Estos fueron los principales 'aprendizajes' que me llevé del pasado Congreso de Fabricación Avanzada organizado la pasada semana en San Sebastián por
AFM Advanced Manufacturing Technologies
.
FACTORES COMPETITIVOS REGIONES - PAÍSES
- El poder de los clústers de especialización como concentración de empresas, instituciones de investigación, proveedores y trabajadores altamente especializados. Ejemplo: el sector de fabricación de máquina herramienta en el PV que supone más del 50% de la producción a nivel nacional.
- Factores de atracción como país - región: renovables, talento, tecnología, tejido industrial y cultura
TECNOLOGIAS DE IMPACTO EN LA INDUSTRIA
Elementos clave para el futuro: átomo (tecnologías cuánticas) - gen (biotecnología) - bit (tecnologías digitales).
Tecnologías que van a tener un impacto significativo en la industria (en diferentes horizontes temporales):
- La IA generativa aplicada para el diseño de productos, marketing, automatización de tareas administrativas y de gestión, simulación, modelado y programación. En el corto plazo.
- Machine Learning: las capacidades de análisis avanzado de grandes cantidades de datos en tiempo real han dado lugar a una fabricación más ágil, rentable y adaptable a las demandas cambiantes del mercado. En el corto plazo.
- 5G: puede tener un impacto significativo en la industria manufacturera al habilitar la conectividad ultrarrápida y la baja latencia. Esto impulsa la automatización avanzada, la robótica y la Industria 4.0, permitiendo la comunicación en tiempo real entre máquinas y sistemas. En el medio plazo.
- Gemelo digital y metaverso industrial. Estas tecnologías proporcionan representaciones virtuales precisas de los activos y procesos de una planta. Esto permite la simulación y optimización de la producción en un entorno virtual antes de aplicar cambios en el mundo real, lo que ahorra tiempo y recursos. Además, la colaboración en tiempo real a través del metaverso industrial conecta a los equipos de la empresa, proveedores y clientes facilitando la resolución de problemas y la toma de decisiones más ágiles. En el medio plazo.
- Tecnologías cuánticas: estas tecnologías ofrecen una capacidad de cálculo significativamente mayor que la actual, lo que permite grandes avances en la simulación y optimización de procesos. Las aplicaciones más relevantes estarán en el campo de la sensórica, las comunicaciones industriales y la computación. En el largo plazo.
- Algunos casos de hibridacion de estas tecnologías: Computer vision con AI para control de calidad / Robótica móvil y autónoma / Planificación dinámica desatendida / Gemelo digital potenciado con machine learning / Máquinas con capacidades cognitivas para adaptarse al entorno y reaccionar de manera autónoma
VISIONES SOBRE LA FÁBRICA DEL FUTURO
- La fábrica del futuro será un entorno altamente automatizado e interconectado, donde la robótica, el Internet de las Cosas (IoT) y la inteligencia artificial trabajarán en conjunto para optimizar la producción y la eficiencia. Los procesos de fabricación serán altamente flexibles y adaptables, permitiendo la producción personalizada y la rápida reconfiguración de líneas de producción. La toma de decisiones estará respaldada por datos en tiempo real y análisis predictivos, lo que minimizará los tiempos de inactividad y reducirá los desperdicios. La energía y los recursos se gestionarán de manera más sostenible, y la colaboración entre humanos y máquinas será fundamental para la operación y el mantenimiento. Con todo esto, se generará un ecosistema inteligente y altamente eficiente que impulsa la innovación, la personalización y la sostenibilidad en la fabricación.
- La máquina servitizada. Modelos de negocio basados en el pay per use / pay per part. Con este enfoque, los fabricantes o proveedores de maquinaria ofrecen sus productos como un servicio, lo que permite a sus clientes acceder a tecnologías avanzadas sin la necesidad de una inversión inicial significativa. Los costes se basan en la cantidad de tiempo que la maquinaria se utiliza, la producción real o algún otro indicador de rendimiento acordado. Este modelo impulsa la flexibilidad y la eficiencia, ya que las empresas usuarias pueden adaptar sus recursos según las necesidades cambiantes, reduciendo así el riesgo financiero y promoviendo la actualización constante de la maquinaria para mantenerse competitivas. Ejemplo TRUMPF.
- Plataformas de conectividad de máquinas: infraestructura tecnológica que permite la interconexión de equipos, máquinas y sistemas en un entorno de fabricación. El objetivo es la recopilación de datos en tiempo real desde las máquinas y dispositivos, lo que permite la monitorización, el análisis y la gestión centralizada de la producción. De esta manera se puede obtener información relevante sobre el rendimiento de las operaciones, la calidad del producto y la eficiencia de los procesos. Además, a menudo se integran con los sistemas de gestión y análisis de datos para tomar decisiones más informadas y permitir la automatización y la optimización de la producción. Como elementos clave en estas plataformas se encuentran la ciberseguridad, escalabilidad y estandarización. Ejemplo Fagor Automation.
RETOS EN SECTORES INDUSTRIALES
- Aeronáutica (Aernnova): Retos: mejorar la tasa de entregas a tiempo - reducción del tiempo de ciclo desde el diseño a la puesta en producción - incremento del OEE - reducción costes de no calidad - eficiencia energética y sostenibilidad. /// Estrategias tecnológicas: plataformas digitales - procesos multiproducto - IA - procesos de calidad integrales - simulación.
- Automoción (Gestamp): Retos: vehículo eléctrico y conectado - cero emisiones en todo el ciclo de vida del vehículo. /// Estrategias tecnológicas: Datos y conectividad (recogida de datos de todo y en todos los sitios) - virtualización - simulación de operaciones y planta - colaboración en la cadena de suministro.
- Energía (Petronor): Foco en la descarbonización de las actividades mucho más allá de la eficiencia energética. Objetivo emisiones 0 en 2050. /// Estrategias tecnológicas: Economía circular y nuevos productos - H2 verde - combustibles sintéticos - aprovechamiento de residuos.
- Ferrocarril (Renfe): Retos: optimización de las operaciones - mantenimiento predictivo - conducción autónoma, electrificación - tecnologías de tracción alternativas - ciberseguridad en las infraestructuras. /// Estrategias tecnológicas: Plataformas digitales e IA - tecnologías de para la conducción autónoma - tren de H2.
