La fábrica digital

INTRODUCCIÓN

A medida que la competencia internacional se calienta cada vez más, muchos países avanzados están realizando diversos esfuerzos para desarrollar sus industrias manufactureras. Iniciativas como Industria 4.0 en Alemania, Asociación de fabricación avanzada en los Estados Unidos e Innovación de fabricación 3.0 en la República de Corea sugieren que la fabricación inteligente se está convirtiendo en un medio para mejorar el entorno de fabricación y la supervisión líneas de producción utilizando tecnología de la información (TI) como software de aplicación (SW), Internet de las cosas (IDLC), sistema cyberfísico (CPS), computación en la nube, etc. En particular, Internet de las cosas permite la adquisición de datos en tiempo real de los sensores en varios instalaciones y campos de fabricación, y análisis posteriores (Jun et al. 2017).

Los enfoques actuales que apoyan la planificación y la optimización de las fábricas han mostrado limitaciones y una incapacidad para abordar la creciente competitividad y capacidad de respuesta del mercado (Azevedo et al. 2010; Zeng and Yin 2017). Respondiendo a este entorno cambiante, la industria manufacturera y las empresas relacionadas están prestando cada vez más atención a las características de fabricación ágiles, en red, orientadas al servicio, sociales y de otro tipo (Tao et al. 2017). Algunos de los problemas que se destacan son pedidos retrasados, acumulación del trabajo e incumplimiento al cliente a causa de fallas técnicas que ocurren de forma imprevista y que afectan el desempeño del proceso productivo en cuanto a indicadores de servicio. Debido a la cantidad de factores involucrados, es difícil responder a estos cambios en consecuencia (Lu and Ju 2017; Menck, Weidig, and Aurich 2013). En los últimos años, debido al rápido desarrollo de las tecnologías informáticas, se han resuelto una gran variedad de problemas físicos y de ingeniería mediante el uso de técnicas numéricas (Anna et al. 2018). Por lo tanto, ha habido interés en las técnicas de solución aproximadas, incluidos los métodos en línea que implican la planificación sobre solo una parte del espacio de estado que es potencialmente accesible desde el estado actual (Kim 2017). Se necesitan algoritmos inteligentes cada vez más sofisticados para poder controlar de manera óptima los procesos (Fan 2017). 

Desde hace años, los edificios, las líneas de producción y las instalaciones de producción se planifican y diseñan utilizando software dedicado, como diseño asistido por computadora (CAD), diseño arquitectónico asistido por computadora (CAAD) o modelado de información de edificios (BIM) (Kunz et al. 2016). El diseño de un sistema de producción involucra diversos y diferentes procesos de negocios, así como diferentes clases de análisis, ya que implica decisiones con un horizonte temporal mediano a largo y también tiene una influencia significativa en el compromiso financiero de una empresa industrial (Colledani et al. 2013; Terkaj and Urgo 2015). Para ello es necesario diseñar e implementar herramientas inteligentes para la optimización de escenarios de trabajo y para resolver situaciones de conflicto y controlar dicho sistema de una manera inteligente (Hajrizi 2016). La idea básica de estas aplicaciones es habilitar un modelo de procesos de trabajo o productos sin construir un prototipo físico, ya que estos últimos son costosos y solo es posible crearlos al final del proceso de diseño (Rückert, Wohlfromm, and Tracht 2018). En el mundo de hoy, la simulación surge como una parte indispensable del diseño y el análisis en un espacio de aplicaciones casi infinito (Harrison and Proctor 2015).

En términos de agilidad, los enfoques basados en agentes apoyan las reacciones rápidas a las perturbaciones en la fábrica, pero no han sido completamente adoptados por la industria debido a las dificultades en su integración con las tecnologías de automatización y la falta de garantías de

rendimiento hacia objetivos globales (Lopez et al. 2018).

Las PYME son bastante frecuentes en nuestra forma de sociedad. Si quieren tener éxito, deben ser capaces de adaptarse al instante a los nuevos y a menudo cambiantes demandas del mercado. Deben ser capaces de organizar rápidamente su producción y el flujo de recursos en una producción en cantidad única y pequeña de la mejor manera posible. Sólo ese tipo de trabajo los mantiene competitiva a nivel mundial, exitosa e innovadora (Debevec, Simic, and Herakovic 2014). Los administradores necesitan formas de conocer el comportamiento de su sistema para tomar acciones preventivas y de contingencia al momento de ocurrir algún fallo o imprevisto. Una manera de aumentar esos indicadores es por medio de la utilización de softwares que permitan estudiar de virtualmente el comportamiento de una organización y simular posibles cambios que la mejoren, es decir, representar una fábrica virtual.  Normalmente, una simulación se define como un modelo de un entorno del mundo real, generalmente con la posibilidad de que el usuario interactúe con el entorno (Neges, Adwernat, and Abramovici 2018; Stratos et al. 2016).

Las plantas de producción también se vuelven cada vez más complejas a pesar de todos los esfuerzos para mejorar esta situación. Esto, a su vez, da como resultado fases de planificación más largas y tiempos de comercialización inaceptablemente largos (Zuehlke 2008).

La fábrica virtual se utiliza para modelar una amplia gama de escenarios de producción y recopilar datos pertinentes.  (Jain, Lechevalier, and Narayanan 2017). Digital Factory es una imagen virtual de una producción real, que muestra los procesos de fabricación en el entorno virtual (Neradilova and Fedorko 2017). Los productos, procesos y recursos se modelan en base a datos reales, en una fábrica virtual. Con base en los datos y modelos reales, los productos y procesos de producción planificados se pueden mejorar mediante el uso de modelos virtuales hasta que los procesos estén completamente desarrollados, ampliamente probados y, en su mayoría, sin errores para su uso en la fábrica real (Kuehn 2006; Talkhestani et al. 2018).

Para el uso real, los conceptos teóricos necesitan una implementación práctica con la explotación de las técnicas de ingeniería modernas. La propia ingeniería moderna ha comenzado recientemente a adoptar conceptos teóricos de la computación distribuida y aplicarlos en diseños (Fedorov et al. 2015). La fabricación inteligente se basa en la generación de inteligencia a través del uso eficiente y efectivo de datos e información en todo el ciclo de vida del producto (Helu and Hedberg 2015). La complejidad de la relación de los objetivos estratégicos con el rendimiento operacional en los diversos niveles de un sistema de fabricación inhibe la realización de los Sistemas de fabricación inteligentes (SFI) (Jung et al. 2015; Luo and Wang 2017). Esto se centra en los siguientes temas: cómo manejar los desafíos y las oportunidades en la tendencia de fabricación global; cómo resolver problemas de cuello de botella en la gestión operativa, la operación de producción, la eficiencia y la seguridad, y la integración de la información utilizando tecnologías de la información modernas (Qian 2017; Townsend and Urbanic 2015).

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