Es posible que las personas que participan en el control de la producción y la tecnología de producción en la industria manufacturera estén escuchando cada vez más los términos «fábrica inteligente» en estos días. El concepto de esta fábrica inteligente es bastante amplio, y hay casos en los que los significados de cada puesto son diferentes. Además, hay un movimiento del gobierno para tomar la iniciativa de hacer que la industria sea más inteligente. Aquí presentaremos la definición general de fábricas inteligentes, los problemas a los que se enfrenta la industria manufacturera actual, la hoja de ruta del gobierno para la inteligencia, ejemplos específicos de hojas de ruta y ejemplos de introducción in situ.
¿Qué es una fábrica inteligente?
Una fábrica inteligente es una fábrica avanzada que implementa la Industria 4.0 defendida por el gobierno alemán. En concreto, introduciremos robots, inteligencia artificial (IA), IoT (Internet de las cosas), etc. en sistemas no tripulados, y mejoraremos la productividad y la calidad. En otras palabras, el objetivo es promover aún más la automatización de las fábricas existentes y construir sistemas de producción más sofisticados.
Los desafíos actuales de fabricación y la hoja de ruta de la fábrica inteligente
Se considera que esta fábrica inteligente tiene un gran impacto en la industria japonesa, y el Ministerio de Economía, Comercio e Industria también compiló un informe de encuesta llamado «Encuesta sobre la hoja de ruta inteligente de la fabricación» en 2017. En esta hoja de ruta, mostramos problemas actuales como la mejora de la calidad, la reducción de costos, la mejora de la productividad, el acortamiento del período de tiempo, la escasez de recursos humanos, la mejora del valor agregado/valor proporcionado, la gestión de riesgos/trazabilidad y sus soluciones. Describe cómo debería ser la fabricación dentro de 20 a 30 años y los problemas que conducen a ella. Además, se presentan las siguientes soluciones de tres pasos para estos desafíos.
Recopilación y acumulación de datos
Al extraer y visualizar información útil, se trata de convertir la conciencia obtenida en saber hacer y saber. Por ejemplo, la idea es recopilar una gran cantidad de datos automatizando la inspección y organizándola con gráficos y diagramas.
Análisis/predicción de datos
Al analizar y aprender una gran cantidad de información, es posible identificar los factores del fenómeno, modelar el fenómeno y hacer predicciones futuras. Esto incluye el análisis de datos mediante análisis factorial, análisis estadístico o aprendizaje automático mediante inteligencia artificial.
Control y optimización de datos
Se trata de hacer el mejor juicio y ejecución en función del resultado del análisis y el resultado de la predicción. Un ejemplo es mejorar los defectos detectados mediante el análisis.
De esta manera, podemos ver que los «datos» son muy importantes para la realización de fábricas inteligentes. En la «automatización» anterior, solo se utilizaban datos numéricos como las dimensiones y el peso, pero los «datos» aquí son cada vez más amplios. Se puede decir que es una cuantificación de «cosas que ocurren en el sistema de producción», como imágenes, sonidos y movimientos de personas, así como datos numéricos. Gracias al enorme desarrollo de los equipos de TI en los últimos años, ha sido posible gestionar dichos datos. Se puede decir que las fábricas inteligentes se pueden hacer realidad con el avance de la tecnología de TI.
Un ejemplo específico de una hoja de ruta
A continuación, echemos un vistazo más de cerca a los tres pasos anteriores. Por ejemplo, si el problema del sistema de producción es la «mejora de la calidad», la «reducción de la tasa de defectos» es necesaria para mejorar la calidad. Para ello, primero recopilamos datos mediante la detección de los errores del operador y los defectos de procesamiento. Esta es la etapa de «recopilación/acumulación de datos». A continuación, en la etapa de «análisis/predicción de datos», analizamos los errores pasados y los defectos de procesamiento e identificamos los procesos en los que es probable que se produzcan errores y defectos de procesamiento. A continuación, educaremos a los trabajadores que hayan cometido errores y realizaremos cambios en el diseño para evitar procesos en los que se produzcan defectos de procesamiento. Esta es la etapa de «control/optimización de datos».
Ejemplos específicos de iniciativas sobre el terreno
¿Qué tipo de esfuerzos se están realizando sobre el terreno para hacer realidad una fábrica tan inteligente?
En una fábrica de mecanizado, las máquinas herramienta se conectaban a través de una red para proporcionar una función que permitiera comprobar el estado del mecanizado y notificar el final del mecanizado. Esto es lo que se conoce como IoT. Esto ha hecho posible que una persona esté a cargo de varias máquinas-herramienta.
Además, el tiempo de procesamiento se puede adquirir y almacenar como datos. Esto corresponde a «recopilar y acumular datos». Luego, al analizar los datos adquiridos, fue posible optimizar el tiempo de mecanizado. Puede ver que se realizan «análisis/predicción de datos» y «control/optimización de datos». Al repetir estos tres pasos, pudimos optimizar las condiciones de procesamiento y el tiempo de procesamiento a diario, mejorando la productividad y reduciendo los costos de fabricación.
Del mismo modo, se conectó un sensor a la máquina herramienta (en este caso, la máquina rectificadora que realiza el pulido) para que la fuerza de pulido aplicada durante el pulido pueda medirse, adquirirse y almacenarse como datos. Una vez más, al analizar los datos acumulados, fue posible optimizar las condiciones de procesamiento. Puede ver que la inteligencia es exitosa si incluye los mismos pasos que vimos anteriormente.
Estos esfuerzos a nivel de campo son una extensión de las actividades de reducción de costos existentes a nivel de campo, pero el objetivo final de las fábricas inteligentes es promover la inteligencia y la automatización en toda la cadena de suministro de productos. Hay en eso. Cuando toda la cadena de suministro de productos se vuelva más inteligente, la planta de fabricación será mucho más eficiente y utilizará los datos. Sin embargo, cabe señalar aquí que la industria manufacturera japonesa cuenta con el apoyo no solo de las grandes empresas con muchas fábricas y grandes cadenas de suministro, sino también de las pymes y las fábricas municipales. Por lo tanto, para el desarrollo de la industria manufacturera japonesa, es esencial involucrar a estas pequeñas y medianas empresas y fábricas urbanas.
Fábrica inteligente y computación perimetral
Como se mencionó anteriormente, los datos son muy importantes en las fábricas inteligentes. Se puede decir que la recopilación de datos es una de las claves de la inteligencia. Sin embargo, cuando se trata de crear una fábrica inteligente que cubra toda la cadena de suministro, la cantidad de datos es enorme. Además, también es necesario procesarlos rápidamente. En este contexto, la computación en nube es indispensable para la recopilación, el análisis y el almacenamiento de datos, pero puede resultar difícil conectar la fábrica a la nube. En esos casos, introduzca la computación perimetral, donde pueda analizar y procesar los datos sin problemas.
El concepto de fábrica inteligente es amplio y profundo
Esta vez, presenté una pequeña parte del concepto de fábrica inteligente. Sin embargo, el concepto de fábricas inteligentes no termina ahí. Como ya se ha mencionado, el concepto de fábricas inteligentes es la idea de fábricas inteligentes, cuyo objetivo es resolver y mejorar los problemas mencionados en el texto. Por así decirlo, se puede decir que todos los esfuerzos técnicos para hacer evolucionar la fábrica son una fábrica inteligente.
