Revolución industrial cuatro

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La Cuarta Revolución Industrial

Industria 4.0 o la cuarta revolución industrial, es la tendencia actual de automatización y el intercambio de datos dentro de las tecnologías de manufactura. Incluye sistemas ciberfísicos, el Internet de las cosas y la computación en la nube.[1] [2] [3]

La Industria 4.0 crea lo que se conoce como "fábricas inteligentes". Dentro de la estructura modular de una fábrica inteligente, los sistemas ciberfísicos controlan los procesos físicos, crean una copia virtual del mundo físico y toman decisiones descentralizadas. En el Internet de las cosas, los sistemas ciberfísicos se comunican y cooperan entre sí, al mismo tiempo que lo hacen con los humanos en tiempo real y vía Internet. Ambos servicios internos y de organización son ofrecidos y utilizados por los participantes de la cadena de valor.[1]

Origen del nombre[editar]

El término "Industrie 4.0" surge de un proyecto de estrategia de alta tecnología del Gobierno federal de Alemania, el cual promueve la computarización de la manufactura.[4] La primera revolución industrial activó el mecanismo de producción utilizando energía del vapor de agua. Después, la segunda revolución industrial introdujo la producción en masa con la ayuda de la potencia eléctrica; y luego se dio la tercera revolución industrial o la revolución digital, con el uso de tecnologías de información TI para automatizar aún más la producción.[5]

El término fue utilizado por primera vez en el 2011 en la Feria de Hannover.[6] En octubre de 2012, el "Working Group" o grupo de trabajo de la Industria 4.0 presentó un conjunto de recomendaciones para la implementación de la Industria 4.0 dirigido al gobierno federal Alemán. Los miembros de este grupo son conocidos como los padres fundadores y la fuerza detrás de la Industria 4.0.

"Workgroups" de Industria 4.0[7]

Co-presidentes Henning Kagermann y Siegfired Dais
WG 1 – La Fábrica Inteligente: Manfred Wittenstein
WG 2 – El Entorno Real: Siegfried Russwurm
WG 3 – El Escenario Económico: Stephan Fische
WG 4 – Los Seres Humanos y el Trabajo: Wolfgang Wahlster
WG 5 – El Factor Tecnológico: Heinz Derenbach

Miembros del "Workgroup" de Industria 4.0
Reinhold Achatz, Heinrich Arnold, Klaus Träger, Johannes Helbig, Wolfram Jost, Peter Leibinger, Reinhard Floss, Volker Smid, Thomas Weber, Eberhard Veit, Christian Zeidler, Reiner Anderl,Thomas Bauernhaus, Michael Beigl, Manfred Brot, Werner Damm, Jürgen Gausemeier, Otthein Herzog, Fritz Klicke, Gunther Reinhart, Bernd Scholz-Reiter, Bernhard Diener, Rainer Platz, Gisela Lanza, Karsten Ortenberg, August Wilhelm Scheer, Henrik von Scheel, Dieter Schwer, Ingrid Sehrbrock, Dieter Spatz, Ursula M. Staudinger, Andreas Geerdeter, Wolf-Dieter Lukas, Ingo Rühmann, Alexander Kettenborn y Clemens Zielinka.

El 8 de abril de 2013, fue presentado el reporte final del "Working Group" de la Industria 4.0 en la Feria de Hannover,.[8]

Principios de diseño[editar]

Hay cuatro principios de diseño en la Industria 4.0. Estos principios apoyan a las compañías para identificar e implementar escenarios de la Industria 4.0.[1]

  • Interoperabilidad: habilidad de máquinas, artefactos, sensores y personas de conectarse y comunicarse entre sí por medio del Internet de las cosas (IoT) o el Internet de las personas (IoP).
  • Transparencia de la Información: habilidad de los sistemas de información para crear una copia virtual del mundo físico enriqueciendo los modelos digitales de la planta con los datos del sensor. Esto requiere agregar los datos brutos del sensor a la información del contexto de mayor valor.
  • Asistencia Técnica: Primero, la habilidad de asistencia de los sistemas para ayudar a las personas a agregar y visualizar información de forma comprensible, para que puedan tomar decisiones informadas y resolver problemas urgentes a corto plazo. Segundo, la habilidad de los sistemas ciberfísicos para ayudar a las personas de una forma física a dirigir una serie de tareas que son desagradables, muy agotadoras, o inseguras para los humanos.
  • Decisiones descentralizadas: habilidad de los sistemas ciberfísicos para tomar decisiones por sí mismos y desarrollar sus tareas en forma autónoma en la mayor medida posible. Sólo en ciertas excepciones,como en interferencias o metas conflictivas, las tareas son delegadas a un mayor nivel.

Significado[editar]

Dentro del entorno de la Industria 4.0 y entre las características de la producción industrial, se encuentra una gran personalización de los productos bajo condiciones de alta flexibilidad para la producción en masa, y la tecnología automatizada necesaria mejorada a través de la introducción de métodos de auto-optimización, auto-configuración,[9] auto-diagnóstico, conocimiento y el apoyo de los empleados en su trabajo cada vez más complejo.[10] El proyecto más amplio en la Industria 4.0 hasta el momento (julio 2013), es el BMBF, clúster de energía de punta "Sistemas Técnicos Inteligentes OstWestfalenLippe (es OWL)". Otro gran proyecto es el BMBF RES-COM,[11] así como el Clúster de Excelencia "Integrative Production Technology for High-Wage Countries".[12] En el 2015, la Comisión Europea inició la internacionalización Horizon 2020 del proyecto de investigación CREMA[13] como la principal iniciativa para promover el tema de la Industria 4.0.

Efectos[editar]

En junio del 2013, la Consultora McKinsey[14] publicó una entrevista presentando un debate entre ejecutivos expertos en Robert Bosch - Siegfried Dais (Socio de Robert Bosch Industrietreuhand KG) y Heinz Derenbach (CEO de Bosch Software Innovations GmbH) - y expertos de McKinsey. Esta entrevista apuntó la prevalencia del Internet de las cosas en la manufactura y los cambios consecuentes en la tecnología que prometen desencadenar una nueva revolución industrial. En Bosch, y en Alemania generalmente, este fenómeno se refiere a la Industria 4.0. El principio básico de la Industria 4.0 es que al conectar máquinas, piezas de trabajo y sistemas, creando redes de sistemas inteligentes a lo largo de toda la cadena de valor, los cuales se pueden controlar de forma autónoma.

Algunos ejemplos en la Industria 4.0 son las máquinas que pueden predecir fallas y poner en marcha sistemas autónomos de mantenimiento o logísticas auto-organizadas las cuales reaccionan a los cambios imprevistos en la producción. 

De acuerdo con Dais, “es muy probable que el mundo de la producción esté cada vez más conectado hasta que todo esté interrelacionado entre sí”. Si bien esto suena como una suposición y la fuerza impulsora detrás del Internet de las cosas, también significa que la complejidad de la producción y las redes de proveedores crecerán enormemente. Hasta ahora, las redes y procesos están limitados a una sola fábrica, pero dentro del escenario de una Industria 4.0, estas barreras entre fábricas individuales probablemente ya no existirán. En cambio, éstas serán removidas para poder interconectar distintas fábricas o hasta regiones geográficas.

Existen ciertas diferencias entre una fábrica típica tradicional y una de la Industria 4.0. En el entorno de la industria actual, proporcionar un servicio o producto de alta calidad al menor costo, es la clave para el éxito. Las fábricas industriales están intentando lograr el mayor rendimiento posible para incrementar sus ganancias al igual que su reputación. De este modo, varias fuentes de datos están disponibles para proveer información digna sobre distintos aspectos de una fábrica. En esta etapa, el uso de fuentes de datos para entender las condiciones actuales operativas, detectar fallas y errores, es un tema importante de investigación. Por ejemplo, en la producción, existen varias herramientas comerciales disponibles para proveer información de Eficiencia general de los equipos (OEE) para el manejo de la fábrica y así resaltar los análisis de causas (ACR) de los problemas y las posibles fallas en el sistema. En contraste, en una fábrica de Industria 4.0, además de la supervisión de condición y los diagnósticos de fallas, los componentes y sistemas son capaces de adquirir auto-conciencia y auto-predicción, lo cual otorgará una visión más clara para el manejo y el estado de la fábrica. Por otra parte, el contraste en pares de la información de salud de varios elementos, otorga una predicción específica en los niveles de componentes, sistemas y el manejo de la fábrica para activar el mantenimiento requerido en el mejor tiempo posible, y así, alcanzar un mantenimiento JIT (just-in-time o justo a tiempo) y lograr un tiempo cero de inactividad.[15]

Retos[editar]

Los retos identificados [cita requerida] incluyen:

  • Temas sobre seguridad TI, los cuales se agravaron debido a la necesidad inherente de reabrir talleres de producción que ya habían sido cerrados.
  • La fiabilidad y la estabilidad necesaria para la comunicación crítica de máquina a máquina (M2M), incluyendo periodos muy cortos y estables de inactividad.
  • Necesidad de mantener la integridad en los procesos de producción.
  • Necesidad de evitar cualquier inconveniente en TI, como aquellos que puedan causar interrupciones costosas en la producción.
  • Necesidad de proteger el conocimiento industrial, el cual también contiene los archivos sobre el control de la automatización de mecanismos.
  • Falta de conjunto adecuado de habilidades para acelerar la marcha hacia la cuarta revolución industrial.
  • Amenaza de desempleo al departamento corporativo de TI.
  • Rechazo y negación al cambio por parte de accionistas.

El rol de grandes volúmenes de datos y análisis[editar]

La información moderna y las tecnologías de comunicación como los sistemas ciberfísicos, big data (macrodatos) o computación en la nube, ayudarán a predecir la posibilidad de incrementar la productividad, la calidad y flexibilidad dentro de la industria de manufactura y así analizar las ventajas que se tienen frente a la competencia.

Los análisis de macrodatos consisten de 6 C's en la Industria 4.0 y el entorno ciberfísico. El sistema 6 C's consta de:

  1. Conexión (sensor y redes)
  2. Computación en la nube (computación y demanda de datos)
  3. Ciber (modelo y memoria)
  4. Contenido (definición y correlación)
  5. Comunidad (colaboración e intercambio)
  6. Customización (personalización y valor)

En este escenario y en orden para proveer información útil y correcta para el manejo de la fábrica, los datos deben ser procesados con herramientas avanzadas (analíticas y algoritmos) para generar información significativa. Considerando la presencia de hechos tanto visibles como invisibles en una fábrica industrial, la información del algoritmo debe ser capaz de detectar estos hechos invisibles, como el desgaste de las máquinas y los componentes en la fábrica.[16] [17]

Impacto de la Industria 4.0[editar]

La cuarta revolución industrial afectará distintas áreas:

  1. Servicios y modelos de negocio
  2. Seguridad y productividad continua
  3. Seguridad TI
  4. Seguridad de maquinaria
  5. Ciclos de vida de productos
  6. Cadena de valor de la industria
  7. Educación y habilidades de trabajadores
  8. Ámbito socio-económico
  9. Demostración industrial: Para ayudar a entender a la industria el impacto de Industria 4.0, el alcalde de Cincinnati, John Cranley, firmó una proclamación para declarar "Cincinnati, una ciudad de demostración de la Industria 4.0".[18]
  10. Un artículo reciente sugiere que la Industria 4.0 puede tener efectos positivos para países en desarrollo como India.[19]

Véase también[editar]

Referencias[editar]

  1. a b c Hermann, Pentek, Otto, 2016: Design Principles for Industrie 4.0 Scenarios, accessed on 4 May 2016
  2. Jürgen Jasperneite:Was hinter Begriffen wie Industrie 4.0 steckt in Computer & Automation, 19 Dezember 2012 accessed on 23 December 2012
  3. Kagermann, H., W. Wahlster and J. Helbig, eds., 2013: Recommendations for implementing the strategic initiative Industrie 4.0: Final report of the Industrie 4.0 Working Group
  4. Zukunftsprojekt Industrie 4.0
  5. Die Evolution zur Industrie 4.0 in der Produktion Last download on 14. April 2013
  6. Industrie 4.0: Mit dem Internet der Dinge auf dem Weg zur 4. industriellen Revolution, VDI-Nachrichten, April 2011
  7. [1]
  8. Industrie 4.0 Plattform Last download on 15. Juli 2013
  9. Selbstkonfiguierende Automation für Intelligente Technische Systeme, Video, last download on 27. Dezember 2012
  10. Jürgen Jasperneite; Oliver, Niggemann: Intelligente Assistenzsysteme zur Beherrschung der Systemkomplexität in der Automation. In: ATP edition - Automatisierungstechnische Praxis, 9/2012, Oldenbourg Verlag, München, September 2012
  11. Projekt RES-COM
  12. Webseite Exzellenzcluster "Integrative Produktionstechnik für Hochlohnländer", Last download on 15. July 2013
  13. Projekt CREMA
  14. The Internet of Things and the future of manufacturing,
  15. Lee, Jay, Industry 4.0 in Big Data Environment, Harting Tech News 26, 2013, http://www.harting.com/fileadmin/harting/documents/lg/hartingtechnologygroup/news/tec-news/tec-news26/EN_tecNews26.pdf
  16. Lee, Jay; Bagheri, Behrad; Kao, Hung-An (2014). «Recent Advances and Trends of Cyber-Physical Systems and Big Data Analytics in Industrial Informatics». IEEE Int. Conference on Industrial Informatics (INDIN) 2014. 
  17. Lee, Jay; Lapira, Edzel; Bagheri, Behrad; Kao, Hung-an. «Recent advances and trends in predictive manufacturing systems in big data environment». Manufacturing Letters 1 (1): 38-41. doi:10.1016/j.mfglet.2013.09.005. 
  18. «Cincinnati Mayor Proclaimed "Cincinnati to be Industry 4.0 Demonstration City"». www.imscenter.net. Consultado el 2016-07-30. 
  19. «India Can Gain By Leapfrogging Into Fourth Industrial Revolution». Consultado el 2016-07-30. 

Links exernos[editar]