Un proceso productivo es la sucesión de tareas y operaciones necesarias efectuadas con el fin de elaborar un producto o brindar un servicio.
Con el paso del tiempo y la evolución de la tecnología, hay cambios cada vez mayores facilidades y herramientas en los modos de operar y producir en cualquier empresa.
La digitalización en todas las facetas del mundo en que vivimos, y en particular de los entornos productivos, requiere de un conocimiento y adaptación a las tecnologías involucradas en todas las fases del proceso de producción.
La economía digital, constituida por la infraestructura de telecomunicaciones, las industrias TIC y la red de actividades económicas y sociales facilitadas por Internet, la computación en la nube, las redes móviles, sociales y de sensores remotos, representa un nuevo paradigma social y económico que plantea nuevos retos y oportunidades para la sociedad, y particularmente también para las empresas.
Hablamos de digitalización al referirnos al proceso de convertir información y procesos físicos o analógicos en formatos digitales.
Esto implica el uso de tecnologías digitales para cambiar un modelo de negocio y proporcionar nuevas oportunidades de ingresos y valor, además de cambiar la forma en que se gestiona una empresa o sector.
En el contexto de los sistemas productivos, la digitalización abarca la incorporación de tecnologías como el Internet de las Cosas (conocido también por IoT del inglés: Internet Of Things), la inteligencia artificial (IA), el análisis de datos y la computación en la nube para mejorar la eficiencia, la productividad y la calidad de los productos y servicios.
Teoría o conjunto de teorías cuyo núcleo central se acepta sin cuestionar y que suministra la base y modelo para resolver problemas y avanzar en el conocimiento.
¿Piensas que la digitalización es algo que aún está por venir, o que ya forma parte de forma intensa de tu vida?
La digitalización transforma y ha transformado ya de hecho numerosos sectores, impactando profundamente en cómo operan y generan valor. Algunos ejemplos que podemos mencionar serían:
En la manufacturación: la introducción de la Industria 4.0 ha llevado a la adopción de fábricas inteligentes, donde los sistemas ciberfísicos, el IoT y el análisis de datos permiten una producción más flexible, eficiente y personalizada. Esto ha reducido el tiempo de inactividad y mejorado la calidad del producto final.
Salud: la digitalización ha permitido el desarrollo de historias clínicas electrónicas, telemedicina y dispositivos médicos conectados, mejorando la atención al paciente y facilitando el acceso a los servicios médicos. Además, el análisis de datos masivos está ayudando en la prevención, la investigación y el desarrollo de nuevos tratamientos.
Transporte y Logística: la optimización de rutas mediante algoritmos y el seguimiento en tiempo real de envíos, proporcionando además de información de localización datos de temperatura de almacenamiento en transportes de verduras, por ejemplo, han mejorado significativamente la eficiencia y la puntualidad. Los vehículos autónomos y los drones también están empezando a revolucionar la entrega de bienes.
Retail: la transformación digital ha permitido una experiencia de compra omnicanal, donde los consumidores pueden interactuar con las marcas a través de múltiples plataformas (en línea y físicas). El análisis de datos permite personalizar ofertas y mejorar la gestión del inventario.
Energía: la digitalización ha facilitado la gestión inteligente de redes eléctricas (smart grids), permitiendo un uso más eficiente y sostenible de la energía. También apoya la integración de fuentes de energía renovable y la gestión del consumo energético en tiempo real.
Término utilizado en el comercio electrónico y el sector minorista para describir una estrategia empresarial que tiene como objetivo proporcionar una experiencia de compra perfecta en todos los canales, incluidas tiendas físicas, dispositivos móviles e Internet.
Los avances tecnológicos han cambiado la forma en que empresas y empleados desarrollan su actividad. La digitalización de los procesos implica la transformación de las actividades tradicionales de una empresa en procesos y flujos de trabajo digitales y automatizados.
La tecnología posibilita la generación de un modelo de crecimiento económico compatible con la conservación de los recursos naturales, que reduzca la degradación del medio ambiente, lo que tiene que ver con el desarrollo de un modelo económico que integre sistemas de producción y consumo limpios y responsables. En línea con el objetivo del análisis, la realidad digital y la transición ecológica aparecen como los dos pilares sobre los que se asienta la nueva economía.
La digitalización en sistemas productivos conlleva la convergencia de dos tipos de entornos tecnológicos: IT (Tecnología de la Información) y OT (Tecnología Operacional).
La Tecnología de la Información (IT). Se refiere al uso de sistemas de gestión de datos y comunicaciones que las empresas utilizan para almacenar, procesar y proteger información. Incluye software empresarial, redes de computadoras, bases de datos y sistemas de información gerencial. El objetivo principal de la IT es gestionar la información y facilitar la toma de decisiones.
La Tecnología Operacional (OT). Comprende hardware y software que detecta y causa cambios mediante monitorización y control directo de dispositivos físicos, procesos y eventos en una empresa. En el contexto industrial, esto incluye sistemas de control como SCADA, PLC (Controladores Lógicos Programables) y DCS (Sistemas de Control Distribuido). La OT se enfoca en la operación y administración de los sistemas físicos que mantienen la producción en marcha.
La integración de IT y OT, conocida como IIoT del inglés: Industrial Internet of Things, o sea: Internet Industrial de las Cosas, permite la creación de sistemas productivos más inteligentes y conectados. Esta convergencia permite que los datos recopilados en el nivel operacional sean analizados y utilizados en el nivel informático para optimizar procesos, predecir fallos, y mejorar la eficiencia y la toma de decisiones estratégicas.
La digitalización está revolucionando los sistemas productivos al introducir nuevas tecnologías que integran IT y OT, mejorando la eficiencia, la productividad y la capacidad de adaptación a los cambios del mercado.
El término IT se refiere al uso de sistemas y tecnologías para gestionar la información y apoyar las operaciones empresariales. Se focaliza en la gestión de datos, procesamiento de información, y comunicación dentro de la empresa. Su objetivo esmejorar la eficiencia, seguridad, y la toma de decisiones empresariales a través de la gestión de la información.
El término OTse refiere a hardware y software que detectan o causan cambios mediante monitorización y control de dispositivos, procesos y eventos físicos en una empresa. Se centra en la gestión y control de sistemas físicos y procesos industriales. Su objetivo es asegurar la eficiencia, seguridad, y continuidad de los procesos industriales y operativos.
En el ámbito de la seguridad, las IT se centran en la protección de datos y ciberseguridad, con estrategias como el uso de cortafuegos o firewalls, encriptación, sistemas de detección de intrusos, etc. Por otro lado, las OT se centran en la seguridad física y operativa, con especial énfasis en la seguridad y continuidad de los procesos industriales.
Respecto a la actualización, en las IT los sistemas y software se actualizan frecuentemente para mejorar funcionalidades y seguridad. En el caso de las OTs las actualizaciones son menos frecuentes debido a la necesidad de mantener la continuidad operativa y la estabilidad de los sistemas.
Si hablamos de interconexión, normalmente en las IT suele haber alta conectividad con redes internas y externas, incluyendo Internet. Sin embargo, se procura en el caso de las OT una menor conectividad con redes externas para minimizar el riesgo de ciberataques, aunque esto está cambiando con la convergencia de IT y OT.
La convergencia de IT y OT, es decir, la integración de estas dos áreas para mejorar la eficiencia, optimizar los procesos y aumentar la capacidad de respuesta de las empresas, redunda en varios beneficios como son:
Eficiencia Operativa: mejora en la gestión y control de procesos a través del uso de analítica avanzada y datos en tiempo real.
Innovación: desarrollo de nuevas capacidades y servicios mediante la integración de tecnologías emergentes como IoT, Big Data e Inteligencia Artificial.
Visibilidad y Control: mayor visibilidad y control sobre las operaciones, facilitando una mejor toma de decisiones.
Las nuevas tecnologías permiten capturar, almacenar y procesar datos e información de una manera más eficiente. Pero digitalizar procesos no es solo convertir algo que antes se hacía de manera manual, a lápiz y papel, en un flujo automatizado o en un archivo digital, sino que aporta mucho valor añadido.
La tecnología digital es capaz de mejorar los procesos empresariales, optimizando recursos y, por tanto, aumenta la competitividad y rentabilidad de las empresas.
La digitalización en sistemas productivos abarca una serie de conceptos clave fundamentales. Estos conceptos clave son principalmente:
Datos y Análisis de Datos.
Recopilación de Datos: la digitalización implica la captura de grandes volúmenes de datos de diversas fuentes, como sensores IoT, sistemas de producción y transacciones comerciales.
Big Data: que trata de garantizar la disponibilidad de grandes volúmenes datos, cantidades extremadamente grandes que requieren tecnologías avanzadas para su almacenamiento, procesamiento y análisis.
Análisis de Datos: utilización de técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático para extraer información útil y patrones a partir de los datos recopilados, permitiendo la toma de decisiones informadas.
Internet de las Cosas (IoT):
Dispositivos Conectados: equipos y máquinas equipados con sensores que recopilan y transmiten datos a través de internet, creando redes de dispositivos interconectados.
Comunicación Máquina a Máquina (M2M): consiste en la interacción directa entre dispositivos conectados sin intervención humana, permitiendo procesos automáticos y optimizados.
Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML): se trata del empleo de algoritmos que pueden aprender de los datos y mejorar con el tiempo. Las aplicaciones incluyen mantenimiento predictivo, optimización de procesos y automatización de tareas. En este ámbito se incluyen los sistemas cognitivos. Básicamente son tecnologías que imitan las capacidades humanas de pensamiento y toma de decisiones, como reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural.
Computación en la nube.
Almacenamiento en la nube: es decir, uso de servidores remotos para almacenar, gestionar y procesar datos, lo que permite flexibilidad y escalabilidad en la gestión de información.
Software como Servicio (SaaS): modelo de software en el que las aplicaciones se alojan en la nube y se accede a ellas a través de internet, eliminando la necesidad de instalaciones locales. Es el caso por ejemplo de Microsoft Office, que antes se vendía en discos con el software que se instalaba de manera local en nuestra máquina. Ahora se vende en formato de suscripción en la web, ejecutándose en nuestro navegador.
Así es, el software de videojuegos, paquetes ofimáticos, etcétera, está dejando de lanzar sus productos en formato de discos instalables hacia la ejecución en línea y la suscripción al producto.
Siguiendo con los conceptos clave de la digitalización en los sistemas productivos, observamos junto con los anteriores:
Automatización y Robótica.
Automatización de Procesos: Implementación de tecnologías que permiten que las máquinas realicen tareas sin intervención humana, mejorando la eficiencia y reduciendo errores.
Robots Colaborativos (Cobots): Robots diseñados para trabajar junto a humanos de manera segura, complementando sus habilidades y mejorando la productividad.
Ciberseguridad
Seguridad de los Datos: Protección de la información digital contra accesos no autorizados, ataques cibernéticos y robos de datos.
Seguridad en IoT: aseguramiento de que los dispositivos conectados y las redes de comunicación estén protegidos contra vulnerabilidades y amenazas cibernéticas.
Integración IT/OT :
Convergencia IT/OT: fusión de las tecnologías de información (IT) y de operación (OT) para crear sistemas productivos más integrados y eficientes, permitiendo monitorización y control en tiempo real.
Interoperabilidad: capacidad de los sistemas y dispositivos para trabajar juntos de manera efectiva, intercambiando y utilizando información de manera coherente.
Transformación Digital.
Cambio cultural: adaptación de la cultura empresarial para fomentar la innovación, la colaboración y la adopción de nuevas tecnologías.
Modelos de Negocio Digitales: desarrollo de nuevas formas de generar valor y oportunidades de negocio a través de tecnologías digitales.
Realidad Aumentada (AR) y Realidad Virtual (VR):
Realidad Aumentada (AR): superposición de información digital en el entorno físico real para mejorar la percepción y la interacción con el mundo real.
Realidad Virtual (VR): creación de entornos digitales inmersivos que pueden simular situaciones reales para entrenamiento, diseño y otros usos.
Blockchain:
Tecnología Blockchain: uso de registros descentralizados y seguros para verificar y rastrear transacciones, mejorando la transparencia y la seguridad en la cadena de suministro y otros procesos.
Estas tecnologías impulsoras de la digitalización forman la base de la digitalización y son esenciales para entender cómo se implementa y qué beneficios pueden ofrecer en los diversos sectores. La digitalización, además de transformar procesos específicos, redefine modelos de negocio y abre nuevas oportunidades para la innovación y el crecimiento.
El futuro en la digitalización y el empleo de estas tecnologías comentadas transformarán los sistemas productivos, ya lo están haciendo de hecho. Por ejemplo, en materia de agricultura, se podrá gracias al Big Data, generar modelos para la planificación de las tareas de riego y de mantenimiento. La predicción de plagas se puede realizar mediante algoritmos de inteligencia artificial a partir de distintos tipos de datos de sistemas públicos de alerta (RAIF) y de sensores en el campo. También, la aplicación de algoritmos a registros históricos de producción y las condiciones del entorno, predice el punto óptimo de maduración en la recolección. Todo estos asegurará un mejor aprovechamiento de los recursos.
La inteligencia artificial se convertirá en una herramienta omnipresente, con capacidades avanzadas de aprendizaje profundo que permitirán la automatización y optimización de tareas complejas en todos los sectores.
Las investigaciones en tecnologías de redes de próxima generación prometen mayores capacidades de transmisión de datos de las que ya tenemos, permitiendo velocidades de datos ultrarrápidas, facilitando aplicaciones avanzadas como la realidad aumentada y virtual, vehículos autónomos y comunicaciones masivas entre dispositivos IoT.
La digitalización transformará la educación, proporcionando acceso a recursos educativos de gran calidad, aprendizaje personalizado y experiencias inmersivas que mejorarán la comprensión y retención de conocimientos.
La aplicación del Big Data y la IA en sectores como el turismo permitirá hacer campañas de marketing focalizadas al tipo de turista que se desee atraer al destino. Cada vez más se extiende el uso de asistentes virtuales como soporte a la experiencia del viajero, así como las aplicaciones del IoT para el control de afluencia en lugares de interés en ciudades, parkings sensorizados, etc. El uso de herramientas de análisis de Big Data permitirá mejorar la imagen de marca de los operadores, y reaccionar a posibles crisis reputacionales por opiniones de clientes en redes sociales, etc.
El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático. A diferencia de los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático, muchos de los cuales tienen una capacidad finita de aprendizaje independientemente de cuántos datos adquieran, los sistemas de aprendizaje profundo pueden mejorar su rendimiento al poder acceder a un mayor número de datos, o lo que es lo mismo, hacer que la máquina tenga más experiencia. Una vez que las máquinas han conseguido suficiente experiencia mediante el aprendizaje profundo, pueden ponerse a trabajar para realizar tareas específicas como conducir un coche, detectar hierbajos en un campo de cultivo, detectar enfermedades, inspeccionar maquinaria para identificar errores, etc..
Hemos visto que la digitalización es el proceso de convertir información, procesos y sistemas analógicos en formatos digitales. Esto implica la adopción de tecnologías digitales para mejorar la eficiencia, la productividad y la capacidad de innovar en las empresas.
El desarrollo de nuevos productos y servicios tecnológicos se orientará a la mejora de la eficiencia en el uso de los recursos e incrementar la productividad del sector productivo.
Las tecnologías clave darán soporte a los procesos de integración de la cadena productiva generando plataformas que aporten valor a su ordenación y transformación.
En este apartado intentaremos caracterizar estas tecnologías necesarias para la transformación de las empresas a entornos digitales.
Las tecnologías habilitadoras digitales son las herramientas y plataformas que facilitan la digitalización. Estas tecnologías permiten que las empresas realicen sus procesos de digitalización de manera efectiva y eficiente.
A veces se confunden los conceptos de digitalización y de tecnologías habilitadoras digitales. La digitalización se refiere al proceso de transformación y adaptación de una empresa a un entorno digital. Las tecnologías habilitadoras digitales son las herramientas y plataformas específicas que facilitan esta transformación.
Podemos decir que la digitalización es el objetivo, transformar la empresa en una entidad digital, y que las tecnologías habilitadoras son los instrumentos necesarios para alcanzar ese objetivo. La digitalización no sería posible sin el uso de tecnologías habilitadoras digitales.
Una empresa de fabricación de cerveza desea digitalizar su cadena de suministro. A grandes rasgos, ¿en qué consistiría la digitalización y qué serían en este caso las tecnologías habilitadoras digitales?
En la siguiente tabla vemos la descripción de diferentes tecnologías habilitadoras digitales y ejemplos de aplicación:
Tecnologías habilitadoras: descripción y ejemplos
Tecnología Habilitadora Digital (THD)
Descripción
Ejemplo
Internet de las Cosas (IoT)
El IoT se refiere a la interconexión de dispositivos a través de Internet, permitiendo la recopilación y el intercambio de datos en tiempo real. En el entorno productivo, esto se traduce en sensores y dispositivos conectados que monitorizan y optimizan los procesos de manufactura.
Una fábrica de automóviles utiliza sensores IoT para monitorizar el rendimiento de las máquinas en tiempo real. Estos sensores detectan cualquier anomalía, como un sobrecalentamiento o una vibración excesiva y alertan al equipo de mantenimiento antes de que ocurra una avería.
Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML)
La IA y el ML permiten a las máquinas aprender de los datos y realizar tareas complejas que tradicionalmente requerían intervención humana. En producción se usan para mejorar la eficiencia, predecir fallos y optimizar procesos.
Una planta de producción de alimentos utiliza algoritmos de IA para predecir cuándo una máquina necesita mantenimiento. Analizando datos históricos y actuales, la IA puede anticipar fallos antes de que ocurran, reduciendo el tiempo de inactividad y los costos de reparación.
Big Data y Analítica Avanzada
Estas tecnologías se centran en la recopilación, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos para extraer información valiosa y tomar decisiones informadas.
Una empresa de fabricación de productos electrónicos analiza los datos de producción para identificar patrones y tendencias. Utilizando analítica avanzada, pueden determinar cuáles son los puntos críticos en su proceso de producción y optimizarlos para mejorar la calidad y reducir el desperdicio.
Computación en la Nube (Cloud Computing)
La computación en la nube proporciona acceso a recursos informáticos bajo demanda a través de Internet. Esto permite a las empresas almacenar datos, ejecutar aplicaciones y gestionar infraestructuras sin necesidad de mantener servidores físicos.
Una fábrica de ropa utiliza una plataforma en la nube para gestionar su cadena de suministro. Los datos de inventario, pedidos y entregas se almacenan y procesan en la nube, lo que permite un acceso rápido y una gestión eficiente desde cualquier lugar.
Robótica y Automatización
La robótica y la automatización supone el uso de robots y sistemas automatizados para realizar tareas repetitivas y complejas, mejorando la eficiencia y reduciendo los posibles errores humanos.
En una línea de ensamblaje de automóviles, los robots industriales realizan tareas como soldadura, pintura y montaje de piezas. Estos robots trabajan de manera continua y precisa, aumentando la producción y manteniendo altos estándares de calidad.
Realidad Aumentada (AR) y Realidad Virtual (VR)
La realidad aumentada (AR) y la realidad virtual (VR) proporcionan entornos virtuales e información superpuesta al mundo real, facilitando la formación, el diseño y la supervisión en el entorno productivo.
Los técnicos de mantenimiento en una planta de energía usan gafas de realidad aumentada para recibir instrucciones superpuestas directamente en su campo de visión mientras trabajan en equipos complejos, lo que mejora la precisión y reduce el tiempo de inactividad.
Blockchain
El blockchain es una tecnología de registro distribuido que asegura la transparencia y la inmutabilidad de las transacciones. En producción, puede usarse para rastrear la cadena de suministro y asegurar la autenticidad de los productos.
Una empresa de productos farmacéuticos emplea blockchain para rastrear cada lote de medicamentos desde la producción hasta la entrega. Esta trazabilidad asegura que cada paso del proceso sea transparente y verificable, lo que ayuda a prevenir fraudes y garantizar la calidad.
Ciberseguridad
La ciberseguridad protege los sistemas y datos de las empresas contra amenazas digitales. Es crucial en el entorno productivo para proteger la propiedad intelectual y los datos sensibles.
Una planta de fabricación de componentes electrónicos implementa firewalls avanzados, encriptación de datos y sistemas de detección de intrusiones para proteger sus redes y datos contra ciberataques.
Fabricación Aditiva (Impresión 3D)
La fabricación aditiva permite crear objetos tridimensionales a partir de modelos digitales, añadiendo material capa por capa. Esta tecnología facilita la creación de prototipos rápidos y la producción personalizada.
Una empresa aeroespacial utiliza impresoras 3D para producir prototipos de componentes complejos y piezas personalizadas. Esto reduce significativamente el tiempo y el costo de desarrollo en comparación con los métodos de fabricación tradicionales.
Sistemas Ciberfísicos (CPS)
Integran la computación, las redes y los procesos físicos, permitiendo la interacción entre el mundo digital y el físico. En el entorno productivo, esto se traduce en la integración de sistemas de control y automatización con la monitorización digital.
En una planta de fabricación de coches, estos sistemas sincronizan robots industriales con sistemas de gestión de producción, asegurando que todos los componentes se ensamblen en el orden correcto y con precisión, lo que optimiza el flujo de trabajo y reduce errores.
En la siguiente tabla se ofrece una visión general de cómo se relacionan las diferentes tecnologías habilitadoras digitales, con sus características clave y áreas de aplicación:
Tecnologías habilitadoras Digitales: características y áreas de aplicación
Tecnología Habilitadora Digital (THD)
Características
Áreas de aplicación
Internet de las Cosas (IoT)
Conectividad de dispositivos
Sensores y actuadores
Recopilación de datos en tiempo real
Industria manufacturera: monitorización y optimización de maquinaria
En la siguiente tabla podemos observar las implicaciones en la parte de negocio:
Implicaciones en la parte del negocio de las THD, con ejemplos.
Efecto
Implicación
Ejemplo
Mejora en la toma de decisiones
La analítica avanzada y el Big Data permiten a las empresas analizar grandes volúmenes de datos para obtener insightsvaliosos y tomar decisiones informadas.
La inteligencia artificial (IA) puede predecir tendencias de mercado y comportamientos de los consumidores.
Las plataformas de analítica predictiva pueden ayudar a las empresas a anticipar la demanda de productos y ajustar sus estrategias de marketing y producción en consecuencia.
Eficiencia operativa y reducción de costos
La automatización de procesos mediante RPA (Automatización Robótica de Procesos), reduce el tiempo y los costos asociados a tareas repetitivas.
La computación en la nube permite escalar recursos según la demanda, optimizando costos de infraestructura.
Las empresas financieras usan RPA para automatizar procesos de cumplimiento normativo, reduciendo los costos y errores humanos.
Mejora de la experiencia del cliente
Las tecnologías de realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR) pueden mejorar la experiencia del cliente al permitir visualizaciones interactivas de productos.
Los chatbots y asistentes virtuales basados en IA mejoran la atención al cliente, proporcionando respuestas rápidas y precisas.
Las tiendas de muebles utilizan aplicaciones de realidad aumentada para permitir a los clientes ver cómo se verían los muebles en su hogar antes de comprarlos.
Seguridad y cumplimiento
Las tecnologías de blockchain aseguran la trazabilidad y transparencia en la cadena de suministro, mejorando el cumplimiento normativo y la seguridad.
Las soluciones de ciberseguridad protegen los datos y sistemas empresariales contra amenazas digitales.
Las empresas alimentarias utilizan blockchain para rastrear el origen de sus productos, asegurando la calidad y cumpliendo con regulaciones de seguridad alimentaria.
Innovación y desarrollo de nuevos productos
La fabricación aditiva (impresión 3D) permite la creación rápida de prototipos y la personalización de productos.
Las plataformas en la nube y el Internet de las cosas facilitan el desarrollo de productos conectados e inteligentes.
Las empresas de dispositivos médicos pueden utilizar impresión 3D para desarrollar prototipos personalizados y ajustar rápidamente los diseños basados en retroalimentación.
Datos concretos que nos aportan una información valiosa para la optimización general, un ejemplo puede ser detectar un patrón de comportamiento en el consumidor.
En la siguiente tabla podemos observar las implicaciones en la parte de planta de producción:
Implicaciones de las THD en la planta de producción, y ejemplos
Efecto
Implicación
Ejemplo
Optimización de procesos y eficiencia
El IoT permite la monitorización en tiempo real de máquinas y procesos, optimizando el rendimiento y reduciendo el tiempo de inactividad.
La robótica y la automatización mejoran la precisión y la velocidad de producción.
Las plantas de una empresa manufacturera utilizan sensores IoT para monitorizar el estado de las máquinas y realizar mantenimientos predictivos, evitando fallos inesperados.
Reducción de residuos y sostenibilidad
La fabricación aditiva permite la producción precisa de componentes, reduciendo el desperdicio de material.
Los sistemas de gestión de energía basados en IoT optimizan el consumo energético en la planta.
Las empresas aeroespaciales utilizan impresión 3D para fabricar piezas con geometrías complejas, minimizando el desperdicio de materiales costosos.
Flexibilidad y personalización
Las tecnologías de fabricación avanzadas permiten la producción flexible y personalizada, adaptándose rápidamente a los cambios en la demanda del mercado.
La analítica avanzada permite ajustes en tiempo real a los procesos de producción para cumplir con especificaciones personalizadas.
Los fabricantes de vehículos utilizan sistemas de producción flexibles para ensamblar vehículos personalizados según las especificaciones del cliente, reduciendo el tiempo de entrega.
Seguridad y salud en el trabajo
Los robots colaborativos (cobots) trabajan junto a los empleados, mejorando la seguridad al asumir tareas peligrosas.
Los sistemas de monitorización basados en IoT pueden detectar condiciones peligrosas en tiempo real y alertar al personal.
Las fábricas de productos químicos usan sensores IoT para monitorizar niveles de gases tóxicos y asegurar un entorno de trabajo seguro para los empleados.
Mejora en la calidad de los productos
La automatización y los sistemas de control de calidad basados en IA aseguran que los productos cumplan con los estándares de calidad.
La analítica predictiva identifica posibles problemas de calidad antes de que ocurran.
Las plantas de electrónica utilizan sistemas de visión artificial para inspeccionar productos en la línea de ensamblaje, garantizando la calidad y reduciendo defectos.
Las tecnologías habilitadoras digitales (THD) desempeñan un papel crucial en la consecución de una economía sostenible y eficiente. La idea es beneficiar a las empresas en términos de eficiencia y costos, y además contribuir a la sostenibilidad ambiental.
¿Cómo consiguen las THD estos objetivos?
A continuación, se destacan algunas maneras de hacerlo:
Optimización de recursos. Las THD permiten a las empresas optimizar el uso de recursos naturales, energía y materiales, reduciendo el desperdicio y mejorando la eficiencia. Por ejemplo, el uso de sensores IoT en las cadenas de producción pueden monitorizar el uso de energía y recursos en tiempo real, identificando aquellas áreas donde se puede mejorar la eficiencia. En ese sentido, se podría, ajustar el consumo de energía en máquinas basándose en la demanda actual.
Reducción de emisiones, residuos y huella de carbono. Así se ayuda las empresas a reducir sus emisiones de gases de efecto invernadero y minimizar su huella de carbono. Por ejemplo, mediante la inteligencia artificial se pueden optimizar las rutas de transporte y logística para minimizar el consumo de combustible y, por lo tanto, las emisiones de CO2. El análisis de datos ayuda a predecir y prevenir problemas antes de que ocurran, minimizando los desperdicios.
Implementación de modelos de economía circular, facilitados por estas tecnologías, donde los productos se diseñan para ser reutilizados, reparados, reciclados y remanufacturados. Por ejemplo, las tecnologías en la nube facilitan el intercambio de información y recursos entre empresas, promoviendo la reutilización y el reciclaje de materiales.
Se mejora la gestión y optimización del consumo energético en tiempo real, aumentando la eficiencia energética y reduciendo los costos operativos. El empleo de sensores y sistemas de automatización para optimizar el uso de energía en iluminación, climatización y otros servicios, reduce el consumo energético en los llamados edificios inteligentes.
Innovación y desarrollo sostenible. Estas tecnologías fomentan la innovación en productos y procesos, apoyando el desarrollo de tecnologías y soluciones sostenibles. La Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) se usan para desarrollar nuevos materiales y procesos de fabricación más eficientes y sostenibles.
Las THD proporcionan transparencia y trazabilidad en las operaciones, asegurando prácticas empresariales sostenibles y responsables. Así, mediante el blockchain se puede rastrear el origen y la cadena de suministro de productos, asegurando que se cumplan los estándares ambientales y éticos.
Una de las primeras herramientas de software que contribuyeron a la digitalización de las empresas fueron las ofimáticas.
La evolución de la oficina se produjo pasando del uno de papel y bolígrafo, máquinas de escribir, etc., hacia la informatización con el uso de procesadores de texto y hojas de cálculo. Proliferaron las suites ofimáticas como Microsoft Office, u OpenOffice, LibreOffice, etc., paquetes de software que adquirían y se instalaban localmente en los ordenadores de la compañía.
Posteriormente, algunas de ellas como la de Microsoft han ido evolucionando de modo que ya no se compran en soporte de disco, DVD, etc., sino que la empresa o el usuario se suscribe y paga por ese software que ya no se instala, sino que se ejecuta en algún sitio, en alguna nube de Internet.
Anteriormente hemos mencionado la computación en la nube, que nos proporciona algunas herramientas, como los paquetes de software de oficina que incluyen procesadores de texto, hojas de cálculo, y muchas aplicaciones más.
Hay muchas herramientas de este tipo en el mercado, herramientas en la nube, que no requiereninstalar la aplicación en nuestra máquina y que permiten el trabajo colaborativo. De entre las más famosas destacan la suite Microsoft Office y las que proporciona Google.
Puesto que Google nos proporciona una cuenta de correo y herramientas de oficina gratuitas, que posibilitan trabajar de manera colaborativa con otros usuarios, lo usaremos para elaborar nuestros documentos. Si no tienes correo Gmail, podrás aprender a crearlo en el siguiente vídeo.
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