Datos inteligentes para la fábrica digital

Cuanto más inteligentemente utilice los datos una empresa, mayor será el beneficio. No sólo lo saben las empresas internacionales de ‘software’ como Google, Meta y Microsoft, sino también las empresas de la industria manufacturera. Las redes de datos inteligentes crean el mayor valor añadido. Por este motivo, cada vez cobran más importancia los estándares de interfaz que garantizan la comunicación entre fabricantes de máquinas y el intercambio fluido de resultados de medición en la fábrica. ¿Cómo sacar el máximo partido de los datos? Las respuestas a esta pregunta clave se darán en la EMO Hannover 2025, del 22 al 26 de septiembre. En la feria internacional los visitantes podrán familiarizarse con las últimas tendencias en producción industrial bajo el lema ‘Innovar la fabricación’.

Cada máquina genera enormes cantidades de datos. Antes se consideraba un subproducto, pero hoy es una materia prima indispensable que puede utilizarse para hacer más eficiente la producción. De este modo, las empresas manufactureras pueden asegurarse una ventaja competitiva decisiva incluso en tiempos de escasez de mano de obra cualificada y alta presión competitiva internacional. La utilización de datos inteligentes también puede reducir las emisiones y aumentar la sostenibilidad de la producción para hacer frente a los crecientes retos normativos.

Sin embargo, los datos sólo pueden utilizarse de forma óptima si existe una comunicación sin barreras entre las máquinas. Este ‘lenguaje global de producción’ en una fábrica conectada en red es posible gracias al estándar de interfaz abierta OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture). OPC UA, en el que se basa la interfaz universal UMATI (Universal Machine Technology Interface), garantiza la interoperabilidad de máquinas y sistemas que pueden conectarse y reconfigurarse según sea necesario mediante ‘Plug & Work’, independientemente de la plataforma y el fabricante.

“OPC UA permite la interoperabilidad entre una amplia gama de máquinas y sistemas, independientemente del fabricante”, confirma Heiko Wenzel-Schinzer, Chief Digital Officer (CDO) de los especialistas en tecnología de medición Wenzel Group, con sede en la ciudad francona de Wiesthal. “Esto crea la base para una producción totalmente en red, en la que los resultados de las mediciones pueden fluir directamente al control del proceso”. La ventaja: reducción de las fuentes de error, tiempos de reacción más rápidos en caso de desviaciones y mayor eficacia en la producción.

El intercambio fluido de datos permite realizar análisis estadísticos para identificar tendencias o patrones en los datos y obtener información para optimizar los procesos de producción. Una aplicación específica es el control del desgaste de las herramientas en la producción. La medición continua y el análisis de datos permiten detectar a tiempo desviaciones en la calidad del producto. “Estos datos fluyen directamente a modelos estadísticos que proporcionan predicciones precisas sobre el momento óptimo para sustituir una herramienta, reduciendo el tiempo de inactividad y el desperdicio de material”, explica Wenzel-Schinzer, quien, además de su cargo como CDO del Grupo Wenzel, también es profesor de BWL, Consultoría Empresarial y Gestión de Procesos en el departamento de Economía y Ciencias de la Información de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Merseburg.

Sin embargo, hay algunos obstáculos que superar para que el trabajo con los datos de las máquinas dé resultados concretos. “Un reto clave es la armonización de los formatos y protocolos de datos para garantizar la interoperabilidad entre fabricantes”, afirma Wenzel-Schinzer. A esto hay que añadir el tratamiento seguro de los datos sensibles en un entorno de red, sobre todo en lo que respecta a la ciberseguridad. Además, la integración de estándares como OPC UA exige una estrecha colaboración entre los distintos agentes del sector. “Aquí es donde entran en juego las asociaciones”, según el Chief Digital Officer del Grupo Wenzel, que expone en la EMO máquinas de medición por coordenadas y máquinas de medición de engranajes, entre otras.

Otro ejemplo de aplicación concreta es el bucle cerrado entre máquinas de medición y sistemas del especialista en engranajes Klingelnberg, con sede en Hückeswagen, en la región alemana de Bergisches Land. Alexander Troska, responsable de desarrollo de software de Klingelnberg, describe el proceso de la siguiente manera: “La rectificadora produce engranajes de la calidad deseada. Los resultados empiezan a desviarse gradualmente de los parámetros debido al desgaste de la herramienta. Nuestras máquinas de medición de precisión se utilizan para realizar mediciones periódicas en piezas recién fabricadas, identificar tendencias e iniciar contramedidas”.

En las rectificadoras de engranajes de Klingelnberg se registra una gran cantidad de datos, datos de estado de baja frecuencia, datos de control de alta frecuencia y ajustes del proceso. “Combinamos estos datos relacionados con la máquina con los resultados de las mediciones y pruebas de los engranajes en GearEngine, la plataforma propia de Klingelnberg”, añade Daniel Meuris, responsable de Digitalización y Visualización de Klingelnberg. Esta integración de datos podría aportar amplios conocimientos sobre las relaciones causa-efecto a la hora de analizar los problemas de calidad.

Para lograr resultados óptimos, se requiere un amplio conocimiento de todo el proceso de fabricación y medición, explica Jan Häger, jefe de Desarrollo de Software para Centros de Medición de Precisión en Klingelnberg. “Cada pieza de trabajo tiene sus propios requisitos en términos de calidad, ciclo y tiempo de preparación. La experiencia y el conocimiento de los distintos procesos de fabricación ayudan a la hora de analizar los datos”, afirma Häger. Sin embargo, también se utiliza ya la inteligencia artificial, como el aprendizaje automático.

También en este caso, la atención se centra en el intercambio fluido de datos entre las máquinas de producción y la tecnología de medición. En el pasado, Klingelnberg utilizaba principalmente formatos propietarios, algunos de los cuales se han convertido en estándares del sector. En la actualidad, Klingelnberg, que mostrará a los visitantes de la EMO rectificadoras de engranajes cilíndricos, máquinas de ensayo de rodadura de engranajes cilíndricos para determinar las causas del ruido de los engranajes y centros de medición de precisión con tecnología de medición híbrida, está cambiando sistemáticamente a interfaces estándar como OPC UAati. “Estas nos ayudan a nosotros y al cliente a mantener la compatibilidad de las interfaces a largo plazo”, afirma Häger.

La inteligencia artificial o los gemelos digitales están llamados a dar grandes saltos en este contexto. “La inteligencia artificial y los gemelos digitales harán que la producción en las fábricas digitales sea mucho más eficiente en el futuro”, está convencido Troska. Al crear imágenes virtuales de sistemas reales, se pueden optimizar los procesos y detectar posibles problemas en una fase temprana. “Los sistemas asistidos por IA permiten un control de calidad preciso y una producción autónoma. El resultado son fábricas más eficientes, más flexibles y más inteligentes, capaces de adaptarse rápidamente a las cambiantes condiciones del mercado”, afirma Troska.

¿Ofrecen una ventaja competitiva el intercambio y el análisis de datos entre fabricantes en la fábrica, especialmente si se comparan los proveedores europeos con los norteamericanos y asiáticos? Daniel Meuris, experto en digitalización de Klingelnberg, afirma que existe un gran interés por MQTT, un protocolo de red abierto para la comunicación entre máquinas, especialmente para el intercambio de datos exhaustivo en la región norteamericana. “OPC UA es más demandado en otras partes del mundo. Con OPC UA, desde Europa podemos atender mejor las distintas necesidades del mundo”, afirma Meuris.