Connect with us

Hi, what are you looking for?

BLOG

IIoT e Industria 4.0 y fabricación

La fabricación está entrando en la cuarta revolución industrial. La digitalización -impulsada por el uso de sensores, software, conectividad y análisis de grandes datos- está dando lugar a fábricas más eficientes y flexibles e impulsando la introducción de nuevos modelos de negocio.

IIoT e Industria 4.0 y Fabricación

Industria 4.0 en la fabricación: 26 aplicaciones que impulsan el valor empresarial real

Ha sido todo un viaje para llegar a donde estamos hoy. La primera revolución industrial, iniciada con la invención de las máquinas de agua y vapor, dio lugar a los primeros medios de producción organizados. La segunda se caracterizó por la invención de la electricidad, que dio lugar a las primeras cadenas de montaje en movimiento. La tercera revolución industrial fue posible gracias a la llegada del ordenador. Y ahora estamos preparados para la Industria 4.0, con tecnologías como los sensores, la conectividad, la comunicación, los datos y la analítica impulsada por la inteligencia artificial que se combinan para crear las fábricas del futuro.

Pero, ¿qué significa todo esto en la realidad?

¿Cómo está cambiando la Industria 4.0 la cara de la fabricación tal y como la conocemos?

8 impulsores del valor empresarial y 26 palancas

Un buen punto de partida en todo esto es la brújula digital de McKinsey, que identifica ocho impulsores del valor empresarial. Estos son:

  • Recursos/procesos
  • Utilización de activos
  • Mano de obra
  • Inventarios
  • Calidad
  • Correspondencia entre la oferta y la demanda
  • Tiempo de comercialización
  • Servicio/posventa

Dentro de estos ocho impulsores hay un total de 26 palancas empresariales: las aplicaciones de la Industria 4.0 que están cambiando la forma de planificar, diseñar, fabricar y reparar los productos manufacturados. A continuación, analizamos cada una de estas aplicaciones empresariales, explicando en qué consisten y cómo están aportando beneficios a la industria manufacturera.

Las palancas de recursos/procesos

1.- Consumo inteligente de energía

Los sistemas automatizados de gestión de edificios conectan sensores, actuadores, controladores y otros equipos a través de una red troncal IP, lo que permite supervisar el uso de energía de los sistemas de maquinaria, iluminación, climatización y detectores de seguridad contra incendios. Esta información puede combinarse con conjuntos de datos más amplios, como la previsión meteorológica y la fijación de precios en tiempo real de la electricidad y otros servicios públicos, para ofrecer una visión más centralizada e informada del rendimiento del edificio.

Este tipo de sistema automatizado de gestión de edificios se ha instalado en una fábrica de Schlumberger en Francia, controlando la calidad del aire, la temperatura y la iluminación. El objetivo, en última instancia, es utilizar la energía de forma más eficiente y reducir los costes.

2.- Lotes inteligentes

La Industria 4.0 está demostrando ser un motor clave para mejorar la eficacia de los procesos dentro de las plantas de fabricación. La digitalización de la cadena de suministro a través de métodos como los lotes inteligentes -caracterizados por el almacenamiento inteligente de información en productos y palés- es un buen ejemplo de ello, ya que fomenta la adopción de la fabricación justo a tiempo. Mediante el uso de tecnologías como las etiquetas RFID y los sensores, con conectividad celular 3G, LoRa WAN, NB IoT, Wi-Fi y Bluetooth, se pueden rastrear y supervisar artículos como contenedores, palés y jaulas de rodillos antes de la entrega y una vez almacenados dentro del almacén. Estos datos pueden revelar información sobre la ubicación, el inventario y la temperatura, y pueden servir de base para tecnologías avanzadas como el picking automático.

Este tipo de tecnología ha sido utilizada con buenos resultados por NGK Ceramics, que fabrica piezas para convertidores catalíticos en una planta de 500.000 pies cuadrados en Estados Unidos. La empresa utiliza el seguimiento basado en IoT para ayudar a los trabajadores a controlar los palés en toda la planta, manteniendo siempre un inventario actualizado.

3.- Optimización del rendimiento en tiempo real

La conexión en red de los activos industriales mediante sensores, software y conectividad alámbrica e inalámbrica puede utilizarse para obtener una instantánea precisa del rendimiento de los equipos en cualquier momento. Con la adición del aprendizaje automático, esta evaluación puede convertirse en una optimización del rendimiento en tiempo real en entornos de fabricación, con salidas continuamente recalibradas para lograr un rendimiento óptimo, dependiendo de una serie de factores variables. Esto garantiza que los activos industriales funcionen siempre con la máxima eficiencia.

Uno de los primeros ejemplos de optimización del rendimiento en tiempo real lo ha dado el gigante de la ingeniería ABB, que ha utilizado la tecnología para el control y la optimización de un horno de cemento en Australia, imitando las acciones de un operario de planta de cemento «ideal» e implementando ajustes automáticos para alcanzar los objetivos. Esto ha aumentado la estabilidad del horno y ha contribuido a reducir el consumo de energía por tonelada de clinker producida.

Las palancas de utilización de los activos

4.- Flexibilidad en las rutas

La fabricación moderna requiere nuevos niveles de adaptabilidad de la planta, ya que las empresas buscan ser más receptivas a las cambiantes necesidades de los clientes. Esto ha dado lugar al uso cada vez mayor de sistemas de fabricación flexibles, que utilizan tecnologías habilitadas por el IoT para ayudar a las empresas a ser más reactivas. La flexibilidad de las rutas, por ejemplo, representa la capacidad de los fabricantes para hacer frente a factores como las averías de los equipos para permitir la continuación de la producción de cualquier componente.

IIoT-e-Industria-4.0-y-Fabricacion_2

Esto puede lograrse de varias maneras, como fabricando una pieza concreta a través de diferentes rutas o continuando la operación en más de una máquina. La flexibilidad de las rutas se realiza empleando modelos jerárquicos de la actividad del taller, lo que permite la simulación dinámica de las actividades de producción. Este enfoque flexible aumenta la capacidad de adaptación de la fábrica al maximizar la utilización de los activos y aumentar el tiempo de actividad.

5.- Machine flexibility

A medida que la aplicación de las metodologías de la Industria 4.0 hace que la fabricación se convierta en un proceso más descentralizado y autónomo, es probable que la flexibilidad de las máquinas se convierta en un área de desarrollo interesante. Esta tendencia se verá impulsada por el uso de interfaces estándar e infraestructuras inteligentes que permitan un enfoque mucho más modular de las redes industriales y la automatización, con módulos «plug and produce» que fomenten la rápida reconfiguración de las instalaciones de la línea de producción. Esto podría significar cables de datos/comunicación de ajuste rápido para los brazos robóticos, o sensores de alto nivel que interactúan con Ethernet, eliminando la necesidad de un módulo de E/S estándar. Esta flexibilidad de las máquinas impulsa líneas de fabricación más dinámicas, con un mantenimiento mucho más rápido e intuitivo.

6.- Supervisión y control remotos

Las plantas de producción son ecosistemas complejos con cientos o incluso miles de piezas de equipo que trabajan juntas sin problemas para obtener un resultado final. Cuando se añade el hecho de que algunas plantas de producción no están aisladas -siendo tal vez parte de una red global de instalaciones- entonces la importancia de tener visibilidad de todos los procesos operativos se hace evidente. La arquitectura habilitada por el IoT ofrece esta visión, en tiempo real, desde cualquier parte del mundo. Los ingenieros pueden conectarse a los sistemas en red a través de tabletas, ordenadores portátiles o paneles de control móviles, lo que les permite conocer el rendimiento de los activos individuales.

Esta supervisión y control remotos pueden utilizarse como medio principal para identificar y eliminar los cuellos de botella y reducir los residuos. El fabricante estadounidense de componentes de automoción Varoc ha utilizado este enfoque para supervisar el estado de las máquinas, lo que ha dado lugar a un aumento del 20% en la eficacia general de los equipos.

7.- Mantenimiento predictivo

La combinación de sensores y conectividad inalámbrica permite supervisar equipos industriales de todo tipo en tiempo real, con análisis de datos basados en el aprendizaje automático para identificar tendencias y anomalías. En lugar de llevar a cabo un mantenimiento tradicional basado en el calendario y en el examen periódico de los equipos, o de adoptar estrategias del tipo «si no está roto, no lo arregles», los ingenieros pueden hacer un seguimiento más eficaz de los patrones de fallo, detectando cualquier problema potencial antes de que se produzca.

Al liberar el potencial de los regímenes de mantenimiento verdaderamente predictivos, los fabricantes pueden obtener enormes beneficios mediante la erradicación de los tiempos de inactividad no planificados y los costes asociados, especialmente cuando se trata de equipos de misión crítica. El fabricante de válvulas y componentes de control Gemu ha utilizado este enfoque con buenos resultados, supervisando sus procesos de producción y detectando y sustituyendo cualquier componente de bajo rendimiento antes de que falle.

8.- Realidad aumentada para el MRO

Los días en los que los profesionales del mantenimiento se remitían a manuales de instrucciones trillados mientras reparaban la maquinaria en las plantas de fabricación se están convirtiendo en algo del pasado. Hoy en día, los trabajadores están equipados con auriculares de realidad aumentada, que les proporcionan una gran cantidad de información, como datos asistidos por ordenador, diagramas y dibujos en su línea de visión mientras realizan sus tareas. Esta capacidad está siendo impulsada por los rápidos avances en las tecnologías de reconocimiento de imágenes, la potencia informática, la conectividad inalámbrica y la Internet de los objetos.

Las ventajas del mantenimiento basado en la realidad aumentada son evidentes: el acceso inmediato a la información correcta, proporcionada de forma intuitiva, significa que los empleados pueden realizar un trabajo de mayor calidad en menos tiempo y con menos errores. Festo, por ejemplo, está probando las gafas de realidad aumentada HoloLens de Microsoft para realizar una amplia gama de actividades de mantenimiento en sus centros de Europa y Estados Unidos.

Las palancas laborales

9.- Colaboración entre humanos y robots

Los robots ligeros que ocupan poco espacio y que pueden trabajar junto a los humanos sin necesidad de jaulas de seguridad están ofreciendo nuevos niveles de flexibilidad en los entornos de las fábricas inteligentes. Estos robots colaborativos, equipados con un conjunto de sofisticados sensores de movimiento, visión y posicionamiento, pueden realizar una serie de trabajos repetitivos y aburridos, liberando a los trabajadores para que puedan añadir valor en otras áreas.

En thyssenkrupp, los cobots se han instalado en una de sus plantas de producción de sistemas de suspensión para automóviles, desempeñando funciones relacionadas con la atención a las máquinas, el montaje y la inspección de productos. Esto ha permitido a thyssenkrupp mejorar la eficiencia y ampliar su negocio durante un periodo de escasez de personal cualificado.

10.- Supervisión y control remotos

La supervisión remota basada en la nube responde a dos preguntas principales. ¿Dónde están mis activos? ¿Y cómo están? Esa información -accesible en tiempo real con la información entregada a los tableros en los dispositivos móviles- libera en gran medida al trabajador en la planta de fabricación. Al tener al alcance de la mano información sobre factores como la temperatura, la presión, el volumen, el consumo de energía, las horas de carga y las horas de descarga, los trabajadores pueden tomar decisiones más inteligentes basadas en datos más fiables, lo que mejora la productividad y aumenta el tiempo de actividad.

11.- Gestión digital del rendimiento

La digitalización ofrece a los fabricantes la oportunidad de controlar algo más que el rendimiento de las máquinas. Otros factores de coste, como los materiales y la mano de obra, pueden evaluarse y los indicadores clave de rendimiento pueden automatizarse a través de sistemas digitales de gestión de operaciones y rendimiento. Este enfoque proporciona un medio más preciso para la asignación de costes en toda la organización y, por lo tanto, una capacidad para mejorar los cálculos de costes y el rendimiento financiero general.

12.- Automatización del trabajo del conocimiento

Estamos familiarizados con los robots que se encargan de las tareas manuales que antes realizaban los humanos. ¿Pero qué pasaría si las tecnologías automatizadas también pudieran empezar a realizar algunos aspectos del «trabajo del conocimiento» que actualmente realizan los empleados? La frase fue adoptada por primera vez por McKinsey para referirse al uso de ordenadores para realizar tareas que dependen de «análisis complejos, juicios sutiles y resolución creativa de problemas».

Un informe del McKinsey Global Institute sugiere que la automatización del trabajo del conocimiento ocupará un lugar destacado en su lista de las diez principales tecnologías disruptivas para 2025. Esta automatización de los procesos empresariales podría tener un gran impacto en la fabricación en áreas como las compras, el marketing y los servicios a los clientes, sin sustituir necesariamente a los humanos, pero complementándolos en determinadas funciones.

Las palancas del inventario

13.- Tamaño de los lotes

La Industria 4.0 está impulsando una producción más rápida y flexible, con niveles crecientes de personalización. Llevado al extremo, los sistemas de producción sin fisuras deben ser capaces de salir de los procesos en serie para fabricar una sola pieza con la misma rapidez y eficiencia con la que pueden fabricar múltiples piezas. Esta capacidad de producir «lotes de tamaño 1» ofrece a las empresas la oportunidad de alcanzar nuevos niveles de personalización masiva, es decir, fabricar a medida para clientes individuales.

La automatización es la clave de las metodologías de tamaño de lote 1. En el fabricante de productos de belleza a medida AlpStories, por ejemplo, se utilizan brazos robóticos para empezar a fabricar las «cajas de belleza» de sus clientes en cuanto se recibe un pedido. Los robots Motoman CSDA10F de doble brazo utilizan herramientas y pinzas multifuncionales para recoger y embalar, y los brazos pueden reprogramarse rápidamente para aprender nuevos flujos de trabajo. Este tipo de enfoque del tamaño del lote 1 -la capacidad de producir unidades individuales de forma flexible y económica- es el que impulsará nuevos enfoques de los inventarios, basados en una previsión más dinámica de la demanda.

14.- Optimización de la cadena de suministro en tiempo real

Las cadenas de suministro en la era de la Industria 4.0 son más rápidas, flexibles y transparentes. La combinación de sensores omnipresentes y conectividad, junto con el análisis de big data, significa que los fabricantes pueden tener una visibilidad total de sus componentes entrantes, conociendo la ubicación exacta y el estado de cada envío. La manipulación automatizada garantiza que las mercancías se recojan y coloquen exactamente en el lugar correcto del almacén, mientras que las máquinas conectadas en red proporcionan información sobre los índices de producción en tiempo real. De este modo, se crea un bucle optimizado de vuelta al departamento de compras.

La optimización de la cadena de suministro en tiempo real puede reportar notables beneficios. Hitachi, por ejemplo, se ha embarcado en una optimización completa del inventario y la cadena de suministro en todas sus instalaciones de producción en Asia, reduciendo así los bienes en stock, recortando los costes logísticos y mejorando la flexibilidad de la logística.

15.- Impresión 3D in situ

El rendimiento de los equipos de impresión 3D ha mejorado de forma espectacular en los últimos años, con las últimas máquinas capaces de producir componentes de polímero y metal de forma fiable y repetible. Esto ha llevado a las impresoras 3D a escapar de los confines de las funciones tradicionales de creación de prototipos para ofrecer un medio flexible de fabricar piezas de repuesto o de recambio. De este modo, los fabricantes pueden reducir la necesidad de almacenamiento en favor de la producción bajo demanda de algunos componentes en sus propias instalaciones o cerca de ellas, proporcionando una mayor resistencia a la cadena de suministro.

IIoT e Industria 4.0 y Fabricación_3

Algunas grandes empresas ya han reconocido el valor de la impresión in situ: Siemens Mobility, por ejemplo, ha creado un centro de mecanizado digital en su planta de fabricación de trenes en Alemania, que permite imprimir en 3D piezas de repuesto y herramientas bajo demanda.

Las palancas de calidad

16.- Gestión de la calidad digital

Hemos hablado de la Industria 4.0, pero ¿qué hay de la Calidad 4.0? Representa el uso de la analítica de los grandes datos para ofrecer un cambio en la forma de medir la calidad.

Ya no basta con medir la calidad observando la integridad de los productos: la gestión de la calidad digital ofrece la oportunidad de integrar la calidad en toda la cadena de valor, desde el suministro hasta la entrega.

Según los 3 pasos para la calidad en la nube de Sparta Systems, el paso de la medición de la calidad al viejo estilo, basada en registros en papel, a la adopción de un sistema de gestión de la calidad digital en la nube puede dar lugar a una reducción de los costes, un mejor cumplimiento y una mejor experiencia para el usuario.

Un caso práctico publicado por el proveedor de software de gestión de la calidad Cebos muestra cómo ha ayudado al proveedor de componentes Vishay Dale a controlar mejor su documentación interna, creando un sistema que ha minimizado significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para ejecutar los retos de ingeniería. Esto ha favorecido la calidad de los productos y ha aumentado la eficacia operativa.

17.- Control avanzado de procesos

Las instalaciones modernas comprenden una intrincada red de procesos de producción que controlan una multitud de factores como la materia prima, la temperatura y otros objetivos operativos. La aplicación del control avanzado de procesos se utiliza cada vez más para proporcionar una plataforma común para la optimización de los procedimientos mediante actividades como la recopilación y el análisis de datos y la elaboración de modelos dinámicos, con el fin de mejorar la calidad, aumentar el rendimiento y reducir el uso de energía.

El software puede utilizarse para supervisar una amplia gama de variables, como las tasas de alimentación, las temperaturas del aire de entrada y la humedad del polvo, realizando ajustes minuciosos para mejorar la calidad del producto y aumentar el rendimiento de la planta. El control avanzado de los procesos está encontrando una aplicación particular en el sector de la fabricación de alimentos y bebidas, con un estudio de caso de Aveva que muestra cómo la optimización del secador de pulverización para un cliente concreto dio lugar a un aumento del 10 por ciento en el rendimiento y a una reducción del 8 por ciento en el consumo específico de energía, con cero violaciones de la calidad del producto.

18.- Control estadístico del proceso

Los números importan en la fabricación, con una serie de estadísticas disponibles para proporcionar una visión de la calidad durante el proceso de producción. Estos datos se capturan en tiempo real y luego se trazan en gráficos con límites de control predeterminados basados en la capacidad del proceso. Las variaciones que se producen fuera de los parámetros proporcionan una visión de las operaciones vacilantes, que pueden tener un impacto en la calidad.

Este tipo de control estadístico de procesos se ha utilizado con buenos resultados en Nestle Waters, el fabricante de agua embotellada, que ha utilizado un software de control estadístico de procesos InfinityQS para sustituir un engorroso sistema en papel para recoger y analizar datos, proporcionando visibilidad en tiempo real en 26 fábricas. Gracias al seguimiento de las tendencias de los datos, la empresa ha podido tomar decisiones más precisas sobre la mejora de los procesos en áreas como el par de apriete de los tapones, lo que ha proporcionado niveles más constantes de calidad del producto.

Las palancas de la oferta y la demanda

19.- Diseño orientado a los datos para obtener valor

Los sensores ubicuos están cambiando la forma en que los fabricantes de productos discretos sacan al mercado. Al conectar los sensores a los prototipos y utilizar los datos creados a partir de las pruebas para tener una mejor idea de los escenarios operativos de la vida real, los fabricantes son capaces de desarrollar productos de mejor rendimiento que se ajustan más a las necesidades de sus clientes. Este enfoque, conocido como diseño orientado a los datos, no se limita a los prototipos. Los sensores instalados en los productos sobre el terreno siguen proporcionando información operativa, lo que permite perfeccionar el producto.

PTC es un líder en este campo, con un estudio de caso que describe los requisitos de diseño de un tractor. En lugar de hacer suposiciones sobre factores como la carga máxima que debe soportar la cuchara del tractor, se aplica el diseño basado en datos para garantizar que el producto no está sobredimensionado (añadiendo tiempo y costes) o infradimensionado (disminuyendo el rendimiento y la satisfacción del cliente).

20.- Predicción de la demanda basada en datos

Los factores externos pueden tener un enorme impacto en los fabricantes. Los cambios repentinos en el gasto de los consumidores pueden, por ejemplo, abrir un agujero en la más cuidadosa previsión y toma de decisiones. Entra en juego la predicción de la demanda basada en datos: un software de inteligencia económica predictiva basado en la nube que proporciona una visión de 360 grados de la demanda futura. En entornos de fabricación, el software utiliza datos globales, análisis y servicios de expertos para identificar futuras amenazas u oportunidades para el rendimiento empresarial en finanzas, ventas, marketing y operaciones.

La investigación de Prevedere sugiere que la predicción de la demanda basada en datos puede proporcionar una visión precisa de las actividades futuras, utilizándose para realizar cambios en los niveles de producción o para validar los planes de expansión, con las empresas de fabricación mejorando la precisión de la previsión de la demanda en más de un 20%.

Las palancas del tiempo de comercialización

21.- Experimentación y simulación rápidas

Hace tiempo que se utiliza el software para aumentar la velocidad de experimentación. Ahora, sin embargo, se utiliza hardware avanzado, como las impresoras 3D, para acelerar aún más el tiempo de comercialización. El proceso aditivo es especialmente adecuado para la creación rápida de piezas prototipo, cuyos resultados se incorporan al proceso de diseño y simulación para su perfeccionamiento. Antes, los fabricantes tenían que pasar cada iteración del diseño a su departamento de producción, o subcontratar el trabajo, lo que provocaba retrasos.

Según la 4ª edición del informe sobre el estado de la impresión 3D de Sculpteo, la aceleración del desarrollo de productos es la máxima prioridad para las empresas que confían en la impresión 3D. La creación de prototipos (55%), la producción (43%) y los modelos de prueba de concepto (41%) son los tres usos más populares de la impresión 3D en la actualidad.

22.- Ingeniería concurrente

La paralización de tareas -a menudo denominada ingeniería concurrente- puede acelerar el proceso de desarrollo de productos. Pero estructurar esos procesos paralelos puede resultar difícil si no se dispone de herramientas de colaboración como parte de las estrategias más amplias de la Industria 4.0.

Aquí es donde el último software de organizaciones como PTC ayuda al proceso concurrente, proporcionando un «esqueleto» planificado por el diseñador principal para garantizar que todos tengan acceso a la información que necesitan y tengan una base común desde la que trabajar.

Así, los ingenieros pueden realizar tareas simultáneas sin temor a sobrescribir accidentalmente los archivos de los demás. Una vez establecido el diseño principal, los subconjuntos individuales se adaptarán. El fabricante de motocicletas KTM ha utilizado este enfoque en su moto KTM 690 DUKE, que se desarrolló en sólo 22 meses desde el primer concepto hasta el inicio de la producción, lo que supone una reducción del 15% en el tiempo de comercialización en comparación con la generación anterior.

23.- Cocreación del cliente/innovación abierta

La Industria 4.0 está creando un entorno más colaborativo en la fabricación, lo que está aumentando los niveles de cocreación con el cliente y la innovación abierta. De este modo, el proceso de diseño puede ser compartido por otras partes, como clientes o proveedores, o estudiantes de una universidad local. Este enfoque genera transparencia y confianza, fomenta el pensamiento lateral y suele dar lugar a productos más centrados en el cliente. También puede reducir el tiempo de comercialización.

El proveedor francés de automoción Valeo se ha mostrado especialmente activo en este ámbito a través de su Innovation Challenge, que utiliza un concurso de innovación para generar ideas. La empresa ha elegido como grupo objetivo a estudiantes de todo el mundo. El concurso pone a la empresa en contacto con grandes potenciales de todo el mundo, y en la última edición participaron 1.627 equipos de 748 universidades de 80 países, que competían por dos premios de 100.000 dólares cada uno.

Las palancas de servicio y posventa

24.- Mantenimiento predictivo

La digitalización está transformando el mantenimiento de los equipos industriales. En algunos paquetes de mantenimiento posterior, los sensores, el software y la conectividad permiten al fabricante de máquinas, como accionamientos y motores, evaluar el rendimiento de sus productos in situ, ayudando al cliente a evitar el tiempo de inactividad mediante la predicción de problemas antes de que se produzcan.

Esta arquitectura habilitada por el IoT también está conduciendo a la creación de nuevos modelos de negocio basados en la servitización, en los que el usuario final alquila efectivamente un servicio o una solución en lugar de comprar una máquina, evitando así un gran coste de capital inicial. Este servicio se basa en KPIs como el tiempo de actividad disponible, lo que da al fabricante una visibilidad más clara de los programas de mantenimiento. El vendedor del servicio, por su parte, recibe ingresos predecibles.

25.- Mantenimiento a distancia

Tradicionalmente, si una máquina fallaba en una planta de fabricación, el equipo de mantenimiento interno se encargaba de llevar a cabo la reparación o de llamar al OEM para reservar un ingeniero de servicio. Ahora, la supervisión remota de los equipos in situ puede ampliarse al mantenimiento remoto, con expertos del OEM capaces de realizar algunas tareas sin necesidad de una presencia física.

Por ejemplo, las actualizaciones de software y las rectificaciones pueden instalarse de forma segura a través del aire, lo que permite que los equipos vuelvan a funcionar rápidamente. El mantenimiento a distancia también puede realizarse a través de auriculares de realidad aumentada, y los trabajadores de mantenimiento de la planta reciben instrucciones de reparación en su línea de visión. Por ejemplo, Plex Systems utiliza el mantenimiento remoto con realidad mixta para volver a poner en funcionamiento los equipos de los clientes, apoyando al equipo de mantenimiento interno.

26.- Autoservicio virtualmente guiado

La aplicación de la inteligencia artificial en la industria manufacturera no se limita a la función de producción, sino que también está dejando su huella en el servicio de atención al cliente y en el servicio postventa. El autoservicio guiado virtualmente denota el uso de agentes virtuales en los sitios web de las empresas, que ayudan a los clientes a resolver sus problemas.

Según Gartner, una cuarta parte de los trabajadores digitales utilizará un asistente virtual para empleados (VEA) a diario en 2021. Esto supondrá un aumento respecto a menos del 2% en 2019. Aunque los agentes virtuales se han utilizado en sectores como los seguros y los servicios financieros, Gartner sugiere que se abrirán camino en el sector manufacturero.


Acceda a a la publicación original publicada por AVNET, en ingles, desde Aquí.


Click to comment

Leave a Reply

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.

Vea también:

BLOG

Desde los dispositivos vestibles hasta los hogares inteligentes, la seguridad del IoT es fundamental para mantener a los consumidores a salvo

BLOG

A medida que la pandemia incorporaba la "digitalización" a nuestra vida cotidiana, el sector digital se vio afectado junto con otros aspectos de la...

BLOG

Aunque el IoT ha crecido considerablemente, también ha tenido que hacer frente a considerables vientos en contra.

BLOG

A continuación, encontrará 5 ejemplos seleccionados de la Industria 4.0. Esperemos que con esto puedas ver lo mucho que cambiará el mundo a medida...

BLOG

Estamos en la cúspide de la Industria 4.0, la cuarta revolución industrial. A lo largo de la próxima década, la Industria 4.0 surgirá para...

BLOG

Alcoholímetro conectado? Cheque. ¿Sensor de cultivo y clima alimentado por energía solar? Cheque. ¿Qué pasa con un monitor de nivel de tanque de almacenamiento...

BLOG

La próxima década bien podría ver una revolución en el tratamiento y diagnóstico de las enfermedades. Aquí les presentamos algunos de los avances del...

Advertisement
https://edificioemprendedores.cl