Sistemas de producción avanzada, ¿cómo funciona la industria conectada 4.0?

Por Redacción AINIA 10 meses publicadoSin Comentarios
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Imagen de una pantalla de tablet, desde la que se pueden observar gráficos y parámetros de evolución. Industria 4.0

Según afirma el Ministerio de Industria, Energía y Turismo, en la actualidad, la industria española representa el 13% del valor añadido del país y emplea al 11% de la población ocupada, siendo la principal contribuidora a la balanza comercial positiva.

La implementación de las metodologías de producción avanzada y el desarrollo de lo que se ha venido a llamar industria 4.0 está suponiendo un impulso fortalecedor para el sector industrial y los resultados arrojan cifras que ponen de manifiesto el efecto multiplicador en beneficios y potencialidad de negocio. ¿Pero cuáles son sus elementos esenciales y cómo funcionan?.

¿Cómo funciona la industria conectada 4.0?

Quizá lo primero que deberíamos aclarar es que no podemos confundir la transformación digital de la industria manufacturera sólo con un mayor nivel de automatización. Estamos, más bien, ante un modelo disruptivo de desarrollo donde son posibles:


1. Sistemas de producción flexibles, eficientes e  integrados con la cadena de valor: Avanzamos hacia las redes colaborativas 

En la estructura industrial tradicional partimos del hecho de que cada uno de los miembros de la cadena de valor tiene información que el resto no posee y a la cual no pueden acceder. Sin embargo, en la actualidad y gracias a la industria conectada podemos integrar  sistema de información y conocimiento basado en redes colaborativas. Con ello, se consiguen redes horizontales de partners optimizadas en tiempo real que gracias a la transparencia informativa logran alto nivel de flexibilidad.

Como ejemplo contamos con  el proyecto FLEXINET que AINIA Centro Tecnológico está desarrollando con Custom Drink (Grupo Estrella Galicia). En este proyecto, se  desarrolla un nuevo modelo de gestión empresarial apoyada en la digitalización y construida a partir de sistemas información en red donde las tecnologías de inteligencia artificial, tecnologías semánticas y la innovación de modelado empresarial han sido implantadas en toda la cadena de valor.  En este video, el director industrial de Custom Drinks explica los objetivos que la empresa persigue con el proyecto.

 

En esta misma línea encontramos el ejemplo del proyecto  eSISA: Soluciones de Interopeabilidad para el Sector Agroalimentario, que ha conseguido, a a través de la implantación de las TICS, la interacción e integración de todos los roles participantes en la cadena de valor que con los que desarrollar estándares de intercambio de datos. Así, se ha logrado la construcción de un modelo de gestión colaborativa en pro de valores como la mejora del control de la trazabilidad y seguridad alimentaria, la rápida actuación ante las alertas alimentarias, la estandarización de procesos y  la optimización de costes. En el proyecto se ha trabajado con importantes empresas alimentarias y sus cadenas de valor.

La implementación de las nuevas tecnologías está posibilitando el registro de los datos que se producen en todas las etapas del proceso de producción y su evaluación constante en términos de eficiencia. De esta forma, los problemas son solucionados con extrema rapidez, se logra la eficiencia de recursos y se reducen los residuos. 

AINIA lleva a cabo varios proyectos enfocados sobre esta vía de trabajo, como los  ya nombrados proyectos Flexinet y e-sisa. Además de los anteriores, el proyecto  Factfoodture da un paso más. Nuestro gran desafío ahora es desarrollar sistemas de soporte a la toma de decisiones.

A través de la integración de las TICs vamos a automatizar la toma de decisiones básicas en la cadena de producción. Es decir, los sistemas que estamos desarrollando en el marco de este proyecto van a evaluar la previsión de la demanda para el usuario, van a identificar en qué factoría es más beneficioso fabricar tal o cual producto; cuál es la demanda de mercado que podemos prever; estimarán de forma automática el precio que pueden tener las materias primas que voy a necesitar en la producción de un determinado producto, etc.


2. Fabricación inteligente y segura: El reto del big data y los sistemas ciber-físicos 

Gracias a las tecnologías de gestión y análisis de las grandes cantidades de datos (Big Data) la industria ya puede sacar todo el provecho a dicha información, así los riesgos pueden ser detectados y eliminados antes de que se produzcan, mejorando la calidad de la producción y reduciendo costes.   

Como ejemplo de esta línea de trabajo AINIA está desarrollando el proyecto EDEN. Este proyecto, a través del Big Data y los sistemas ciber-físicos (sistemas que fusionan máquinas y software inteligente) persigue la implementación de sistemas de información interoperables que evalúen riesgos y vulnerabilidades  para la gestión de crisis y comunicación de alertas alimentarias en la Unión Europea. Una útil herramienta ante la contaminación malintencionada  o no de alimentos por sustancias químicas, biológicas, radiológicas y nucleares (amenazas tipificadas como CBRN) en Europa.

El proyecto persigue integrar tecnologías avanzadas de sectores no alimentarios (aeroespacial, defensa, etc…) para mejorar la resiliencia de las cadenas agroalimentarias. Para ello, en este macroproyecto europeo participa AB Suggar (Azucarera Española), cuya responsable de calidad y seguridad alimentaria cuenta su experiencia en este vídeo:



3. Fabricación personalizada

Se trata de integrar los datos relativos a las necesidades y preferencias de los clientes con los procesos de desarrollo, fabricación y distribución de producto a través de las nuevas tecnologías de la información.

Un ejemplo de las posibilidades de la aplicación de esta línea de trabajo desarrollado por AINIA está en el  proyecto SmartexFood.  Este proyecto tiene como objetivo la mejora de la experiencia de compra de alimentos dentro de los comercios distribuidores y grandes superficies y la información disponible al consumidor en el punto de venta.

La tecnología que implementa está basada en herramientas de sincronización de la información, en la tecnología de análisis semántico y en el razonamiento automático. La recogida de los datos que el mismo cliente aporta con la utilización de esta app posibilita a la industria el desarrollo y venta de nuevos productos y servicios mucho más adaptados a los consumidores.


 4. Big Data, en el ADN de los insights del consumidor

Esta línea de trabajo enfoca las nuevas tecnologías en la producción de nuevas y mejores experiencias de compra para el consumidor. Gracias a ellas, el consumidor puede expresar sus opiniones y acceder a una interacción real con la industria o el canal de distribución.

El Big Data es hoy el mejor aliado para identificar, a partir del tratamiento de datos de la ingente información recopilada del comportamiento del consumidor, las necesidades más profundas de éste y poderle dar respuesta de una manera real.

Para ejemplificar este punto, de entre los trabajos que está realizando AINIA hemos escogido el proyecto ASSET, sobre el cual le invitamos a leer en el artículo ASSET: Tecnología digital para facilitar la toma de decisiones de compra del consumidor.

Si su empresa está imbuida del espíritu de la nueva revolución industrial 4.0 y quiere participar de sus beneficios, en AINIA estaremos encantados de ayudarle.

 

Contacte con nuestro experto:

Josep Martínez Vicedo
Marketing Intelligence
ainia centro tecnológico
jmartinez@ainia.es
961 36 60 90

 

 

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