"Los frutos de la Industria 4.0 no crecerán a partir de soluciones aisladas".

Durante la última década, más de 2.000 empleados de organizaciones industriales han aprovechado las oportunidades de formación educativa y vocacional ofrecidas por la Universidad Técnica de Darmstadt de Alemania, donde aprenden asuntos como la Industria 4.0, la digitalización y la eficiencia de la producción, además de desarrollar estrategias para la implementación. Hablamos con los investigadores asociados Jens Hambach y Andreas Wank, así como con el estudiante de máster Jonas Lauer, para saber cómo progresan las pymes alemanas en su transformación digital y dónde creen que todavía existe un margen de mejora.

¿Qué esperan aprender aquí sus afiliados de empresas industriales?

Hambach: Todo el mundo habla de la Industria 4.0 y la digitalización, pero todavía hay mucha incertidumbre acerca de lo que esto significa en la práctica. Muchas empresas están recurriendo a nosotros para tener una visión general de cuáles son sus opciones y para averiguar cuáles deben ser sus primeros pasos hacia la Industria 4.0 y la digitalización.

Según su experiencia, ¿cuál es el concepto erróneo más habitual?

Hambach: Muchos afiliados llegan pensando en palabras de moda como sistemas ciberfísicos, Internet de las cosas, aprendizaje automático y dualidad digital. Estos son conceptos de alto nivel que despiertan el interés de las personas y sensibilizan a los responsables de la toma de decisiones acerca de los asuntos en cuestión. En este sentido es algo positivo, pero, en definitiva, son solo instrumentos. Si toda tu estrategia se dirige a ciegas a implementar tecnologías específicas, en general no será efectiva. Nuestro consejo es adoptar un enfoque más metódico y basado en las ventajas, que comience por definir exactamente qué mejoras pueden realizarse en el proceso de fabricación.

¿Las pymes alemanas se están quedando rezagadas en la implementación de la Industria 4.0?

Wank: Las empresas con menos de 250 empleados realmente no han progresado demasiado hasta el momento. Las que tienen hasta 2.000 empleados ya han realizado unas notables inversiones en digitalización, pero en general éstas han tomado la forma de soluciones aisladas dedicadas a ciertos sectores de la empresa. Ahora es el momento de unificar estas soluciones. Al ampliar el enfoque de los casos de uso individuales a los conjuntos integrales de soluciones, pueden aprovecharse las ventajas en toda la cadena de valor. Ahí es donde vemos el mayor margen de mejora.

¿Qué significa eso exactamente?

Hambach: Las empresas tienen una amplia variedad de sistemas que no podrían sustituir a corto plazo, aunque quisieran. Desde sistemas ERP hasta equipos más antiguos y numerosos instrumentos y sensores aislados. En el transcurso de nuestro proyecto "Efficient Factory 4.0", pudimos experimentar de primera mano los tipos de obstáculos que pueden surgir cuando intentamos acceder a los datos de un torno fabricado en 2005. El control no permitía acceder directamente a los datos de la máquina y el fabricante pedía 20.000 € para actualizarlo. Para nosotros, como para muchas pymes, simplemente no era una solución viable. Así que dimos un paso atrás y nos preguntamos qué datos necesitábamos realmente para la tarea en cuestión. Luego nos dispusimos a buscar una solución que nos permitiera leer y procesar dichos datos, y que pudiera vincularse con el resto de nuestros sistemas para formar una solución integral. Fue entonces cuando APROL apareció en nuestro radar.

¿Y resultó ser la solución que buscaban?

Wank: Sí, en efecto. Una de las razones fue su adaptabilidad. Eso nos permite implementar y ampliar progresivamente las funcionalidades de la Industria 4.0. APROL también cuenta con una amplia selección de interfaces estándar, incluyendo OPC UA y ODBC. Ello permite integrar los sistemas de OT y TI de forma rápida y uniforme a todos los niveles. Al mismo tiempo, APROL nos permite implementar nuestras propias interfaces o utilizar componentes de código abierto e integrarlos sin problemas. Así es como, por ejemplo, implementamos una API REST en Python, que APROL considera uno de sus propios componentes. La flexibilidad del sistema de control de procesos y la amplia gama de interfaces también facilitan la integración tanto en plantas nuevas como en las ya existentes.

¿Cómo se obtienen los datos de una máquina que, como el torno antes mencionado, no dispone de una de las interfaces estándar compatibles?

Hambach: Solo debimos realizar unas pocas y sencillas modificaciones. Por ejemplo, añadimos un pequeño adaptador entre un sensor y el control de la máquina que nos permite un acceso bidireccional a un sensor de nivel de llenado. Así podemos leer las mediciones en directo, sin tener que pasar por el control. Con esta base, pudimos implementar una función que notifica al operario de la máquina si es necesario rellenar el lubricante. También pudimos acceder a las señales directamente desde el armario eléctrico. Aquí es donde entra en juego otra de las ventajas más destacables de la solución de B&R. Puesto que el hardware y el software provienen todos de la misma fuente y APROL es automáticamente reconocido, no se requiere ninguna programación adicional.

¿De qué forma ayuda APROL a las empresas para que avancen realmente hacia la Industria 4.0 en sectores como la monitorización del estado?

Lauer: Al servir como plataforma para una amplia gama de aplicaciones, APROL facilita enormemente la implementación de todo tipo de funciones de la Industria 4.0. En el caso de la monitorización del estado, el sistema de control de procesos ofrece un bloque de función especial que funciona de manera óptima con el módulo de entradas analógicas correspondiente, el X20CP4810, que ejecuta la transformada de Fourier necesaria para el análisis de vibraciones.

¿Puede darnos algún ejemplo de cómo funciona?

Lauer: Utilizamos estas funciones para digitalizar una antigua sierra de cinta con un control de pulsador y equiparla con un sistema de monitorización del estado. La sierra de cinta puede utilizarse para simular varias condiciones para realizar demostraciones. Incluso con una solución de monitorización del estado de bajo coste que solo lee la presión de alimentación, puede deducirse el estado de la hoja de sierra y del cabezal de la sierra. Al equipar la máquina con sensores adicionales, podemos identificar un rango de condiciones aún más amplio y con una precisión todavía mayor. Conectamos los datos del sensor a una red neuronal que permite reconocer correlaciones específicas que los operarios difícilmente podrían observar. Con estos datos, APROL puede realizar acciones como indicarle al sistema ERP qué máquina está lista para un nuevo pedido o si la hoja de sierra actual podrá realizar el trabajo. Como nodo de datos locales, utilizamos un pequeño control del sistema X20 de B&R. Su interfaz OPC UA integrada facilita especialmente la conexión con APROL y con otros sistemas de nivel superior. Con este enfoque, las empresas pueden generar valor añadido, incluso en máquinas que desempeñan un papel relativamente menor en la creación de valor.

¿Una red neuronal puede funcionar en un sistema APROL?

Lauer: Hasta ahora, hemos construido redes neuronales con la herramienta de simulación MATLAB. Es decir, registramos todos los datos del sensor con MATLAB, los analizamos y luego procesamos los resultados en una red neuronal, que a su vez calcula los parámetros que necesitamos. No obstante, en principio, también podría programarse una red neuronal en Python y luego integrarla sin problemas en APROL, como la API REST antes mencionada.

APROL puede instalarse en máquinas virtuales para aplicaciones en la nube. ¿Utilizan esta funcionalidad para obtener una mayor conectividad?

Wank: Sí, utilizamos APROL en una nube privada. Allí tenemos una base de datos SQL cifrada que contiene datos relevantes para el proceso que provienen del sistema de trazabilidad APROL. Puede accederse a esta base de datos mediante otros sistemas, como nuestro sistema de gestión de plantas, que se encuentra en una nube pública para que las empresas interesadas puedan conectarse a ella con la mayor facilidad posible. A largo plazo, nos gustaría que el sistema de gestión volviera a estar situado "in situ" en una nube privada en un ordenador específico. Entonces podremos decidir qué datos deseamos mantener en nuestro propio sistema de producción y cuáles se envían a una nube pública.