La robótica y automatización industrial son conceptos muy diferentes entre sí. Sin embargo, ambos son pilares de la Industria 4.0. Por un lado, la automatización consiste en estandarizar procesos automáticos para reducir costes y tiempos, así como la intervención humana en las cadenas de suministro. Esta la logramos a través de la robótica.
La automatización de procesos lleva varios siglos con nosotros, pero lo que caracteriza esta nueva Industria 4.0 es la gestión y el análisis de datos. Estos se utilizan para seguir mejorando esa optimización de los procesos de producción. Una gestión que viene dada por herramientas que permiten predecir cuellos de botella y caminos críticos, como Sinnaps.
Índice
Cuando la automatización industrial optimiza los procesos
Los Project Manager especialistas en cadenas de suministro se centran, no sólo en optimizar sus procesos de producción, sino que además realizan constantes mejoras continuas. Estos proyectos de mejora y optimización en cada parte de la cadena de producción permite:
- Uniformidad y estandarización tanto en la producción como en los procesos
- Medición y extracción de datos con una mayor precisión
- Reducir el número de errores y mejorar así la calidad en la producción final
- Aumentar la capacidad para medir esa calidad
- Aprovechar recursos tanto materiales como energéticos
- Reducir tiempos de ejecución, mejorando productividad y eficiencia en el trabajo
- Adaptación a las necesidades y requerimientos del producto
- Mejora de las medidas de seguridad, especialmente si se trabajar con sustancias peligrosas y tóxicas
¿Cómo la metodología predictiva optimiza la gestión de los procesos industriales?
El proceso de automatización industrial sigue unas determinadas actividades que normalmente son dependientes entre sí. Todas ellas, deben estar planificadas de tal forma que se optimice al máximo cada tiempo, logrando la calidad justa y requerida del producto. Asimismo, la asignación de recursos determina enormemente si estamos o no optimizando este proceso.
¿Por qué la metodología tradicional o predictiva nos ayuda a optimizar estas planificaciones? Aplica una serie de técnicas con las que obtenemos información precisa para detectar qué puntos de la cadena son los más críticos o qué actividades son las más importantes de llevar a cabo en primer lugar, pues marcan el final del proceso. Un método que explicamos en detalle en el curso de Gestión de proyectos profesional de Sinnaps.
Tipos de automatización en la robótica industrial
En primer lugar, es importante aclarar que según la normativa ISO 15066:2016 «Requisitos de seguridad para robots industriales», un robot industrial es aquel sistema manipulador que está programado en tres o más ejes multi-propósito, actúa y es controlado de forma automática y es reprogramable.
En segundo lugar, existen tres tipos de robótica y automatización industrial:
- Automatización fija. El robot realiza una tarea de manera consecutiva, lo que resulta muy útil para producciones en masa.
- Automatización programable. El robot se programa para que pueda realizar varias tareas dentro del proceso de producción.
- Automatización flexble. Se trata de una forma conjunta y ordenada de automatización. Según el intercambio de información y de una analítica propia de la Industria 4.0, se programan los robots para coordinar varias tareas, siempre en función a una serie de algortimos. Lo que resulta muy efectivo en cuanto a resultados y optimización.
En definitiva, la Industria 4.0 trata además de aplicar el conocido como Machine Learning o, incluso Deep Learning. Los robots van aprendiendo a optimizarse a medida que recogen datos. En consecuencia, se adaptan mejor a las necesidades del producto, incluso pueden ajustarse a los cambios conocidos anteriormente. Sin embargo, no así para los cambios desconocidos o imprevistos.
Ejemplo de transformación hacia la Industria 4.0: caso Renault
En su camino hacia la transformación digital, Grupo Renault lo sube todo a Google Cloud. Renault y Google se aliaron así para afrontar los nuevos tiempos.
Según publicó Automática e Instrumentación, Groupe Renault desarrolló su propia plataforma digital para conectar datos industriales de 22 localizaciones del Grupo en todo el mundo, y más de 2.500 máquinas. El objetivo era optimizar la plataforma de gestión de los datos industriales, propiedad del Grupo.
De esta manera, Google Cloud permite mejorar su cadena de suministro y eficiencia de fabricación, su calidad de producción y reducir su impacto ambiental a través del ahorro energético.
