando la producción, centrándose en los clientes y conectando toda su organización–.

Estos son algunos beneficios que están viendo las empresas:

Mejoras radicales en productividad y automatización: las empresas están tomando decisiones basadas en datos en todas sus operaciones, mejorando la precisión de las previsiones, dando soporte a las entregas a tiempo y creando planes de optimización de ganancias.

Resiliencia y agilidad sin importar lo que traiga el mercado o la economía: las empresas están dando forma a la futura cadena de suministro digital basada en una planificación de vanguardia.

Confianza para explorar nuevos modelos de negocio y aprovechar oportunidades rápidamente: gracias a las soluciones de la Industria 4.0, las empresas están reduciendo costos, mejorando la eficiencia del mercado y conectando cadenas de suministro por mar, tierra y aire.

Soluciones ecológicas y sostenibles sin sacrificar la rentabilidad: los clientes se están volviendo más eficientes y rentables digitalizándose –al tiempo que cumplen con sus objetivos medioambientales sin comprometer otros objetivos de negocio, como rentabilidad y escalabilidad–.

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Industria 4.0 La Cuarta Revolución Industrial. nodoCAST

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Si una máquina falla, las repercusiones negativas tanto a nivel servicio como a nivel financiero para una empresa pueden ser enormes. Por ello, cada vez más compañías apuestan por el mantenimiento predictivo, una serie de acciones y técnicas que se aplican con el objetivo de anticiparse a los errores. A continuación, explicamos en detalle en qué consiste y cuáles son sus principales ventajas.

El mantenimiento predictivo, a través del análisis de datos, permite adelantarse a los fallos de la maquinaria.

Las locomotoras de vapor del siglo XIX requerían de un mantenimiento constante. La lubricación manual —los operarios debían recorrer las partes móviles cada pocos kilómetros y detectar cuáles necesitaban aceite— era imprescindible para evitar que se recalentaran. La maquinaria usada en el transporte actualmente es más sofisticada, pero el mantenimiento sigue siendo necesario para evitar averías y, como en las antiguas locomotoras, es más rentable detectar los fallos con antelación. A realizar esta labor ayuda el mantenimiento predictivo.

QUÉ ES EL MANTENIMIENTO PREDICTIVO
El mantenimiento predictivo es una tecnica que utiliza herramientas y tecnicas de analisis de datos para detectar anomalias en el funcionamiento y posibles defectos en los equipos y procesos, de modo que puedan solucionarse antes de que sobrevenga el fallo. Al igual que el analisis predictivo permite anticipar, por ejemplo, los movimientos de los mercados o las fluctuaciones en la demanda de energía, el mantenimiento predictivo utiliza el análisis de datos para adelantarse a los fallos de los sistemas y es parte fundamental del Internet Industrial de las Cosas(IIoT).

¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?

Para hacer seguimiento del estado de los equipos y avisar a los tecnicos de los proximos fallos,  el mantenimiento preventivo cuenta con tres componentes principales:

Los sensores y los dispositivos conectados instalados en las máquinas envían datos sobre el estado y el rendimiento de la máquina en tiempo real gracias a tecnologías del Internet de las Cosas (IoT), que permiten la comunicación entre las máquinas y los sistemas de análisis.

Las soluciones de software y el almacenamiento en la nube (cloud computing) permiten aplicar la minería de datos (data mining) y recopilar y analizar enormes cantidades de datos usando aplicaciones de big data.

Los modelos predictivos se alimentan con los datos procesados y utilizan tecnologías de aprendizaje automático (machine learning) para establecer patrones y comparaciones, elaborar predicciones de fallos y programar el mantenimiento antes de que ocurran.

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El Internet de las cosas (IoT) es el proceso que permite conectar elementos físicos cotidianos al Internet: desde objetos domésticos comunes, como las bombillas de luz, hasta recursos para la atención de la salud, como los dispositivos médicos; también abarca prendas y accesorios personales inteligentes e incluso los sistemas de las ciudades inteligentes.

¿Cómo funciona el IoT?
El término IoT hace referencia a todos los sistemas de dispositivos físicos que reciben y transfieren datos a través de redes inalámbricas con intervención humana mínima, lo cual es posible gracias a la integración de dispositivos informáticos en todo tipo de objetos.
Por ejemplo, un termostato inteligente (es decir, que utiliza el IoT) recibe datos de la ubicación de su automóvil inteligente mientras conduce para ajustar la temperatura de su casa antes de que llegue. Todo esto se logra sin su intervención e incluso ofrece un mejor resultado que si lo hiciera de forma manual.
Un sistema de IoT tradicional, como el hogar inteligente descrito anteriormente, funciona enviando, recibiendo y analizando datos de forma permanente en un ciclo de retroalimentación. Según el tipo de tecnología de IoT, las personas o los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML) pueden analizar estos datos casi de inmediato o durante un cierto tiempo.
Piense en el ejemplo del hogar inteligente. Para predecir el momento ideal en el cual controlar el termostato antes de que usted llegue a casa, el sistema de IoT puede conectarse a la API de Google Maps y, de este modo, obtener información actual sobre el tráfico en el área. Además, puede utilizar los datos a largo plazo que recopila el automóvil para conocer sus hábitos de conducción. Por otra parte, las empresas de servicios públicos tienen la posibilidad de analizar los datos de IoT de los clientes con termostatos inteligentes para optimizar el sistema a gran escala.

IoT empresarial
Por lo general, el IoT capta la atención de los consumidores, cuyas experiencias con tecnologías como los relojes inteligentes se ven afectadas por las preocupaciones en torno a la seguridad y la privacidad que supone el hecho de estar conectados de forma permanente. Esta perspectiva se aplica a todos los tipos de proyectos de IoT empresarial, especialmente cuando el usuario final es el público en general.
Las soluciones de IoT para empresas les permiten mejorar los modelos comerciales actuales y entablar nuevas relaciones con los clientes y los partners. No obstante, su implementación presenta ciertos desafíos. El volumen de datos que genera un sistema de dispositivos inteligentes (lo cual se conoce como big data) puede volverse abrumador. integrar el big data a los sistemas actuales y establecer análisis para poder utilizar esa información puede resultar complicado.
Además, la seguridad es un aspecto muy importante a la hora de diseñar sistemas de IoT. Aun así, muchas empresas consideran que implementar esta tecnología vale la pena; por eso, es posible encontrar casos prácticos exitosos en casi todos los sectores.

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En algunas ocasiones el gasto que una empresa debe destinar al consumo energético puede ser un condicionante de tal magnitud que represente un riesgo para la mismísima continuidad de la actividad industrial.

El llamado servicio de interrumpibilidad es una herramienta de gestión de la demanda de energía por la cual los grandes consumidores de energía, principalmente grandes industrias, asumen una reducción del consumo en momentos puntuales a la orden de una entidad de control en aras de mantener el equilibrio entre generación y demanda del sistema para que al resto de consumidores no adscritos a este servicio no les falte suministro eléctrico. A cambio estos grandes consumidores perciben una retribución económica como compensación a esta disponibilidad.

Sin embargo la estrategia base para el ahorro energético debe fundamentarse en una estructura de potencia contratada y gasto coherente con la actividad que se realiza aprovechando todas las facilidades y tecnologías existentes actualmente parareducir el consumo en comparación con la tecnología existente hace unas décadas.

Medidas concretas para un consumo eficiente

Cada empresa necesita un plan personalizado para el ahorro y eficiencia energética que identifique los puntos clave sobre los que se puede actuar. Sin embargo algunas medidas concretas en las que se suele actuar son:

Monitorización del Consumo: Lo que no se mide no se puede mejorar. Contar con una foto fija de cómo se reparte el gasto energético de una instalación para identificar los puntos por donde se escapa la energía es un punto de partida fundamental a la hora de tomar decisiones.

Potencia contratada: La potencia contratada es la cantidad de kilovatios que el usuario tiene convenidos con la distribuidora para su uso. Significa un gasto fijo, por eso si se contrata una potencia superior a la que realmente se necesita se incrementa el precio de la factura sin ningún sentido. En el caso de algunos comercios, pequeñas industrias y algunos edificios la tarifa de acceso es de 3.0A es la más adecuada. Se trata de un suministro en BT (Baja Tensión) para una potencia superior a 15kW.

Iluminación: La evolución de las luminarias en los últimos años con la irrupción de la tecnología LED ha sido espectacular, consiguiendo mantener prestaciones o incluso mejorarlas en algunos casos con una reduccion del consumo hasta el 90% en relación a los sistemas de iluminación tradicional.

Uso de maquinaria moderna más eficiente: La maquinaria antigua suele rendimientos muy bajos además de tener probabilidades más altas de sufrir averías. Igualmente pueden implementarse sistemas de accionado energéticamente eficientes que eviten los picos de potencia que se producen durante los arranques. Así mismo en función del tipo de maquinaria de la empresa puede establecerse una compensación de la energía reactiva mediante baterías de condensadores que compensen sus efectos negativos.

Climatización y envolvente térmica: Ya sean equipos de aire acondicionado y calefaccion debe barajarse la posibilidad de sustitución de equipos antiguos por nuevos más eficientes así como cuidar la envolvente termica del edificio en las zonas habitadas.

Complementar estas y otras medidas con un sistema de gestion de mantenimientoeficiente (GMAO) y un programa de inspeccion de tecnicas significa invertir para ganar. En Ingenieros Asesores tenemos amplia experiencia en estos campos y estaremos encantados de ayudarle a diseñar un proyecto de ahorro y eficiencia energética que se ajuste de la mejor manera a las características de su instalación.

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En primer lugar, vamos a hablar sobre Big Data. Cuando hablamos sobre Big Data estamos haciendo referencia a cualquier colección grande y compleja de datos. Estos datos pueden ser estructurados o no estructurados, pero dada la complejidad, lo más habitual es que se trabaje con datos no estructurados. El ámbito de aplicación del Big Data se suele encontrar más en la empresa privada.
En último lugar, pero no por ello menos importante, tenemos el Análisis de Datos. En este caso, cuando se habla de análisis de datos se hace referencia al proceso de extracción de información relevante de todos los datos recopilados, provengan de donde provengan.

Diferencia fundamentales

Tipos de datos. las diferencia fundamentales entre Big Data y Análisis de Datos está en la naturaleza de los propios datos. Mientras que Big Data sería algo así como una gran biblioteca con toda la información que necesitamos, el análisis de datos sería un libro donde está la solución a un problema concreto.

Estructura. En lo que se refiere a la estructura de los datos, en Big Data nos encontramos con lo normal es que sean datos no estructurados, esto es, datos que vienen de distintas fuentes y en distintos formatos. Por otra parte, en el Análisis de Datos, la información con la que se trabaja está bien estructurada.

Herramientas. Otra de las diferencias calve entre Big Data y Análisis de Datos está en las herramientas de trabajo de cada una de ellas. En Big Data se necesitan herramientas sofisticadas que sean capaces de procesar y administrar en paralelo grandes volúmenes de datos. Por otro lado, en Análisis de Datos se necesitan herramientas simples para el modelado de datos o el análisis predictivo, ya que los datos están estructurados y organizados.

Industria. El ámbito de aplicación de ambas es otra de las diferencias entre Big Data y Análisis de Datos. Aunque pueden cruzarse o superponerse en determinados ámbitos, lo habitual es que el análisis de datos esté mayormente destinado a IT y algunos sectores concretos como el de viajes o salud privada. Por otra parte, el Big Data está pensado para industrias financieras y comerciales que  necesiten tomar decisiones estratégicas en un mercado altamente competitivo.

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Qué es un Análisis de Datos Big Data. Técnicas. Openinnova

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Intelligent Engineering hace un uso inteligente de los datos, combinando múltiples conjuntos de información y analizándolos para crear una visión completa. Por ejemplo, se puede determinar qué activos son más valiosos para crear un “servicio siempre activo” o cuáles son los más importantes para mantener las filas en movimiento durante las horas pico.

Este enfoque también puede ayudar a determinar si se necesita más equipo o simplemente un equipo más robusto. Además, no sólo se obtiene información sobre cómo funcionan los activos de TI; sino que también se pueden visualizar los niveles de demanda, de modo que se puede saber cuándo una máquina en particular se está rompiendo debido al uso excesivo.

Este uso de datos significa que la Ingeniería Inteligente se convierte en un proceso de mejora continua del negocio. Al hacer esto, se está asegurando el mejor rendimiento de la inversión en infraestructura y el costo total de la entrega de principio a fin. Se trata menos de combatir incendios y más de agregar valor.

La ingeniería inteligente funciona en todas las situaciones

La Ingeniería Inteligente es impulsada por la conectividad, haciéndolo aplicable a todo, no sólo al hardware. Es un enfoque global. Un ejemplo de este enfoque proactivo se centra en capacitar al personal para garantizar que estén utilizando el equipo correctamente.

También es aplicable a los centros de soporte. Cuando alguien acude al centro o mesa de soporte para reportar un problema, el sistema inteligente puede personalizar la forma en que se atiende a ese empleado. Esto es parte de un reconocimiento de las necesidades de diferentes generaciones en el lugar de trabajo y que ofrece varias opciones de soporte.

Se trata de optimizar la experiencia del cliente

Todos los sectores pueden obtener grandes beneficios de la ingeniería inteligente, pero los minoristas, en particular, obtendrán beneficios en términos de la experiencia del cliente.

Los hábitos de compra de las personas están cambiando. La tienda se está convirtiendo en un lugar para la interacción en lugar de un ámbito puramente funcional. La tecnología tiene un papel vital en este cambio. Según, el informe ‘The Forgotten Shop Floor’, 51% de los consumidores cree que la principal ventaja de la tecnología en las tiendas es que acelera el servicio que reciben.

También se está utilizando la Ingeniería Inteligente para mejorar las velocidades de transacción en cajeros automáticos, por ejemplo. Al interpretar los datos de manera efectiva, se puede identificar modelos particulares con velocidades de procesamiento lentas, incluso el procesador exacto que causa el problema. Luego se lleva a cabo un intercambio proactivo, lo que resulta en una mejor experiencia para el cliente.

Esto no hubiera sido posible con un sistema tradicional de reparación de fallos porque los cajeros automáticos no se habían roto técnicamente, a pesar de que causaban problemas al negocio.

Ser proactivo para ser productivo

La ingeniería inteligente es un enfoque muy beneficioso que ofrece excelentes resultados cuando se utiliza en todas las áreas del negocio. Es importante recordar que aporta mucho más que el impulso de la productividad. A través del análisis inteligente de datos, Intelligent Engineering permite realizar cambios positivos en la organización para mejorar significativamente la experiencia del cliente. Y todo comienza con una mentalidad proactiva.

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La impresión 3D industrial es un método de fabricación para la creación de un producto físico a partir de un archivo digital de diseño asistido por computadora (CAD). Las capas delgadas de material se depositan gradualmente hasta que el objeto está completo. El proceso es lo opuesto a la fabricación tradicional o sustractiva en la que un producto se corta de un material. La impresión 3D produce menos desperdicio, no requiere herramientas ni moldes, permite la personalización de cada salida y permite que los diseños complejos lleguen al mercado más rápido que los procesos tradicionales. Una amplia gama de impresoras industriales o de consumo utilizan diversos materiales, siendo el plástico, los metales y las aleaciones los más populares, para producir rápidamente prototipos y piezas finales.

La industria de fabricación aditiva (AM) está pasando de la creación de prototipos a la producción en serie. Siemens ofrece soluciones líderes en el mercado para digitalizar completamente la AM: desde software de diseño e ingeniería hasta herramientas de simulación de vanguardia y automatización completa de máquinas y talleres, dirigidas a los usuarios y fabricantes de máquinas. Ninguna otra empresa puede ofrecer una cartera tan completa para crear una cadena digital perfecta, desde el diseño inicial hasta el post-procesado de cualquier pieza.

Con el fin de hacer que estas tecnologías sean visibles y fáciles de entender, recientemente abrimos el Centro Interactivo de Experiencia en Fabricación Aditiva (AMEC) en Erlangen. Los visitantes pueden ver nuestra cadena integrada de fabricación aditiva sin fisuras a lo largo de un caso de uso real: la reparación en vivo de una herramienta de moldeo por inyección para un dron, desde la etapa de diseño a través de la planificación de la producción digital hasta el producto real. Pueden obtener más información sobre el diseño generativo y las ventajas de las diferentes tecnologías de impresión. También mostramos impresión en vivo desde máquinas industriales AM. Adicionalmente, Siemens también ofrece consultoría para que los clientes puedan probar, simular y optimizar sus propios productos y máquinas con el fin de comprender el valor agregado proporcionado a través de nuestra cartera integral de AM y hacer sus propias pruebas de conceptos.

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Ministerio de Industria, Energía y Turismo