El informe revela que menos de la mitad de las empresas de los sectores más representativos del país consideran que tienen los medios suficientes para llevar a cabo la transformación digital. Es especialmente significativa la percepción sobre el potencial de la digitalización en las compañías industriales, ya que una inmensa mayoría considera que su productividad aumentaría notablemente con un mayor impulso de la misma.

A nivel global, las empresas están evolucionando hacia un nuevo modelo basado en la aplicación de tecnología a través de dos palancas diferenciadas. Por un lado, la automatización de la fábrica, con el objetivo de ahorrar costes y reducir el número de errores humanos. Por otro, la recopilación, análisis y uso de todos los datos disponibles a lo largo de todo el proceso productivo.

Desde teléfonos hasta frigoríficos inteligentes, la tecnología ha jugado un papel importante en el avance de la mayoría de las áreas de la vida cotidiana, pero también está transformando el mundo de la industria. Smart Industry 4.0 es una etiqueta que se le da a la combinación gradual de las prácticas industriales y de fabricación tradicionales en el entorno cada vez más tecnológico que nos rodea.

La Smart Industry 4.0 es la transformación digital de los mercados industriales debido a la fabricación inteligente. Se refiere al cambio intensivo de la información en un entorno conectado de datos, personas, procesos, servicios, sistemas y activos industriales habilitados para el Internet de las Cosas.

El objetivo de la Smart Industry 4.0 es la generación y la utilización de información accionable como una forma y medio para realizar industria inteligente y ecosistemas de innovación y colaboración.

Esto incluye el uso de despliegues de “máquina a máquina” e Internet de las cosas a gran escala para ayudar a los fabricantes y consumidores a proporcionar una mayor automatización, comunicación y monitoreo, junto con autodiagnóstico y nuevos niveles de análisis para facilitar un futuro verdaderamente productivo.

Las fábricas serán cada vez más automatizadas y automonitoreadas, ya que las máquinas tendrán la capacidad de analizar y comunicarse entre sí y con sus compañeros humanos, lo que les otorga a las empresas procesos mucho más suaves que liberan a los trabajadores para otras tareas.

El estudio de Everis se ha basado en 4 aspectos claves de la Smart Industry 4.0, que se analizan por separado. Son los siguientes.

El Digital Supply Chain tiene como objetivo integrar completamente y hacer visible cada aspecto del movimiento de mercancías. Es decir, hace referencia al análisis del big data. Actualmente, las empresas ya cuentan con herramientas para describir gran parte del estado actual de sus cadenas de suministro. El siguiente paso debe ser alcanzar la capacidad de prescribir cómo debe operar la misma.

¿Cómo gestionan actualmente las empresas todos los procesos relacionados con el Supply Chain?

• Visualización de los pedidos. Solo el 9% utiliza herramientas avanzadas.
• Planificación de la demanda y planificación del inventario. Solo el 3% utiliza herramientas avanzadas.
• Gestión de materiales y producto terminado. Solo el 1% utiliza herramientas avanzadas.
• Aprovisionamiento de materias primas, transporte y distribución del producto terminado, sincronización con logística externa y servicio post-venta. Ninguna empresa está adaptada a la Smart Industry 4.0.

El Digital Manufacturing en la Smart Industry 4.0 es el uso de un sistema integrado basado en un ordenador compuesto por herramientas de simulación, visualización 3D, análisis y colaboración, para crear definiciones de productos y procesos de fabricación simultáneamente.

¿Cómo gestionan actualmente las empresas todos los procesos relacionados con la producción?

• Salida de producto terminado. Solo el 10% utiliza herramientas avanzadas.
• Secuenciación de la producción, flujo de material y trazabilidad en la cadena de suministro. Solo el 3% utiliza herramientas avanzadas.
• Logística interna de aprovisionamiento de material, especificaciones de producto y proceso productivo, planificación de la producción, gestión de la control tower, monitorización del rendimiento, control de los materiales en planta, mejora en fábrica, gestión de activos, gestión del mantenimiento y planes de control. Ninguna empresa está adaptada a la Smart Industry 4.0.

Un producto digital es simplemente aquel que se crea una vez y puede venderse muchas. Se entrega digitalmente a los clientes y está caracterizado por el paso de la comercialización a la servicialización de los mismos adaptados.

¿Cómo gestionan actualmente el proceso para crear un nuevo producto desde su conceptualización hasta la industrialización?

• No sigue un procedimiento estándar: 9%.
• Se cuenta con una herramienta de gestión de innovación: 9%.
• Existe un procedimiento específico: 18%.
• Se cuenta con una herramienta de gestión de la innovación y la organización completa se ve movida a participar en los procesos: 21%.
• Existe un procedimiento y un departamento de organización de este proceso: 43%.

La Transformación Digital y la Smart Industry 4.0 hace referencia también al conjunto de actividades que a través de herramientas sociales permite establecer conexiones entre los empleados, la información disponible y los procesos de negocio de la compañía.

Según todos los estándares y métricas, el primer enfoque digital permite que las comunicaciones corporativas y las funciones de IR (relaciones con los inversores) superen las expectativas de los usuarios como nunca antes, garantizando que vuelvan una y otra vez. Estos es uno de los beneficios más importantes para las empresas que adoptan una sólida estrategia en este campo.

¿Tienen las empresas planes de transformación digital?

• Cuentan con un plan de transformación digital, pero todavía no se está poniendo en marcha: 24%.
• No y no está previsto realizarlo en el próximo año. 24%.
• No, pero está previsto llevarlo a cabo en el próximo año: 26%.
• Se cuenta con un plan y además ya se están obteniendo resultados: 26%.

Analizado el espectro de las empresas españolas en relación a la Smart Industry 4.0, queda claro que hay muchísimo trabajo por hacer. El principal problema revelado por el estudio es que las principales barreras no tienen que ver con la tecnología. La cultura y la resistencia al cambio dentro de las compañías siguen siendo los obstáculos más grandes para la transformación digital.

La revolución industrial 4.0 implica la integración de todas las fases que componen la cadena de valor a través de la digitalización tanto de productos como de servicios. En 2019, este concepto es una realidad a nivel global, proporcionando mejoras significativas en diversos ámbitos, como la productividad y la fidelidad por parte de los clientes.

Resulta de vital importancia comprender el potencial que ofrece la revolución industrial 4.0. Más allá de los propios procesos de fabricación por parte de las empresas, afecta a la sociedad en su conjunto.

Las industrias 4.0 están fuertemente influenciadas por la creación y el desarrollo de las nuevas tecnologías: Inteligencia Artificial, robótica, nanotecnología, Internet de las Cosas, etc.

Así, las compañías, independientemente de su tamaño y sector, deben realizar un estudio exhaustivo para identificar las oportunidades que presenta el mercado y hacer uso de las tecnologías más adecuadas para aprovecharlas.

A pesar de estar en pleno Siglo XXI, todavía son muchos los directivos y líderes que mantienen una postura tradicional. Sin embargo, si realmente quieren cumplir los objetivos empresariales y definir una estrategia eficiente y competitiva, deben integrar las nuevas tecnologías en sus compañías.

El flujo de información puede darse desde distintas vías. Por un lado, del mundo físico al digital, de modo que se capturan los datos del mundo físico y se trasladan a una base de datos digital.

Por otro lado, del digital al digital, de modo que los datos se comparten y se administran haciendo uso de sistemas avanzados, como Big Data. Y, por último, del mundo digital al físico, aplicando algoritmos para el traslado de decisiones basadas en datos digital a acciones en el mundo físico.

Para comprender qué es la revolución industrial, es importante entender que su impacto va más allá del ámbito empresarial. Afecta de forma notable a los ecosistemas y a todos los agentes que de algún modo operan en ellos: proveedores, clientes, inversores financieros, socios, etc.

Además, la industria 4.0 tiene un gran impacto en las organizaciones, tanto públicas como privadas. La capacidad de obtener y analizar datos en tiempo real mejora su competitividad y productividad.

Por supuesto, los individuos también se engloban entre los impactos de las industrias 4.0. Su experiencia de compra mejora de forma notable ya que las nuevas tecnologías permiten una mayor interactividad de los usuarios, tanto con el producto o servicio en cuestión, como con la empresa.

La transformación digital en el ámbito empresarial puede darse a raíz de numerosos recursos, en función de la actividad y las necesidades concretas de la compañía. Uno de los más utilizados a día de hoy es la fabricación flexible, en la que humanos y robots trabajan por un objetivo común.

Los sistemas ciberfísicos también son relevantes en la industria 4.0, del mismo modo que la sensorización y la realidad aumentada. El Internet de las Cosas está tomando una gran importancia en la sociedad y entorno actual.

El proceso de implantación de la digitalización y nuevas tecnologías en empresas en España a día de hoy es lento, aunque avanza de forma progresiva y sin pausa. Aproximadamente el 70% las compañías se encuentran en la actualidad en una fase de implementación baja o media, mientras que apenas el 30% sostiene un nivel avanzado.

Por lo tanto, uno de los principales objetivos que se maneja a día de hoy es el de digitalizar toda la cadena de valor y cada una de las etapas que la componen. Esto supone la digitalización de los procesos de producción y operaciones, englobando el capital humano interno y externo, así como la relación que la empresa maneja con los proveedores y clientes.

A nivel internacional, se establecen diferentes categorías valorando el nivel de digitalización. En primer lugar, las industrias 4.0 líderes digitales, cuya principal característica es que han implementado de forma adecuada las nuevas tecnologías en toda la cadena de valor. En segundo lugar, las empresas innovadoras, que mantienen un nivel de digitalización medio-alto. En tercer lugar, las conocidas como seguidoras digitales, que se encuentran en un proceso de definición y desarrollo. Y, en último lugar, las organizaciones novatas, con un nivel de digitalización escaso.

La innovación se ha convertido en una de las herramientas fundamentales para la competitividad de las empresas. Y la industria 4.0, la llamada cuarta revolución industrial, ha llegado con ella, incluso en el sector alimentario. En este contexto, el Grupo Calvo es uno de los mejores ejemplos. Por eso lo hemos elegido como tema de este post. Hablamos de cómo se consigue liderar el sector de la transformación de los alimentos: caso Calvo.

Vamos a hablar de un caso concreto de transformación digital. El plan se llama Smart Tuna Factory. Su función es la transformación de los alimentos. O, en este caso concreto, del paso de la conservera tradicional a la llamada Industria 4.0. Tiene como escenario Carballo, Galicia, y su promotor y actor principal es el Grupo Calvo.

En el mundo conservero, a todos se nos viene la imagen de filas de mujeres con bata, delantal y gorro. Todos las hemos visto afanándose para limpiar el pescado al lado de unas cajas con más producto. Pero se impone la transformación digital también en el sector de los alimentos.

En la actualidad, Calvo pesca y pone en el mercado 50.000 toneladas de atún cada año. Otras 2.000 toneladas de mejillón y mil toneladas de calamar. Es decir, es un gigante del sector que produce casi tres millones de latas al día. Desarrolla su negocio en España, Italia, Brasil, Argentina, Costa Rica, Guatemala y El Salvador.

A pesar de estas macrocifras va a invertir 25 millones de euros hasta el año 2020 para convertir su sede de Carballo en una fábrica 4.0.  “La exigencia la dicta el mercado”, explica Enrique Mandado, director industrial del grupo.

Por ello han puesto en marcha este ambicioso plan de transformación de alimentos.

Actualmente, las instalaciones de Carballo tienen una superficie de 105.590 metros cuadrados, 33.809 de ellos construidos. Suman 11 líneas de producción: 8 de atún, 1 de mejillones, 1 de calamares y otra de ensaladas.

El plan de digitalización comenzó en 2016 y se extenderá hasta 2020. Por ahora ya han construido una nave de estuchado, de 4.080 metros cuadrados, más muelles de carga, aparcamiento y hasta otro vial interno. Pero las obras continuarán. Las necesidades para acometer el plan de digitalización hacen necesario otra expansión, ya aprobada, de 18.000 metros más.

Pero en qué consiste exactamente esta transformación digital en el sector alimentario.

La finalidad del Smart Tuna Factory es lograr una alta eficiencia y flexibilidad. El objetivo es, como explica Mandado, “tener una mayor capacidad de respuesta a las demandas de los consumidores”. El Grupo Calvo quiere conseguir que esta fábrica de Carballo atienda la demanda de clientes repartidos por más de 70 países.

Para ello, el proyecto incluye directrices lean manufacturing. ¿Qué es esto? Su objetivo es la obtención de un producto de calidad a la primera. Es decir, minimizando el desperdicio. Y esto implica también la mejora continua tanto en costes como en productividad.

Otra de las claves es lo que se conoce como el proceso Pull. Consiste en adecuar la producción a las solicitudes de los clientes. Es decir, no a las planificaciones asociadas a la capacidad del proceso productivo. La industria 4.0 ya no produce en serie, sino para una demanda individualizada.

Esto requiere una enorme flexibilidad para elaborar de manera muy rápida una gran variedad de productos. Y, por otro lado, para permitir la construcción de una mejor y más larga relación con los proveedores.

Además, no se olvidan del medio ambiente. “Tanta tecnología tiene que estar apoyada en cuestiones medioambientales”, dicen en Calvo. Así que otro objetivo de la nueva fábrica es reducir su consumo de materias primas, pero también de energía, agua y emisiones.

Todo esto es lo que busca el Smart Tuna Factory o la Industria 4.0. La transformación digital en el sector de la alimentación automatizará todo el proceso. Gracias a la robotización, se podrán controlar en tiempo real todas las operaciones. Y, de este modo, tener la capacidad de corregir cualquier desviación a tiempo. De ello deriva más ahorro: en costes, en energía, en tiempo…

Para conseguirlo se implementarán nuevas tecnologías como NIR, visión artificial, TIC, tecnologías industriales avanzadas, etcétera. En resumen, según explican en la fábrica de Carballo, el  trabajo se realiza en torno a tres ejes estratégicos:

1. Sistemas avanzados de control de materia prima, con sensorización avanzada.
2. Modularización inteligente del proceso productivo.
3. Sistemas inteligentes de soporte a la toma de decisiones.

En este sentido, Mandado dice que la mayor parte del presupuesto se destinará a los cambios de la planta y a la compra de maquinaria para automatizar los procesos. También se llevará un buen pellizco el rediseño de las instalaciones industriales. Pero habrá dinero, además, “para la formación continua de nuestros colaboradores”. De hecho la firma gallega hace especial hincapié en la importancia que tienen los trabajadores en todo el proceso de digitalización,

El plan se extiende hasta 2020. Así, las próximas fases son:

1. Durante este 2018 está previsto hacer la instalación de embalaje del producto.
2. En 2019 ese embalaje lo tiene que hacerla instalación completa.
3. La última fase llegará en 2020 con el arranque en serie de todo el proceso.

En principio, el proceso de transformación industrial de Calvo sólo se va a implantar en la planta de Carballo. Pero el modelo ya se está experimentando también en la fábrica de Calvo en Brasil. Y, previsiblemente, lo hará en otras en el futuro próximo.

Desde el punto de vista económico, Calvo cerró el año 2017 “con un nuevo récord de facturación”, explica la empresa. Alcanzó “una cifra de negocio de 618,3 millones de euros”. Esto es, “un 7,4% más que en el mismo periodo del año anterior”.

La transformación incluye cambios también en operativa y gestión. Actualmente, Calvo implementa el sistema CES (Calvo EXcellence System) basado “en la mejora continua y en la optimización de procesos para alcanzar la máxima eficiencia”. Y para este año 2018, el Grupo tiene como objetivo “que el modelo se haya extendido a la totalidad de departamentos y geografías”.

Otro proyecto importante puesto en marcha ha sido el sistema de trazabilidad. Este permite al consumidor consultar el origen del atún que contiene cada alta. Está disponible desde el pasado mes de noviembre en la web del grupo Calvo.

Antes de la reunión anual del 2019, celebrada en 22 al 25 de enero de 2019 en Davos, la revista Business Insider entrevistó a Klaus Schawb, que mostró algunas de las claves del futuro económico en sus respuestas. A continuación se hace un análisis de la propia entrevista, así como de lo que sus conclusiones suponen para la industria del país en el futuro.

La propia temática del Foro de Davos, que Schwab dirige, deja clara su tesis sobre la materia. Ambos conceptos están interconectados. Para él los tiempos actuales implican una gran innovación y muchas soluciones tecnológicas que cambiarán a la sociedad, a las empresas y a las maneras de hacer las cosas. La transformación del mundo se está produciendo ya, y es una cuestión de tiempo que las empresas que no la adopten se queden fuera.

El propio concepto de Globalización 4.0 resulta un tanto difuso en sí mismo. El propio Schwab ha querido definirlo, ya que se trata de la temática del Foro de este año y lo hace como “arquitectura global”, es decir, no se trata solamente de cambios en los procesos, o en los canales, sino un cambio en profundidad en todas las estructuras sociales y en todo lo que tiene que ver con la propia economía mundial.

Al quitarle el 4.0, y hablar únicamente de globalización, en la propia entrevista se le preguntó si creía que ese término estaba en peligro, a lo cual el respondió con un rotundo no. De hecho, es normal para él que existan reacciones en contra, como ya ocurrió con las anteriores revoluciones. Sin embargo, eso no la hace peligrar. Si ve, sin embargo, una cierta tendencia a evitar la globalismo y al mismo tiempo, detecta como clara amenaza a la implantación de la Cuarta Revolución Industrial todas las desigualdades que hay patentes en el mundo.

Si bien el director del Foro de Davos tiene claro que la globalización 4.0 ha llegado para quedarse, dado que la digitalización hará que el mundo del mañana no conozca fronteras, porque los flujos digitales no las tienen, considera que las dudas sobre el concepto y las reticencias que existen tienen más que ver con un concepto que a veces se confunde con el que acabamos de citar. Se trata del globalismo.

De hecho, el término globalismo en sí mismo nada tiene que ver con esa desaparición de fronteras y la integración global que implica la globalización 4.0. Es más que todas las políticas estuviesen enfocadas hacia las tesis de las fuerzas neoliberales del mercado global. Y ante esto es que se resisten los estados, haciendo del todo bien porque con ello podría perderse la coherencia social nacional. Y sin esto último, las democracias podrían llegar a su punto final. Algo que tarde o temprano afectaría no solo a la sociedad, sino a la economía y conseguiría justo el efecto contrario del que se está hablando en el mundo del futuro.

Si el mundo lo tuviese tan claro como él, la gran clave para superar con éxito esta nueva fase de transformación a nivel mundial sería acabar con los desequilibrios. Pero no solamente los que tienen que ver con la economía. De hecho, existen brutales diferencias en el progreso tecnológico, en el sistema financiero, la brecha social y la desigualdad que deberían ser corregidos con un sistema global, haciendo un futuro juntos.

Para él, parte del enfrentamiento por estos problemas se está viviendo actualmente, con la guerra comercial. Sin embargo, no cree que se haya dado con la solución. Es más, afirma que la innovación disruptiva puede ir aparejada a una ruptura inicialmente, hasta que realmente se logre. Entonces, podríamos estar viviendo una época convulsa que preceda al encuentro de esa resolución. Aunque tiene claro que irá sí o sí acompañado de esa globalización que nos una.

La educación para conseguir la igualdad de oportunidades, apostar claramente por la igualdad de género son asuntos sociales pendientes que influirán sin duda en la economía y que, sobre todo, ofrecerán claramente una mayor cohesión social. Y bajo esos parámetros entiende él el libre comercio. Es decir, no debería existir la libertad económica que ceda ante el globalismo, sino la libertad económica capaz de resolver los asuntos sociales y culturales más relevantes para las personas a través de la globalización 4.0.

Pareciese bastante obvio que sus palabras se convertirán sin duda en un ejemplo más a seguir. De hecho, la transformación tecnológica, la adaptación del tejido empresarial y social a las nuevas tecnologías, y sobre todo los cambios legislativos aplicados a ese nuevo mundo se resisten a llegar en gran parte por todas esas amenazas que se resumen en importantes desequilibrios. Ahora bastará con que la política se ponga a trabajar en medidas serias para resolverlos dando la suficiente libertad a las personas para poder utilizar esas leyes en la transformación del mundo.

Fuente
Business Insider

Gracias a los Smartphones, la sociedad se ha digitalizado y globalizado a un ritmo frenético y como fruto de esa transformación han surgido los Clientes 4.0, que demandan; una altísima relación calidad-precio, agilidad y personalización en lo que compran, además de valor.

Satisfacer a los nuevos clientes, por tanto, nos obliga a superar estos retos y para ello nuestras organizaciones necesitan también transformarse, rediseñarse en muchos casos, puesto que no podemos continuar excluidos de la conversación digital, si queremos sobrevivir.

Quien paga manda. Y no nos queda otra que escuchar a los nuevos clientes, centrarnos en sus cambiantes deseos y conseguir hacerlos realidad.

También expusimos, repetidas veces, que el nuevo escenario es una oportunidad histórica que debemos aprovechar, pero que promete incertidumbre y complejidad. Los cambios a realizar son complejos y afectan a todas las áreas de nuestra organización, es más, afectan a toda nuestra cadena de suministro. Entendiendo que nuestra Cadena de Suministro es la que está formada por todos aquellos procesos involucrados de manera directa o indirecta en satisfacer las necesidades de nuestros clientes.

Personas, máquinas, robots y “cosas”, de nuestra organización deben estar totalmente interconectadas con proveedores y clientes para poder adaptarnos a los rápidos cambios que puedan producirse y llegar “allí donde sea preciso” antes que nuestra competencia.

La información es la clave porque nos proporcionará conocimiento analítico y la forma más eficaz de obtenerla es mediante el uso de la tecnología para interconectar y analizar los procesos.

En la segunda parte de esta guía, hemos hablado sobre los habilitadores tecnológicos de mayor aplicación en la Industria 4.0. En ellos hemos podido observar que las redes wireless o el Cloud Computing, están orientadas a mejorar la movilidad y la comunicación y por tanto las infraestructuras por donde fluirán los datos de nuestros procesos. Apoyados en estas modernas infraestructuras trabajarán nuestros robots en las tareas pesadas, impresoras 3D generando prototipos y dispositivos IoT, capturando datos que nos ayudarán a crear productos inteligentes. Por último vimos que para manipular esos datos y convertirlos en conocimiento, con objeto de poder tomar decisiones “data-driven” y confeccionar nuevos servicios y modelos de negocio, utilizaremos Plataformas en la nube, técnicas de Big Data y algoritmos de Inteligencia Artificial.

En cada capítulo, hemos descrito las características básicas, la oferta existente y los usos de cada tecnología, con objeto de que el lector pueda ver si resultan útiles para su organización, a la vez que manifestábamos la complejidad que conlleva dominarlas y lo imprescindible que resulta hacerlo.

En el nuevo escenario digital, la tecnología no es una moda pasajera. La tecnología, como hemos escuchado repetidas veces, ha venido para quedarse. Y debemos destinar recursos propios para familiarizarnos con ella pues será junto a las personas uno de nuestros activos más valiosos.

Como si de una mancha de aceite se tratara, la tecnología irá infiltrándose en nuestras vidas y como no en nuestras organizaciones (ver figura siguiente) significativamente.

Dependiendo de nuestra estrategia a largo plazo, Redes Wireless, Dispositivos IoT, Impresoras 3D, sistemas de realidad aumentada, etc, podrán pasar a formar parte de nuestros activos tecnológicos y nos ayudarán a ser más competitivos.

No debemos confundirnos. La Industria 4.0 no consiste en un paquete software mágico ni en una máquina prodigiosa. Afortunadamente, no se puede comprar sin más.

Caminar hacia la Industria 4.0 es un arduo proceso, en el que debe involucrarse toda nuestra organización incondicionalmente y al que deben destinarse importantes recursos. Por supuesto que gran parte de ellos estarán relacionados con la tecnología, pero el know how para su puesta en marcha y funcionamiento óptimo, lo pondrán las personas.

Afortunadamente también, este camino, nace, crece, y gracias a los nuevos avances, se ramifica sin cesar. Debemos estar siempre alerta para elegir el ramal más adecuado según nuestros objetivos y avanzar hacia la mejora contínua de nuestras organizaciones, pero ahora la tecnología deberá tratarse con mucha atención pues las decisiones tecnológicas ha pasado a ser estratégicas.

El lector habrá podido comprobar también a lo largo de esta guía que la Industria 4.0 no va de hacer las cosas, pues las cosas ya se hacen, los productos ya se fabrican.

La cuarta Revolución Industrial tiene dos objetivos fundamentales:

• Uno muy próximo al área de operaciones, que consiste en la optimización de todos los procesos de nuestra cadena de suministro para reducir costes, aumentar la calidad de los productos y agilizar los procesos, teniendo siempre en cuenta las posibilidades de personalización de los mismos.
• Otro estrechamente relacionado con la investigación, que consiste en la obtención de información de nuestros clientes, para generar valor, mediante la creación de nuevos ecosistemas de servicios y nuevos modelos de negocio alrededor de nuestros productos.

Dependiendo del tipo de organización, resultará conveniente iniciar la andadura hacia la industria 4.0 de una forma u otra. Factores como el tipo de producto fabricado, los materiales usados, la velocidad en los procesos de fabricación, los volúmenes, tipo de clientes, entre muchos otros, serán determinantes para la aplicar una estrategia u otra.

Y esta es la magia de la Industria 4.0. No existe un patrón a seguir igual de eficaz para todas las organizaciones. A veces, incluso fabricando productos muy parecidos, puede ser conveniente seguir una estrategia u otra que derivará en la implantación de unas tecnologías u otras.

Aunque como acabamos de comentar que no existe una estrategia única a seguir que sea válida para todas las organizaciones, podemos intentar recoger a grosso modo los pasos comunes a realizar para caminar con éxito hacia la Industria 4.0.

Veamos un procedimiento muy elemental pero práctico que se apoya en la creación de unas sencillas tablas y resume lo que un día espero forme parte de una segunda guía:

El primer paso cosiste en describir el estado en el cual se encuentra actualmente vuestra organización.

• ¿Qué hacemos?
• ¿Cómo lo hacemos?

Para ello podemos elaborar una tabla en la que la primera columna describa los productos, servicios y modelos de negocio que tienen lugar en nuestra organización y en otra cómo se llevan a cabo.

Ahora situémonos unos años más tarde. Las cosas han cambiado, nuestro sector ha cambiado y nuestros productos y servicios también. Los clientes ahora utilizan nuestros productos de una forma distinta puesto que no adolecen de las limitaciones que tienen hoy día.

En ese futuro, podemos ver a nuestros clientes maravillados con nuestros productos y servicios porque no se puede hacer mejor. Es el futuro de nuestra organización y en el centro se encuentran nuestros clientes.

Elaboremos una tabla similar a la anterior pero atendiendo a cómo serán las cosas en el futuro. Lo que haremos (1ª columna) y qué cambiaremos para satisfacer plenamente al cliente (2ª columna).

Hagamos una nueva tabla que será la “resta” de las dos anteriores, es decir, en ella únicamente aparecerán las filas que difieran, bien en el objetivo o bien en cómo lo hacemos, de las de la primera tabla. Las filas que no incorporen novedades las eliminaremos, pues se trata de lo que haremos del mismo modo en el futuro.

De esta forma tendremos en la primera columna nuestros objetivos y en la segunda las acciones a realizar para alcanzarlos. La llamaremos tabla de Objetivos-Acciones.

Ahora resulta conveniente priorizar por orden de importancia los objetivos. Para ello basta con reordenar la tabla de Objetivos-Acciones. Los más prioritarios arriba.

En la priorización de objetivos tendremos que tener en cuenta que si para la culminación de un objetivo, es necesario abordar otro con anterioridad (existe dependencia), la prioridad de este segundo será más alta que la del primero.

Podemos priorizar en base a distintos criterios; presupuesto, recursos necesarios, etc. Mi recomendación es hacerlo, siempre que sea posible, atendiendo al valor que le proporcionamos al cliente al alcanzar ese objetivo.

Nuestra organización necesitará destinar recursos de diversa índole para realizar cada una de las acciones de la tabla anterior y así cumplir con nuestros objetivos. En una primera aproximación, como puede ser la presentación del proyecto a nuestros superiores, podemos exponer los recursos necesarios de forma global (Ejemplo: Elaboración de una APP). Más adelante, si la dirección está interesada en su ejecución podremos bajar un escalón más introduciendo costes y desglosando las actividades o hitos de la tarea en cuestión (siguiendo con el ejemplo: Contratar servicio Cloud, Diseño de pantallas del App, Programación, etc.).

Tendremos que distinguir entre:

• Recursos Humanos (internos o externos).
• Instalaciones / reformas.
• Máquinas y equipos.
• Tecnología.

Aunque habría que hacer lo mismo para todos los puntos anteriores, a partir de ahora nos centraremos únicamente en el punto Tecnología.

Para conocer qué tecnologías debemos aplicar en cada tarea a realizar. Tenemos que trasladarnos de nuevo al futuro e imaginar un cuadro de mando sobre el que se proyecta toda la información que necesitamos para realizar de la forma más eficiente nuestro trabajo.

Podemos pedirle al responsable de cada área que haga el mismo ejercicio con objeto de conocer cómo le gustaría a él ver su parte y recopilar ideas para el cuadro general.

Para ello, debemos distinguir entre:

• Datos procedentes de los clientes.
• Datos de nuestros partners /proveedores.
• Datos de los procesos internos.

Sin duda la mejor opción es el uso del IoT en nuestros productos para recopilar datos de nuestros clientes bien directamente o bien a través de un APP. En caso de no ser posible lo anterior (debemos poner todo nuestro ingenio para conseguirlo), nos queda la posibilidad desarrollar una APP de forma aislada o solicitar los datos que necesitemos a través de nuestra Web.

La opción más recomendable para este caso es usar una Plataforma en la nube para intercomunicar nuestra organización con nuestros partners o proveedores que proporcione a cada uno de ellos los datos que necesite de los otros.

En este caso hay que desglosar qué datos de nuestros procesos son los que son utilizados para la creación de nuestro cuadro de mando y si no están accesibles estudiar qué infraestructuras utilizaremos para interconectar los dispositivos que los producen. La arquitectura de los mismos debe ser centralizada (Data Centric) con objeto de que no haya duplicaciones del mismo dato y suele resultar complicado.

Disponemos de tecnologías como:

• Redes Wireless
• Cloud Computing
• Dispositivos IoT
• Sistemas MES & MOM
• Autómatas Programables

y nuestros ERP y CRM si disponemos de ellos.

Una vez dispongamos de todos los datos necesarios para montar nuestro cuadro de mando, estamos en disposición de determinar su volumen, frecuencia, las necesidades de tiempo real y las operaciones que hay que realizar con ellos para convertirlos en información. Dependiendo de las necesidades que surjan, utilizaremos el mejor protocolo para interconectarlos, unas herramientas de Big Data u otras para manipularlos e Inteligencia Artificial si queremos tomar decisiones basados en ellos.

Por último, debemos ser capaces de presentar la información necesaria para la toma de decisiones en cualquiera de nuestros dispositivos; ordenador, tablet o móvil. Para ello utilizaremos herramientas software que nos permitan crear intuitivos dashboards en nuestro cuadro de mando global.

Independiente de cuál sea nuestra estrategia, esta práctica guía, nos proporciona una visión global de cómo será nuestra organización futura al estar centrada en el cliente y expone los conocimientos necesarios para comenzar a aplicar la metodología anterior y poder “Caminar con éxito hacia la Industria 4.0”.

La palabra inteligencia proviene del latín intellegere, término compuesto de intel «capacidad» y legere «adaptar, escoger». Según esto, inteligencia es saber elegir las mejores opciones para resolver una cuestión o problema.

Los humanos somos inteligentes porque poseemos la capacidad de aprender de las problemáticas de la vida cotidiana y podemos predecir o moldear nuestras decisiones futuras partiendo de situaciones pasadas.

El hecho de definir la inteligencia en términos de capacidad para aprender o solucionar problemas o en general de llevar a cabo determinadas tareas complejas, permite ampliar este concepto a entidades no humanas.

En 1955 John McCarthy aseguró que había aspectos de la inteligencia humana que podrían ser descritos con la suficiente precisión para que una máquina pudiera ser programada para simularlo.

Dos décadas después, en 1997, Deep Blue la supercomputadora creada por IBM usando técnicas de Machine Learning (aprendizaje máquina) se enfrentó al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov y por primera vez una máquina venció al campeón del mundo.

El pasado año, veinte años después de la derrota de Kasparov, fue el algoritmo Alpha GO de Google el cual usando técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning) derrotó al campeón mundial de GO, un juego chino mucho más complejo que el ajedrez. La victoria se produjo “explicándole” las reglas del juego para que después el algoritmo pudiese autoperfeccionarse jugando contra él mismo.

El potencial que muestran las nuevas técnicas de IA basadas en autoaprendizaje es increíble y aunque han demostrado que pueden vencer al mejor de los humanos en realizar tareas muy complejas, los científicos aseguran que sus límites van mucho más allá.

Los últimos avances se centran en desarrollar una máquina inteligente capaz de aprender a través de la experiencia, reconocer las limitaciones de su conocimiento, exhibir verdadera creatividad, tomar sus propias decisiones e interactuar con el medio que la rodee.

En definitiva una Inteligencia con un comportamiento pseudo-humano que nos hace pensar que en breve podría desaparecer la supremacía humana para dar paso a la Inteligencia Artificial.

La figura siguiente muestra un hecho sorprendente que pone en “jaque” a los que dudan de la creatividad artificial pues muestra un cuadro pintado por una Inteligencia Artificial (derecha) a la que se la entrenó durante 18 meses con cuadros del pintor Rembrandt (izquierda).

Estos “experimentos” no hacen más que constatar el rápido avance que la IA ha sufrido en los últimos años.

Recientemente las grandes tecnológicas se han aventurado a adquirir empresas hardware para diseñar microprocesadores de altas prestaciones basados en IA que les permitan acelerar los procesos de aprendizaje de estos algoritmos. Los móviles, las viviendas y los vehículos dispondrán de este tipo de tecnología que, a pasos agigantados, está impregnándolo todo.

La siguiente figura muestra el alcance de esta tecnología que prácticamente estará presente en todo lo que nos rodee.

En pocos años, los métodos, y como consecuencia la ambición en la resolución de problemas, han evolucionado muchísimo.

Si nos centramos por ejemplo en el coche autónomo, una de las aplicaciones más conocidas de la IA, veremos que se ha pasado en unos años del modelo inicial de Tesla basado en autonomía con supervisión humana a un modelo de autoaprendizaje totalmente autónomo.

Para ese propósito Alphabet (Google), ha invertido miles de millones de dólares en construir una mini ciudad en Phoenix donde sus vehículos autónomos puedan aprender sin restricciones y actualmente Waymo, la división de la compañía que se encarga de estos desarrollos hoy día cotiza en bolsa mucho más que Ford por ejemplo.

En Industria, la implementación algoritmos de Machine Learning se basa principalmente en los datos históricos de los procesos. A medida que se alimenta uno de estos algoritmos con nuestros datos históricos y se le entrena con un modelo de aprendizaje adecuado es capaz de “ver y predecir” cosas para las que no se le había programado explícitamente.

Describiremos como se hace con un sencillo ejemplo:

Los pasos a realizar según podemos ver en la figura siguiente consistirían en dividir el total de muestras en dos subconjuntos. Un subconjunto lo usaremos para entrenar el modelo y otro para validar o predecir.

Durante la fase de entrenamiento:

• Se procesan los datos disponibles para extraer características que nos permitan distinguir entre unas muestras u otras.
• En base a esas características o parámetros definimos un modelo de entrenamiento.
• Al modelo se le entrena con el primer conjunto de muestras informándole del tipo de muestra que procesa en todo momento y él en base a esa información, reestructura su algoritmo (el peso que le otorga a las características usadas) con objeto de poder dar respuesta satisfactoria al 100% de las muestras.

Para la fase de Validación-Predicción, operaremos con las muestras restantes.

• Primero ejecutamos el modelo obtenido en el paso anterior y le pedimos nos informe sobre lo que ocurre con cada muestra.
• Después de que nos dé su respuesta, le decimos si ha acertado o no.
• Al terminar tendremos un porcentaje de aciertos que nos servirá para determinar si el modelo es válido o no.

La validez del modelo dependerá de la tolerancia que podamos permitirnos. En algunos casos una respuesta del 50% de aciertos puede ser satisfactoria mientras que otros casos aunque alcancemos una cuota del 90% puede no ser suficiente.

En la siguiente figura se muestran algunas de las herramientas existentes para poder adentrarse en estos temas:

Estas técnicas basadas en algoritmos cambiantes en base a lo experimentado (Redes Neuronales) permiten predecir con bastante acierto cuándo puede averiarse una máquina o el comportamiento de determinados tipos de clientes.

Por eso las inversiones en Inteligencia Artificial no paran de crecer; visión artificial, noticias y medios de comunicación, finanzas, detección de problemas de salud, vehículo autónomo, ciberseguridad y machine learning son algunos de los sectores y aplicaciones de la Inteligencia Artificial donde se están invirtiendo grandes sumas de dinero.

Pero estos algoritmos, sobre todo los basados en Deep Learning, a fecha de hoy presentan un problema importante debido a que su comportamiento es como el de una caja negra.

Obtenemos una respuesta satisfactoria a un determinado problema pero no sabemos cómo se han producidos los “razonamientos” del modelo tras su entrenamiento para llegar a esa y no a otra solución.

Multitud de grupos de trabajo se centran en dar respuesta a estas preguntas para desentrañar estos algoritmos impulsados por la necesidad de controlar muy bien por qué se están tomando unas decisiones y no otras para poder aplicar IA a nuestros negocios.

Las máquinas no operan como nuestro cerebro, de la misma forma que los coches no se mueven como los humanos.

Al igual que aceptamos que nunca correremos más que un coche, debemos saber que es posible que Inteligencias basadas en Silicio puedan llegar a ser superiores en muchos aspectos a las del Carbono y que en este contexto serán creadas nuevas formas de trabajo donde humanos y máquinas inteligentes colaboren de forma eficiente.

Al principio de esta guía decíamos:

Estamos inmersos en una era histórica sin precedentes en la que la creatividad o el sentido de la armonía ya no son habilidades intrínsecamente humanas. Incluso la Intuición Artificial empieza a abrirse camino. Una época en la que la IA comienza a pensar por sí misma y es capaz de comprender para priorizar los objetivos de nuestras organizaciones y tomar las mejores decisiones.

Y por eso nos resulta amenazadora.

La gran cantidad de datos que serán generados en nuestras organizaciones 4.0 requerirá del uso de Servicios software especializados para manipularlos de forma muy eficiente. Llamamos Big Data al conjunto de técnicas de manipulación en el que los medios tradicionales de procesamiento son ineficaces ya que:

• Volumen: tenemos que manejar volúmenes más masivos.
• Velocidad: necesitamos procesamiento en tiempo real.
• Variedad: los datos a procesar pueden ser tanto estructurados como no-estructurados.
• Veracidad: los datos no siempre son fiables.
• Valor: utilizamos los datos para generar nuevos negocios.

Por eso se dice que para que un problema de manipulación de un conjunto de datos deba abordarse por técnicas Big Data debe cumplir la denominada regla de las 4 uves; Volumen, Velocidad en la frecuencia de los datos, Variedad y Veracidad. A esta regla se le añade la quinta v, la “v” de Valor.

Sabemos que los datos de nuestras organizaciones pueden proceder de distintas fuentes, de la comunicación entre máquinas (IoT, PLC’s, sensores), de personas con máquinas (web, redes sociales) o de personas a personas (Mensajería, e-mail, llamadas). Lo importante de cara a la manipulación de los mismos es conocer si éstos siguen algún tipo de estructura que nos permita analizarlos y manipularnos de forma más eficiente.

Se denominan datos Estructurados,  a aquellos que han sido generados de una manera predefinida y por consiguiente siguen una determinada estructura pudiendo ser almacenados en tablas, como por ejemplo; formularios, transacciones bancarias, recibos, etc.

Los Datos No Estructurados por el contrario, son aquellos que son creados normalmente a partir del comportamiento de un usuario (publicaciones, páginas web visitadas, textos, búsquedas en Google, audios, videos) y no poseen un formato definido que permita almacenarlos de la forma tradicional.

Entre estas dos tipologías de datos, existen además los llamados datos Semiestructurados o Híbridos que siguen cierta estructura pero con variaciones respecto al patrón, por lo que no pueden ser gestionados como datos estructurados. Son por ejemplo los códigos HTML de nuestro Website.

Las técnicas de Big Data, se centran principalmente por su complejidad en la gestión de los datos No Estructurados y Semiestructurados pues se ha convertido en uno de los principales retos a los que hacen frente las compañías en lo relativo a gestión de información y la toma de decisiones. Los textos de las Redes Sociales, la información subyacente en las imágenes, los vídeos y los ficheros de audio contienen información valiosa para las organizaciones y son algunos de los retos más demandados.

Compañías de redes sociales como FaceBook o LinkEdin y las de buscadores como Google o Yahoo han sido los grandes impulsores del Big Data y actualmente es una de las tecnologías habilitadoras aplicable a la Industria 4.0 que ha sufrido mayor crecimiento. Su ecosistema de infraestructuras, productos y servicios no para de crecer como muestra el Landscape de Matt-Turck para este año. En la figura siguiente mostramos algunas de las tecnologías abiertas (Open Source) más usadas.

Se dice que una organización está dirigida por los datos (data-driven) cuando fundamenta sus decisiones estratégicas en el conocimiento obtenido a partir del análisis de los datos de los que dispone.

Por tanto, debemos construir un ecosistema del dato óptimo para que podamos generar sabiduría partiendo de los datos en bruto que generan todos los agentes de nuestra cadena de suministro; máquinas, proveedores y sobretodo clientes.

Para ello (ver figura siguiente) necesitamos extraer información de los datos pues los datos brutos no son información en sí mismos. De la información obtenida al procesarlos podremos construir conocimiento en una segunda fase y el conocimiento adquirido podrá catapultarnos hasta alcanzar la sabiduría en la materia y dotarnos de capacidad predictiva.

En definitiva, los datos en crudo no son útiles para nuestra organización y para poder extraer conocimiento de ellos es preciso plantear un proyecto serio de Big Data pues vamos a tener que construir  un modelo, basado en los datos recopilados, que sea una descripción de los patrones y relaciones entre los datos con los que se puedan hacer predicciones, entender mejor los datos o explicar situaciones pasadas.

Antes de iniciar un proyecto Big Data tenemos que tener muy claro cuál es el problema a resolver y para ello debemos ser capaces de responder a  preguntas como las siguientes:

• ¿De qué fuentes obtengo los datos? ¿Están dentro o fuera de mi organización?
• ¿Qué datos aportan más información a mi negocio?
• ¿Qué volumen de datos tengo que manejar?
• ¿Qué formato tienen? ¿Son ficheros o lotes finitos o son enviados en streaming?
• ¿Siguen una estructura repetitiva o no?
• ¿Con qué frecuencia los utilizo?
• ¿Cómo puedo integrarlos en nuestro sistema de gestión?
• ¿Necesitamos conocer lo que acontece inmediatamente?
• ¿Qué tipo de conocimiento buscamos, Predictivo, Descriptivo?

Las respuestas a estas preguntas serán claves para poder orientarnos sobre las herramientas Big Data más adecuadas según el caso (Clasificación, Regresión, Clustering, etc.) y los algoritmos a usar a lo largo de los procesos que tendrán lugar desde que el dato es creado hasta que es explotado; Ingesta, Almacenamiento, Procesamiento, Análisis y Visualización. A continuación explicamos muy someramente en qué consiste cada uno de ellos:

Como podemos observar, dominar las técnicas de Big Data resulta muy complicado, de ahí que los expertos en estos temas, llamados científicos de datos, estén tan demandados actualmente.

El fenómeno Big Data ha alcanzado a organizaciones de todos los sectores. Los bancos, las aseguradoras, las operadoras de telefonía, las compañías de suministro son conscientes de la importancia que tiene el correcto tratamiento de los datos, entre otras cosas porque generan grandes ingresos con la venta de los mismos.

Sin embargo, más que en la venta, el interés está centrándose en el uso del dato para crear Valor en la explotación del negocio. Utilizar Big Data e Inteligencia Artificial conjuntamente permite un nivel de conocimiento de nosotros mismos y de nuestros clientes, fundamentales para tomar decisiones, de manera mucho más informada.

Con esta “simbiosis tecnológica” hemos pasado de obtener respuestas diagnósticas o correctivas a preguntas sobre el presente y el pasado, a poder dar respuestas de pronóstico o predictivas basadas en lo que ocurrirá a futuro que nos ayuden a ser más competitivos en un mercado donde reina la incertidumbre. ¿Por qué pasan las cosas? ¿Continuará la tendencia actual en el futuro? ¿Qué pasará a continuación? ¿Qué es lo mejor o peor que puede pasar?.

En otras palabras:

Denominamos Plataforma a un servicio software que tiene como propósito general trabajar con diversas tipologías de datos de una organización para procesarlos, analizarlos y obtener información que aporte valor.

A priori, mediante la definición del párrafo anterior, las Plataformas pueden parecer muy similares a los sistemas MES vistos en el capítulo anterior, pero existen diferencias importantes entre estos servicios que debemos conocer:

Las Plataformas son un servicio que ha transformado ya muchos sectores y serán muchos más los que transforme de aquí en adelante. Empresas como Netflix en audiovisual o Airbnb en el inmobiliario, son algunos ejemplos de crecimiento exponencial de organizaciones gracias, en gran medida, a que funcionan sobre plataformas que integran sus productos y servicios con clientes y proveedores. Cualquier usuario de cualquier parte del mundo usando cualquier dispositivo puede hacer uso de las mismas de un modo muy sencillo a través de un APP.

El denominador común de todas las Plataformas es que siguen un modelo de pago por uso y su coste se mide por parámetros como; el número de conexiones realizadas, cantidad de datos almacenados, dispositivos conectados, etc. Por tanto es importante “sacar números” antes de contratar los servicios de una Plataforma u otra.

Una vez realizada la suscripción a una determinada Plataforma, todos los usuarios o clientes, tienen acceso a unas herramientas de gestión globales que les permiten interactuar únicamente con los datos propios. A través de estas herramientas podemos dar de alta nuevos usuarios, proporcionar permisos de acceso, lectura o modificación, establecer reglas, programar, etc.

Al igual que ocurre con los sistemas MES, la integración de los procesos de nuestra organización en una Plataforma no es una tarea sencilla pues además de los procesos internos involucra también los acontecidos a lo largo de toda nuestra cadena de suministro. No obstante, una vez los datos de clientes, proveedores, productos, máquinas, sensores, etc. pueden ser convenientemente publicados y recibidos por los suscriptores los beneficios que obtenemos son enormes.

Los expertos afirman que el crecimiento de una organización cuando dispone de una plataforma de gestión global del negocio es exponencial gracias a las siguientes ventajas:

• Disponemos de Ubicuidad en los datos. El dato puede está accesible y a él pueden suscribirse los que lo necesiten.
• Están pensadas para el desarrollo rápido de aplicaciones orientadas al negocio sin escribir apenas código fuente.
• Las inversiones a realizar en su puesta en marcha y formación son mínimas.
• Disponen de configuraciones visuales de modelos de datos virtuales y su integración.
• Utilizan modelos Drag&Drop (arrastrar y soltar) para confeccionar la reglas lógicas y convierten en formularios directamente los datos capturados de los procesos.
• Disponen de herramientas declarativas para configurar la lógica del negocio a través de modelos de flujos de trabajo, tablas de decisión y reglas lógicas.

• Componentes Drag&Drop para el diseño de ”dashboards” que aceleran la generación de interfaces de usuario y su personalización.
• Disponen de herramientas que facilitan el desarrollo de APPs para el móvil.
• Pueden abstraerse del mundo real y usar nuevos recursos sobre la misma estructura.
• Podemos simular comportamientos antes de proceder a la implantación de un determinado proceso.
• Permiten interacciones entre todos los agentes de nuestra cadena de suministro.

Las Plataformas están constituidas por tres módulos principales:

Aunque inicialmente fueron concebidas para trabajar en la nube, algunas Plataformas permiten la instalación (sobre todo de los módulos de captura, procesamiento y almacenamiento) en nuestros servidores locales cuando las necesidades de manipulación de datos son muy elevadas o la velocidad es un factor crítico.

En esos casos, debe existir un motor de cálculo local (perfectamente podría consistir en un sistema MES) que realice los más costosos y simplifique los datos antes de ser enviados para ser presentados o almacenados.

Por eso, no debemos pensar que los tres módulos descritos anteriormente son los únicos a los que tenemos acceso. Normalmente, las Plataformas suelen disponer de un amplio abanico de servicios que abarcan prácticamente todas las necesidades que podamos tener sobre el tratamiento de datos.

Entre ellos destacan los servicios de Inteligencia Artificial y en especial el aprendizaje máquina (Machine Learning). Los servicios de Machine Learning, son muy usados en mantenimiento predictivo pues son capaces de “entrenarse” gracias a los datos históricos de los procesos y en base a ellos predecir, por ejemplo, cuándo debemos realizar un cambio en una determinada máquina.

En la figura siguiente, exponemos un esquema general de trabajo de una Plataforma que integra protocolos IT, OT (máquinas y PLCs) e IoT.

Como podemos observar, en este caso, los datos capturados en los sensores, PLCs y máquinas son enviados a través de distintas topologías de red a un Gateway o puerta de enlace. Este Gateway entiende distintos protocolos y es capaz de interpretar los datos capturados, almacenarlos mientras están pendientes de ser enviados, formatearlos en un lenguaje común y por último, una vez formateados,  transmitirlos a su vez al servidor de datos donde serán publicados.

Este servidor (Backend), a través de unas reglas predefinidas, combinará los mismos para presentar la información en intuitivos Dashboards (FrontEnd) a los suscriptores. Las nuevas plataformas están abiertas a cualquier nuevo modo de hacer uso de esos datos siempre y cuando este se realice de manera ordenada.

El acceso a los datos de la Plataforma y su visualización normalmente puede realizarse mediante el seguimiento de unas sencillas “reglas” que serán accesibles a través de los distintos lenguajes de programación que soportan entre los que habitualmente encontramos JavaScript y sus derivados.

El resultado podría ser algo similar a la figura siguiente. Mapas, usuarios, delegaciones de todo el mundo que publican sus datos en tiempo real y son mostrados en una misma pantalla de información a los suscriptores para la toma de decisiones global.

Existen infinidad de tipos de Plataformas con diferencias muy sutiles entre ellas por lo que puede ser muy complicado elegir la opción más acorde a nuestras necesidades.

La figura anterior muestra Plataformas del mercado que están especializadas en distintos servicios. Unas básicamente  se encargan de proporcionarnos la infraestructura que necesitemos en la nube mientras que en otras sin embargo, podemos subcontratar todo tipo de servicios, incluso el desarrollo de las aplicaciones que correrán sobre ellas.

En cualquier caso debemos tener en cuenta que la elección de la Plataforma o Plataformas más convenientes para nuestra organización es una decisión estratégica. Necesitamos conocer qué servicios tendremos disponibles y cuáles no, sus costes y las posibilidades de crecimiento, de integración y programación que tendremos.

En este sentido algunas de las funcionalidades más importantes a tener en cuenta a la hora de elegir una Plataforma en la que apoyar nuestro negocio son:

• Si permite el control de los dispositivos remotos,
• Si dispone de actualización remota del firmware de los mismos,
• Sus posibilidades de integración,
• Los lenguajes de programación que soporta (SDK, API),
• El tipo de seguridad en las transacciones; Encriptación TLS, SSL , claves RSA, Tokens,
• Los protocolos soportados; MQTT, AMQP, DDS,
• Si dispone de análisis de datos en tiempo real,
• Las posibles formas en las que podemos presentar los datos (Dashboards),

• Las Bases de Datos a las que se puede conectar; SQL, MongoDB, Cassandra, Hadoop, etc.,
• Si su código es abierto de modo que podamos utilizarlo y modificarlo gratuitamente,
• Si dispone de un ecosistema de desarrolladores nutrido,
• Si dispone de servicios de desarrollo o partners expertos para la generación de aplicaciones sobre la misma,
• Si tiene disponibles servicios de analítica de datos basados en IA como Machine Learning, etc.

Al igual que ocurre con otras tecnologías descritas a lo largo de esta guía, las Plataformas aplicadas a la Industria constituyen una interesante opción para desbancar las obsoletas herramientas de desarrollo que comercializan muchos fabricantes de autómatas a un precio muy elevado.

Por eso, compañías como General Electric, Siemens o  Bosch,  viendo el peligro que corren en caso de no modernizar sus herramientas, han invertido miles de millones de dólares en los últimos años comprando empresas punteras en desarrollo de plataformas para modernizar convenientemente su oferta.

A fecha de hoy, la competencia por liderar el sector de plataformas orientadas a la industria entre empresas procedentes del mundo IT y otras del mundo OT es brutal pero sea cual sea el resultado de esta confrontación nuestras organizaciones saldrán beneficiadas tanto en la mejora del precio como en las prestaciones.

Para definir los sistemas de automatización y control de la producción se utilizan dos siglas; MES (Manufacturing Execution System), que fue la primera en acuñarse y está más extendida y MOM (Manufacturing Operations Management) que surge ante la necesidad de incluir, además de las funciones del MES, el control en los sistemas de planificación y secuenciación de la producción, la gestión de calidad, laboratorio e I+D principalmente.

Los sistemas MES, básicamente consisten en servicios que operan con los datos provenientes de planta (datos de PLC y sensores) y del ERP corporativo para presentar de forma muy visual información relevante para el control de procesos, ahorrando tiempo y por tanto dinero.

Nuestros operarios a través de un sistema MES, dispondrán de la información que necesiten actualizada y podrán interactuar con los parámetros más significativos de las máquinas para corregir los procesos fabriles de una forma muy sencilla.

Además, cuando durante el proceso de producción algún parámetro se salga de los valores habituales, el sistema MES alertará a las partes involucradas para que procedan a solucionar el problema, incluso podrá mostrar (siempre que hayan sido introducidas con anterioridad en el sistema) los pasos a realizar por cada uno de nuestros operarios.

La figura siguiente muestra un ejemplo de “dashboard” de un sistema MES. En ella podemos observar de un vistazo rápido la evolución de los procesos, los problemas más comunes o la productividad y por tanto son de gran ayuda para la toma de decisiones.

Mediante servicios MES obtenemos datos relevantes de los procesos fabriles y su evolución en el tiempo.  Este es e paso inicial necesario (aunque existen otras vías) para definir y estudiar planes de mejora continua empleando técnicas analíticas como Machine Learning y Big Data.

El alcance de los servicios MES es mucho mayor que el de los sistemas SCADA y por tanto, la instalación de un sistema MES debería bastar para tener el control integral de la producción entre otras funcionalidades.

Los sistemas MES y MOM son servicios en fase de evolución que cada vez incorporan más funcionalidades. Principalmente éstas son:

• Conocer la genealogía del producto.
• Llevar el control de Inventario.
• Mantener la línea balanceada.
• Creación de Dashboards.
• Cálculo de KPIs.
• Control de Activos.
• Control de Documentos.

• Flujo de trabajo sin papeles.
• Realización de Informes dinámicos.
• Análisis a medida.
• Visualización y Control de alertas.
• Medir la Productividad (OEE).
• Control de procesos.

Estos servicios son extremadamente interesantes para nuestra organización pero abordan principalmente los procesos de nuestra área de operaciones y por tanto no son soluciones globales para la Industria 4.0 tal y como la hemos definido en esta guía, puesto que no abarcan toda la Cadena de Suministro.

Por tanto, además del MES tendremos que buscar otros servicios para controlar el resto de procesos en nuestra Organización 4.0, especialmente los que incluyen a nuestros proveedores y a nuestros clientes.

Como veremos en los capítulos siguientes, actualmente el mercado IT, de cara a ofrecer soluciones más globales, está ofertando todo tipo de plataformas en la nube que permiten obtener datos de proveedores y clientes de nuestra organización para poder tomar decisiones más globales.

En España existen diversos fabricantes de sistemas MES, entre los más conocidos destacan Doeet, Mesbook, Nexus, Edinn y Mapex.

Independientemente de la elección del fabricante, debemos considerar que la instalación de servicios MES, no es inmediata sino que requiere de una fase de diseño Cliente-Proveedor en el que la implantadora/desarrolladora debe conocer con detalle los procesos que llevamos a cabo para la elaboración de nuestros productos y los parámetros que queremos controlar por ser relevantes para la toma de decisiones.

También debemos tener en cuenta que durante este proceso, salen a la luz necesidades hardware y software, no contempladas a priori, que vamos a tener que paliar mediante la instalación de diversos dispositivos (sensores, máquinas, PLC’s, gateways) y en consecuencia desarrollar las rutinas de comunicación con ellos y con nuestro ERP para poder publicar los datos que requeriremos.

En cada pantalla visualizaremos la información que consideremos conveniente  para controlar los procesos que transcurren cercanos a los puestos de trabajo. Tareas de mantenimiento, número de piezas fabricadas, coste de cada pieza, etc, son algunas de las muchas posibilidades que ofrecen los sistemas MES.

Una vez toda la información necesaria pueda ser publicada convenientemente, nuestro proveedor MES estará en condiciones de implantar el servicio, personalizando su software para adaptarlo a nuestras necesidades.

Debido a la complejidad de esta tarea y con objeto de no tener que realizar cambios posteriores en el servicio, es conveniente aportar todos los recursos internos disponibles (o subcontratar expertos) para conocer dónde se almacenan los datos maestros (Data Masters) que serán aquellos valores clave de nuestro negocio y por tanto debemos saber cómo modificarlos llegado el momento sin necesidad de ayuda.

Aunque hemos englobado las dos tecnologías en el mismo punto, debemos conocer sus diferencias. Para ello como se observa en la figura siguiente, entre un entorno totalmente real y otro totalmente virtual existe lo que se denomina Realidad Mixta, es decir, todo un espectro de realidades compuesto por una parte real (física) y otra virtual.

Dependiendo de la proporción entre lo real y lo virtual, hablaremos de Realidad Aumentada (Augmented Reality o AR) o Realidad Virtual (Virtual Reality o VR).

Los sistemas de Realidad Virtual puros, aíslan al usuario de la realidad material del mundo físico para sumergirlo en un escenario totalmente virtual. Lo que se conoce como un mundo virtual. Para la generación de escenas de realidad virtual (piense el lector en un videojuego) se requiere diseñar con antelación los espacios por donde nos podremos mover (virtualmente) y los objetos virtuales con los que podremos interactuar.

Como la Realidad Virtual es digital, es decir está dentro de un ordenador, necesitaremos un dispositivo especial que nos permita introducirnos en esas escenas. Para ello se utilizan unas gafas que disponen de una pantalla donde se proyectan las imágenes y unos sensores que mueven la escena a medida que nos movemos, provocando una sensación similar a la realidad.

Si nos quitamos las gafas, todo lo que observamos desaparece por completo.

La Realidad Aumentada sin embargo, genera un entorno virtual que se superpone al real. Objetos 3D, vídeos, imágenes o textos se superponen a la imagen real que toma por ejemplo la cámara de unas gafas AR, nuestro Smartphone o nuestra Tablet del lugar en el que nos encontremos. Si nos quitamos las gafas únicamente desaparecerán los objetos digitales pero permanecerá el resto.

Las grandes consultoras como Gartner vienen pronosticando que tanto la Realidad Aumentada como la Virtual, tendrán mayor impacto en los consumidores que en el terreno empresarial pero están alertando de que ese gap es cada vez menor. El año pasado las aplicaciones en Industria y comercio suponían aproximadamente un 40% del total y su valor sigue aumentado.

Gafas para ver películas, videojuegos y nuevas aplicaciones relacionadas con sexo son algunas de las tendencias orientadas al consumidor final, que auguran unos ingresos elevados, para el sector durante los próximos años.

Por otra parte, en el terreno profesional, éstas tecnologías se están introduciendo fuertemente en sectores como la educación, la salud, el comercio, el militar y como no en el ámbito industrial.

Algunos de los usos de la Realidad Virtual y Realidad Aumentada en pymes más demandados son:

Usando técnicas de aprendizaje rápido mediante objetos tridimensionales.

Permite la generación de prototipos que podemos ver en varias escalas tridimensionales incluso desde dentro antes de ser creados.

Mostrando información de los procesos que estamos observando en el momento.

Permite la elaboración de catálogos interactivos donde podemos cambiar superficies, colores, texturas de los objetos que intervienen a placer. También resulta muy interesante para llamar la atención a posibles clientes.

Permite el guiado interactivo de instrucciones tanto para nuestro personal como para nuestros clientes

La mayor parte de estos usos se apoyan en tecnologías de Realidad Aumentada pues para introducir al observador en un mundo totalmente virtual se requiere de equipamiento más caro y una adaptación por parte del usuario al proceso de “inmersión”.

Podemos pensar que dentro de unos años, cuando el coste de las “smart glasses” sea muy inferior al actual, sustituiremos nuestras gafas de sol por una de ellas  cuando visitemos un museo, vayamos a zoo, hagamos una ruta turística e incluso cuando conduzcamos. En todos esos casos disponer de información añadida a la real supondrá aportar valor a la experiencia del cliente.

También se extenderá su uso en nuestras organizaciones 4.0 pues bastará dar un paseo por la planta para poder visualizar la información de los procesos en marcha o mirar una caja del  almacén de producto acabado para conocer su contenido.