Las personas que se dedican al control de la producción y a la tecnología de la producción en la industria manufacturera pueden estar escuchando los términos “fábrica inteligente” cada vez más en estos días. El concepto de esta fábrica inteligente es bastante amplio, y hay casos en los que los significados de cada posición son diferentes. Además, existe un movimiento por parte del gobierno para tomar la iniciativa de hacer la industria más inteligente. Aquí presentaremos la definición general de las fábricas inteligentes, los problemas a los que se enfrenta la industria manufacturera actual, la hoja de ruta del gobierno para hacerla más inteligente, ejemplos específicos de hojas de ruta y ejemplos de introducción in situ.
¿Qué es una fábrica inteligente?
Una fábrica inteligente es una fábrica avanzada que implementa la Industria 4.0 propugnada por el gobierno alemán. En concreto, se introducirán robots, inteligencia artificial (IA), IoT (Internet de las Cosas), etc. para que no haya personal y se mejore la productividad y la calidad. En otras palabras, el objetivo es promover aún más la automatización de las fábricas existentes y construir sistemas de producción más sofisticados.
Retos actuales de la fabricación y hoja de ruta de la fábrica inteligente
Se considera que esta fábrica inteligente tiene un gran impacto en la industria japonesa, y el Ministerio de Economía, Comercio e Industria también recopiló un informe de encuesta llamado “Manufacturing Smart Roadmap Survey” en 2017. En esta hoja de ruta, se muestran cuestiones actuales como la mejora de la calidad, la reducción de costes, la mejora de la productividad, el acortamiento del plazo, la escasez de recursos humanos, la mejora del valor añadido/valor proporcionado, la gestión de riesgos/trazabilidad, y sus soluciones. Describe cómo debería ser la fabricación dentro de 20 ó 30 años y los problemas que conducen a ella. Además, se presentan las siguientes soluciones en tres pasos para estos retos.
Recogida / acumulación de datos
Al extraer y visualizar información útil, se trata de convertir la conciencia obtenida en know-how y conocimiento. Por ejemplo, se trata de recoger una gran cantidad de datos automatizando la inspección y organizándolos con gráficos y diagramas.
Análisis de datos/predicción
Analizando y aprendiendo una gran cantidad de información, es posible identificar los factores del fenómeno, modelar el fenómeno y hacer predicciones futuras. Esto incluye el análisis de datos mediante el análisis de factores, el análisis estadístico o el aprendizaje automático mediante inteligencia artificial.
Control y optimización de datos
Se trata de hacer el mejor juicio y la mejor ejecución basándose en el resultado del análisis y el resultado de la predicción. Un ejemplo es mejorar los defectos encontrados por el análisis.
De este modo, podemos ver que los “datos” son muy importantes para la realización de las fábricas inteligentes. En la “automatización” anterior, sólo se utilizaban datos numéricos como las dimensiones y el peso, pero aquí los “datos” son cada vez más amplios. Se puede decir que se trata de una cuantificación de las “cosas que ocurren en el sistema de producción”, como las imágenes, los sonidos y los movimientos de las personas, además de los datos numéricos. Gracias al enorme desarrollo de los equipos informáticos en los últimos años, es posible manejar estos datos. Puede decirse que las fábricas inteligentes pueden realizarse gracias al avance de la tecnología informática.
Un ejemplo concreto de hoja de ruta
A continuación, veamos con más detalle los tres pasos anteriores. Por ejemplo, si el tema del sistema de producción es la “mejora de la calidad”, es necesario reducir la tasa de defectos para mejorar la calidad. Para ello, primero se recogen los datos detectando los errores de los operarios y procesando los defectos. Esta es la etapa de “recogida/acumulación de datos”. A continuación, en la etapa de “análisis/predicción de datos”, analizamos los errores y defectos de procesamiento del pasado e identificamos los procesos en los que es probable que se produzcan errores y defectos de procesamiento. A continuación, educamos a los trabajadores que han cometido errores y realizamos cambios de diseño para evitar los procesos en los que se han producido defectos de procesamiento. Esta es la etapa de “control/optimización de datos”.
Ejemplos concretos de esfuerzos sobre el terreno
¿Qué tipo de esfuerzos se están realizando sobre el terreno para hacer realidad esa fábrica inteligente?
En una fábrica de mecanizado, las máquinas-herramienta se conectaron a través de una red para proporcionar una función de comprobación del estado del mecanizado y notificar el final del mismo. Esto es lo que se llama IoT. Esto ha hecho posible que una persona esté a cargo de múltiples máquinas herramienta.
Además, el tiempo de procesamiento puede adquirirse y almacenarse como datos. Esto corresponde a la “recogida y acumulación de datos”. A continuación, mediante el análisis de los datos adquiridos, es posible optimizar el tiempo de mecanizado. Se puede ver que se realizan “análisis/predicción de datos” y “control/optimización de datos”. Repitiendo estos tres pasos, pudimos optimizar diariamente las condiciones y el tiempo de mecanizado, mejorando la productividad y reduciendo los costes de fabricación.
Del mismo modo, se acopló un sensor a la máquina-herramienta (en este caso, la rectificadora que realiza el pulido) para poder medir, adquirir y almacenar como datos la fuerza de pulido aplicada durante el mismo. Una vez más, al analizar los datos acumulados, fue posible optimizar las condiciones de procesamiento. Se puede ver que el smartening tiene éxito al incluir los mismos pasos que vimos anteriormente.
Estos esfuerzos a nivel de campo son una extensión de las actividades existentes de reducción de costes a nivel de campo, pero el objetivo final de las fábricas inteligentes es promover la inteligencia y la automatización en toda la cadena de suministro de productos. En eso consiste. Cuando toda la cadena de suministro de productos sea más inteligente, la planta de fabricación será mucho más eficiente y utilizará mejor los datos. Sin embargo, hay que tener en cuenta aquí que la industria manufacturera japonesa se apoya no sólo en las grandes empresas con muchas fábricas y grandes cadenas de suministro, sino también en las pymes y las fábricas de pueblo. Por lo tanto, para el desarrollo de la industria manufacturera japonesa, es esencial involucrar a estas pequeñas y medianas empresas y fábricas urbanas.
Fábrica inteligente y edge computing
Como se ha mencionado anteriormente, los datos son muy importantes en las fábricas inteligentes. Se puede decir que la recopilación de datos es una de las claves de la smartening. Sin embargo, cuando se trata de realizar una fábrica inteligente que abarque toda la cadena de suministro, la cantidad de datos es enorme. Además, también es necesario procesarlos con rapidez. En este contexto, la informática cloud es indispensable para la recopilación, el análisis y el almacenamiento de datos, pero puede resultar difícil conectar la planta de la fábrica con cloud. En estos casos, introducir edge computing donde se puedan analizar y procesar los datos sin problemas.
El concepto de fábrica inteligente es amplio y profundo
En esta ocasión, he introducido una pequeña parte del concepto de fábrica inteligente. Sin embargo, el concepto de fábricas inteligentes no se queda ahí. Como ya se ha mencionado, el concepto de fábricas inteligentes es la idea de fábricas inteligentes, cuyo objetivo es resolver y mejorar los problemas mencionados en el texto. Por así decirlo, se puede decir que todos los esfuerzos técnicos para hacer evolucionar la fábrica son una fábrica inteligente.
