Tendencias de movilidad eléctrica en la industria automovilística europea: el futuro del sector

La industria automovilística se ha visto especialmente afectada, ya que el virus ha provocado que las ventas disminuyan considerablemente. Por ejemplo, el Centro de Investigación Automotriz (CAR, Center for Automotive Research) de la Universidad de Duisburg-Essen calcula que los productores y proveedores alemanes de vehículos podrían perder una cuarta parte de su plantilla total para 2030. En España, las ventas han caído un 20 %, mientras que el 8 % de los puestos del sector han desaparecido. Por el contrario, el proveedor de automóviles AMZ pronostica una creciente demanda de automóviles eléctricos que podría conducir a la creación de muchos nuevos puestos de trabajo.

Los retos a los que se enfrentan los fabricantes y proveedores implican que tendrán que desarrollar nuevas estrategias para garantizar su producción y sus procesos en el futuro. Y, para ello, contarán con cada vez más elementos como tecnologías innovadoras, robótica, sensores, inteligencia artificial (IA) y soluciones integradas. Los expertos del sector creen que el paso de la producción de coches tradicional a la movilidad eléctrica es ahora mucho más factible, y aumentará tanto la eficiencia como la sostenibilidad de los procesos de producción.

Además de la disminución de las ventas y las estrictas normativas, los mayores retos a los que se enfrenta la industria automovilística europea son la fuerte competencia de Asia, y la presión por innovar y ser sostenibles. A muchos proveedores europeos les resulta difícil seguirles el ritmo a las empresas de China, Japón y Corea del Sur. También está la cuestión de si la industria depende demasiado de tecnologías como la de las baterías. Una cosa es segura: para ser competitivas, las empresas deben reposicionarse lo antes posible. Las estrategias innovadoras e integradas son esenciales. Entre ellas se incluyen la robótica, los sensores de alto rendimiento y las tecnologías de control, así como la intralogística, la IA y el aprendizaje automático.

Alfred Pammer, responsable de automatización de fábricas en CTS GmbH, integrador de sistemas y partner de Omron, destaca las diferentes normativas nacionales e internacionales que las empresas de automoción deben cumplir y afirma: “La producción sostenible es cada vez más importante, pero la industria no se debe regular de forma excesiva. Un enfoque internacional uniforme tendría sentido, ya que las distintas leyes nacionales ralentizan los procesos y las innovaciones, y a veces incluso los bloquean. Queda mucho por hacer”.

“El negocio es el motor de la innovación, pero la financiación pública es igual de importante. También se trata cada vez más de compartir experiencias y conocimientos. La comprensión tecnológica es fundamental y todavía escasea en muchos lugares”, añade Jorge Pereira Hernández, director general de Keyland Sistemas de Gestión y partner de Omron.

Una visión y una estrategia comunes son esenciales. Para que este enfoque tenga éxito, también se debe crear una base de conocimientos sólida. Muchas grandes ideas provienen de lugares como universidades, pero les suele resultar difícil comercializarlas. Para impulsar la innovación, se necesitan fondos públicos y una colaboración más estrecha entre universidades, fabricantes, integradores de sistemas y usuarios.

Otro tema que será cada vez más importante para las empresas del sector de la automoción es el análisis de datos. Muchas nuevas tecnologías, como la IA y el Internet de las cosas, requieren estrategias de datos integradas y bien diseñadas. Un ejemplo es el mantenimiento preventivo, basado en la información recopilada a nivel de máquina.

Las potentes soluciones de software son la clave para garantizar la conectividad y la comunicación entre los sistemas. Esta tecnología también facilita la transición a la fábrica del futuro. Por ejemplo, las líneas de producción pueden conectarse de ‘forma inteligente’ a robots móviles, sistemas de transporte sin conductor (también conocidos como vehículos de guiado automático o AGV), cobots, ERP, MES, etc.

Un buen ejemplo es el de BMW. Con el fin de conseguir una mayor flexibilidad y vínculos entre los procesos de trabajo, la empresa utiliza conceptos innovadores de transporte y logística. Entre ellos se incluyen robots LD móviles de Omron para transportar materiales para la producción. Estos vehículos inteligentes autónomos (AIV) están equipados con una cinta transportadora desarrollada por CTS. El integrador de sistemas ha desarrollado un paquete tecnológico completo, adaptado específicamente a los requisitos de BMW, compuesto por los robots LD y cintas transportadoras, además del software que conecta Enterprise Manager con el propio sistema ERP de la empresa. De la misma manera, Continental depende de los AIV realizados por CTS. “El corazón de la Industria 4.0 es el software, que lo une todo”, explica Alfred Pammer.

Pereira también señala la creciente importancia de la robótica inteligente, entre otros los robots colaborativos (cobots), que interactúan con otras tecnologías, para la industria de la movilidad eléctrica. Este enfoque no solo respaldará la eficiencia y la sostenibilidad, sino que también ofrecerá un retorno de la inversión especialmente rápido. “Al mismo tiempo, las empresas se beneficiarán de procesos estandarizados y optimizados. Los diferentes conceptos de conducción de vehículos requieren flujos de trabajo y controles automatizados, así como sistemas inteligentes que apoyen a los empleados y minimicen los errores. Las empresas de automoción deben actuar desde ya”, añade.

El uso de la robótica, la IA y las tecnologías de sensores, imagen y visión en la fábrica del futuro debe considerarse siempre con un enfoque holístico: Un planteamiento basado en los datos ayudará a las empresas europeas a actuar de forma más rentable y competitiva. La fabricación de baterías es un buen ejemplo porque requiere sistemas y procesos altamente integrados. Un sistema de almacenes inteligente flanqueado por robots móviles puede aumentar significativamente la eficacia de los procesos al mismo tiempo que reduce el esfuerzo manual, así como los errores y los desechos.