Hace casi una década que se habla de Industria 4.0 y casi todos los productores conocen ya lo mucho que puede cambiar nuestra forma de trabajar. Productores de todo el mundo han iniciado pilotos para confirmar el valor de los datos y la analítica avanzada, usando soluciones autónomas como mantenimiento predictivo para optimizar sus operaciones.

Pero los productores se enfrentan a dos problemas en su intento de acelerar la adopción de operaciones autónomas: los casos de uso de más valor suelen requerir la introducción de soluciones autónomas en más de un activo, línea o función, y esas soluciones utilizan cantidades de datos que, por lo general, son muy superiores a lo que permiten las actuales arquitecturas de gestión de operaciones de producción (MOM).

Algunos productores están invirtiendo en data lakes para almacenar todos los datos de producción en un solo repositorio, pero eso no basta para garantizar la información estructurada que se necesita para optimizar las operaciones. Por eso cada vez más CIO y directores de producción se plantean usar gemelos digitales para obtener datos de múltiples fuentes, unificarlos y contextualizarlos de modo que se puedan emplear en operaciones autónomas.

Los gemelos digitales son modelos de software que representan los atributos y comportamientos de procesos y activos físicos. Facilitan la toma de decisiones al simular la respuesta de los activos en distintas condiciones.

La capacidad de un gemelo digital de permitir el aprendizaje progresivo y adquirir conocimiento tácito ofrece un ventaja clave, ya que almacena y estructura información de una forma inteligible para técnicos y operadores.

Esto es lo que hacen los gemelos digitales para facilitar la evolución hacia operaciones autónomas:

Una de la principales ventajas de los gemelos digitales es que los productores pueden usar esta tecnología sin necesidad de sustituir sus soluciones, generando valor en menos tiempo y con menos coste. La arquitectura MOM de la organización seguirá actuando como base para sus operaciones.

Si combinan un gemelo digital con su actual arquitectura MOM, los productores pueden seguir amortizando sus inversiones en tecnología sin tener que “volver a empezar de cero”. Eso les permite obtener datos de todos sus sistemas y contextualizarlos de forma rápida y eficaz. Es posible obtener resultados en un plazo de tres a seis meses, dependiendo de la complejidad del caso de uso.

Los sistemas de ejecución de producción (MES) siguen siendo una parte básica del entorno de TI. Ante la creciente demanda de datos, los proveedores de MES están convirtiendo sus productos en plataformas integradas que incluyen sistemas de gestión de calidad y gestión del rendimiento de activos, entre otras cosas.

También utilizan soluciones en cloud para acelerar el despliegue y aumentar el valor de estas plataformas. Gracias a modelos comerciales más flexibles, los productores pueden cambiar las grandes inversiones de CAPEX por gastos OPEX incrementales según los beneficios obtenidos de proyectos.

La cloud ofrece herramientas para fábricas, como Internet de las cosas (IoT), analítica Low-Code/No-Code y aprendizaje automático. Algunos proveedores compran o desarrollan sus propias herramientas, mientras que otros colaboran con empresas de cloud pública e IoT para ofrecer una perfecta integración entre productos.

Para hacer realidad la Industria 4.0 y las operaciones autónomas, los productores tienen que transformar su arquitectura MOM para aprovechar la flexibilidad y escalabilidad de los gemelos digitales. Los que consigan desarrollar arquitecturas MOM basadas en gemelos digitales y en la cloud en un plazo de tres a cinco años estarán listos para afrontar los retos del futuro.