Smart Manufacturing: 5 razones para digitalizar la cadena de producción industrial

En los últimos años el término Smart Manufacturing ha cogido mucha fuerza dentro de la industria de la fabricación, uno de los sectores que ha apostado por la digitalización de sus procesos para obtener una mayor productividad y eficiencia en todas las etapas de trabajo.

¿Pero qué es realmente el Smart Manufacturing?

El Smart Manufacturing o también conocido por fabricación inteligente, es el conjunto de procesos altamente digitalizados y conectados dentro de la cadena de producción de las fábricas. Estas prácticas permiten llevar a cabo tareas sin intervención humana, y que pueden dotarse de Inteligencia Artificial para aprender de la situaciones y adaptarse a los cambios en tiempo real.

Las tecnologías habilitadoras del Smart Manufacturing, como son el IoT, la Inteligencia Artificial, las Realidades Extendidas y el Big Data, permitirán a las empresas de fabricación y de ensamblaje, sobre todo, la oportunidad de mejorar sus procesos core y los niveles de aseguramiento de la calidad.

¿Qué beneficios presenta el Smart Manufacturing?

Existe un amplio abanico de beneficios que permiten a las empresas visualizar el completo proceso de la cadena y tomar decisiones en función de los resultados obtenidos.

Automatización en la gestión de los datos: La recopilación de datos de manera automatizada permite a las empresas llevar a cabo análisis avanzados sobre los procesos de producción, de forma que puedan tomar decisiones de forma anticipada y de mayor valor para el negocio.

Como por ejemplo, la capacidad de optimizar los tiempos de fabricación para producir mayor número de productos, así como mejorar la calidad de la producción implantando soluciones capaces de supervisar el proceso productivo para encontrar piezas y/o ensamblajes defectuosos antes de finalizar el mismo.

Mantenimiento predictivo: La Inteligencia Artificial y el Machine Learning ofrecen la oportunidad de implementar soluciones capaces de identificar, de forma prematura, roturas o desgastes de piezas en la máquinas productivas.

Este tipo de soluciones son capaces de generar alertas e insigths que indiquen cuándo es necesario llevar a cabo los mantenimientos sobre los equipamientos antes de que se produzca algún tipo de rotura o falla en las máquinas y paralicen las cadenas de producción. La información que pueden ofrecer los sensores IoT y la ingesta de estos datos en infraestructuras big data en cloud, permiten generar datos clave que utilizarán los modelos de Inteligencia Artificial y Machine Learning para crear este tipo de soluciones.

Optimización de costes: Teniendo centralizados los sistemas empresariales más importantes, las empresas podrán tener un mayor control de los residuos excedentes e incrementar la precisión de las previsiones de fabricación.

De esta manera no es necesario en muchos de los casos aprovisionar más materia prima que la que realmente es necesaria según la demanda real. Es la manera de obtener una visión end-to-end de todo el proceso de la cadena de suministro, de los niveles de inventario, del estado de las entregas y los ciclos de la demanda.

Reducción de los procesos de mano de obra: La optimización y automatización de los procesos ayuda a las empresas a llevar a cabo sus proyectos de manera más eficiente, pudiendo tener acceso en tiempo real de los datos a través de diversas plataformas libera a los trabajadores para centrarse en las responsabilidades principales.

Incremento de la productividad: Los sistemas tecnológicos inteligentes conectados ofrecen la oportunidad de automatizar tareas y procesos y mejorar así el rendimiento. La automatización de procesos unido a la inteligencia de la que pueden dotarse los mismos, ofrecerá claras ventajas competitivas a las compañías.

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