Guillermo Orioli, ingeniero electrónico especializado en control de procesos industriales, repasa los aspectos fundamentales de la revolución de las industrias inteligentes, desde sus orígenes al impacto de este modelo productivo llamado a modificar para siempre la manera de desarrollar los recursos.
Repasando los antecedentes que fundaron el concepto de Industry 4.0, vemos que su origen se remonta a una iniciativa tecnológica de-sarrollada por un grupo multisectorial y adoptada luego por el Gobierno Federal Alemán desarrollada en el 2011, donde se promovía el uso masivo de tecnologías digitales para generar una ventaja competitiva y una mayor productividad del sector manufacturero industrial para ser alcanzada el año 2020.
El término Industrie 4.0 se usó por primera vez en la feria de Hannover de 2011. Desde entonces, al Industry 4.0 se lo refiere como a la Cuarta Revolución Industrial. Sin embargo en el año 2013, se emitieron las primeras recomen- daciones, definiendo entonces a este concepto como: “Sistemas Cyber-Físicos que comprenden máquinas inteligentes, sistemas de almacenamiento y plantas productivas capaces de intercambiar información autónomamente, iniciando acciones y controlándose unas a otras independientemente; y facilitando mejoras fundamentales al proceso industrial de la manufactura, la ingeniería, al uso de materiales, a la cadena de valor y al gerenciamiento durante todo el ciclo de vida de los activos”.
Antecedentes históricos
En 1776, Adam Smith publica su obra «La Riqueza de las Naciones», donde en uno de sus capítulos propone y da ejemplos de la productividad ganada mediante la división del trabajo: del trabajo artesanal al de la división del trabajo en fases secuenciales y especializando a los operarios en las distintas tareas de ejecución serial resultando en una mayor productividad, aunque implique mayor cantidad de operarios con distintas habilidades complementarias.
A partir de esta publicación y su gradual aplicación al ámbito productivo, inicialmente en Inglaterra, luego Alemania y el resto de Europa y del mundo, se identifican con posterioridad cuatro hitos igualmente importantes que definen revoluciones industriales, a saber:
• Primera Revolución Industrial, en 1784: Se introduce con la llegada de la máquina de vapor en la industria textil inglesa, pasando del taller a la fábrica. John Watt había desarrollado el regulador de velocidad de estas máquinas
(Governor), quizás unos de los primeros dispositivos mecánicos de control.
• Segunda Revolución Industrial, en 1870: Se introduce la electricidad. Tras las contribuciones de Edison y Tesla, se posibilita el tendido de redes de cobertura amplia permitiendo la producción industrial en mayor escala.
• Tercera Revolución Industrial, en 1969: Invención del Controlador Lógico Programable (PLC). A partir del año 1971 surge el primer microprocesador, iniciando la Era Digital con los primeros procesadores industriales.
• Cuarta Revolución Industrial, en 2011: Surge a partir de la fusión de los recursos físicos y cibernéticos en la Industria, generando así información compartida, inteligencia distribuida y flexibilidad operativa permitiendo la producción masiva adaptable. Esto hizo posible la vinculación de las máquinas entre sí (IoT) y las personas (IoP), valiéndonos de la Tecnología de la Información y Computación (ICT).
Definiciones y componentes de Industry 4.0
Cuando el gobierno de Alemania definió sus necesidades para dar un impulso a la competitividad, señaló lo siguiente: “Las máquinas y equipos se comunican entre sí y con los niveles superiores de la empresa manufacturera formando sistemas de producción cyber físicos (CPPS). Los sensores incorporados en los equipos permitirán capturar cantidades masivas de datos operativos para ser transmitidos, almacenados y luego analizados. Se formarán así grandes bases de datos históricos (Big Data). Ello permitirá tomar decisiones autónomas basada en los resultados y cálculos efectuados mediante el procesamiento de la información almacenada en tiempo real, casi instantáneamente, mediante el uso de programas informáticos con algoritmos de inteligencia artificial (AI)”.
Así, forman parte de esta estrategia el empleo combinado de las siguientes definiciones:
• Cyber-Physical Systems (CPS): los dispositivos inteligentes digitales con sus sensores instalados en la planta se comunican e identifican entre sí.
• Internet of Things (IoT): es la red inalámbrica en la cual los componentes (los objetos y cosas) de los CPS se comunican entre sí, utilizando un protocolo.
• Internet of Services (IoS): incluye todo lo necesario para acceder y usar aplicaciones de software disponibles como servicio en la Internet.
• Smart Factory (SF): es la fábrica donde los CPS se comunican sobre la IoT asistiendo a la gente y a las máquinas en la ejecución de sus tareas.
Requisitos básicos necesarios
A fin de asegurar una amplia adopción de estos principios tecnológicos, se definieron los criterios a cumplirse para asegurar los beneficios que esta iniciativa promete, una amplia adopción y una mínima tasa de fracaso en su implementación. Así se requiere cumplir con los siguientes criterios:
• Virtualización: Los sistemas cyber-físicos deben ser capaces de simular y crear una copia virtual del mundo real. CPSs deben también ser capaces de observar el mundo real circundante, es decir aplicar tecnologías de Realidad Virtual (VR).
• Interoperabilidad: Capacidad de los objetos, máquinas, y la gente de comunicarse a través de la IoT e IoP independientemente del fabricante del equipo, siendo el más esencial de los principios para una implementar una SF.
• Descentralización: La habilidad de los CPSs de trabajar en forma distribuida e independientemente.
• Capacidades en tiempo real: Una SF capturará datos constantemente y tras analizarlos podrá decidir de acuerdo a los nuevos resultados generados, inclusive mediante dispositivos inteligentes con capacidades de auto-diagnóstico para detectar sus propias fallas, reportarlas y delegar a otro su operación. Todo esto en gran medida ayuda a la flexibilidad, disponibilidad y optimización de la producción.
• Orientación al servicio: La Producción debe estar orientada al cliente. La gente y los objetos/dispositivos inteligentes deben poder conectarse eficientemente a través de la IoS para crear productos/servicios basados en las especificaciones del cliente. Aquí es donde la IoS se vuelve esencial.
• Modularidad: En un mercado dinámico, es esencial la habilidad de una SF para adaptarse de forma rápida y con bajo costo a una nueva condición o necesidad del mercado.
Desafíos que implica la adopción de la revolución digital
• Seguridad: Es quizás el más desafiante de los aspectos de su implementación siendo un riesgo informático, con el potencial riesgo del robo de datos y ataques intencionales.
• Capital: En los proyectos nuevos, la adopción amplia requerirá del involucramiento de la alta gerencia debido a que su análisis debe ser abordado con una visión sistémica, dada Ia mayor inversión inicial (CAPEX) requerida para acceder a esta tecnología y su alto impacto en la cultura de trabajo de la compañía. Pero también deberemos considerar los múltiples ahorros en otras áreas como ser: en los tiempos ejecución del proyecto, el menor impacto por cambios introducidos al proyecto debido a su mayor flexibilidad, la eliminación de cableados, el ahorro de espacio e infraestructura, la posibilidad del mantenimiento predictivo-anticipativo, el ahorro debido al trabajo remoto, las simulaciones realizadas antes de implementar cambios disminuyendo los errores de implementación, resultando todo esto en un aumento de la eficiencia productiva (OPEX).
• Empleo: Seguramente se requerirán empleados con un nuevo conjunto de habilidades y conocimientos requiriendo mano de obra especializada junto con la tradicional más senior.
• Privacidad: Concierne a todos, clientes, implementador y proveedores, debido a la gran interconexión e integración entre ellos, ya que el capturar y cruzar datos podría resultar en una intromisión a la privacidad.
Arquitectura de una implementación
La revolución digital permite integrar la operación de la planta productiva (OT) con la red de informática de la compañía (IT) alcanzando esa integración los niveles gerenciales más altos, administrativos, almacenes, proveedores claves (Supply Chain) a fin de asegurar una integración vertical y transversal del proceso de generación de valor, dando mayor visibilidad en tiempo real y facilitando la toma de decisiones rápidas y efectivas.
Beneficios de su implementación
Se han mencionado previamente algunas de sus ventajas, pero las más destacadas son:
• Soportar un mejor control de calidad
• Aumentar la eficiencia operativa
• Incluir análisis masivo de datos, posibilitando el mantenimiento predictivo de los equipos y asegurar así una mayor disponibilidad
• Mejora de los resultados económicos del negocio, y agilización de la toma de decisiones
Recomendaciones para la implementación en plantas actuales
• Las soluciones IOT domésticas suelen fallar, pero a no confundirse: aquí se habla de otra categoría de robustos y probados dispositivos industriales.
• Seleccionar equipos industriales con protocolos de comunicación estandarizados asegurando la interoperabilidad e intercambiabilidad de equipos; que sean abiertos y no-propietarios, de probada robustez y con medidas de ciberseguridad incluidas, por ejemplo: En I-IOT existen los protocolos ISA-100 y Wireless HART, de fácil y probada integración con lo existente.
• Integrar IT & OT: Los datos adquiridos y almacenados se procesan mediante Analytics (AI y Machine Learning) mostrando los resultados en tableros de Control que anticipan las anormalidades y se autoajustan para corregir desvíos dentro de cierto grado.
• No se implementa para reducir personal, sino para simplificar sus tareas y aumentar la eficiencia de los empleados, y siendo de adopción natural para las generaciones de nativos digitales.
• Solucionar aquellos problemas graves que antes no se podían justificar económicamente, pero ahora usando enlaces inalámbricos si, a raíz de los ahorros generados.
• En las plantas existentes, se aconseja adoptar inicialmente en casos piloto, familiarizándose y aprendiendo primero para luego ir creciendo en escala, o bien implementar en una unidad nueva o sector a construirse.
• La Revolución Digital se basa y apoya en tecnologías industriales de automatización, Instrumentación y Control ya probadas, maduras y confiables. Esto significa que funcionan.
• Al agregar Analytics, empleando AI & ML, se ayuda a la integración y retención de las nuevas generaciones de jóvenes nativos digitales. La mayoría de los fabricantes de equipos ya ofrecen software con Analytics, facilitando y bajando los costos de implementación.
• No exagerar: No todo se lo sube a la nube como dato, sino que donde sea posible se lo procesará justo antes de elevarlo a la nube, en el borde (EDGE Computing), transmitiendo solo el resultado final del cálculo, reduciendo así el tráfico de datos, distribuyendo el procesamiento, y bajando los requerimientos de ancho de banda del enlace.
Ejemplos de aplicaciones en la minería
Si bien en proyectos nuevos es una decisión a tomarse a nivel tope de la compañía, en las plantas existentes se puede ir avanzando por sectores, entonces se dan a continuación algunos de los tantos ejemplos de su implementación en la minería, habiendo múltiples referencias de casos reales bien documentados:
• Caudales de ácido en la zona de lixiviación abarcando amplias y extendidas áreas abiertas.
• Utilización de sensores de vibraciones y temperatura midiendo el desgaste y desbalance en equipos de molienda, molinos, cintas transportadoras y palas mecánicas.
• Medidores de consumo eléctrico y de combustible en múltiples centros de consumo en la planta.
• En los equipos móviles como grúas, palas, grandes camiones, a través del uso de GPS, medición de las distancias recorridas, y porcentaje de capacidad del equipo utilizado, calcular eficiencia para maximizarla
• Mediciones analíticas y de caudales con equipos inalámbricos en las plantas de tratamiento de agua y la de procesamiento de residuos, con sustanciales ahorros de cableado.
