Por: Leandro Escudeiro, Gerente General en Atlas Copco para Industrial Technique Sudamérica.

Hoy, hay un 10% de las empresas entre medianas y grandes que están tecnologizadas, un 45% están en ese proceso y otro 45% aún no empezaron a transitar esta revolución. En este contexto de cambio, encontramos poco desarrollo en el departamento IT de automotrices y autopartistas. A grandes rasgos, los equipos están focalizados a darle soporte a la parte administrativa interna pero no aplican para funcionar en un ambiente industrial.

Por ello, es importante que las empresas den un paso más hacia una infraestructura capaz de mantener todos los datos, procesarlos para obtener información inteligente de manera de no quedar atrás respecto a la competencia. Esto implica inversiones en redes, data service, servidores en los cuales almacenar la información recopilada.

El concepto de cuarta revolución industrial atraviesa a la producción automotriz de una forma nunca vista. Manufactura interconectada, datos en tiempo real (Big Data) e Inteligencia artificial son algunas de las herramientas que llegaron para acelerar los tiempos de producción. Estas tecnologías se enmarcan en una serie de nuevos desarrollos ligados al procesamiento de la información proveniente de interconexiones electrónicas e integración de sistemas.

Una de las iniciativas que se ha incorporado es la de tener los equipos monitoreados y conectados para obtener datos en tiempo real, poder cruzarlos y analizarlos. Son los equipos, en esta instancia, los que reportan la información. Herramientas que, hoy en día, se caracterizan por ser inalámbricas y flexibles. Esto es algo nuevo en fabricación inteligente: la posibilidad de conectar todas las herramientas electrónicas y procesos de ensamble en una plataforma universal para hacer productos más rápidos a menor costo.

Esta plataforma ayuda al equipo técnico a analizar los datos de forma remota y a partir de ella interactuar con la gente que está trabajando presencialmente para realizar los ajustes necesarios. En otras palabras, hace posible acceder a lo que está pasando en una determinada planta desde la oficina sin la necesidad de trasladarse a la locación física.

Lentamente, este panorama motivó darle mayor valorización a la Big Data e hizo imprescindible comprender cómo a partir del uso de algoritmos era posible tomar mejores decisiones. Entre otras cosas, hacer usufructo de la información permitía identificar una posible falla en los equipos a partir de la presencia de parámetros anormales de funcionamiento. A través de ese autodiagnóstico era posible recomendar una acción y anticipar una parada de planta, lo que se conoce como mantenimiento preventivo de la herramienta o del sistema.

Así, la Inteligencia Artificial (IA) fue cobrando mayor protagonismo y comenzó a ser utilizada con otros usos, por ejemplo, para conocer las características de los productos sin constatarlas manualmente. El código QR que se está comenzando a utilizar y a expandir en la industria permite visualizar toda la información y características de construcción del vehículo. Este número de documento o código madre va enlazado a una base de datos que enseña todas las magnitudes de torque que se generan en el proceso de manufactura, es decir, durante su ensamble. Esto es lo que permite conocer si un asiento o neumático tuvo un ajuste indicado y realizar la trazabilidad del producto en pos de su calidad y mejora.

Es importante destacar que la Big Data genera una gran cantidad de información adicional que muchos no estaban viendo. Eso genera nuevos desafíos, ya que no todos están preparados para hacer uso de la información que generan los equipos que tienen instalados en línea. Los beneficios obtenidos pueden resumirse en seis pilares de valor: aumento del tiempo de la actividad, reducción de defectos (a prueba de errores), introducción de nuevos productos, mejora de la productividad (a través del análisis de datos), mejora de la interacción humana con el trabajo a realizar y reducción del uso de energía.