Fábricas Autónomas: La era de los procesos productivos inteligentes

Cada vez más, el sector industrial está haciendo uso de la automatización y la robotización, que no son sinónimos. Si bien los procesos productivos del tipo línea de montaje y los almacenes son los sectores con mayor nivel de implementación de robots, la flexibilidad que proveen los sistemas autónomos va mucho más allá de la simple reducción de personal y eliminación de los defectos de calidad. 

De seguro, el lector ha visto alguna vez una fábrica, un proceso productivo. Si preguntáramos cómo son, rápidamente llegan imágenes de grandes máquinas fijas al piso, que siguen los pasos de la fabricación del producto y que ocupan casi la totalidad de la superficie de la planta industrial. Del mismo modo, en aquellas empresas que tienen una distribución del tipo taller o por células, la visualización es de las estaciones de trabajo, también fijas y perfectamente ordenadas, y que todos los días se encuentran exactamente en la misma posición y en el mismo lugar. 

Imaginemos ahora, que esas grandes naves de producción se encuentren vacías. Todo el espacio cubierto está libre de máquinas y lo único que entorpece la panorámica son las columnas que sostienen la estructura del techo y algunas paredes que delimitan las oficinas. 

Coloquemos ahora, robots y máquinas autónomas, que sean capaces de moverse y cambiar de lugar en función de las necesidades de producción. Máquinas que de manera espontánea se agrupen y reagrupen de acuerdo con el tipo de producto a fabricar, el tamaño del lote y los tiempos de entrega. Robots que se reubiquen en distintos puestos de trabajo, en función del grado de ocupación, disponibilidad de recursos, situaciones de los cuellos de botellas y necesidades de los procesos productivos. 

¿Cómo esto podría ser posible? 

Retomemos los conceptos del Machine Learning (aprendizaje automático), que tratamos en uno de nuestros posts, allá por agosto de 2018. Machine Learning es el estudio científico de algoritmos y modelos estadísticos que los sistemas informáticos utilizan para realizar una tarea específica de forma eficaz sin hacer uso de instrucciones explícitas, basándose en patrones e inferencias. Se considera un subconjunto de la inteligencia artificial y construyen un modelo matemático basado en datos de muestra, conocidos como datos de entrenamiento, para hacer predicciones o tomar decisiones sin estar programados explícitamente para realizar la tarea. 

Los datos de entrenamiento se recopilan, procesan y evalúan en una secuencia estructurada de pasos, para luego ser utilizados en el algoritmo de aprendizaje automático. Esa secuencia incluye nuevas tecnologías tales como los dispositivos IoT como inputs, redes para almacenar y procesar los datos y computadoras con inteligencia artificial que curan dichos datos para ganar una mayor precisión y relevancia. 

La fabricación de muebles

Un ejemplo de proceso productivo, ya conocido por la mayoría de lectores y que servirá para materializar esta situación.

En general, una fábrica de muebles tiene una distribución por talleres o por células. De acuerdo con los conceptos introductorios de la asignatura Lean Manufacturing del Máster en Dirección de Producción y Mejora de Procesos Industriales de OBS Business School, la distribución por Centros de Trabajo hace referencia al lugar donde se agrupan equipos o funciones similares, como por ejemplo todas las perforadoras en un área y todos las troqueladoras en otra. Así, la pieza que se está produciendo pasa, siguiendo una secuencia establecida de operaciones, de un centro de trabajo a otro, donde se encuentran las máquinas necesarias para cada operación. Por otro lado, las Celdas de Manufactura se refieren a un área dedicada a la fabricación de productos que requieren procesamientos similares y están diseñadas para desempeñar un conjunto específico de procesos que se dedican a una variedad limitada de productos. Una empresa puede tener muchas células diferentes en un área de producción y cada una de ellas estará preparada para producir con eficiencia un solo producto o un grupo de productos similares. 

Con todas estas definiciones, imagina que existen máquinas que se reagrupan en función del comportamiento de la demanda, es decir, de las órdenes de trabajo que ingresan al sistema productivo. Supongamos un centro de trabajo en el que se realizan actividades de corte de madera que será utilizada para la producción de mesas y que luego de terminar su trabajo, se desplazan hasta la línea de fabricación de armarios para ayudar a otro centro a reducir el lead time. 

Pues no es necesario imaginar mucho, porque este concepto ya existe. 

Por citar un ejemplo, la empresa Bright Machines ha desarrollado una alternativa al trabajo manual y la automatización tradicional, mediante este tipo de microfactorías pensadas para ser flexibles, modulares y escalables. Estos centros de trabajo autónomos se crean combinando una o más Bright Robotic Cells (BRC) para formar una línea de ensamblaje automatizada. Cada BRC tiene una configuración estándar que incluye el chasis, el armario eléctrico, el robot, la fuente de alimentación y la pantalla táctil. Para combinarse, tienen un transportador integrado para pasar los materiales de una celda a otra y se pueden colocar en la línea donde sea necesario para acomodar estaciones de trabajo manuales u otras automatizadas. Los robots están disponibles para diversas tareas de ensamblaje, insertar partes componentes, realizar perforaciones e incluso realizar el embalaje. La visión artificial realiza tareas como inspección, clasificación, escaneo de códigos, reconocimiento óptico de caracteres y guía de robots. Además, se pueden programar para pruebas de encendido y de verificaciones finales, antes de liberar el producto. 

Entonces, como corolario directo, se puede decir que las fábricas dejarán de ser, en apariencia, tal cual las conocemos y pasarán de ser estáticas a dinámicas. Dependiendo del mercado, los procesos productivos podrán reagruparse y ordenarse en función de las necesidades, pudiendo configurarse en celdas de manufactura, en centros de trabajo o en una línea de montaje, indistintamente. 

Internet de las cosas, big data, inteligencia artificial y machine learning son las tecnologías que día a día se tornan más accesibles y se transforman en parte de la rutina, haciendo que los procesos productivos sean ágiles y flexibles, en función de las necesidades de los mercados. 

La automatización se abre para dar paso a la autonomía, y debemos estar preparados para ello.