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Aceleración del Internet Industrial de las Cosas (IoT)
A medida que la Industria 4.0 (I4.0) avanza en las comunicaciones de máquina a máquina (M2M), hoy en día las fábricas pueden integrar procesos fundamentales y reducir los ciclos de producción. Pero, ¿son estas mejoras suficientes para hacer que las fábricas sean más inteligentes? Por: Daniel Walldorf, Gerente de Proyectos, Plataformas y Emprendimientos de Innovación
Son las 2:00 a. m. y la máquina en Europa no funciona. El organizador accede al sistema y descubre que los productos deben enviarse por la mañana. Inmediatamente ve capacidades abiertas y un stock de materia prima en su fábrica en los Estados Unidos y pone en marcha el inicio de la producción ahí. De vuelta en Europa, se le informa a un técnico de mantenimiento e inmediatamente ve los datos del proceso de la máquina en su oficina y localiza el problema en una estación de trabajo. En el taller, desde su tableta, el técnico accede a la estación de trabajo y comienza a modificar el tiempo de adquisición de los datos del proceso. En minutos, reconoce y resuelve el problema. La máquina vuelve a funcionar.
Comprender el desafío
Para la mayoría de las empresas, este nivel de velocidad es una aspiración, no una realidad. Lo que quizás sea más significativo es que, este caso es solo una pequeña parte de la capacidad que puede tener una fábrica inteligente. En las fábricas digitales del mañana, las operaciones diarias incluirán mantenimiento predictivo, uso flexible de máquinas y capacidad de actualización, producción y huellas de materias primas de bienes, seguimiento y rastreo de bienes en producciones con personalización masiva y eficiencia energética.
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I4.0
Hay muchas oportunidades para generar valor. Esto implica hacer que los datos de proceso y los metadatos de las máquinas estén más disponibles y sean más transparentes para los organizadores y técnicos, tener a la mano la información más mínima sobre las máquinas. En cuanto a las infraestructuras de máquinas actuales, hay una gran cantidad de datos que se crean pero no están disponibles. El desafío es que las máquinas tienen una estructura de control jerárquica que, en la mayoría de los aspectos, está optimizada para un control rápido y eficiente de la máquina. Los datos relevantes para esta estructura de control se transfieren con una latencia muy baja y el sistema de control requiere tiempos de ciclo en el rango de milisegundos. Esto aumenta el estrés en el control de la máquina, que debe procesar datos adicionales que no son relevantes para la latencia. Para resolver este tipo de desafíos, nuestro equipo aborda los problemas fundamentales desde tres perspectivas.
Habilitar la fábrica inteligente
Nuestras tres perspectivas
Dispositivos, Conectividad, Contenido
- Dispositivos inteligentes: Determinar qué componentes permitirán la creación de datos, comenzando con relés inteligentes sobre sensores y conectores adicionales que funcionan como dispositivos inteligentes, recopilando, por ejemplo, información sobre el consumo de energía o la condición de monitoreo.
- Conectividad física: Posicionar más dispositivos inteligentes dentro de una máquina crea conexiones adicionales, lo que genera más datos para transferir y, al mismo tiempo, reduce el tamaño y el costo de los nodos; esto lleva a buscar soluciones de conectividad alternativas, que incluyen la transferencia de datos guiada por ondas y las soluciones inalámbricas.
- Conexión del contenido: Administrar una ruta de datos para datos de valor agregado; la solución de conectividad deberá administrar, agregar, almacenar, proteger y procesar datos, así como abrir una ruta segura para transmitir datos al sistema informático de la empresa.
En TE, nuestro equipo está colaborando con nuevas ideas relacionadas con estas tres perspectivas. Nuestro objetivo es transformar el concepto de fábrica inteligente en una realidad operativa. Para lograr esto, estamos desarrollando relés inteligentes que son capaces de reconocer fallas en los componentes y cambiar directamente a un reemplazo. Hemos fabricado conectores que monitorean el consumo de energía. Hemos creado una nueva solución para transferir 1 GB/s a través de solo dos cables. También hemos desarrollado una forma de aprovechar las microondas que viajan en fibras de plástico para lograr una conectividad de alta velocidad a través de componentes miniaturizados y económicos. Nuestros sensores ofrecen la capacidad de comunicarse de forma inalámbrica y sintetizar datos con una interfaz basada en la nube.
Obtención de resultados
Antes de recomendar nuestras innovaciones a nuestros clientes, implementamos nuestras ideas en nuestras propias fábricas digitales. Esto asegura que las soluciones se prueben para ser inteligentes y aporten el valor que anticipamos. A través de estas iniciativas, hemos implementado agregadores de datos inteligentes en un modelo que nos ha permitido visualizar datos en tiempo real para flujos de valor de producción completos de conectores en el nivel de fábrica. Esto permitió a nuestro equipo de producción no solo impulsar mejoras increíbles en el rendimiento y el tiempo de proceso, sino también impulsar una reducción general en la ineficiencia del proceso. En las próximas etapas: este enfoque se extenderá para sincronizar la gestión de materiales y desplegar el sistema en más fábricas de TE.
Actualmente, la industria está cambiando de fábricas tradicionales a fábricas inteligentes y digitales. En esta fase de transición, es importante encontrar soluciones que se puedan aplicar para actualizar las fábricas en lugar de mirar solo hacia las aplicaciones Greenfield. Creemos que, en esta fase, es especialmente importante permitir ventajas rápidas que justifiquen las necesidades de inversión para la actualización, sin perder de vista el objetivo de hacer esto con una arquitectura que aprovechará una variedad de mejoras de productividad en el futuro. Esto significa ser compatible con versiones anteriores y abrir nuevas oportunidades. La conectividad inteligente logra este acto de equilibrio fácilmente y, por lo tanto, es nuestra clave para las fábricas inteligentes.