La digitalización está penetrando gradualmente en nuestras vidas y afectando a muchas esferas diferentes. Los servicios gubernamentales, el transporte y el sector más esencial -la manufactura- están cambiando. Las empresas están introduciendo la tecnología de la información en todas las áreas de producción, desde la extracción hasta la venta. Este proceso no es rápido, pero poco a poco está cobrando impulso.
La industria y la educación son los tres sectores más conservadores cuando se trata de la digitalización. Las empresas invierten millones de dólares en equipos, por lo que cualquier cambio en los procesos de producción es un asunto serio que plantea un desafío. Sin embargo, en términos de efectos económicos, hay grandes oportunidades aquí.
Esencialmente, los empresarios industriales tienen tres vías. La primera es optimizar los procesos operativos o la producción ajustada. Estos métodos ya se utilizaban hace 20 años, y ahora muchas empresas los utilizan activamente. Sin embargo, este recurso prácticamente se ha agotado. La segunda vía consiste en modernizar la producción, pero eso es muy costoso. Y de nuevo, en el propio sector, mientras los equipos adquiridos hace 50 años pueden utilizarse con bastante eficacia, con máquinas rotativas y altos hornos de fundición, el periodo de amortización de los equipos industriales es largo. Esto significa que nos queda la tercera opción potencial de integrar nuevas y modernas tecnologías a los procesos antiguos, instalando sensores y programas «inteligentes» en las máquinas existentes. Esto es en lo que nos especializamos: la Internet Industrial de las Cosas y la inteligencia artificial.
¿Por qué todo el mundo habla hoy de digitalización? Porque los únicos efectos económicos posibles se encuentran justo en esa área, tanto para empresas concretas como para España en general, así como para otros países.
Los grandes datos o Big data ya tienen al menos cinco años. Una nueva y relativamente vanguardista idea es que los procesos de producción pueden gestionarse en tiempo real a partir de datos reales. Los sistemas de gestión siempre han existido, pero no había una capa digital para la toma de decisiones. Por ejemplo, el almacenamiento de datos corporativos permitía la toma de decisiones en un plazo de dos o tres meses que, para cuando la decisión había sido tomada, ya eran potencialmente innecesarios. Además, estas decisiones se tomaban a un alto nivel, es decir, se trataba de una cuestión de gestión empresarial y no de gestión operativa de la producción. Hoy en día, una decisión puede ser tomada aquí y ahora, no solo por un ser humano, sino también por la inteligencia artificial.
Imaginemos que usted es el director general de un establecimiento de construcción de maquinaria a gran escala que cuenta, por ejemplo, con diez plantas en diferentes lugares de España. Cada planta también tiene varios talleres, y en cada taller hay cincuenta máquinas instaladas y miles de trabajadores. Si pasa por cualquier taller, verá máquinas de varios fabricantes modernos cuyas máquinas no son capaces de procesar la información de los demás, y también múltiples máquinas de la era de la cooperación entre la URSS y España que no han sido moldeadas por la tecnología moderna. Además, hay sistemas de gestión y sistemas operativos en la planta de producción que esencialmente no interactúan entre sí de ninguna manera. No existe una capa digital que pueda procesar los datos de los sistemas operativos y transmitirlos a los sistemas empresariales. Aquí, los propios sistemas operativos no están conectados a las plantas de producción. Las máquinas no están conectadas en ningún lugar y no se recopilan datos para su análisis.
Nuestra tarea consiste en recopilar todos los datos de los sistemas operativos locales, consolidarlos en una capa digital y utilizar tecnologías de aprendizaje automático para gestionar estos datos. Al conectar todos los equipos industriales a un único sistema de monitorización, se obtienen datos verificados sobre su carga, desgaste y eficiencia de uso en general. Usted conocerá el porcentaje de funcionamiento descargado y las causas del tiempo de inactividad. Hoy en día, no basta con recoger datos: hay que ayudar a optimizar el proceso utilizando estos datos. Tal vez una máquina está inactiva porque en este proceso de producción específico no es necesaria, ya que simplemente no hay pedidos.
Un escenario base para una empresa comprende el seguimiento, la observación y el control. Aquí es donde comienza la transformación digital. El sistema de control de la producción y del personal permite controlar el estado de las máquinas y requiere un período mínimo para la integración de la infraestructura de producción. El paquete proporciona información fiable sobre los tiempos de parada, así como sobre la carga, los tiempos entre fallos y las tecnologías de cada máquina. El factor de carga de los equipos de las empresas más exitosas es superior al 70%.
Para tomar decisiones, se necesita información objetiva. Los equipos industriales y el sistema de control del personal le permiten aumentar la eficiencia de la producción en un 15–20%. El sistema se conecta fácilmente a cualquier equipo a través de una conexión directa de hardware o terminales especiales. El paquete procesa millones de señales en tiempo real y ofrece resultados en forma de reportes, diagramas y notificaciones.
La idea de la digitalización ha experimentado una transformación sustancial en los últimos años. La digitalización de hoy es diferente a la de ayer y, sobre todo, a lo que se está convirtiendo en omnipresente. Puede optimizar las operaciones de una instalación y reducir el posible efecto. Tomemos, por ejemplo, un equipo de perforación que es operado, en términos relativos, por máquinas cuyo trabajo es monitoreado por el producto de nuestra empresa. Luego, conecte nuevamente esta máquina perforadora a nuestro sistema de despacho de operaciones mineras y luego acople con camiones de cadena simple: perforación, extracción, carga, recolección de rocas. En este sistema, el mismo equipo de perforación se conectará a la red digital de su fabricante para que este conozca sus prestaciones y sepa cuándo, por ejemplo, es necesario sustituir piezas…. El efecto final de automatizar esta cadena de producción será inconmensurablemente mayor.
Es la complejidad la que caracteriza la digitalización actual de la producción, junto con la omnipresencia de los datos digitales que se obtienen y cuyos datos permiten encontrar efectos en las interfaces. Además, esta optimización es posible no solo dentro de una fábrica, sino también en varias etapas del proceso y en varias ramas de la industria simultáneamente. Hay muchos casos de este tipo.
Una de las principales ventajas de la digitalización es que no requiere prácticamente ningún gasto financiero. Por ejemplo, reconstruir un alto horno en Alemania cuesta 200 millones de euros, mientras que en China cuesta 80 millones. En este contexto, el ciclo completo de amortización de un horno es de varios años. Pero si los datos de funcionamiento del horno son procesados por una red neuronal que selecciona las cargas para que el horno funda un tres por ciento más de hierro, este coste no será nada comparado con los 200 u 80 millones de euros, y se puede producir más hierro. La construcción de ‘hardware’ es mucho más costosa que el empleo de software inteligente. La experiencia demuestra que, en promedio, soluciones similares se amortizan en seis meses.
Otro ejemplo: un camión volquete grande cuesta entre 1,5 y 3 millones de dólares. Si una mina a cielo abierto en la que trabajan 20 volquetes simultáneamente aumenta su productividad en un cinco por ciento porque se ha instalado un sistema de despacho, el efecto económico anual será igual al costo de un volquete, mientras la compañía ahorrará no solo por un año sino por todos los años subsiguientes.
Desde el punto de vista funcional, los enfoques de cada sector industrial son diferentes, pero hay tres elementos básicos universales. El primer nivel es la conexión de equipos industriales, su monitorización para la carga y la disponibilidad de analizar recursos gratuitos para una mayor optimización. El segundo nivel es la gestión digital de la producción utilizando datos de primer nivel. El tercer nivel consiste en añadir tecnologías de aprendizaje automático para optimizar los procesos de producción en tiempo real y crear algún tipo de piloto automático que ayude a las personas a tomar las decisiones correctas.
Mucha gente quiere lograr tales resultados, pero no muchos entienden cómo hacerlo utilizando tecnologías digitales. Incluso si el propietario o el director general de una empresa está dispuesto a introducir algunos cambios en el proceso de producción, esto requiere conocimientos y habilidades adecuados en el nivel de gestión intermedio, tales como un ingeniero jefe o un director de producción.
¿Hacia dónde deben ir las empresas españolas a partir de ahora? En primer lugar, deberían empezar ahora mismo. En segundo lugar, deberían comenzar con escenarios sencillos, como la supervisión de las máquinas. En tercer lugar, deben utilizar una única plataforma universal, dado que todos los escenarios se aglutinarán y comprenderán una producción y una única capa digital o, si lo prefiere, una plantilla. Finalmente, la plantilla digital única borrará por completo los límites entre la producción, la contabilidad y la toma de decisiones. Por último, a menudo acudimos a empresas que dicen: «Vamos a crear nuestro propio tipo de sistema automatizado». Esto no funciona.
El mercado técnico global no es tan diferente del mercado español. Trabajamos en varios países y vemos la misma situación. La gente en todas partes está tratando de implementar Internet industrial y tecnologías de IA en la producción. Los proyectos piloto están en marcha en todas partes, pero esto dista mucho de decir que algunos países están muy por delante. España tiene, por tanto, la oportunidad de ser una de las primeras de la región en construir una nueva economía y conseguir resultados, ya que las personas que trabajan en la industria nacional nos parecen altamente capacitadas, dispuestas a asumir riesgos y adaptables.
Las empresas españolas deberían crear asociaciones tecnológicas con empresas internacionales para la colaboración, y proponer soluciones conjuntas en el ámbito de la Internet Industrial de los objetos y la Inteligencia Artificial en los países terceros donde estas empresas aún no están operando. Consolidando tecnologías y recursos, y promoviendo y vendiendo conjuntamente nuestros productos, podremos lograr mucho más. Estaremos encantados de trabajar con nuestros colegas españoles en la India, Rusia y otros países.
Además, las empresas de dos países que ofrecen productos en un sector y no compiten entre sí podrían proponer una solución global. Existen varios formatos para este tipo de trabajo. El producto de una empresa podría complementar el producto de otra empresa. O una empresa que ya tiene clientes en un país podría vender productos a la otra empresa. Además de trabajar en los países terceros, las propuestas conjuntas pueden utilizarse para acceder a diferentes mercados. Este tipo de colaboración se adaptaría principalmente a las medianas empresas.
Con el fin de establecer una cooperación eficaz, las empresas que propongan soluciones para la digitalización de la industria deberían reunirse no menos de dos veces al año en la primera fase. En el proceso de digitalización todavía no hay competencia, pero hay una falta de conocimientos y experiencia. Desde la perspectiva de Zyfra, yo sugeriría que las empresas rusas y españolas necesitan reunirse con mayor frecuencia. Como formato, sugeriría que nuestros colegas españoles se reúnan y discutan sobre proyectos exitosos y no exitosos, y que además organicen visitas a nivel empresarial.
ZYFRA fue consolidada en 2017 y actualmente opera en Finlandia, China, Rusia, Bulgaria, Marruecos, Chile, Perú, Turquía e India. Desarrolla tecnologías de digitalización industrial, invierte en productos digitales y mejora el entorno de la Internet Industrial de las Cosas y la Inteligencia Artificial. La empresa desarrolla soluciones a medida para maquinaria, metalurgia, minería, petróleo y gas, y empresas de la industria química.
Artículo escrito por Igor Bogachev, Director General de ZYFRA, para WWWhatsnew.com