Los procesos de Producción se acercan a un límite

Las tendencias de la revolución de la Industria 4.0 están marcadas por el auge de las tecnologías de automatización que transforman el panorama de la producción. Tecnologías emergentes como el Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA) y la robótica están allanando el camino para una toma de decisiones basada en datos más rápida y avanzada. Con la promesa de fábricas y almacenes inteligentes que recopilan y comparten continuamente conjuntos de datos masivos a través de dispositivos conectados e infraestructuras distribuidas, los fabricantes dependen cada vez más de estos datos para tomar decisiones con mayor rapidez. Están aprovechando estas tecnologías para impulsar la productividad, agilizar los procesos y aumentar la flexibilidad.

Computación de borde descentralizada e IA

Más concretamente, las empresas de manufactura pueden utilizar los datos que recopilan y analizan para mejorar sus procesos, mantener los sistemas y responder a problemas casi en tiempo real en la planta de producción y en el canal de almacenamiento y distribución. El Edge Computing está desempeñando un papel crucial en esta transformación al proporcionar una plataforma descentralizada para la recopilación de datos, la toma de decisiones localizada y el procesamiento de datos, reduciendo así los requisitos de latencia y ancho de banda normalmente asociados tanto a los PLC como a la computación centralizada.

El futuro de la IA y su uso generalizado, junto con otras tecnologías de automatización, depende de la computación descentralizada. Esto incluye la conexión de dispositivos IoT u otros dispositivos habilitados a nodos de red distribuidos. También implica el uso de chips localizados habilitados para IA capaces de crear modelos algorítmicos, como el aprendizaje automático.

A medida que avanza la tecnología edge computing, los fabricantes se interesan cada vez más por sus capacidades, ayudando a construir la fábrica del futuro. Contrariamente a los debates sobre las ubicaciones de almacenamiento de datos, la computación de borde complementa a la nube en lugar de sustituirla por completo. Esta sinergia permite a los fabricantes acceder y aplicar conocimientos basados en datos y «big data», potenciando las fábricas inteligentes y mejorando la calidad de sus productos.

Revoluciona el control de calidad, el diagnóstico y la logística

Los siguientes son ejemplos de operaciones que pueden aprovechar la computación de borde.

• La automatización del control de calidad incluye automatización del control de calidad en una línea de producción, por ejemplo, en un entorno como una línea de embotellado en la industria de bebidas o el proceso de envasado en los sectores de alimentación o bienes de consumo. Las instalaciones de fabricación pueden abarcar desde líneas de producción mínimamente automatizadas hasta otras totalmente automatizadas. El edge computing se aplica a ambas, pero es especialmente útil en entornos totalmente automatizados, donde la recopilación autónoma de datos de calidad es crucial.

• El diagnóstico de líneas de producción utiliza la recopilación de datos basada en el borde, independiente de los sistemas de control de las líneas de producción (normalmente basados en PLC). Este enfoque permite un monitoreo y predicciones más precisas del desgaste y las averías en sistemas complejos con muchas piezas móviles. También proporciona una separación clara entre los aspectos críticos del control de la máquina, gestionados por el PLC, y la recogida y procesamiento de datos por el ordenador de borde.

• La automatización de almacenes, logística de productos y trazabilidad ofrece numerosas ventajas basadas en datos para mejorar la eficiencia y la responsabilidad. El Edge Computing permite tomar decisiones óptimas sobre la fabricación local dentro del almacén, teniendo en cuenta factores como la latencia, el coste, la seguridad o cualquier otro motivo. Además, los avances en logística y seguimiento de productos amplían esta capacidad del edge computing, facilitando el seguimiento en tiempo real del inventario y otros usos incluso cuando los productos pasan del entorno de fabricación a otras fases de la cadena de suministro utilizando tecnologías como RFID y códigos de barras. Esto garantiza el movimiento y seguimiento de los productos casi en tiempo real.

• Las aplicaciones AI/ML (inteligencia artificial y machine learning), especialmente en la fabricación, podrían convertirse en el caso de uso de oro si el aumento de la recopilación de datos y la reducción de su tiempo de disponibilidad para el proceso de fabricación sigue siendo el principal motor de las estrategias de edge computing. La capacidad de la IA para gestionar y profundizar en las posibilidades de los big data le permite reconocer y definir tendencias de fabricación y procesos, impulsando así mejoras de la eficiencia y encontrando posibles opciones de optimización. Edge computing facilita la aplicación de ML a varios niveles de detalle y complejidad a un nivel local en línea como nunca antes, aliviando los controles del PLC o de la máquina y permitiendo datos predictivos fiables de formas nuevas e innovadoras.

Los fabricantes necesitan la tecnología edge computing para construir la fábrica del futuro y estar preparados para aprovechar todo lo que ofrece. El edge computing permite a los fabricantes tomar decisiones flexibles sobre el procesamiento de datos para eliminar desfases temporales, reducir el uso de ancho de banda y beneficiarse de los datos que pueden recopilar sobre el proceso de producción.