El camino hacia autonomía industrial

El camino hacia autonomía industrial
Tecnología robótica e inteligencia artificial en la autonomía industrial: Aumentar o reemplazar la participación humana en ciertas tareas, tanto manuales como de toma de decisiones.

En el camino hacia autonomía industrial, cada industria opera con su propio conjunto de aceleradores y frenos. Dentro de este contexto, a fin de maximizar los potenciales beneficios, deberá haber una visión unificada de todos los interesados en cuanto a lo que esperan lograr para cada industria en particular.

Está claro que los niveles de autonomía pueden variar ampliamente, no sólo entre industrias, sino también dentro de cada organización individual. Si bien hay aplicaciones que ya han alcanzado el nivel de Orquestación Autónoma, con sistemas autónomos responsables de la toma de decisiones, la mayoría de los nuevos proyectos sólo llegan a niveles de Automatizado o Semiautónomo.

Esto se debe a que llegar a mayores niveles de autonomía depende del tipo de aplicación. En aplicaciones multisistema más complejas, o en aplicaciones que poseen mayores niveles de incertidumbre e imprevisibilidad, siempre habrá presencia de operadores humanos.

Más aún, si bien hay una fuerte tendencia hacia nuevas tecnologías, se plantean varios desafíos que deben ser superados para tener éxito en las implementaciones de autonomía industrial.

En este contexto, las tecnologías más comunes etiquetadas como ‘revolucionarias’ son la inteligencia artificial y la robótica. Por ejemplo, la inteligencia artificial interviene en el manejo de grandes volúmenes de datos y a la hora de soportar analítica predictiva para aplicaciones como monitoreo de la salud de activos, optimización de procesos y gestión de la calidad. Sin embargo, los beneficios de analizar datos sin tener conocimiento del dominio son limitados. El valor recién se concreta en el momento de combinar estas tecnologías con experticia para así identificar puntos débiles del negocio y comprender el contexto de los datos enviados a los algoritmos.

Por su parte, las soluciones robóticas se utilizan cada vez más en diferentes formatos y entornos, desde robots móviles, tales como drones en inspección aérea en el monitoreo de emisiones de metano, hasta vehículos operados a distancia con brazos robóticos que se pueden utilizar en el mantenimiento submarino de cañerías.

El qué, dónde, cuándo y cómo introducir soluciones de autonomía industrial depende en gran parte de la instalación y sus características. En instalaciones existentes, la introducción de tecnologías avanzadas plantea grandes inconvenientes, ya que muchos de estos sitios no fueron diseñados teniendo en cuenta la autonomía ni tampoco para limitar la participación de operadores humanos. Pero en estos sitios es donde se pueden lograr los máximos beneficios, ya que usan más energía, ocurren las mayores ineficiencias y requieren más mantenimiento. Por el contrario, los sitios totalmente nuevos se diseñan cada vez más incluyendo operaciones y elementos autónomos, por ejemplo robótica.

 

Desafíos para llegar a autonomía

Las empresas que piensan en soluciones autónomas tendrán que evaluar y superar varios desafíos:

  • Costo – Si bien las tecnologías autónomas pueden llegar a bajar considerablemente los costos operativos a largo plazo, hay que tener en cuenta que los costos iniciales pueden llegar a ser importantes, en especial a la hora de actualizar instalaciones existentes. En algunas áreas con acceso a mano de obra de bajo costo y donde el factor principal es el costo, se prefiere contratar personas en lugar de introducir soluciones autónomas.
  • Regulaciones – Trabajar con una nueva tecnología puede plantear un nuevo conjunto de riesgos. Por ejemplo, se puede utilizar inteligencia artificial para mejorar procesos, adaptándose a condiciones variables, tales como cambios en la humedad, calidad de los ingredientes, temperatura ambiente, etc. Sin embargo, en las industrias fuertemente reguladas, la cuestión de cómo validar un algoritmo de autoaprendizaje aún no está clara. A medida que el algoritmo se modifica a sí mismo, ha cambiado y deja de estar cubierto por la validación anterior.
  • Limitaciones tecnológicas – A medida que va creciendo la complejidad de los sistemas, sus características y capacidades de autonomía serán cada vez más exigentes. Si bien las soluciones analíticas pueden derivar un significado a partir de grandes volúmenes de datos, las soluciones actuales son limitadas y profundas, pero menos flexibles a la hora de resolver problemas no estándar. En este contexto, asociar estas tecnologías con personas puede reunir lo mejor de ambos mundos. Sin embargo, incluso en este caso, es necesario tener en cuenta cómo se comparte la responsabilidad de los distintos procesos de toma de decisiones junto con las implicancias legales y éticas.
  • Confianza y ética – Una implementación exitosa de nuevas tecnologías requiere la aceptación y la confianza de los trabajadores. Por su parte, las organizaciones deberán tener en cuenta de qué manera la autonomía industrial impacta en las tareas y cómo se puede respaldar y capacitar a la fuerza laboral existente.

 

Identificar y acelerar

Si bien estos desafíos pueden ser importantes y la autonomía industrial puede que no sea la adecuada para todas las aplicaciones, los beneficios a obtener una vez implementados los correspondientes sistemas y soluciones de autonomía serán demasiado grandes como para ignorarlos: mejor productividad, capacidad de llenar el vacío que deja detrás una fuerza laboral que se retira y reducción de costos como resultado de mayores niveles de eficiencia.

Sin embargo, es vital que se puedan identificar las aplicaciones y lograr un análisis positivo de costo-beneficio. Luego, se deberán tomar las decisiones de inversión tanto a corto como a largo plazo para comenzar o acelerar el camino hacia la autonomía industrial.

 

Preparado en base a un documento elaborado por Yokogawa.

Modificado por última vez en Viernes, 14 Enero 2022 14:19
© 2018 Editorial Control. Desarrollado por Estudio Pionero.