Industria 5.0: Lo que se nos viene encima (Inteligencia Artificial y Robotica)
Todo lo que voy escribir por aquí está basado en mi experiencia acudiendo, y habiendo sido invitada, al Advance Manufacturing en Madrid en su primera edición en la capital de España y la segunda a nivel nacional en 2024.
Aquí voy a exponer los puntos que considero más importantes a tener en cuenta sobre las nuevas tecnologías que vienen a implementarse en el sector industrial unido a las estrictas normativas y regulaciones tanto a nivel europeo como español para, según ellos, hacedlas más eficientes y sostenibles para controlar y mantener a raya el "cambio climático" cuando realmente económicamente no es aún viable para una pequeña y mediana empresa realizar fuertes inversiones económicas para adaptarlas y adecuarlas a estos nuevos tiempos de regeneración industrial combinándolas con ideologías políticas extremistas que, en vez de beneficiar al sector industrial, realmente podría perjudicarla.
El Advance Manufacturing es un claro ejemplo de que no debería de ser un espacio contaminado con ideologías políticas sino un espacio neutral donde las empresas multinacionales y PYMES puedan exponer sus productos o servicios cara a los posibles clientes al igual de dar la oportunidad a gente joven, que haya recién terminado las diferentes carreras de ingeniería o formación profesional, de darse a conocer y de exponer sus ideas innovadoras para que las empresas puedan optar a su contratación y puesta en marcha para innovar, sin obstáculos, en el sector industrial y energético.
La evolución de la robótica y la automatización ha minimizado, en gran parte, las tareas repetitivas o peligrosas para los empleados no solo en el sector industrial sino también en el sector energético sin embargo los escollos más grande que tienen son en el tema económico, del cual hablaremos más adelante, y por el otro el tema social debido a que en ciertos puestos de trabajo han sido reemplazados operarios por máquinas sobre todo se puede ver claramente en el sector alimentario para evitar la contaminación cruzada de los alimentos garantizando así la frescura y la calidad y evitar que ciertas personas permanezcan a temperaturas bajas durante mucho tiempo en las cámaras frigoríficas o congelados y también para detectar el estado de madurez de la fruta y evitar enviar a las grandes superficies frutas y verduras que no han alcanzado aún el estado de madurez optimo.
Es por ello el cual debería de haber un equilibrio estructural y económico dentro del sector industrial que no ponga en peligro los puestos de trabajo pero que también eviten poner en riesgo a una persona o a un conjunto de personas garantizando así la sostenibilidad y perpetuidad de la empresa.
Con esta evolución ha surgido el concepto de "Plataforma de la Robótica" que no es más que un hardware conectado con IA vía app para usarlos con teléfonos móviles (iPhone & Android) y los iPad facilitando la tarea al operario que está controlando al robot y pudiendo delegar en el robot, usando la IA, para que tome las decisiones por si solo y aprenda de los errores utilizando el autoaprendizaje pero siempre bajo la supervisión del operario en caso de que pase cualquier cosa. Esta plataforma no pone en peligro los puestos de trabajo de además de crear nuevos puestos de trabajo adaptados para la generación de dicha infraestructura de programación robótica y de las diferentes aplicaciones a instalar en los dispositivos móviles actuales aparte de ser la opción más viable económicamente.
El establecimiento de la automatización en una planta no se puede realizar a corto plazo pero si a largo plazo mediante un estudio previo del proceso productivo o de almacenamiento.
Además la automatización y la robótica también permite ser usado para detectar y descontaminar de residuos peligrosos u otros materiales contaminantes sin intervención humana de las piezas fabricadas o de plantas nucleares o del sector energético.
Exponiendo aquí un ejemplo de PYME que utiliza la robótica en el sector energético:
BCB : Realizan inspecciones de subestaciones eléctricas donde expusieron sus problemas a la hora de realizar dichas inspecciones en áreas con alto riesgo de electrocución los cuales recurrieron al uso de robots adaptados para realizar las inspecciones con total seguridad y sin arriesgar la vida de una persona pero, su alto coste de adquirir un robot cuadrúpedo como el de Boston Dinamics, hace totalmente inviable esta opción en la actualidad.
Es por ello por el cual han recurrido a la opción más barata con el uso de la Inteligencia Artificial y el uso de diferentes cámaras para poder controlar y detectar cualquier problema en las subestaciones eléctricas de manera eficiente y segura.
DATOS OFICIALES
En 2023 se instalaron cerca de 540.000 robots industriales a nivel mundial donde se reparten de la siguiente manera:
- 270.000 en China*: Se mantiene el numero en 2024**
- 70.000 en Japón: Se mantiene el número en 2024**
- 40.000 en Estados Unidos: Bajan el número en 2024**
- 30.000 en Alemania: Sube el número en 2024**
- 40.000 en Corea del Sur: Se mantiene el número en 2024**
- 5.000 en España: "Sube" el número en 2024**
- 85.000 en el resto del mundo
*Representa el 50% del total
** Datos actualizados en 2024 aún no disponibles pero si estimables aproximadamente
Donde parte del número de robots en el sector industrial asiatico (Japón, China y Corea del Sur) se dedican en parte a las eléctricas o la robótica.
En España, el Ministerio del Interior, "prevé" dotar de subvenciones para robótica para las PYMES y pongo entre comillas dado la inestabilidad política actual que no garantiza el acceso a dichas subvenciones a emprendedores y PYMES en la actualidad.
¿Qué es la IA?
La IA es una rama de la ciencia de la computación en el desarrollo de sistemas que imitan tareas asociadas con la inteligencia humana.
A su vez se complementa con el "machine learning" que usa algoritmos para analizar los datos y tomar decisiones inteligentes basado en el aprendizaje de ejemplos reales pero no están programados explícitamente, simplemente, están entrenados con largas cantidades de datos.
A su vez tanto la IA como el "machine learning" se complementa con las redes neuronales o "Deep learning" que simula la toma de decisiones humanas simulando el mismo comportamiento que tendrían neuronas en el cerebro humano.
Visión e Inteligencia Artificial en robótica 4.0
El "Big Master" usa la IA para decirle cuando tiene que coger la pieza en la cinta con total precisión y evitando cometer errores.
Un ejemplo claro es usando robots que despaletizan lingotes de plata donde se procede primero a detectar dónde está ubicado el pallet, segundo a quitar y cortar los flejes y el segundo robot realiza las labores de despaletización mientras que el primero retira el pallet una vez finalizada la operación.
La ventaja de usar robots es que evita que los operarios puedan sufrir lesiones o accidentes laborales de además de establecer un perímetro de seguridad que evite que cualquier operario, accidentalmente, entre en el área de seguridad. Todo ello se hace desde una sala de control.
La visión artificial de la IA utiliza cámaras que reconocen el material y la orientación de fleje en el que está paletizado (fleje radial, fleje vertical, fleje metálico y al fleje de plástico). En el caso concreto del fleje radial, la propia IA detecta el final de la banda del rollo de aluminio, en el sector del automóvil, para evitar que, accidentalmente, se produzca el "efecto muelle" que pueda provocar daños personales o materiales.
La visión artificial permite detectar los códigos de barra, en las empresas logísticas como Amazon, para localizar y almacenar los productos correctamente y de forma rápida o para paletizar los productos en caso de que tengan que ser transportados a otro lugar.
Para ello se utilizan, previamente, simuladores, como Robot Studio, para así reducir costes y tiempos de diseño de sistemas de almacenamiento, procesos de fabricación y manipulación, control de calidad y metrológico en las etapas de fabricación inicial o intermedio...
Se estima una alta previsión de crecimiento de la visión artificial de la IA de un 22% hasta el 2032 en el sector industrial en general.
En el control de calidad se utilizan sensores de triangulación laser para realizar mediciones en caliente, fundición, chapa estampada... detectando los posibles defectos con una alta precisión.
La visión artificial de la IA permite decidir si la pieza defectuosa puede corregirse con procedimientos manuales por un operario, evitando así el desperdicio de material, realizando las posibles reparaciones. En caso de que pueda provocar cualquier problema, automáticamente se rechazaría y se procedería a su reciclado en el caso de piezas metálicas que volverían al proceso de fundición inicial conjuntamente con la incorporación de materia prima nueva.
En aplicaciones de soldadura, se utiliza la realidad aumentada y el modelo de autoaprendizaje, para detectar la trayectoria a seguir en la soldadura y también para inspeccionar una vez realizada y verificar los posibles fallos y faltas de material de soldadura para que puedan ser eliminados o reparados por un operario.
IA y automatización para la nueva era de la producción industrial en grandes piezas
En el anterior punto hemos hablado de procesos productivos y de almacenamiento para piezas pequeñas pero cuando las dimensiones de las piezas dificultan las operaciones con robots, haciéndolas estas inviables económicamente, se debería de optar por un sistema flexible y no rígido que permita la fabricación de piezas entre 4-6 m y que no constituya un riesgo económico ni de espacio.
Por ello la comunicación es esencial para que puedan funcionar eficientemente en una planta de producción y no solo para piezas pequeñas.
La sincronización a tiempo real se requiere de un costoso software especifico y actualizado.
En el sector aeroespacial, la serie de fabricación es muy corta debido a que el coste de inversión es elevado y se requiere que el retorno sea lo más rápido posible. Por ello los ratios de producción altos no permiten ampliar el proceso de producción, ni ampliar la plantilla ni los robots ni tampoco el espacio disponible.
Las tolerancias en las piezas son muy importantes no solo para garantizar la seguridad en vuelo sino también para evitar el desperdicio de material como la fibra de carbono que se utiliza para el fuselaje de los aviones y que es altamente costoso y poco reciclable.
Los sistemas móviles, la visión artificial, la realidad aumentada etc... interconectados en el sistema de a nube y en tiempo real permiten no perder la precisión y trabajar eficientemente.
La IA nos permite realizar inspecciones, tareas, planificación, mantenimiento predictivo y establecer una jerarquía basado en algoritmos que puede dar lugar a una "independencia" robótica y toma propia de decisiones pero esto no quiere decir que dejemos al robot al mando sino que tiene que haber detrás un control humano para evitar posibles errores. La IA no es más que una herramienta más al servicio del ser humano que es quien lo crea y le enseña a cómo se debe proceder para fabricar o desplazar un objeto para, a posteriori, que sea la propia IA quien corrija cualquier desplazamiento inesperado o fallo de fabricación por si mismo y/o alerte al operario en cuestión en caso de fallo.
Los sistemas auxiliares (ej. puente grúa) complementan la manipulación de piezas grandes quienes tienen que ser desplazadas de un punto A a un punto B para el siguiente proceso de fabricación en una cadena de montaje.
Innovaciones y tendencias en la regeneración industrial
En la actualidad nos encontramos con más de 75 billones de dispositivos móviles conectados donde se espera que en 2025 que el precio de los microchips sean muy baratos para que así más empresas opten por la automatización y robotización en sus empresas y que se incremente el flujo de datos permitiendo así que las empresas en el sector industrial se puedan interconectar entre si y se puedan compartir los datos para la fabricación integra de un producto o la geolocalización en el sector logístico cuando se encuentre desplazándose en cualquier medio de transporte.
Conectividad
Para ello se requiere de:
- Una fuente: Una pieza
- Emisor y receptor (WIFI o Satélite o RFID): Etiqueta y lector
- Convertir equipos obsoletos en equipos inteligentes (ej.: flexo de luz normal con un enchufe inteligente que nos permita encender /apagar la luz desde cualquier punto del mundo pero extrapolado al sector industrial en la que se pueda controlar a una maquina mientras está uno de vacaciones)
Un ejemplo es que en un proceso productivo intermedio (utilizando un torno), el robot detecta la pieza que llega leyendo el RFID y sabe qué es lo que tiene que hacer y programar para que el torno haga su trabajo para, a posteriori, colocarlo en otro sitio ya finalizado y dando el OK leyendo de nuevo la etiqueta ya que así, en caso de una inspección ocular por un operario, se puede detectar si ha habido un fallo de fabricación y paralizar una sola línea de producción para realizar el mantenimiento correctivo correspondiente garantizando así la precisión de la pieza final fabricada y ahorrando costes y tiempo.
Ciencia de los datos
La idea fue creada en Silicon Valley donde los programadores ajustan al máximo los datos de salida y donde se permite la retroalimentación de toda la información que permita su recopilación, análisis y visualización de los datos de salida para mejorar el proceso productivo o almacenamiento o para mejorar procedimientos en el sector energético que permita el ahorro en costes, tiempo y problemas a posteriori.
Para ello nos basaremos en los datos que nos aporta el Big Data, Machine Learning, Data Mining, Deep Learning y las redes neuronales como datos de entrada obteniendo así un dato de salida después de su análisis.
Automatización
Las empresas invierten grandes cantidades de dinero en automatizar o robotizar los procesos productivos o de almacenamiento y también en mejoras de la infraestructura u procedimientos en el sector energético.
Inteligencia Artificial Predictiva
La inteligencia artificial predictiva (IAP) se encarga de los procesos de producción, gestión y mantenimiento de una planta de producción o almacenaje o en el sector energético con el fin de prevenir y anticiparse ante cualquier problema que pudiera surgir en un futuro otorgándole la capacidad de análisis para plantear las posibles soluciones o procedimientos a aplicar.
Esto supone un gran desafío para las empresas en el sector industrial y energético dado que se tienen que analizar muchísimos parámetros o datos para llegar a una solución y la diversificación de los procesos que dan lugar a la digitalización de los sistemas operativos (Conectividad, IAP, realidad virtual, compartición de datos, gobernanza de datos y ciberseguridad (utilizando sistemas cuánticos que encripten dichos datos y eviten posibles amenazas))
Ante la alta demanda energética para los vehículos eléctricos y la alta demanda de hidrogeno en la industria y transporte, la IAP nos permite analizar para intentar que no solo la conducción o el consumo sea lo más eficiente posible sino también para predecir dónde se puede recargar en el punto de recarga más próximo sin el peligro de quedarse tirado en la carretera o paralizar una planta de producción por la escasez de hidrogeno.
En China, los vehículos son totalmente eléctricos.
Compartir datos plantea un serio problema si los datos no son correctos pudiendo producirse un accidente o incidente en la planta de producción o en el sector energético puesto que podrían ser datos en la que muchas empresas dificultan el envío de los mismos o por ser altamente sensibles como pasa en el sector energético o debido a normativas o legislaciones que impiden recolectar ciertos datos o, debido a la deslocalización hacia otros países, que los datos estén incompletos o erróneos.
Nos planteamos la siguiente pregunta... ¿Cómo y dónde podemos obtener datos con buena calidad para poder usarlos con la IA y, en definitiva, poder usarla con la IA predictiva?
Para ello utilizaremos los modelos de gobernanza que nos garantiza:
- Espacio de trabajo
- Soberana y segura
- Basado en normativas y regulaciones que protejan dichos datos
- Se puede usar tecnología
- Cumpliría con los estándares
Lo único que sería un problema, a la hora de implementar un modelo de gobernanza, es el económico debido a que se requiere de una financiación.
Para evitar malgastar el dinero, se utilizan simuladores que garantizan la eficiencia energética, por ejemplo, en el sector energético.
La desventaja de usar IAP es que se perderían puestos de trabajo en la implementación de análisis de datos con IA en procesos intermedios ya que:
- Se requiere del aprendizaje y formación de nuevos empleados
- Anticiparse a los problemas
- Siempre tendremos que tener a alguien para analizar los datos finales de salida.
Para ello se recurre al sistema MELOBES o redes neuronales para validar, a tiempo real, los datos para realizar las readaptaciones y el estudio de la infraestructura completa.
Gemelo digital
Un gemelo digital es un sistema informático programado de tal forma que, al recibir las mismas entradas que experimenta el objeto o proceso físico del que es gemelo, proporciona las mismas salidas.
Por ejemplo, una turbina de gas tiene como entradas metano al 97 % de pureza y aire a 20 °C, y mueve un alternador que produce energía eléctrica. Un gemelo digital de esta turbina correctamente programado puede predecir los gigawatios de energía que producirá el alternador si la pureza del metano baja al 96 % o la temperatura del aire sube a 21 °C.
Los gemelos digitales se llevan usando siglos para predecir el comportamiento de cualquier objeto real para predecir lo que podría pasar en un futuro y evitar problemas.
Beneficios de los gemelos digitales
Son los siguientes:
- Replicar el modelo virtual
- Prevenir los fallos en el futuro
- Programar labores de mantenimiento predictivo dentro de un modelo digital
- Predecir el limite de productividad y el limite económico
- Predecir el final del ciclo de vida de una maquina para su reciclaje en el futuro
- Ventajas económicas a coste cero sin riesgo, infinitos estudios etc...
- Aplicado tanto a macroeconomía (plantas de hidrogeno) y microeconomía (coche eléctrico).
- Combina elementos virtuales con el entorno real
- Detección de fallos visuales automatizadas
- Visualización en tiempo real de kpis
- Sumerge completamente al usuario en un entorno digital
- Solamente se aplica en situaciones de entorno controlado.
Tipos de robots móviles
AGV
- Se necesita de una gran infraestructura
- Rutas predeterminadas
- Menor coste
- Mayor complejidad
- Puede usarse también en modo manual con un operario y puede ser controlado también a distancia.
AMR
- Navegación autónoma
- Aprende rutas
- Mayor coste
- Menor complejidad
- No permite el manejo en modo manual pero si el control en una sala de control.
Emprendimiento industrial e internacionalización
Los obstáculos que se encuentran la gran mayoría de empresas dedicadas al sector industrial, a la hora de tomar la decisión de automatizar su proceso productivo o almacenamiento, son:
- Se necesitan grandes fuentes de financiación o grandes inversiones.
- Se necesita cumplir con las normativas y regulaciones vigentes tanto a nivel europeo como español.
- El proceso productivo o almacenamiento tiene que ser lo más eficiente posible para evitar el famoso "cuello de botella" ni tampoco diseñar algo que haga que sea inviable económicamente.
En el primer punto, la financiación, muchas empresas tienen una idea clara de lo que quieren hacer pero se encuentran con una serie de obstáculos en las que deben conocer cuales son las fuentes de financiación ya sea de forma privada, bancaria o mediante una subvención publica aparte de también ver el comportamiento a nivel mercantil sobre los posibles competidores y los recursos financieros disponibles.
Otro de los obstáculos son las cadenas de suministros ya que, como se vio en 2020, podría darse el problema de que algún suministrador habitual ya no nos puedan servir más un producto determinado que nos haga falta para fabricar nuestro producto final y tengamos una rotura de stock.
Otro obstáculo añadido es el tema geopolítico y la inestabilidad política del propio país o del extranjero.
Otro obstáculo es decidir si se va a producir en el mismo país, en este caso en España, o se va a deslocalizar nuestra producción a terceros países.
Y por ultimo, y lo más complicado, el escalado de la empresa, debido a la fuerte competencia, ya que se requiere mayor inversión tanto económica como de tiempo y plazos muy amplios sobre todo si tenemos que fabricar una pieza muy larga y tenemos que producir retrasos de entrega a otros fabricantes/clientes finales que no optarán, obviamente, a esperar a que una empresa fabrique el pedido y buscarán a otra en la competencia.
La "curva de crecimiento" o capital-riesgo determina la viabilidad y permanencia de la empresa en un determinado plazo obteniendo asi las posibles financiaciones a lo largo de la vida de la empresa ya sea de forma privada o publica. Por ello los fondos de inversión de capital-riesgo son todos extranjeros.
Por ello la regeneración industrial actual es muy complicado de realizar debido a que ante la falta de liquidez de las empresas del sector industrial impiden que se pueda realizar la digitalización, automatización y robotización (o las tres a la vez) de además de que la implementación de la IA deberá realizarse progresivamente y no de golpe para evitar el colapso del proceso de producción o almacenamiento debido a que ciertos procesos de producción no sería viable la implementación de la IA.
La regeneración industrial actual ya no tiene marcha atrás y las empresas invierten grandes cantidades de dinero para actualizarlas no solo bajo normativa y regulaciones, que si se incumplen, se procede a la sanción pertinente sino también para poder competir dentro del mercado actual ya que la mayoría de transacciones y pedidos se realizan a través de internet.
Pero lo mejor de todo, dentro de todo lo malo, es que el emprendimiento enriquece en gran medida el PIB del país pero para ello las administraciones publicas deben incentivar económicamente a que se crean dichas empresas gestionadas por gente con ideas de negocio emprendedoras.
Los factores críticos a tener en cuenta a la hora de emprender una empresa (o cualquier negocio) son:
- Escalado de proyectos industriales (que en el futuro se incrementen los pedidos cuando se introduce un producto interesante para el cliente final o consumidor)
- Predicción en el mercado (no es lo mismo en momentos de crisis económicas (donde podrían surgir oportunidades) que en épocas buenas (donde hay exceso de competencia))
- Objetivos e ideas claras de lo que se quiere producir o almacenar
- Conocer a los socios, inversores y suministradores es esencial para no pillarse los dedos.
- Tener en cuenta que el retorno de la inversión (amortización) podría ser lenta
- Realizar marketing comercial (darte a conocer no solo por redes sociales sino también cara al publico y en publicidad)
- Conocer la ley "Start-up"
- Conseguir un préstamo participativo (aprox min 180.000 - max 1.5 Millones de € para empezar))
- Hay que dedicar un tiempo y dinero a la formación del personal en enseñar la utilización de nuevas herramientas tecnológicas tanto a los de Formación Profesional como a los Universitarios con la creación de centros de formación ya sea internamente en la propia empresa como delegando en centros de formación externos.
- Acogerse al Fondo Social Europeo del 2028 ya sea para emprender una empresa o para "coworking".
- Tener un "fondo revolving" que no es más que un "colchón" para las industrias que no requiere de financiación externa para realizar mejoras en la planta de producción o almacenamiento.
¿Qué pasará con las PYMES en España?
En España, el sector industrial representa en torno a un 16% del PIB, existen oportunidades para emprender asumiendo un riesgo y que los políticos deberían de crear políticas y financiamiento publico que fomenten y faciliten la creación de "start-ups".
Actualmente esto no es así debido a la inestabilidad política que hay en la actualidad que impiden la creación de PYMES o el mantenimiento de las PYMES que hay actualmente los cuales no tienen la capacidad económica, aún, para innovar en sus procesos productivos ante la falta de liquidez la cual multinacionales se están aprovechando de esta debilidad para introducirse en el mercado español con fuerza.
Lamentablemente, si las políticas actuales no cambian, muchas empresas del sector industrial se verán abogadas a cerrar o a deslocalizar su producción fuera de España.
Conclusión final
Los adelantos tecnológicos suponen una regeneración estructural profunda en el sector industrial y energético permitiendo a las empresas y al sector energético la toma de decisiones a la hora de implementar tecnologías basadas en IA y robótica para facilitar y reducir tiempo, dinero y problemas a la hora de fabricar un producto o crear energía eléctrica pero también suponen un alto coste que no todos pueden asumir si no existen fuentes de financiación disponibles y el peligro de sufrir un hackeo masivo de robo de datos que pongan no solo en peligro a la empresa sino a sectores delicados como el sector energético.
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