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Con la llegada de los autómatas y los robots se podría pensar que la digitalización de los procesos de producción ya ha finalizado, ya que, al fin y al cabo, son máquinas las que hacen todo el trabajo de fabricación o distribución.  Pero estos autómatas son solo una parte muy pequeña de esos procesos, teniendo el resto muchos componentes en donde se puedan aplicar muchas nuevas tecnologías que ayudan a mejorar. Y en el mundo que a todos nos gustaría pertenecer, mejorar quiere decir reducir costes y mejorar la calidad al mismo tiempo.

La digitalización a través de las nuevas tecnologías de sensorización, comunicación y tratamiento de datos, nos permite ser más competitivos reduciendo costes y mejorando la calidad.

La reducción de costes se puede conseguir optimizando cada uno de los puntos de la cadena, lo que, de forma genérica, es muy difícil de mencionar ya que diferentes empresas tendrán diferentes pasos y cometidos, desde una fábrica de materiales de construcción, hasta una empresa de servicios de limpieza. Pero, aunque los mundos sean muy diferentes en el diseño de la cadena, sí podemos hacer una aproximación medianamente genérica que nos ayude a entender el concepto de la digitalización.

Lo primero que hace falta es saber qué es lo que está pasando en cada momento. Es fundamental tener la información necesaria para poder tomar las decisiones que van a permitir pequeñas variaciones –o drásticas, según el caso,- dirigidas a optimizar el proceso. La información está en todos y cada uno de los pasos, ya sea porque existe una máquina que está funcionando a determinadas revoluciones por minuto, o una persona que en un momento determinado está comenzando una actividad.

Sensorización

Por tanto la captura de datos, o sensorización, va a ser el primer paso hacia la digitalización. Sabiendo cuales son los puntos de medida y los parámetros, será conveniente leer lo que está pasando mediante un sensor determinado: temperatura, revoluciones, control de presencia, contador de pulsos… cada situación y cada punto de medida dirá. Por supuesto, existen diferentes tipos de sensores para máquina y diferentes mecanismos de captura de datos, cada uno para determinadas situaciones.

Una vez que tenemos los datos, tendremos que ser capaces de utilizarlos en algún sitio, para lo que se suelen utilizar tres estrategias: in situ, centralizadas o mediante una combinación de ambas. In situ quiere decir que además de instalar un sensor, tendremos que instalar algún tipo de procesador de la información que sea capaz de tomar algún tipo de decisión, mientras que si queremos transmitirlo a algún sitio para su tratamiento centralizado, tendremos que instalar, además del sensor, un sistema de comunicación.

Las comunicaciones han evolucionado mucho en los últimos veinte años. Con el nacimiento de las comunicaciones móviles, especialmente las redes de datos móviles desde GPRS hasta el 5G que empezamos a oír estos días, enviar datos de un sensor hasta un centro de tratamiento es cada vez más rápido y menos costoso. No solo eso, sino que además en el camino han salido redes de corto alcance, sistemas de comunicación con poco consumo de batería, redes de espectro gratuito, etc. Sin duda, la comunicación de datos hoy en día, se puede hacer desde prácticamente cualquier lugar, sin necesidad de realizar cableados costosos, y con costes de dispositivos bastante reducidos. Todo esto ayuda sin duda a digitalizar la empresa.

Trabajando con la información de los datos

El tratamiento de datos, ya sea in situ o centralizados nos permite realizar tres funciones básicas: análisis, alarmas y actuaciones. Hasta aquí todo perfectamente normal. Por ejemplo, si hay una bajada en el nivel de aceite, podré enviar una alarma para que este sea repuesto. Pero al realizar un tratamiento centralizado podemos realizar ajustes más complejos combinando la información de que disponemos gracias a todos los puntos de información que nos están mandando datos, el histórico, las tendencias…

Por ejemplo, si baja el nivel de aceite, pero históricamente compruebo que baja un determinado porcentaje diario, puedo calcular cuánto tiempo queda para que la bajada se convierta en crítica. Si compruebo que, además, no existen determinadas actividades programadas que requieren más consumo de aceite, entonces podré tomar la decisión de cambiar el aceite antes o después.

En este ejemplo hemos podido reducir el coste de la producción porque el periodo de reemplazo lo hemos alargado, proporcionando tiempo adicional al personal de mantenimiento para realizar otras actividades más urgentes, y además poder realizar pedidos más grandes de reservas de aceite para conseguir mayores descuentos del proveedor. Por supuesto esto es solo un ejemplo, y las combinaciones que podemos inferir son bastante elevadas.

La calidad del dato

Es importante darse cuenta de cómo hemos incorporado en el ejemplo dos tipos de datos. No solo hemos sensorizado, sino que además, hemos utilizado datos de la planificación futura, la actividad del personal, los precios del proveedor, el nivel de stock… Hemos integrado todo el proceso de producción. Lo hemos digitalizado y le hemos dado inteligencia para reducir costes de manera automática.

Por supuesto, la calidad del producto la hemos mantenido, ya que no hemos alterado los componentes ni cambiado a los proveedores. Pero todavía se puede dar un paso más en la digitalización y mejorar la calidad de estos productos o servicios ofrecidos. Para ello tendremos que digitalizar el departamento de calidad, encargado de comprobar el grado de cumplimiento de los requisitos que buscamos, que podrá ser duración si es un material, o satisfacción del cliente si es un servicio.

La digitalización de la calidad se consigue mediante la incorporación de más datos al análisis que realizábamos anteriormente. Por un lado, vamos a automatizar las pruebas que necesitamos, y por otro lado, vamos a realizar retroalimentación al sistema de producción para que pueda corregir desviaciones. La automatización de las pruebas consiste en disponer de sistemas que para cada pieza o servicio (o de forma aleatoria un porcentaje de ellos) se realizan pruebas que, a su vez, irán evolucionando a medida que se obtienen más o menos datos. Estas pruebas alimentarán las decisiones y podrán realizar sugerencias para modificar velocidades de producción, análisis predictivos de duración, información al cliente final a través de la publicación de información de ayuda, o cualquier otra conclusión que podamos obtener.

Determinadas conclusiones podrá llegar a ser inferencias realizadas por el propio personal, que son sin duda otra fuente de datos del sistema. Esto, evidentemente, dependerá en gran medida del proceso, pero en cualquier caso deberá formar parte de la integración y digitalización.

En definitiva, digitalizar los procesos de producción es disponer de la máxima información posible, lo más frecuentemente posible, comunicando los datos, analizándolos y tomando decisiones de forma inmediata.