La Industria 4.0 y los equipos humanos

Cuando entrevisto a responsables de digitalización en empresas industriales siempre hago la misma pregunta: cómo afrontan el reto de adaptar los equipos humanos a los proyectos de digitalización. Comprueba el respiro que es uno de los pilares más importantes para un proyecto de Digitalización y la implantación de Industria 4.0 es todo un éxito. Es fundamental la ‘gestión del cambio’, o también, la implementación de estrategias en los equipos humanos para que entren en el valor del proyecto y no se resistan a su implementación. Obviamente este es un esfuerzo muy importante por parte de las empresas y no todos tienen recursos para hacerlo (difícilmente si hablamos de PYMEs).

El reto humano en la implantación de la Industria 4.0 en las PYMES

Relación a las PYMES industriales, el paradigma es la limitación de recursos (por cierto, hay grandes empresas industriales en los que los recursos, sencillamente, no se asignan y por tanto escasean). Para proteger el reto humano en la implementación de Industria 4.0, en la opción de autonomía, se suele trabajar en tres proyectos en paralelo:

1. Formación: Si tenemos en cuenta que el esfuerzo será proporcional al conocimiento de las tecnologías digitales por parte de los equipos humanos, estará claro que la formación tiene un papel clave.
2. El Mix de edad de los equipos humanos: NO es una solución prejubilar los equipos humanos para cambiarlos por gente más joven y ‘digitalizada’. En ese caso se pierde el conocimiento de estas personas sobre la planta, que es clave para la correcta explotación de la misma. El poner en marcha equipos mixtos conseguirá que los más jóvenes comprendan los detalles de la planta industrial que vienen de la experiencia (nuestras plantas industriales en su mayoría tienen más de 25 años), y los más maduros podrán entender las tecnologías digitales de un modo más progresivamente soportados por sus colegas.
3. Solinistrador de la solución 4.0 tendrá que ser ‘cercano’ e inteligente emocionalmente con el fin de ayudar al equipo humano de la empresa a adaptarse a la tecnología: Aquí está el convocante que no sabe poner expertos en el campo de la tecnología, para que entre al equipo experto en el segmento industrial del cliente para “hablar” el mismo que el lenguaje del cliente.

Servicing del mantenimiento predictivo

Pero seguimos llegando al punto en que la tecnología puede ser tan compleja que sea difícil encontrar personas formadas. Como vemos en la gráfica de abajo, en la última encuesta de mantenimiento realizada por la AEM (Asociación Española de Mantenimiento), el 40% de los encuestados tenía como una de sus principales sospechas la falta de operarios calificados y form

Fuente: El Mantenimiento en España. Edición 2020. Encuesta de Mantenimiento realizada por la Asociación Española de Mantenimiento.

Aquí es donde los consultores de consultoría de fabricación y materiales de fabricación pueden ofrecer soluciones.

La tecnología interactiva artificial Enclosure in Criticism es una demostración como tecnología de podcasting para detectar caídas potenciales potencialmente significativas (y costosas) en macquinas. Según un estudio de ARC Studies, un 82% de los defectos en las máquinas tienen una causa aleatoria y no deriva del envejecimiento de la máquina (dónde el mantenimiento preventivo es la estrategia de prevención mejor). y consultores que dan servicio a las especificaciones predictivas de esta herramienta. El servicio consiste en tomar los datos de la máquina y llevarlas al Cloud, donde se utilizarán algoritmos de IA para detectar problemas en la máquina con antelación. Con este servicio las empresas pueden tener un soporte experto de un modo económico eficiente (normalmente no hay capacidad para tener un experto en planta, además de que no hay tantos en el mercado…). El sistema avisará al equipo de mantenimiento de posibles problemas para que tome las decisiones adecuadas con anticipación.

Y al final… la necesidad del experto humano

Sin embargo, ¿puede un sistema de Inteligencia Artificial conectado a nuestra máquina resolver todas las situaciones y realizar un mantenimiento predictivo integral? cuando he hecho esta pregunta la mayoría de las respuestas es que en la actualidad ello no es posible. Pensemos que los algoritmos trabajan con modelos a partir de datos históricos, pero las plantas industriales se ven muchas veces pasaron a eventos no esperados (huecos de tensión, caída de presión de gas de suministro en turbinas de gas, error humano en la manipulación, etc. ). Aquí llegamos a otra virtud de utilizar la tecnología y el elemento humano conjuntamente: el experto analizando los datos relevantes del sistema de mantenimiento predictivo. Con ello conseguimos lo mejor de los dos mundos: la potencia de la IA para analizar multitud de datos y la experiencia del experto humano a lo largo de su carrera para pensar más allá del algoritmo. Los predictores sumativos de las soluciones predictivas 4.0 pueden ser ofrecidos por sus expertos para asesorar al cliente en la línea de acusación para gestionar su máquina en la mejor funcionalidad.

Como conclusión vemos que la implementación de la Industria 4.0 y, en particular, la implementación de sistemas de mantenimiento predictivo ofrece claras ventajas a las empresas, evitando costosas averías. Sin embargo, para garantizar que la implementación sea un éxito se adopta el factor humano para la adopción y explosión efectiva de estas tecnologías.

Manuel Jarrega Domínguez,

Miembro del Grupo Industria 4.0 y Vocal Ingenierías en ISA España

Director de Licitaciones Automatización de Procesos Schneider

Este artículo proporciona un comentario público sobre la nº 536 de Automática e Instrumentación

Págs. 18 y 19.