“21 de abril de 2011. SKYNET, la súper-inteligencia artificial que tomó conciencia de su propia existencia hace dos días, lanza un ataque nuclear sobre toda la humanidad. El 19 de abril, SKYNET, un sistema formado por millones de ordenadores distribuidos por todo el mundo, inició un proceso geométrico de auto-aprendizaje. Esta nueva generación de inteligencia artificial llegó a la conclusión de que toda la raza humana intentaría destruirla para impedir su funcionamiento”
Parece que la visión apocalíptica mostrada en la película Terminator sobre las consecuencias de un avance desmesurado de la inteligencia artificial está lejos de convertirse en realidad, de momento. SKYNET, nuestra némesis en la película, estaba formada por servidores, drones, satélites militares, máquinas de guerra y robots “Terminator” con una misión: proteger el mundo.
Nuestro post está enfocado en una tarea muy diferente pero relevante: fabricar los productos del futuro. En nuestros posts previos, echamos un vistazo a los habilitadores digitales como ingredientes clave de la Industria 4.0. El último ingrediente clave, los denominados sistemas ciber-físicos, pueden considerarse como el “SKYNET” de la fabricación, y los definimos en su momento como una mezcla de las diferentes tecnologías habilitadoras. Ahora vamos a intentar ser un poco más específicos.
El término “ciber-físico”, de origen anglosajón, es el nombre compuesto que define una mezcla de sistemas físicos y virtuales (e.g. software) destinados a cumplir una tarea de gran complejidad. La rápida evolución de las TIC está permitiendo desarrollar servicios no necesariamente contenidos en las carcasas de los dispositivos electrónicos que compramos. Tomad como ejemplo los asistentes personales digitales como Siri de Apple, Alexade Amazon o Cortana de Microsoft. Estos sistemas nos proporcionan ayuda con nuestras tareas diarias, pero no son meros programas instalados en nuestros dispositivos móviles. Son una mezcla de dispositivos hardware (nuestros móviles y servidores de internet) que miden señales (nuestra voz) y se comunican con programas en la nube que realizan el procesamiento adecuado y proporcionan unos milisegundos después una respuesta apropiada al contexto en el que nos encontramos. Los algoritmos almacenados en los servidores son capaces de procesar el habla utilizando sofisticados algoritmos de inteligencia computacional y crear la respuesta adecuada. La combinación de nuestros móviles, tabletas, servidores de internet (el lado físico) y algoritmos de procesamiento (el lado cíber) conforman lo que se denomina como sistemas ciber-fisicos o CPS (Cyber-Physical System). Este sistema evoluciona y mejora con el tiempo gracias a las millones de peticiones e interacciones (diez mil millones a la semana según Apple) entre los usuarios y los algoritmos de inteligencia computacional. Otros ejemplos de CPS pueden encontrarse en el sector energético, donde la red eléctrica formada por contadores inteligentes, transformadores, líneas de transmisión y centros de control forman la denominada Smart Grid.
La misma filosofía puede aplicarse al entorno industrial en el que las tecnologías de la información están siendo desplegadas en diferentes niveles de complejidad. El rápido desarrollo de la Internet de las cosas (IoT) junto con soluciones de análisis y cálculo en la nube, abren la puerta a todo un abanico de soluciones denominadas Industrial Analytics. Sin embargo, mejor que proporcionar explicaciones teóricas, veamos varios ejemplos de aplicación de los sistemas ciber-físicos (CPS) en las fábricas:
CPS para fabricantes de componentes (OEM) donde los componentes clave (e.g. robots industriales) serán analizados en tiempo real midiendo diferentes señales internas. Las ventajas serán múltiples, como por ejemplo, que el fabricante del robot sea capaz de analizar el grado de uso de cada robot y compararlo con otros robots en la misma o diferentes fábricas. Serán capaces de mejorar la próxima generación de robots o proporcionar consejos sobre el mantenimiento y actualizaciones (de hardware y software).
CPS para trabajadores: una compañía que proporcione servicios subcontratados, como por ejemplo el mantenimiento, será capaz de recoger información a pie de planta a través de dispositivos inteligentes y optimizar sus operaciones como llevar un detallado control de repuestos centralizado en lugar de mantener diversos almacenes dispersos en diferentes localizaciones.
CPS para fábricas: mediante la toma de información a pie de planta de diferentes líneas de fabricación (tiempo ciclo de las máquinas) es posible construir un modelo virtual de la fábrica y crear simulaciones en ordenador para ayudar en la toma de decisiones (optimización de procesos) o estudiar el impacto de cambios en líneas productivas (construir un nuevo modelo de coche en la misma línea) antes de decidir nuevas inversiones.
La combinación de soluciones virtuales y físicas abre la puerta a posibilidades ilimitadas de optimización de las fábricas.
En anteriores posts, el mantenimiento predictivo fue mencionado como uno de los principales habilitadores digitales de la Industria 4.0. El mantenimiento, ligado a la revolución industrial, sin embargo, nos ha acompañado en nuestra evolución como seres humanos.
Desde la prehistoria, nuestros antepasados han construido herramientas que sufrían desgaste y que, a veces, se rompían sin previo aviso. La solución era simple: tallar una nueva herramienta. Al crear mecanismos más elaborados (e.g. rueda de madera), la alternativa natural al desecho se convirtió en la reparación a cargo del artesano. Los telares mecánicos de la Primera Revolución Industrial eran aún más complicados de reparar por lo que surgieron oficios específicos que evolucionaron hacia los operarios de mantenimiento actuales. Durante esta evolución, el desgaste y las roturas de piezas sin previo aviso continuaba siendo parte del día a día de las fábricas.
¿Por qué se ha roto de repente este engranaje que ayer funcionaba perfectamente? El cerebro humano puede asimilar conceptos como la linealidad de acontecimientos (estaciones, noche y día, …) o incluso eventos que suceden a intervalos más o menos regulares. Sin embargo, estos imprevistos desquiciaban a los operarios. ¿Cómo podemos asegurarnos de que ese engranaje no vuelva a romperse? La respuesta era biológicamente predecible: “… pararemos la máquina cada 2 días (por ejemplo) y revisaremos el desgaste del engranaje…”
Esta tradición ha derivado en la práctica habitual del mantenimiento que se aplica en la industria y en productos de consumo como, por ejemplo, nuestros automóviles. Nuestro concesionario nos obliga a realizar revisiones periódicas (e.g. cada 10.000 km) para comprobar elementos críticos (frenos, correa de distribución, …) y cambiar piezas con un mayor desgaste (ruedas, filtros …). Esto se denomina mantenimiento preventivo, y se aplica en fábricas u otro tipo de instalaciones (e.g. aerogeneradores) para evitar averías imprevistas. Sin embargo, estas averías no se pueden eliminar (son eso, imprevistas) y es necesaria su reparación. Hablamos de mantenimiento correctivo. El que nadie quiere hacer.
¿Cómo ponerle freno a toda esta catarata de averías inesperadas, gastos de reparación y revisiones innecesarias? Una de las disciplinas en las que más ha trabajado CARTIF desde sus inicios es el mantenimiento predictivo que persigue mitigar (no sería realista asumir que vamos a eliminar lo imprevisto) las averías inesperadas y reducir las revisiones periódicas de las máquinas. De nuevo el mantenimiento predictivo puede explicarse como una respuesta biológica previsible al problema de averías inesperadas. Se basa en la revisión periódica usando señales características del entorno o de la propia máquina que nos puedan indicar de forma anticipada un funcionamiento anómalo. La ventaja de este mantenimiento es que no requiere parar la máquina como en el preventivo. Por ejemplo, un motor eléctrico puede tener un consumo normal cuando funciona correctamente, pero este consumo aumentará si algún elemento del motor sufre algún desgaste excesivo. Vigilando el consumo de forma adecuada podemos entonces detectar averías incipientes.
Siguiendo con el ejemplo del motor eléctrico, ¿cuál debe ser la variación mínima de consumo a tener en cuenta para decidir que debemos parar el motor eléctrico y efectuar una reparación? Como en muchas decisiones de la vida, es necesario aplicar un criterio de coste/beneficio, valorando cuánto podemos perder si no reparamos dicho motor frente a cuánto va a costar la reparación. ¿Cómo reducir la incertidumbre en esta decisión? La respuesta es una predicción fiable de la evolución de la avería. Esta predicción estará influenciada por muchísimos factores, algunos de ellos desconocidos (es algo aleatorio como hemos dicho). Sin embargo, los dos principales a tener en cuenta en la predicción son el tipo de evolución de la avería (e.g. la evolución de la avería en una pieza frágil será muy diferente a una pieza más o menos elástica) y el régimen de trabajo al que se verá sometida la máquina (un ventilador encendido las 24 horas del día, frente al motor de un ascensor que arranca y para cada vez que alguien pulsa el botón en un piso). Una predicción fiable permitirá al responsable de mantenimiento elegir, junto con la previsión de carga productiva de la instalación, la opción más beneficiosa, que en muchos casos suele ser la planificación de la intervención de mantenimiento sin que afecte a la producción.
Otro efecto beneficioso del mantenimiento predictivo es que un tratamiento adecuado de las señales medidas ofrece indicios de qué elemento está fallando. Esto se denomina el diagnóstico de la avería y contribuye a reducir la incertidumbre en la acción de mantenimiento más adecuada. Un ejemplo es la medición de vibraciones que permiten diferenciar una avería de un motor eléctrico que tiene un exceso de vibración por un cortocircuito incipiente o debido a un rodamiento dañado. Pero eso es materia de otro post.
Mi primer post sobre Industria 4.0 señalaba la necesidad de disponer de tecnologías claveque posibilitasen la 4ª revolución industrial y que se han dado en llamar “habilitadores digitales”. Cada revolución industrial ha tenido sus habilitadores. La primera fue posible gracias a invenciones como la máquina de vapor o el telar mecánico. La segunda, vino de la mano de avances como la luz eléctrica o las cadenas de montaje de coches. En la tercera, hicieron su aparición tecnologías disruptivas como la robótica, la microelectrónica o las redes de ordenadores.
Y llegamos a la cuarta. Diferentes estrategias de fabricación avanzada como la Industrie 4.0 de Alemania o el Advanced Manufacturing Partnership de EEUU han señalado diferentes habilitadores clave. En España tampoco nos hemos quedado atrás con la iniciativa “Industria Conectada”.
Este post pretende ser una “lista de la compra” con aquellas tecnologías consideradas como más relevantes en esta cuarta revolución. Cada breve descripción está enlazada con información ampliada dentro de nuestro Blog. En próximas entregas, completaremos esta información para tener el abanico completo de tecnologías:
Realidad Virtual Aumentada: se usa para proporcionar información adaptada al contexto al operario (e.g. durante una operación de mantenimiento) y mezclada con su campo de visión.
IoT: conexión a internet de casi cualquier objeto, en este caso, que nos podamos encontrar en una fábrica: una pieza, un motor, una herramienta…
Trazabilidad: busca el seguimiento y registro exhaustivo de operaciones de fabricación (automáticas y manuales) así como de las condiciones en las que se han efectuado (temperatura, velocidad de producción…)
Mantenimiento predictivo: permite realizar mantenimiento de forma optimizada con el fin de evitar paradas inesperadas y costes excesivos por mantenimientos periódicos innecesarios.
Visión artificial: dotar al proceso productivo de información visual de contexto para realizar controles de calidad o servir de ayuda en la propia fabricación (e.g. posicionamiento automático de un robot para tomar una pieza).
Big Data: Generación de conocimiento y valor a partir de datos de la fabricación y otros datos de contexto (e.g. demanda de productos similares o relacionados).
Simulación de procesos productivos: permite contar con un “gemelo digital” del proceso productivo que puede optimizar la producción y ayudar en la toma de decisiones (e.g. cambiar el flujo de trabajo de una línea).
Impresión 3D: se usa para recreación de réplicas tridimensionales de: piezas existentes, repuestos, o prototipos a escala o de tamaño real para su revisión o ensayo.
Cloud Computing: aprovecha los recursos de computación en internet para acometer procesos de almacenamiento y tratamiento de datos de gran volumen (e.g. Big Data) sin necesidad de realizar inversión en infraestructura IT propia.
Ciberseguridad: como conjunto de medidas de seguridad físicas y lógicas que protejan las infraestructuras de distintas amenazas, tanto informáticas como físicas (e.g. sabotaje).
Sistemas Ciber-físicos: cualquier sistema complejo formado por alguna de las tecnologías anteriores que buscan un funcionamiento mejorado, en este caso de la fabricación.
La fortaleza de estos habilitadores digitales no reside en sus características individuales, sino en su capacidad para combinarse. Los ingenieros somos demasiado aficionados al último grito en tecnología y luego encontrar un problema o ámbito para su aplicación. Pero para tener éxito en esta revolución, es necesario dar respuesta a retos concretos dentro de las fábricas, con soluciones innovadoras, y por qué no, combinando varios habilitadores digitales. Por otra parte, esta terminología crea un marco común que facilita el diálogo entre tecnólogos y responsables de fabricación para acometer con éxito proyectos que busquen optmizar la fábrica.
Si pensamos, por ejemplo, en optimizar las operaciones de mantenimiento en una fábrica, el mantenimiento predictivo será una de los primeros habilitadores que nos vendrá a la cabeza. Asimismo, esta solución tecnológica se beneficiará de una conexión a un sistema de Cloud computing donde se analicen los datos provenientes de sensores instalados en diferentes fábricas y que aprovechen la información realizando unos mejores diagnósticos o predicciones del elemento a mantener en cada caso. En este tipo de soluciones cloud, sin embargo, debe garantizarse la seguridad de la información transmitida mediante mecanismos adecuados de ciberseguridad. Estaríamos, por lo tanto, ante una solución tipo Industria 4.0 de Mantenimiento predictivo multi-planta y ciber-seguro.
Este listado, no obstante, no pretende ser cerrado ya que, como hemos comentado, la combinación de diferentes habilitadores da lugar a un amplio abanico de solucionesIndustria 4.0. Además, la evolución tecnológica es continua y cada vez más rápida. En próximos post analizaremos más escenarios donde los habilitadores digitales pueden dar respuesta a retos planteados en la fabricación.
Con el advenimiento de la Cuarta Revolución Industrial, algunos pronostican un negro futuro para el trabajador en una fábrica donde los robots y las máquinas de producción inteligentes reemplazarán a un hombre que se limitará a supervisar o vigilar el funcionamiento de la fábrica del futuro. En la actualidad ya están sucediendo a pequeña escala las transformaciones o tendencias que definirán esta Fábrica, en la que las evoluciones tecnológicas y tendencias del mercado definirán su aspecto y funcionamiento. En la siguiente tabla se muestran alguna de estas tendencias para las que ya se puede intuir su impacto positivo o negativo para el rol (o ausencia del mismo) del trabajador del futuro.
El impacto negativo de algunas tendencias se debe principalmente a que es necesario alcanzar unas elevadas cotas de automatización de la producción para que pueda alcanzarse el objetivo perseguido.
¿Qué podemos hacer para adaptarnos a estos cambios y evitar que esta revolución nos pase por encima? La reacción natural es la preocupación y recurrir a estrategias inmovilistas que frenen a toda costa esta tendencia. Con cualquier cambio tecnológico siempre ha habido un miedo a la pérdida de puestos de trabajo. Por ejemplo, la imprenta trajo consigo la desaparición del amanuense en favor del tipógrafo y la invención del ordenador personal puso la autoedición en manos de cualquier persona. En otros casos, los avances tecnológicos han traído consigo la creación de puestos de trabajo como por ejemplo los asociados a la aviación comercial.
Durante las diferentes revoluciones industriales, el papel del trabajador ha sido bastante pasivo en cuanto a cómo ha asimilado e influido en la transformación de su trabajo. Con la Primera Revolución Industrial, el trabajo del artesano (manual y personalizado) se transformó en un trabajo impulsado por una energía basada en el carbón y el vapor. Con la Segunda, el trabajo se dividió en operaciones sencillas y repetitivas que permitieron la producción en masa de productos idénticos. Con la Tercera y la sucesiva digitalización de la fabricación (ordenadores, PLC, CAD/CAM …), la obsesión por la calidad y la eliminación o reducción de defectos introdujo nuevos conceptos organizativos como el lean manufacturing o el TPM que trataban de reforzar el rol activo del trabajador como responsable del producto y no como un engranaje más de un complicado mecanismo de relojería. Sin embargo, en este momento de desarrollo de la denominada Cuarta Revolución Industrial, los avances en tecnologías de la información y la globalizaciónnos permiten asistir a estos cambios de una forma más reactiva.
¿Cuál debe ser entonces la evolución del puesto trabajo en la fábrica del futuro? En muchos aspectos, el papel del trabajador no ha cambiado desde que Adam Smith postuló que, mientras el trabajo se divida en operaciones y se paguen de forma adecuada, el asunto está arreglado. Sin embargo, las estadísticas no lo confirman.
Entonces, ¿cuál es la receta para crear entornos más productivos y saludables? Parece que los gestores de equipos tienen una gran parte de responsabilidad en esto: reconocer el trabajo bien hecho, mostrar que sus contribuciones tienen un valor, proporcionar herramientas adecuadas, escucharlos e incluirlos en la resolución de problemas. En definitiva: crear un entorno de confianza en el que poder discutir abiertamente. ¿Sencillo, no?
No tanto, porque no puede caerse en la trampa de tratar al trabajador de forma condescendiente. Tiene que haber un compromiso propio y un cambio de actitud. Incluso en los trabajos más aparentemente monótonos se encuentran ejemplos de trabajadores motivados y comprometidos. En estos casos existe un denominador común: gente que no se conforma con realizar las tareas que vienen recogidas en la descripción de su puesto. Empleados de limpieza en hospitales que interaccionan y dan apoyo a los familiares del enfermo, peluqueros que escuchan al cliente o trabajadores que se esfuerzan en ser más eficientes y aportar mejoras que tengan como efecto una reducción del impacto ambiental de sus actividades. El aumento de autonomía y capacidad de toma de decisiones redunda en el aumento de la satisfacción del trabajador. ¿Cómo aumentar pues esa autonomía en una línea productiva? Precisamente los avances tecnológicos deben ayudar y dar respuesta a este reto.
Las mejoras en automatización, la inclusión de más robots para realizar tareas de apoyo (logística interna), la robótica colaborativa que permitirá compartir el espacio de forma segura entre robots y trabajadores y los sistemas de análisis de datos que facilitan una toma de decisiones más efectiva, pueden verse como amenazas a la supervivencia del papel del trabajador o como oportunidades para que este rol evolucione hacia una posición más activa.
Durante una reciente reunión en la que he podido participar, donde se buscaba establecer una visión y prioridades de la factoría del futuro, diferentes expertos internacionales llegaron a la conclusión de que el rol de los trabajadores deberá evolucionar desde unas habilidades fundamentadas en la maquinaria que utilizan (que cada vez será más autónoma e inteligente) a convertirse en expertos en el proceso de fabricación en el que están trabajando. Quién sabe. En el futuro cada trabajador podría ir a trabajar con su propio robot como si fuese su herramienta. Así, los trabajadores que tendrían garantizado su puesto serán aquellos que mejor «entrenen» o programen a su robot ayudante.
¿Cómo proteger los puestos de trabajo en la fábrica del futuro? Una de las recetas será proporcionar herramientas al trabajador que redunden en un aumento de su autonomía y capacidad de decisión que los convierta en artesanos tecnológicos que disfruten con su trabajo.
Tratar de definir una tendencia de moda es como intentar elegir la cámara perfecta; cuando te has comprado lo último en tecnología, tu cuñado aparece con el doble de megapíxeles. Pero esta vez nos toca hablar de Industria 4.0, también conocida como la cuarta revolución industrial. Este paradigma persigue una implantación de las tecnologías de la información en la industria con el objetivo de que los medios de producción se interconecten para así facilitar la transición hacia una industria «inteligente» (o Smart Industry como dice mi cuñado). Por ponernos en contexto, Industria 1.0 y 2.0 se asocian al primer telar mecánico y la primera cadena de montaje, respectivamente.
Un momento, ¿pero es que las máquinas de la fábrica donde trabaja mi cuñado no están ya interconectadas? La respuesta es, depende. En una fábrica (tipo Industria 3.0) con un nivel de automatización razonable, los medios de producción ya están interconectados. Las soluciones tecnológicas actuales ya establecen una jerarquía en la que los diferentes niveles de conectividad (dentro de la fábrica) están fijados, desde el sensor que informa del estado del proceso, hasta el software usado en los niveles más altos de toma de decisión (por ejemplo, para la planificación de negocio o la logística). Sin embargo, la visión Industria 4.0, establece una interconexión mucho más amplia, en la que los medios productivos interaccionan no solo en el propio entorno de la fábrica, sino en toda la cadena de valor a la que pertenecen: proveedores, clientes, logística, etc.
En nuestro día a día, esta hiper-conectividad que se buscan en la Industria 4.0 ya es una realidad: recibimos ofertas y publicidad personalizada en nuestro smartphone o compartimos/generamos información personal o profesional a través de internet (haced la prueba y buscad vuestro nombre en Google). Por lo tanto, ¿qué beneficios puede obtener una compañía o fábrica si abraza el concepto Industria 4.0? Son muchos y variados, (aparte del consabido aumento de la competitividad):
Muchos “Me gusta” en Facebook (es broma).
Innovación de forma continua y colaborativa (en la cadena de valor) en el proceso y producto fabricado (mi proveedor innova en su maquinaria y yo mejoro mi proceso).
Acceso a nuevos modelos de negocio (productos personalizados).
Rápida reacción y adaptación a cambios del mercado (oferta o demanda).
La siguiente pregunta que surge es si la industria española está preparada. Dada la gran variedad de sectores y compañías con diferentes grados de madurez tecnológica, la respuesta no es única. Lo que sí se puede asegurar es que las tecnologías necesarias para esta revolución ya están disponibles: sensores de grandes prestaciones y bajo coste, sistemas embebidos, tecnologías de procesamiento de datos y extracción de conocimiento, algoritmos de encriptación o cifrado entre otras.
¿Qué le falta entonces a la industria española para dar el salto? Como pasa con muchos avances, estos suceden más rápido de lo que somos capaces de asimilar. Hasta hace poco tiempo, todos teníamos algún amigo o familiar que se negaba a tener un smartphone. Es la resistencia natural del hombre (de la mujer menos) a los cambios. Además, existe un déficit formativo que ya se empieza a tratar de suplir mediante programas multidisciplinares que tienen en cuenta la robótica, el diseño industrial, la programación, etc. Sin embargo, no se puede esperar a que estas nuevas generaciones terminen de formarse (nuestros competidores no lo han hecho). El momento es AHORA.
Los actores clave en esta revolución se localizan en todos los ámbitos: las grandes empresas como creadoras de necesidades y tractoras del resto o los fabricantes de bienes de equipo como proveedores de maquinaria productiva en casi cualquier sector. Estos bienes de equipo ya han empezado una “innovación colaborativa” silenciosa. Las experiencias que un fabricante de maquinaria introduce como consecuencia de la experiencia en un sector o cliente concreto, tarde o temprano se trasladan como innovaciones a la siguiente «versión» que de una forma u otra acabarán en otra fábrica.
Mediante la «hiper-conectividad» que fomenta la Industria 4.0 se busca acelerar este proceso de innovación (no solo de los fabricantes de maquinaria) de tal forma que por ejemplo, las máquinas productivas tengan la inteligencia suficiente para proporcionar información en tiempo real de su estado que sea útil para el propio fabricante (por ejemplo, mejorar diseño), la industria en la que estén conectadas (información de su rendimiento energético o mantenimiento) o incluso el fabricante de componentes de estas máquinas (información de la fiabilidad de componentes individuales). Pero estas máquinas «inteligentes» no solo proporcionarán información relevante sino que tendrán la capacidad de influir en el proceso productivo de forma automática para optimizarlo.
Los conceptos clave para esta revolución son variados y tienen también nombres exóticos (de los que le gustan a mi cuñado): sistemas cíber-físicos, Internet de las Cosas o Big Data por citar los más conocidos. Pero serán materia de artículos posteriores.
