¿Cómo es el internet industrial de las cosas (IIoT) para las empresas de tamaño medio?

La conversión de la información al formato digital no es un camino de rosas para las pymes. Por eso, el Ministerio de Economía alemán ha creado cinco centros de competencia sobre IIoT para medianas empresas; uno de ellos se encuentra en la Universidad Politécnica de Darmstadt. En él, las empresas pueden aprender métodos para la digitalización.

Fábrica de aprendizaje sobre IIOT de Darmstadt. Imagen por cortesía de la TU Darmstadt.

El "Centro de Producción Industrial" (CiP), una fábrica de aprendizaje sobre procesos, se encuentra a las afueras del campus Lichtwiese de la Universidad Politécnica de Darmstadt (Darmstadt TU). Su interior se parece mucho a una planta de producción real, ya que el entorno de producción es representativo de muchas empresas industriales que trabajan con maquinaria. La fábrica de aprendizaje del Instituto para la Gestión de la Producción, la Tecnología y la Maquinaria de la universidad cuenta con un sistema de producción disponible para hacer todo tipo de pruebas. El objetivo consiste en recrear un sistema de producción actual en transición hacia el internet industrial de las cosas, con el fin de mejorar los procesos de producción existentes.

"No hemos creado una fábrica de aprendizaje de la nada, sino que la estamos desarrollando al mismo nivel que actualmente se puede encontrar en muchas pymes. Lo hicimos así porque la producción moderna tampoco parte de cero. Más bien, los equipos y procesos existentes se van optimizando a partir de un estado anterior".

Andreas Wank, investigador de la Universidad Técnica de Darmstadt y director del proyecto

La fábrica de aprendizaje de Darmstadt tiene algo que la hace única

"En comparación con otras fábricas de aprendizaje similares, la de la TU Darmstadt tiene con una característica que la hace única", explica Andreas Wank, investigador del Instituto para la Gestión de la Producción, la Tecnología y la Maquinaria responsable del proyecto. "No hemos creado una fábrica de aprendizaje de la nada, en mitad de un prado, sino que la estamos desarrollando al mismo nivel que actualmente se puede encontrar en muchas pymes". El motivo de ello es que la producción moderna tampoco parte de cero, sino que, más bien, va optimizando los equipos y procesos existentes a partir de un estado anterior". La Unión Europea es uno de los patrocinadores del proyecto de investigación "Efficient Factory 4.0".

Acciones para iniciarse en el internet industrial de las cosas

El uso de tecnologías digitales en los procesos de producción y trabajo genera oportunidades muy prometedoras para elevar la competitividad y abrir nuevos mercados. El centro de competencia en IIoT de Darmstadt también es un punto de contacto centralizado para pymes. Ofrece una completa gama de formación práctica —sin coste—, desde iniciación al internet industrial de las cosas hasta asistencia para soluciones concretas. Su labor se centra en cinco ámbitos: seguridad de las TI, el trabajo en la era del IIoT, nuevos modelos de negocio, eficiencia energética y eficiencia de los procesos de la cadena de valor añadido.

Amplio potencial de mejora en las interfaces hombre-máquina

Existe un gran potencial de mejora en las interfaces hombre-máquina. En muchos procesos de producción aún es preciso introducir datos de forma manual y la documentación sobre calidad sigue utilizándose en formato de papel. En consecuencia, el primer paso para muchas empresas es la adquisición de datos automática y digital. Esta "digitalización" es la etapa preliminar para hacer realidad la visión del IIoT.

La base de la mejora pasa siempre por un análisis del estado actual. En el caso de la fábrica de aprendizaje de procesos de la TU Darmstadt, se utiliza un parque de maquinaria con una unidad de control que data de 2005, sin compatibilidad con interfaces y sin un sistema de sensores específico. Una actualización de la interfaz vendría a costar unos 20.000 euros por equipo. O sea, una inversión considerable.

Pero incluso sin esa actualización, los equipos antiguos se pueden conectar en red parcialmente. Por ejemplo, se ha instalado un adaptador en un torno, entre un sensor que mide el nivel de refrigerante y la unidad de control de la máquina; de este modo, se obtiene acceso bidireccional a través de una tablet. Los diales de inspección del producto final de la zona de desbaste están conectados en red con un sistema de adquisición de datos centralizado, que detecta si el producto cumple los requisitos y envía mensajes de error automatizados. Adicionalmente, se han instalado transformadores de corriente en otros dispositivos, que se pueden utilizar para determinar la carga con la que está trabajando el equipo. Se puede acceder a los datos a través del sistema de control central.

Andreas Wank demuestra la utilidad de las tablets durante la inspección de los productos. Imagen por cortesía de la TU Darmstadt.
El funcionamiento remoto a través de dispositivos móviles es un aspecto importante del IIoT. Imagen por cortesía de la TU Darmstadt.
Los chips RFID ayudan a llevar una trazabilidad de los productos y componentes; la información resulta accesible de forma remota para los trabajadores responsables, e incluso para los clientes. Imagen por cortesía de la TU Darmstadt.
Las plantas de producción del futuro contarán con dispositivos inteligentes, como tablets, en lugar de instrucciones en papel. Imagen por cortesía de la TU Darmstadt.

Las funciones de los trabajadores están cambiando

En distintos puntos de la fábrica de aprendizaje se utilizan tablets con una interfaz de control —parcialmente desarrolladas a escala interna en la universidad—; también se emplean para el acceso remoto. Esto ha servido para demostrar que las interfaces de usuario se pueden optimizar incluso en los entornos de producción ya existentes.

"Los datos procedentes de la producción se registran y transmiten en sentido vertical dentro de la empresa, hasta el personal relevante",

explica Andreas Wank. Si, por ejemplo, se produce un problema con el control de calidad, el responsable de producción recibe un mensaje en su tablet o smartphone y puede detener el proceso. O bien puede hacer clic en la tableta para iniciar una videoconferencia y señalar el problema.

Este ejemplo sirve para ilustrar cómo deben evolucionar las competencias de los trabajadores en el transcurso de la implantación del internet industrial de las cosas. Cada vez más, las máquinas asumirán las tareas rutinarias y serán capaces de controlarse a sí mismas. Los operarios humanos tendrán que intervenir principalmente cuando se produzca algún problema. Por tanto, la función de los trabajadores consistirá, de forma creciente, en tomar decisiones y solucionar problemas.

Los trabajadores podrán acceder a información personalizada sobre las tareas que estén llevando a cabo en cada momento. Imagen por cortesía de la TU Darmstadt.

La información necesaria

Cuando un fabricante incorpora el internet industrial de las cosas a sus plantas, los trabajadores inician sesión y reciben la información que necesitan en cada momento. Incluso un lote formado por un único artículo deja de ser un caso especial laborioso, tal y como ya se ha demostrado en la fábrica de aprendizaje de la universidad. Se puede acceder a distintos vídeos de montaje que se pueden proyectar sobre mesas de trabajo blancas para cada trabajador, en función de su cualificación. Los vídeos se graban para una producción altamente variable, con productos reales, y se pueden modificar con un sistema modular. El objetivo del IIoT consiste en simplificar el proceso para el trabajador, y no al contrario. De este modo, el trabajo es más fácil y los procesos pueden ser más rápidos.

Conexión en red de equipos y sistemas

Además de conectar en red a personas y máquinas, el IIoT también conecta dispositivos entre sí. Uno de sus conceptos clave es la "comunicación de máquina a máquina" (M2M). Para ello, en primer lugar se instala en los productos un transpondedor, chip o código que se lee en cada máquina, y en el cual se puede introducir información adicional. En la fábrica de aprendizaje de Darmstadt ya se utiliza un sistema RFID para la transferencia inalámbrica de datos entre máquinas y productos, con algunas excepciones de poca importancia; por ejemplo, la materia prima al principio del proceso no lleva transpondedor, porque se somete a un proceso de triturado. Como alternativa, el transpondedor se encuentra en el pequeño transportador de carga que se utiliza para desplazarla por la planta. De este modo, se puede elaborar un mapa del recorrido de un componente por la planta de producción, que permite sentar las bases de un sistema de control de calidad integrado. Si se combina con información adicional recopilada a lo largo del proceso, se puede calcular el consumo de energía asociado a cada producto. De este modo se pueden identificar fácilmente ahorros potenciales.

Ejemplo práctico: control inteligente de una cadena de medida

Un elemento clave de esta producción conectada en red es el control de la cadena de medida en el que se combinan y procesan los datos de todos los sensores utilizados. Para explicar en qué consiste podemos recurrir al ejemplo del amplificador industrial PMX de HBM. Este amplificador industrial es uno de los múltiples dispositivos (de distintos fabricantes) que hacen realidad la producción digitalizada en el campus universitario, y resulta especialmente adecuado para modernizar cadenas de producción ya existentes.

El sistema de adquisición de datos inteligente monitoriza y controla la totalidad de la cadena de producción (un proceso denominado "monitorización del estado"), y se encarga de optimizar procesos de apoyo importantes, como la gestión de la calidad y el mantenimiento. El amplificador PMX también cuenta con un software basado en web y una moderna interfaz del usuario.

Los sistemas de producción se pueden conectar en red en tiempo real con PMX a través de una conexión Ethernet industrial integrada. PMX también emplea hojas de datos electrónica de transductores (TEDS) para detectar sensores en la cadena de medida. Además puede encargarse de parametrizarlos, dejándolo todo listo para el uso. También se detectan, notifican u omiten los fallos, desviaciones y redundancias. Los procesos y el aprovechamiento de los recursos de personal se vuelven más eficientes. El sistema también puede "aprender" y adaptarse. Su objetivo es la autooptimización, basada en una asignación de valores numéricos clave. Este uso de los sistemas modernos ayuda a rebajar los costes de producción, al tiempo que aumenta la calidad y la velocidad.