<< Parte 1 |
Los avances principales del trabajo realizado por la SMLC quedaron recopilados en un artículo académico de 2012, donde el Smart Manufacturing se definía como “la aplicación intensificada de ‘inteligencia para la fabricación’ (manufacturing intelligence) a lo largo del proceso de fabricación y la cadena de suministro”. Esta inteligencia engloba “la compresión, explicación, planificación y gestión en tiempo real de todos los aspectos del proceso de fabricación” y es facilitada por “el uso generalizado de analítica avanzada de datos capturados por sensores, su modelado y simulación”. Así, un sistema de Smart Manufacturing sería capaz de adaptarse de manera ágil a nuevas circunstancias gracias al uso de datos en tiempo real para una toma de decisiones más inteligente, además de la predicción y prevención de fallos de manera proactiva. Todo ello conduce a una transformación fundamental de los negocios de manufactura, hacia un modelo de empresa basado en el rendimiento y un servicio de suministro dirigido por la demanda.
De esta manera, el concepto de Smart Manufacturing tal cual fue propuesto por la SMLC tenía como objetivo habilitar un “modelo para la manufactura avanzada del siglo XXI”, diferenciándose cualitativamente de los avances tecnológicos que anteriormente se habían venido desplegando en la industria manufacturera. Esta diferenciación significativa se sustenta en dos ideas nucleares:
1) La recopilación de un “registro de fabricación” (manufacturing record) para cada unidad de producto, con datos provenientes de sensores, procedimientos, especificaciones, registros de tareas y otras observaciones. Estos datos componen un registro de la historia, estado, calidad y características principales de cada unidad de producto. Este concepto del “registro de fabricación” está estrechamente relacionado con otros que han sido propuestos posteriormente, como el del “gemelo digital” (digital twin) o “ciber-gemelo” de un producto manufacturado.
2) La aplicación de la antes mencionada “inteligencia para la fabricación” (manufacturing intelligence) gracias a la disponibilidad de los registros de fabricación y la capacidad de aplicar requerimientos de fabricación de manera más flexible. De esa manera, las empresas industriales pueden ajustar flexiblemente su producción y generar modelos de sus procesos que puedan usarse para predecir, planificar y gestionar determinadas circunstancias con el fin de optimizar su producción.
El desarrollo progresivo de estas ideas nucleares es lo que llevó a diferentes focos de aproximación al Smart Manufacturing basadas en diferentes alcances para la aplicación de esa inteligencia para la fabricación: control de los sistemas de fabricación, control de la calidad de los productos, diagnóstico de fallos del equipamiento, mantenimiento predictivo del equipamiento, sistemas para apoyar y guiar los procesos de toma de decisiones, etc.
1) La recopilación de un “registro de fabricación” (manufacturing record) para cada unidad de producto, con datos provenientes de sensores, procedimientos, especificaciones, registros de tareas y otras observaciones. Estos datos componen un registro de la historia, estado, calidad y características principales de cada unidad de producto. Este concepto del “registro de fabricación” está estrechamente relacionado con otros que han sido propuestos posteriormente, como el del “gemelo digital” (digital twin) o “ciber-gemelo” de un producto manufacturado.
2) La aplicación de la antes mencionada “inteligencia para la fabricación” (manufacturing intelligence) gracias a la disponibilidad de los registros de fabricación y la capacidad de aplicar requerimientos de fabricación de manera más flexible. De esa manera, las empresas industriales pueden ajustar flexiblemente su producción y generar modelos de sus procesos que puedan usarse para predecir, planificar y gestionar determinadas circunstancias con el fin de optimizar su producción.
El desarrollo progresivo de estas ideas nucleares es lo que llevó a diferentes focos de aproximación al Smart Manufacturing basadas en diferentes alcances para la aplicación de esa inteligencia para la fabricación: control de los sistemas de fabricación, control de la calidad de los productos, diagnóstico de fallos del equipamiento, mantenimiento predictivo del equipamiento, sistemas para apoyar y guiar los procesos de toma de decisiones, etc.
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