Convergencia IT/OT y Calidad 4.0

Entendemos como IT a las Tecnologías de la Información, que forman la capa de software para la gestión integral de nuestras empresas (ERP, CRM, …) que funcionan sobre bases de datos relacionales, y entendemos como OT a las Tecnologías de la Operación, que forman la capa de software de SCADA y MES. La convergencia IT/OT permite que toda esta información de los procesos pueda ser gestionada con un sistema general mejorando su eficiencia. La Industria 4.0 no se entiende sin esta convergencia.

Soplan vientos de cambio y los nuevos sensores IoT están irrumpiendo para que la tecnología IT pueda interactuar directamente con dichos sensores y mejorar todavía más esta convergencia entre IT y OT.

 

Este gráfico de Gartner, a pesar de ser del 2017, nos muestra como interactúan todas las capas de software que podemos encontrar en una planta industrial y que gestionan los datos a lo largo del ciclo de vida del producto. Mediante la línea roja discontinua hemos indicado la funcionalidad que seria interesante abarcar por un sistema QMS que fuese capaz de recoger datos desde los operarios de línea y de las propias máquinas, hasta los proveedores o clientes que están fuera de la organización, como un todo.

En definitiva si conseguimos integrar o conectar todos los datos de la cadena de suministro de entornos industriales, podremos aplicar inteligencia artificial (AI), machine learning (ML) y generar los gemelos digitales que nos llevaran a revolucionar la fabricación.

En el caso de la Calidad, la capacidad y atención humana tiene límites naturales muy por debajo de lo que los sensores puede llegar a alcanzar, aumentando enormemente los niveles de detección de defectos. La inspección visual es normalmente relegada a los humanos por su dificultad en detectar los defectos de brillos, etiquetas mal alineadas, deformaciones superficiales, ralladas, rebabas, etc… y por este motivo todavía existen muchas operaciones que se realizan manualmente. Las ventajas del machine learning es que analizando todos los datos del proceso completo podemos y de los controles finales (EoL) que nos determinan si una pieza es buena, mala rework, o mala scrap, podemos definir recetas de parámetros productivos que nos permitan acercarnos a los cero defectos.

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