Avanzando hacia el futuro de la automatización industrial

Aunque las fábricas y plantas de procesamiento de todo el mundo están adoptando progresivamente más automatización para mejorar la producción, la calidad y la eficiencia, estos esfuerzos siguen siendo en gran medida de la vieja escuela, utilizando una lógica de automatización de código duro que perdura estáticamente una vez que se pone en marcha. La mejora marginal continua es posible gracias a los esfuerzos del personal de operaciones, pero una vez que un sistema está en producción, suele ser difícil iniciar cambios importantes.

Pero, ¿qué pasaría si una plataforma de automatización pudiera proporcionar la inteligencia y la visualización necesarias para que el personal de operaciones pudiera realizar determinados ajustes en tiempo real? Estas mejoras podrían incluir cambios menores, a menudo sugeridos por la visualización y el análisis de datos, o cambios significativos impulsados por la toma de decisiones automatizada habilitada por el aprendizaje automático. Esto permitiría a las organizaciones ir más allá de la automatización básica y acercarse a un estado de automatización mucho más avanzado, manteniéndolas competitivas.

Las modernas tecnologías del Internet de las Cosas (IIoT), el software de borde y en la nube, el aprendizaje automático (ML), la inteligencia artificial (AI) y las plataformas de bajo código están permitiendo este tipo de automatización avanzada y poniendo a las empresas en el camino de beneficiarse de las implementaciones de la inteligencia artificial de las cosas (AIoT).

Adoptar un enfoque AloT dirigido por el conocimiento operativo

La aplicación de técnicas de automatización digital a los desafíos de la operación industrial ha sido efectiva durante décadas, pero este trabajo a menudo se encuentra detrás de proyectos de capital que requieren habilidades de ingeniería y programación especializadas. Una vez que las instalaciones están en producción, los operarios humanos suelen seguir participando como responsables parciales o esenciales de la toma de decisiones, así que ¿por qué no explorar formas de hacer un mayor uso de estos expertos sobre el terreno?

Esto puede hacerse mediante la participación de la inteligencia impulsada por el operador para actualizar el modelo de implementación de la automatización tradicional. El enfoque de la IAoT lo hace posible al combinar la tecnología con la aplicación continua de la experiencia humana. Las implementaciones de AIoT fusionan el conocimiento práctico del dominio y la experiencia de los expertos humanos con la conectividad de IoT y la nube, de modo que los operadores pueden aprovechar con éxito el poder de las tecnologías de ML/AI. El resultado es un marco de toma de decisiones digital más inteligente para mejorar el rendimiento.

Implementación de la AIoT amigable para el operador

Hay tres etapas clave asociadas con el transporte de una operación hacia el futuro de la automatización industrial.

1. Conectado: En esta etapa, las empresas necesitan formas fáciles, confiables y seguras de conectarse con muchas fuentes de datos/silos diferentes, que generalmente residen en máquinas y sistemas de control, para que estos datos puedan ser fácilmente accesibles. A veces, esto implica la creación de «sensores blandos» que utilizan cálculos y modelado para derivar valores que de otro modo no se medirían.
2. Predictivo: Una vez que los datos de la IIoT están disponibles, las empresas necesitan herramientas analíticas accesibles para obtener conocimientos y visualizar los datos, de modo que puedan evaluar lo que está sucediendo y predecir lo que sucederá.
3. Prescriptivo: Las predicciones permiten a los humanos aplicar conceptos de sistemas de control inteligentes junto con una IA/ML segura y fiable para lograr los resultados empresariales deseados. El control de bajo código es una forma de capacitar al personal de operaciones para mejorar las funciones de supervisión y la toma de decisiones. El funcionamiento autónomo, en el que los datos inician el control de forma automática y dinámica, es una de las formas más avanzadas de funcionamiento prescriptivo.

Al pasar por cada una de estas etapas, las organizaciones pueden obtener todos los beneficios de la colaboración entre máquinas y personas.