Según las estimaciones del World Economic Forum de 2016, la cuarta revolución industrial incorporará en los próximos 15 años US$ 14.200 billones de dólares a la economía mundial. Esta nueva expansión de la productividad nunca antes vista, sucederá cuando se aplique un blend de inteligencia artificial, automatización con sistemas cyberfísicos, y la nube, a los procesos de producción y a servicios asociados de las cadenas de valor.
Ya lo hemos dicho antes, el big data es el nuevo petróleo, pero la verdadera revolución (ya lo saben los saudíes o los venezolanos) no trata de la extracción en solitario del crudo, sino de la producción de petroquímicos, de combustibles, de plásticos, de telas, de autos, de juguetes, y sigue la lista. Con el big data sucede igual, de nada sirve tener el conocimiento sobre machine learning, llenar los laboratorios universitarios de tesistas e investigadores, si estas nuevas técnicas no se aplican a diferentes dominios de las actividades económicas y sociales.
Donde se disponían de ricos reservorios de datos no estructurados, y una urgente necesidad de sacar provecho de ellos fue natural la aplicación de estas técnicas. Quizá el mejor ejemplo (alerta de spoiler) es la aparición de Aidan Macallan en la tercera temporada de House of Cards. Francis Underwood (Kevin Spacey) como presidente de los EEUU y su mujer Claire Underwood (Robin Wright), candidateados en las elecciones presidenciales de 2016 a presidente y vice, respectivamente, contratan, sugerencia de Leann Harvey (Neve Campbell), gerente de campaña, al científico de datos (Aidan Macallan) para tomar mejores decisiones de campaña de acuerdo a los patrones encontrados en las opiniones de los vontes vertidas en las redes sociales. [1]
No sucede lo mismo con los procesos industriales. A primera vista no son ámbitos naturales en donde se pueden explotar los datos existentes. Los sistemas SCADA monopolizan la captura y procesamiento de los datos que las máquinas de las líneas de producción generan con el objetivo del control permanente de dicha producción. Es por eso que hizo falta una iniciativa del Gobierno Alemán para abrir la caja negra de los datos no estructurados, mediante la internet de las cosas y la nueva generación de automatización industrial.
El término «Industrie 4.0» fue acuñado por el Ministerio de Educación e Investigación del gobierno alemán en un proyecto estratégico de tecnología con el objetivo de promover la computarización del sector de manufactura. En octubre de 2012 un Grupo de Trabajo sobre Industria 4.0 presentó en la feria de Hannover una serie de recomendaciones del Gobierno Federal Alemán para la implementación de Industria 4.0. Este es el grupo es considerado de padres fundadores de la Industria 4.0. [2]
Por eso no está mal decir que la Industria 4.0 es un nuevo proyecto global en el cual gobiernos, empresas multinacionales, empresas de tecnología, consultoras de servicios informáticos, pymes, y siguen las firmas, se están esforzando para concretar una visión sobre la cual cada vez hay más consenso respecto de su futura potencialidad.
Se trata de una visión para el nuevo nivel en la automatización de la fábrica. La automatización de los sistemas de fabricación mediante la aplicación de aprendizaje de máquina, computación en la nube e Internet de las cosas. La visión de la Industria 4.0 crea la fábrica inteligente. Quizá lo más novedoso de esta visión sea el nuevo componente de la transformación digital en la fábrica: los sistemas ciber-físicos.
La fábrica inteligente se supone más rápida y flexible. Se organiza en una estructura de módulos integrados por sistemas ciber-físicos que controlan los procesos físicos mediante sensores, modelos del mundo físico, etiquetas inteligentes y decisiones descentralizadas. Los sistemas ciber-físicos se comunican y cooperan entre sí y con humanos en tiempo real tanto dentro de la fábrica como fuera en otros puntos de la cadena de valor via internet de los servicios.
Un cyber-physical system (CPS) es un sistema embebido de producción con actuadores y sensores (robots) controlado y monitorizado por algoritmos alojados en internet y sus usuarios. No es un robot, es un sistema autoregulado con interfase para humanos. Algunos ejemplos de CPS: automóviles autónomos, sistemas de monitoreo médico, sistemas de control de procesos, y aviónica de piloto automático. [3]
En el artículo Design Principles for Industrie 4.0 Scenarios (2016) IEEE encontramos los cuatro (número clave) principios de diseño en Industry 4.0. Principios que ayudan a las empresas a identificar e implementar escenarios:
- Interoperabilidad personas-cosas: entre máquinas, dispositivos, sensores y personas para conectarse y comunicarse entre sí a través de Internet de las cosas (IoT) o Internet de las personas (IoP),
- Transparencia: Capacidad de los sistemas de información para crear una copia virtual del mundo físico mediante el enriquecimiento de modelos de plantas digitales con datos no estructurados de sensores.
- Asistencia CPS: Disponer de asistencia de los sistemas para apoyar a los seres humanos mediante la visualización de información de manera comprensible para tomar decisiones informadas y resolver problemas urgentes con poca antelación. Incluye asistencia física de CPS a los seres humanos para realizar tareas pesadas o inseguras. El ejemplo es el Power Loader usado por Ellen Ripley en Alliens.
- Descentralización: Capacidad de los CPS de tomar decisiones por sí mismos y realizar sus tareas de la manera más autónoma posible. Sólo en el caso de excepciones, interferencias o objetivos contradictorios, son tareas delegadas a un nivel superior.
Nos asomamos a este fenómeno de la Industria 4.0 que recién llegó a nuestras costas cinco años después de su presentación en Hannover. Me pregunto cuánto tiempo se tardará para poder experimentar aquí con SCF en entornos de fabricación, cuáles serán las industrias pioneras en ingresar en la Industria 4.0, si habrá una política consistente a nivel nacional. Lo que está claro es que hay que evangelizar y asociar esfuerzos porque como siempre, en cada nueva ola de cambio tecnológico, podemos ser consumidores, o bien encontrar oportunidades de conquista de nuevas capacidades de innovación.
Referencias:
[1] What House of Cards Got Right (and Wrong) About Data Science, consultado el 14 de junio 2017.
[2] Industrie 4.0 Digitale Wirtschaft und Gesellschaft Doc: Industrie 4.0 in practice – Solutions for industrial applications (2016) Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau – VDMA. Asociación de la Industria de Ingeniería Mecánica.
[3] NSF
