Aumenta la eficiencia con la computación en el borde

Los datos en tiempo real están impulsando la producción moderna. Gracias a la computación periférica y la inteligencia artificial, es posible procesar la información directamente en la máquina, tomar decisiones rápidas y aumentar la eficiencia y la resiliencia, incluso en entornos de producción consolidados.

La computación en la nube es muy potente, pero en la planta de producción cada milisegundo cuenta. Si hay que detener el brazo de un robot, la señal no debe dar primero un rodeo por el centro de datos. Para cuando llega la respuesta, el daño ya está hecho.

Por eso estamos trasladando la inteligencia directamente a la fuente de datos: a la máquina, a la cinta transportadora, a la fábrica. La computación periférica significa que los datos se procesan allí donde se generan, de forma local, en tiempo real y sin desviaciones. Esto puede parecer un detalle técnico, pero tiene consecuencias de gran alcance para la producción:

1. Velocidad de reacción: reacciones en fracciones de segundo para controles críticos.
2. Menor volumen de datos, menores costes: Los datos brutos de alta frecuencia, como las vibraciones o las fluctuaciones de temperatura, se filtran localmente. Solo se envía a la nube lo que realmente es relevante.
3. Resiliencia: Si falla la conexión a Internet, el funcionamiento continúa simplemente en «modo isla»: independiente, estable e ininterrumpido.

Pero, ¿cómo se implementa esto en una fábrica que ha crecido a lo largo de los años?

Para garantizar que una máquina reacondicionada no solo envíe datos, sino que también resulte comprensible dentro del sistema global, se necesitan dos cosas: una descripción estandarizada del sistema y una forma estandarizada de que las máquinas se comuniquen entre sí.

Para la descripción de los activos, nos basamos en el Asset Administration Shell (AAS), un metamodelo de datos independiente del proveedor que estandariza qué es una máquina, qué puede hacer y qué datos proporciona. Ya sea un ERP, un MES o una plataforma en la nube, cada sistema sabe a qué se refiere.

Para la comunicación entre máquinas y sistemas, también se utiliza ampliamente el OPC Unified Architecture (OPC UA): este estándar de datos define cómo se estructuran y se transportan de forma segura los datos y se ha consolidado como el estándar de facto en entornos de planta. Ambos estándares, juntos, garantizan que un sistema modernizado no quede aislado, sino que se integre a la perfección en el sistema global.

Esto también resulta beneficioso más allá de su propia fábrica: quienes describen y conectan en red sus máquinas de esta manera crean la base para compartir datos con proveedores o socios de forma específica y segura en el denominado «dataspace» —al igual que Manufacturing-X y Factory-X—. La modernización se convierte en la clave para acceder a la cadena de suministro interconectada del futuro.

Una máquina que responde en tiempo real, pero no se conecta a su sistema ERP, es inteligente a pequeña escala, pero ciega a gran escala. La «Digital Backbone» (infraestructura digital) cierra esta brecha: conecta la tecnología operativa (OT) y la tecnología de la información (IT) en todas las capas, desde el control de las máquinas y el perímetro hasta SAP S/4HANA. Las anomalías relevantes no solo acaban finalmente en el sistema, sino que también activan de inmediato los procesos de seguimiento adecuados: una orden de mantenimiento en SAP PM, un ajuste en el plan de producción o una notificación a la cadena de suministro.

Cómo convertir una decisión rápida de la máquina en una respuesta empresarial inteligente.

En cuanto los datos comienzan a fluir, la inteligencia artificial ofrece resultados cuantificables. Un ejemplo claro es la inspección visual automatizada. La inspección visual humana es propensa a errores, tediosa y poco escalable. Las soluciones de visión artificial especializadas en el procesamiento de imágenes basado en IA analizan en tiempo real las secuencias de vídeo de la línea de producción. Un modelo de IA en el dispositivo periférico detecta arañazos o abolladuras en milisegundos y separa las piezas defectuosas.

Lo que hace que esto sea especial es que el sistema aprende continuamente. Las nuevas imágenes de defectos se utilizan en la nube para mejorar el modelo; la actualización se envía automáticamente a los dispositivos periféricos. Esto reduce significativamente no solo los desechos, sino también los «pseudodesechos» (piezas buenas clasificadas erróneamente).

Una fábrica inteligente no se limita a las puertas de la fábrica. ¿De qué sirve una línea de producción optimizada si el material no llega a tiempo? Por eso consideramos la producción y la logística como un todo.

Con Platbricks®, nuestra plataforma de logística inteligente, conectamos el almacén y la producción en tiempo real. Los sensores avisan automáticamente cuando es necesario reponer existencias; los sistemas de transporte autónomos entregan el material directamente a la línea antes de que se produzca un cuello de botella. Sin pedidos manuales, sin reservas por precaución. La producción y la logística funcionan de forma sincronizada, y los datos de la producción controlan el flujo de material con la misma lógica en tiempo real que ya conoces a nivel de máquina.

En Europa, la seguridad de los datos no es negociable, especialmente cuando se trata de datos de máquinas, secretos de producción o datos de la cadena de suministro. Nuestro enfoque: usted mantiene el control total sobre sus datos en todo momento.

Participamos activamente en Factory-X, como parte de Manufacturing-X, y apostamos por salas de datos federadas en lugar de lagos de datos centralizados. Esto significa que usted decide qué datos comparte y con quién —ya sea un auditor, un proveedor o un cliente— y bajo qué condiciones.

Para garantizar un funcionamiento seguro, ofrecemos nuestros propios centros de datos en Alemania basados en la nube privada virtual de Arvato Systems y/o los combinamos con ofertas de nube soberana de los principales hiperescaladores. En función de los requisitos, integramos servicios soberanos de Microsoft Azure, AWS o Google Cloud, siempre con residencia de datos clara, acceso controlado y gobernanza transparente.