infoPLC ++ / Eventos y Ferias / La automatización de la personalización en masa

La automatización de la personalización en masa


Sisteplant y Omron han celebrado una jornada en el Automotive Intelligence Center de Boroa (Amorebieta) en la que han analizado la situación y los principales desafíos a los que se enfrenta la industria 4.0.

La automatización de la personalización en masa

La Industria 4.0 ha dejado de ser un concepto para hacerse real. "Son muchas las compañías que han puesto en marcha proyectos para aplicarla, pero todavía hay muchos retos a los que deben hacer frente", explican desde Sisteplant. El primer gran desafío, tal y como quedó claro a lo largo de la jornada, titulada Integración de soluciones 4.0 para control de procesos de planta, es afrontar los altos niveles de customización.

Según ha señalado el channel manager de Sisteplant, Gaizka Elosegi, "La personalización se está convirtiendo en el nuevo estándar. El consumidor de hoy en día exige que los productos se adapten a sus necesidades particulares. La industria tiene que responder a ese paradigma, pero manteniendo la eficiencia de la producción en masa para poder seguir siendo competitiva. Y la combinación de todas esas variables constituye un auténtico reto”. Durante su intervención, Elosegi continuó señalando que en la industria 4.0, la línea que separa el ámbito físico y el digital se diluye. Además de la customización en masa, apuntó a la transformación digital y la interconectividad, así como a la integración de las personas en fábricas humanas, sostenibles y colaborativas como otros aspectos clave de la industria 4.0.

Asimismo, a lo largo de la jornada, se identificaron algunos de los factores y capacidades que contribuyen a hacer realidad la industria 4.0:

  • Capacidad de toma de decisiones on line en tiempo real
  • Uso extendido del Internet de las Cosas
  • Trazabilidad unitaria en procesos con alta cadencia
  • Capacidad de predicción basada en machine learning e inteligencia artificial
  • Hiperconectividad: machine2machine, human2machine, material2machine
  • Gestión inteligente de la energía
  • Autorregulación de parámetros de proceso