Eduard Marfà, director de marketing EMEA de Siemens PLM.

En el marco de la Jornada de Food and Beverage (Industria de la Alimentación) organizada por Siemens, a inicios de año, en La Pedrera, el emblemático edificio de Gaudí en el Paseo de Gracia de Barcelona, Automática e Instrumentación entrevista a Eduard Marfà, director de marketing de Zona EMEA y Europa de Siemens PLM para tres industrias: productos de consumo, energía y utilities, y electrónica y semiconductores. Siemens PLM está englobada en la división de industria de Siemens y, dentro de esta división, PLM es la división de software, el software industrial. Actualmente, es la décima empresa de software del mundo por tamaño y facturación, y la segunda de Europa. Básicamente, está focalizada en desarrollar, implantar y comercializar soluciones de software para entornos industriales.

Automática e Instrumentación: A nivel de Industria 4.0, ¿qué tipo de soluciones podéis aportar?

Eduard Marfà: Históricamente, Siemens es una de las empresas que empezó a trabajar en el campo de la Industria 4.0. Básicamente porque veíamos que habíamos llegado a un punto en el que necesitábamos una revolución para poder cambiar todos los procesos de fabricación. Existía una gran diferencia entre lo que el público pedía y los tipos de fabricación que se llevaban a en Europa. Lo que ocurría es que las industrias que tenemos ahora son muy eficientes fabricando productos en masa, pero no lo son tanto fabricando productos customizables, que es lo que principalmente se demanda. Ahora se requiere, no ya una fabricación de coches en grandes tiradas, sino que cada consumidor desea que su automóvil tenga sus propias características, y, en esto, las fábricas no son tan eficientes, desde el punto de vista de la automatización, de los procesos… Llegados a este punto, es necesario una gran revolución.

Y una de las acciones que comenzamos a realizar fue aplicar todos estos conceptos, y ésta es una de las razones por las que Siemens creó esta división de Factoría Digital, unos siete u ocho años antes de que comenzara la Industria 4.0. Comenzamos a trabajar en todos estos conceptos y pensamos en hacerlo en una de nuestras fábricas. Qué mejor que probarlo dentro de tu casa. Nosotros aún somos fabricantes y fabricamos muchos equipos. En la fábrica de Amberg (Alemania), donde se realizan todos los PCs industriales, hicimos un cambio total para probar los conceptos de Industria 4.0.

A partir de los años ‘70, aunque tuviéramos fábricas y sistemas de automatización más perfectos, nunca se conseguían los índices de productividad que se habían obtenido antes. Lo que ocurría es que lo que había cambiado era el tipo de demanda de los consumidores. Las fábricas estaban pensadas para ser muy eficientes en fabricar productos en masa, y lo que la gente pedía era otra: productos hechos a medida. Antes hablábamos de los automóviles, porque siempre es el sector que antes acoge un cambio de tecnología, pero esto ocurre en cualquier sector, como en los productos de consumo. De ahí nace la revolución industrial 4.0.

Pongamos un ejemplo para explicar qué significa el 4.0. El caso de una de las últimas fábricas de automóviles de Volvo en Suecia, que es muy automatizada, pero el problema que tiene es que no es flexible, no puede fabricar productos diferentes, ya que las líneas de producción son fijas. En un sistema de producción flexible, cada producto se encuentra dentro de un ‘buggy’, y, entonces, son los sistemas de logística y de fabricación que van hacia el producto: podemos fabricar una furgoneta y, al lado, un descapotable. Otra de las innovaciones incorporadas son los robots de última generación que trabajan con personas. Es un robot consciente del entorno, de lo que ocurre a su alrededor. Después, hay muchas tareas que todavía tienen que realizarlas personas; por ejemplo, los trabajos de pasar cables, que son muy difíciles de automatizar. En cualquier caso, la idea es disponer de una fabricación flexible. Puedo adaptar mi capacidad de fabricación, porque si necesito fabricar más coches, sólo tengo que hacer más metros de planta.

AeI: ¿Esto no incrementa el coste de producción?

EM: Este sistema lo que conlleva es fabricar una diversidad de productos que antes no era posible en una misma factoría. En el caso de nuestra fábrica de Amberg, donde se fabrican todos los PCs industriales que incorporan los PLCs, los controladores Simatic IT que van a controlar cualquier máquina…, la idea fue que, ante un producto muy customizable, había que adaptar el proceso de fabricación a esta nueva realidad. En EUA lo llaman ‘microfactories’, porque no es cuestión de tener grandes fábricas, sino pequeñas y muy flexibles.

Hablamos de cadencias de producción muy altas, que eso no es nuevo; hay fábricas que pueden tener cadencias de un millón de productos. Nosotros queríamos cadencias muy altas, pero siendo flexibles. Actualmente, para conseguir una cadencia muy alta se instalan las líneas, se hace una prueba, se comprueba que todo funcione correctamente, y, cuando todo está listo no se toca nada, y de ahí se obtienen cadencias muy altas de producción. Pero nuestro objetivo era conseguir esa alta cadencia siendo capaces de producir productos muy diferentes, más de 1300 productos distintos según las especificaciones de los clientes, en lotes de hasta 1. Si hay un cliente que solicita un PC con sus características concretas, PLC, sensores…, pensado para sus propias necesidades de aplicación y sólo pide uno, lo podemos fabricar. Con un ‘lead time’ de 24 horas. 24 horas después del pedido el PC customizado sale de la fábrica. Con unos estándares de calidad muy altos, 12 defectos por millón.

AeI: ¿Y cómo lo hacen?

EM: Mediante lo que llamamos un Gemelo Digital, no sólo del producto y de sus variantes y de lo que nos pidan los clientes, sino también de su proceso de fabricación y del modelo de la planta. La idea es que no es la planta la que produce, sino que es el producto el que sabe dónde debe ir, cuál es su proceso de fabricación y lo que necesita. Es el concepto del ‘buggy’, pero al revés. En lugar de que los sistemas de fabricación vayan hacia el producto, como son productos que no son muy grandes, invertimos ese proceso. Se dispone de una especie de autopista y cada uno de los productos se traslada en un ‘buggy’ y escogen su camino dentro de la fábrica, dependiendo de su árbol de proceso y de lo que necesitan. Existe una interacción y un diálogo entre cada uno de los productos y los sistemas de logística y fabricación. Por ejemplo, cuando llega a una estación, el producto le pregunta qué hace, ésta le explica que pone este chip y el producto reconoce que ese chip forma parte de su plan de fabricación y sale de ese punto con el chip instalado. Así funciona. Cada uno de los productos entiende su camino. Esa es la receta para ser súper flexibles. Porque, básicamente, es un fábrica que se configura dependiendo de las necesidades de cada uno de los productos.

Así hemos aplicado la Industria 4.0, y lo aplicamos también a otros sectores, como el de automoción o de productos de consumo.

AeI: ¿Cómo se diseña el proceso de fabricación?

EM: Lo primero son los planos de procesos. Los ingenieros de procesos, que normalmente trabajan con Excel, ahora tienen mejores herramientas de Siemens para hacerlo de manera muy diferente a como se diseña. El caso más claro es en la automoción: tal y como se diseña un coche, si ves las diferentes estructuras de producto, ellos tienen una parte que es el body in white (estructura), motor, chasis, interiores… El ingeniero de procesos lo ve de forma distinta, porque él, por ejemplo, está pensando que ha de fabricar la puerta izquierda y en la puerta izquierda tengo una parte de carrocería, interior, electrónica…, y ellos cogen de cada uno de estos grupos y montan su estructura de cómo será el proceso de fabricación. Y después está la tercera estructura, que es la de cómo lo fabricaré en la planta. Porque en mi planta tengo la primera celda; y en ella, ¿qué monto?: la puerta izquierda, la derecha… además necesito un operario… Y éstas son herramientas que lo hacen. A medida que el ingeniero hace el diseño, generan de manera automática una serie de elementos, como las instrucciones de montaje. Como hemos definido esto y tenemos el 3D, automáticamente las instrucciones de montaje salen en el caso que haya una tarea manual.

Para el diseño de planta, tenemos el Gemelo Digital del producto, que nos permite también realizar una simulación de ergonomía, entre otras variables de interés. Podemos ver, por ejemplo, si un operario es capaz, con unos guantes más gruesos, de realizar una operación de mantenimiento como el cambio de una tubería o no. El sistema comprueba que con los guantes más gruesos no podrá, por lo que, si esta tubería se ha de cambiar en un ambiente más frío, no podrá realizar esa operación.

En el primer momento combinamos mundo virtual y mundo real. Es el caso del ‘Virtual commissioning’ o puesta en marcha virtual, uno de los procesos críticos en las plantas, porque muchas veces no se tiene todo preparado y, hasta entonces, no se pueden iniciar las pruebas de puesta en marcha. Lo que se hace en esta fase es acelerar este proceso, combinar virtual y realidad. Por ejemplo, tengo un robot, el Gemelo Digital del robot con todos los procesos y el control del robot, pero no tengo la automatización de la línea, pero estoy probando estas dos en virtual para saber que el control funciona bien. Ya puedo comenzar a probar los programas y sé que el robot virtual, en este caso el gemelo virtual, se comportará exactamente como el robot real. Son herramientas para diseñar la producción.

En el punto de la producción real ya entran en juego las herramientas clásicas de Siemens de toda la división de automatización y control industrial. Tengo el robot con el control normal y ya estamos principalmente ante una automatización clásica de toda la vida. Pero partiendo de todo lo que hemos hecho antes con los Gemelos Digitales.

AeI: ¿Cómo gestionas los millones de conversaciones que tienen lugar entre los distintos elementos que interactúan en la producción?

EM: Siemens tiene una plataforma de IoT que se llama MindSphere, de las más punteras en el mundo, y una de las cosas que hacemos es licenciar esta plataforma para que existan aplicaciones, se creen aplicaciones sobre esta plataforma. Pondré dos ejemplos de aplicaciones que ya están hechas. ‘My machine’, que sirve para optimizar y chequear datos de sistema de producción, sobre todo para sacar datos de mi sistema de producción. La otra app es para tener datos de mi producto en operación: en este caso, combinado con Google Earth, y sabemos dónde está cada uno de los productos. Si hablamos de un avión, podemos acceder a toda la información con todos los KPIs que queramos mirar: ciclos de vuelo, si ha tenido errores con algún componente y, si es el caso, como estamos conectado al Gemelo Digital, podemos saber qué componente es y cómo ha ido. Son dos ejemplos reales de cómo poner en práctica la IoT.

AeI: Es decir, ¿el MindSphere es una nube de Siemens?…

EM: Para IoT industrial. Es un plataforma que está en la nube de IoT y nos ayuda a conectar cualquier activo, sea o no nuestro, y entonces combinar datos con los Gemelos Digitales o, en este caso, con aplicaciones. Las aplicaciones son realizadas por nosotros o por terceros. Siemens licencia MindSphere para que la gente haga aplicaciones. Hay muchas consultorías, como Accenture, Atos…, que tienen aplicaciones sobre MindSphere. Es un modelo tipo App Store de Apple o el Play Store de Google.

AeI: ¿En qué otros desarrollos está trabajando Siemens?

EM: Junto con la universidad de Standford, hemos incorporado cabezales de impresión a unos robots que son como arañas pequeñas, y el objetivo es que el propio robot es capaz de entender el entorno y fabricar la pieza que necesita in situ. No fabrican una pieza y luego tenemos a alguien que la monta, sino que el robot entiende que ha de fabricar una pieza.

AeI: ¿Cómo ha de ser la fábrica del futuro?

EM: Históricamente, hemos llevado a cabo una fabricación fija y manual, y los dos tipos que hay son estos: o que seas flexible muy manualmente, haciendo las tareas más customizables por personas, o muy bueno siendo fijo y automatizado. El objetivo es ser flexible y automatizado. Y el concepto es que una fábrica ha de ser como un sistema de autopistas muy bien organizado. Entonces, si queremos movernos, necesitamos un Gemelo Digital del sistema de autopistas, lo que es el plano, una ruta que esté optimizada y después las herramientas para fabricar (un vehículo, un sistema de localización y una aplicación). Y, básicamente, es esto lo que hacemos nosotros con estos sistemas de producción. Nuestro sistema es de autopistas, la ruta son los sistemas de fabricación y el vehículo son los ‘buggies’ que he explicado anteriormente. Y las aplicaciones son aquellas de control de fabricación.

Por otro lado, también estamos aplicando la tecnología Blockchain, a productos de consumo. Se trata de una solución de Blockchain aplicada a la trazabilidad de productos. Lo destacado es que, como tenemos todo el Gemelo Digital completo, lo aplicamos desde el end-to-end. Muchas soluciones del Blockchain son buenas, pero sólo lo aplican a partir de que el producto está fabricado, pero no desde el origen. Nosotros lo hacemos desde el origen. Por ejemplo, detectamos los movimientos que hace el tractor cuando está labrando el campo, y por tanto, de un lote de maíz sabemos cuando ha sido labrado, quién, qué tractor, toda la información hasta que llega a la planta. Y dentro de esta, por supuesto, controlamos hasta que el producto está terminado. Somos capaces de obtener una trazabilidad completa. “Desde el campo al consumidor”. Otro ejemplo lo encontramos con una tableta de chocolate que cuenta con un código que, al escanearse, informa al consumidor sobre en qué parte del mundo se ha recogido el cacao, cuál ha sido su productor,…

AeI: ¿Qué es la ‘Time Machine’ de Siemens?

EM: Es uno de nuestros últimos desarrollos, ‘Time Machine’, la máquina del tiempo, que permite llevar a cabo las denominadas ‘What scenes’: “qué pasa si hago esto”. Lo que estamos haciendo es montar una fábrica del tiempo. Como tenemos los planes de procesos, podemos ejecutar escenarios sobre que pasará si quiero mover de aquí tres horas y cómo estará todo mi sistema. O también capturar cuando ha habido un error en planta, cuáles eran las condiciones exactas cuando se produjo ese error. Hemos incorporado las opciones de Play, Stop…, porque normalmente todas las simulaciones se hacen partiendo de la planta en 0, pero la planta nunca está en 0, siempre tiene o algún producto en la línea o los silos están a distintos alturas…, la idea es que podremos reproducir cómo es el escenario y, a partir de ahí, tirar hacia adelante, hacia atrás, cambiar variables. Y así se nos ocurrió la idea de la máquina del tiempo en sistemas de fabricación. Puedes saber cómo estaba cada uno de los operarios, cada una de las plantas…, para ver cómo funciona. La idea es que puede reproducir escenarios de fabricación o un error y ver qué ha pasado, cómo ha pasado, en qué condiciones se ha producido… Comparar resultados y después ver qué parte es la más interesante.

Fuente: http://www.automaticaeinstrumentacion.com, abril 22 de 2019

Todos preferimos que las decisiones sobre la producción y mantenimiento se tomen en base a una monitorización efectiva y no siguiendo horarios predeterminados de poca flexibilidad o en base a conjeturas y suposiciones.

Los sistemas de automatización actuales permiten una monitorización transparente sobre el estado del sistema. Herramientas como la monitorización de estado o el mantenimiento predictivo ayudan a reducir el tiempo de inactividad no programado de un robot. Sin embargo, ¿qué ocurre con las instalaciones obsoletas con equipos viejos? No es raro encontrar equipos que siguen funcionando después de 30 años de uso, entonces: ¿Es posible reintegrar estos sistemas de forma a que cumplan a los requisitos de la producción moderna? Todos preferimos que las decisiones sobre la producción y mantenimiento se tomen en base a una monitorización efectiva y no siguiendo horarios predeterminados de poca flexibilidad o en base a conjeturas y suposiciones.

Ciertamente, los requisitos para digitalizar estos sistemas son exigentes: la mayoría de sistemas viejos no disponen de OPC UA en su versión original. Probablemente ni siquiera tengan una interfaz Ethernet. Sin embargo, existen soluciones para registrar grandes cantidades de datos sobre sistemas (system data) de este tipo que se pueden utilizar para mejorar la eficiencia general del equipo.

Por ejemplo, se pueden conectar sensores a la fuente de alimentación de los equipos para una gestión eficiente de la energía. Esta información, junto con el registro de los tiempos de arranque y parada mediante E/S descentralizadas, puede proporcionar datos comparativos esenciales. También se pueden añadir sensores y/o cámaras rentables capaces de registrar datos de aprobación/rechazo de producto en diferentes áreas de la línea de producción.

Los usuarios pueden ejercer un control sobre el estado de sus plantas implementando un sistema inteligente de monitorización de condiciones Condition Monitoring System: un sensor de vibración está conectado a maquinaria de tecnología rotativa, ya sean ventiladores, engranajes o motores. No es necesario cambiar el sistema de control de la máquina. El sensor se conecta simplemente por un cable de alimentación Ethernet. Esta solución fácil de integrar ha sido desarrollada por Mitsubishi Electric en colaboración con su socio Schaeffler, miembro de la red eF@ctory Alliance.

Digitalización de sistemas industriales obsoletos: cuándo y por dónde empezar

Es muy probable que los sistemas industriales envejecidos sean más vulnerables a dejar de funcionar debido a sus años de actividad. Las reparaciones y la reducción de tiempos de inactividad de los equipos permiten un mayor ahorro y un Return On Investment (retorno sobre la inversión) en un plazo más reducido que comprando máquinas nuevas. Además, si un sistema de automatización obsoleto está directamente enlazado a una cadena de producción actual, debería ser digitalizado.

Habría que fijarse primero en las medidas más fáciles de implementar que son la gestión del consumo de energía y el registro de datos sobre el estado de la máquina. Estas medidas proporcionan una visión general de la eficiencia del sistema. Otra medida sencilla es la monitorización de condiciones implementada como base del mantenimiento predictivo para reducir tiempos de inactividad.

Como más datos estén registrados, mejor optimizado estará el sistema gracias al edge o cloud analysis en tiempo real. Hay que examinar las posibilidades que ofrecen los sistemas individuales, tomando en cuenta el retorno de la inversión en cada caso. Hay instalaciones viejas que pueden adaptarse para un futuro digital con un mínimo esfuerzo. Las empresas se beneficiarán de una mayor transparencia y flexibilidad para sus plantas de producción, que de hecho es un requisito que permite mantener la competitividad a gran escala. La eficacia y eficiencia en los tiempos de comercialización y en la fabricación de productos individualizados dependerá del grado de automatización digital. Se trata de una cuestión de “cuándo” y no “y si…”.

El siguiente nivel: El uso de inteligencia artificial en la industria

Las empresas que están empezando a implementar cambios para digitalizar su producción van a ser las primeras en beneficiarse de las tecnologías emergentes del sector como la inteligencia artificial (IA). Estas nuevas tecnologías serán claves para analizar el smart data y big data para optimizar la producción.

El análisis del smart data y el big data permite que se tomen mejores decisiones referentes a la producción y las técnicas de deep learning y machine learning están apareciendo en la industria para automatizar la planificación de las tareas de producción. Esto sienta las bases para intensificar el uso la IA y así poder alcanzar una mejor flexibilidad en mercados volátiles en cuanto a su producción. De esta manera, se consigue que la fabricación de productos personalizados suponga el mismo coste que de productos de producción en masa. La combinación del análisis de smart y big data, y la inteligencia artificial será un factor competitivo clave para afrontar un mercado cada vez más exigente.

El tiempo de comercialización es vital, por lo que los cambios de máquinas para nuevos productos deben ser tan rápidos como sea posible y esas máquinas deben ser capaces de producir productos perfectos desde el comienzo de la producción. Esto hará que los productos lleguen rápidamente a los clientes y optimizará la eficiencia de los recursos.

Fuente: www.automaticaeinstrumentacion.com, abril 21 de 2019