El futuro de la automatización
Esta semana tuve el placer de acompañar al CEARC , el Cluster Español del Automóvil en la República Checa, gracias a la invitación y al gran trabajo que realiza en el mismo, David Arcas, persona a la que tengo en gran aprecio por su calidad humana y profesional. La invitación tenía el fin de reflexionar sobre la experiencia en las innovaciones llevadas a cabo por nuestro equipo en los últimos años, en automatización y digitalización en las plantas.
Durante las semanas previas estuve dándole algunas vueltas al asunto y tratando de extraer alguna lección que quizá ayudara a otros a acercarse al arte de la automatización, o como yo suelo verlo en castellano antiguo, mejorar las cosas. Los puntos, parafraseando el famoso discurso de Steve Jobs en Stanford, generalmente se unen "hacia atrás", y una vez unidos parece evidente que siempre estuvieron ahí, pero unirlos "hacia adelante", prediciendo como será el futuro suele ser harina de otro costal.
Los años pandémicos, con su crudeza y crueldad, nos han dejado cicatrices, pero también nos han mostrado maneras diferentes de adaptarse a un mundo en constante evolución, reordenando la forma en que se adaptan las compañías y los equipos para sobrevivir en entornos diferentes.
Estaba por tanto preparando un poco la presentación, y me vino a la mente una historia bastante conocida de la Segunda Guerra Mundial, a la que llegué hace unos años con la lectura de Loonshots: How to nurture the crazy ideas that win wars, cure diseases and transform industries de Safi Bahcall.
La historia más o menos, si mi memoria no me falla, fue así . Durante la II GM, gran parte de las batallas se libraron en el cielo. Los amantes de los aviones, seguro conocerán los bombarderos B-29 , auténticas fortalezas volantes con una gran capacidad de carga. Por contra, se trataba de unos aparatos lentos y pesados, razones que los convertían en presas relativamente fáciles de derribar.
El ejército estadounidense, preocupado por la gran cantidad de bajas que venían registrando, decidió incluir a diversos científicos en su programa militar, como medida para encontrar soluciones que reforzasen la seguridad de los bombarderos. En este punto es donde entra en escena Abraham Wald, matemático judío nacido en Rumanía, que huyó de la persecución nazi siendo acogido en el Statistical Research Group.
En el citado programa, los matemáticos registraban las zonas de impacto de los aviones que volvían a las bases, creando "mapas de calor", con las zonas donde se concentran los impactos.
Como es lógico, los aviones se reforzaron en los puntos que concentraban la mayor parte de impactos, dando mayor robustez a estas zonas. La contienda continúa, y el problema persiste. Siguen cayendo aviones y muriendo tripulaciones enteras. La desesperación lejos de desaparecer, se acrecienta y se vuelven a tomar medidas cambiando los distintos tipos de blindajes en las zonas expuestas.
Wald, abandona el pensamiento de primer nivel, y le da la vuelta al problema. ¿Es posible que las zonas que realmente haya que reforzar sean las que no han sufrido impactos?. Cualquiera en su sano juicio miraría a Wald con escepticismo, y pensaría en quien tomó la decisión de meter a un matemático tan incompetente dentro del programa. Pero Wald como veremos, era un señor bastante peculiar al que le gustaba adoptar otros prismas para acercarse a la realidad.
El pensamiento de segundo nivel de Wald, era bastante más profundo de lo que puede parecer a primera vista. Tras reflexionar sobre el problema, lanzó la hipótesis de que quizá los impactos en las zonas críticas hacían que los aviones cayesen al mar y por tanto no volviesen nunca a la base, quedando fuera de los datos medibles en el estudio inicial.
Tras bastante más análisis se llega a la conclusión de que son las zonas marcadas en azul las que deben ser reforzadas, y finalmente se consiguió bajar de manera importante la siniestralidad de las aeronaves.
La historia me vino a la cabeza, por la forma en que tenemos habitualmente de enfrentarnos a la solución de problemas complejos en las plantas industriales, que para bien o para mal, es el teatro de operaciones en el que uno lleva desarrollando su carrera profesional desde hace un par de décadas.
Tendemos todos, y por supuesto me incluyo en el grupo, a buscar soluciones con las que nos sentimos cómodos, haciendo gala del famoso adagio , para quien sólo tiene un martillo, todo son clavos, que suelen fracasar de manera estrepitosa cuando el problema en cuestión se aleja de lo convencional.
Aterrizando esta idea en el plano industrial, a menudo nos sorprendemos por dos caras de la misma moneda, pero radicalmente opuestas. Por un lado tenemos el hábito de tratar de solucionar los problemas como se ha hecho toda la vida y si es a coste cero mejor, cercenando de raíz cualquier intento de abordar el problema bajo una óptica diferente. Y por otro, buscar subirse a la última moda tecnológica, sin tener muy en cuenta si es o no realmente la medicina que necesita el paciente. Sirvan como ejemplo la moda de la última década de implantaciones de robots colaborativos, visión artificial etc.. o más recientemente la irrupción de inteligencia artificial, blockchain y otras innovaciones de indudable utilidad, cuya implantación responde más al mandato institucional de la compañía multinacional por fines puramente estéticos, que a la necesidad real del problema cuya solución pasaría en un gran número de casos por la búsqueda de soluciones bastante más mundanas.
Remarco que todas estas tecnologías son tremendamente útiles, pero lo son en su contexto y bajo unas premisas técnicas.
Siguiendo un poco hacia adelante, llegamos a la siguiente reflexión de cómo nos adaptamos a las tecnologías, para cuyo ejemplo vamos a tomar la famosa gráfica de Geofrey Moore, que popularizó en su libro "Crossing the chasm/Cruzando el abismo".
Últimamente le he dado bastantes vueltas a esta gráfica, pues si uno se para a reflexionar tiene puntos realmente interesantes.
Un mercado temprano, que suele verse como la parte más idealizada (una buena forma de adoptar una visión más realista es pasarla por el filtro del sesgo de supervivencia), es por lo general un infierno para las ingenierías y departamentos de industrialización de las compañías . La razón es que habitualmente las tecnologías no están lo suficientemente maduras y las expectativas iniciales rara vez suelen responder a la estabilidad necesaria en las líneas de producción. Desde este ángulo, creo que la mayoría estaremos de acuerdo que presentaciones marquetinianas de Power point aparte, el punto dulce para tener mejoras de verdadero impacto en las plantas productivas se sitúa en la mayoría temprana , que permite operar con tecnologías disruptivas lo suficientemente maduras para que sean estables.
Al final, y simplificando, cada cosa es útil es un entorno determinado. La labor que tenemos aquellos que nos batimos el cobre en terrenos de innovación y mejora de procesos pasa ineludiblemente por encontrar el equilibrio necesario entre costes y retornos de inversión. Para ello es importante tener siempre un ojo puesto donde se mueven los visionarios que adoptan tempranamente la tecnología, y ser capaz de llevarla a entornos industriales donde esta adopción se lleve a cabo de manera estable y robusta.
Les garantizo que no es fácil y que fracasamos habitualmente al tratar de empujar los procesos hacia al otro lado del abismo para conseguir estirar un poco más los límites de la tecnología. Sabemos por tanto que es una batalla perdida, pero ¿saben que?, es necesario perder muchas batallas para tener al menos alguna oportunidad de ganar la guerra tecnológica. Y en eso reside el reto, y la recompensa.
Pasen buen fin de semana,
Materials and Processes engineer at Sener Aeroespacial 🚀🛰️
2yNo hay nada más gratificante para un ingeniero que demostrar qua una solución innovadora, funciona y además genera beneficios.
Field Applications Engineer | Ingeniero Industrial | Motion Control | Software | Automatización
2yInteresante reflexión! Cuesta mucho desprenderse de las supuestas soluciones de siempre y buscar las alternativas que nos hacen evolucionar.