Nivel técnico del artículo

La evolución de la industria, desde sus primeros pasos hasta las revoluciones tecnológicas más recientes, ha estado marcada por cambios significativos en los métodos y medios de producción. En la actualidad, los paradigmas de la Industria 4.0 y 5.0 representan una transformación radical impulsada por la convergencia de tecnologías. Sin embargo, la implementación exitosa de estos paradigmas requiere una orquestación precisa de las tecnologías para alcanzar una sinergia óptima y maximizar su impacto en la cadena de producción.

La Industria 4.0 ha marcado un hito importante al introducir la digitalización, y sobre todo la interconexión de sistemas en la fabricación. A través de la integración de tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA), el Big Data y la computación en la nube, las fábricas están consiguiendo optimizar su producción, mejorar la eficiencia y personalizar la producción en función de sus necesidades. Sin embargo, la evolución no se detiene en la Industria 4.0. La Industria 5.0 es una extensión natural, enfocada en estrechar la colaboración entre humanos y sistemas cibernéticos, a través de tecnologías como la realidad aumentada (AR) y la robótica colaborativa (Cobot).  Si bien cada una de estas tecnologías tiene el potencial de impulsar la innovación industrial por su cuenta, su implementación aislada no es suficiente para alcanzar todo su potencial. Por ello, el objetivo principal de la Industria 4.0 es la integración y colaboración de todos los sistemas o procesos industriales para crear un ecosistema industrial eficiente y colaborativo.

La clave para conseguir una integración efectiva radica en comprender las interacciones entre las diferentes tecnologías y cómo se pueden complementar entre sí. Por ejemplo, la combinación de IoT y el Big Data permite la recopilación y análisis de datos en tiempo real para mejorar la toma de decisiones y predecir fallos en la maquinaria. Del mismo modo, la integración de robótica colaborativa con sistemas de IA puede mejorar la eficiencia y la seguridad en el entorno laboral al permitir la colaboración fluida entre humanos y robots.

Sin embargo, detrás de todo este entramado tecnológico, es crucial considerar la infraestructura de comunicaciones que lo soporta. En cualquier sistema industrial, la calidad de servicio en las comunicaciones es primordial. Aspectos como la baja latencia, la mínima pérdida de paquetes y, sobre todo, el determinismo, es decir, la capacidad de conocer con exactitud cuándo se reciben los datos y cuándo se llevan a cabo las acciones, son cruciales para un funcionamiento óptimo. La integración de todos los procesos que ocurren en la cadena de producción y la coordinación entre ellos requiere una orquestación precisa de los instantes de tiempo, las acciones y las transmisiones. Para soportar todo esto, las arquitecturas de comunicaciones también presentan una fuerte evolución, incorporando tecnologías como WiFi 7, TSN (Time Sensitive Netwoks) y 5G, que ofrecen mayores velocidades, menor latencia, y sincronización temporal. Sin embargo, tanto para conseguir su integración plena en la industria, como para dar servicio a todo el nuevo abanico de servicios que se espera en los próximos años, se requiere que estas tecnologías, además, puedan ser capaces de responder de manera dinámica, ágil y eficiente a los cambios y necesidades de la planta.

Orquestación de las comunicaciones

Es aquí donde las redes definidas por software (SDN – Software-defined networks) juegan un papel crucial, haciendo de la comunicación un proceso más eficiente y sincronizado. En las SDN, el control de la red se centraliza en un componente llamado controlador SDN, que modifica el comportamiento de los equipos de red de manera centralizada. Esto permite una gestión más dinámica y flexible de la red, ya que las políticas y configuraciones pueden implementarse de manera centralizada de una forma más rápida y uniforme en toda la infraestructura. Además, es una arquitectura que permite la convergencia de múltiples tecnologías de red y la orquestación de recursos independientes para garantizar un funcionamiento eficiente y adaptable. Este comportamiento dinámico y su capacidad de configuración es clave para adaptarse a los retos tecnológicos requeridos por la Industria 4.0 y 5.0.

Las principales ventajas que aporta la integración de SDN en la Industria son:

  • Dinamismo y flexibilidad: La infraestructura se ajusta dinámicamente a la incorporación de nuevos dispositivos, aplicaciones y demandas de tráfico, facilitando la implementación de cambios y la respuesta a eventos inesperados.
  • Optimización de la red: La centralización de la inteligencia en la red SDN permite una gestión más eficiente y un mejor aprovechamiento de los recursos. Las decisiones están basadas en una visión global de la red, lo que mejora el rendimiento.
  • Abstracción: La adopción de SDN simplifica el desarrollo de aplicaciones externas, como inteligencia artificial y aprendizaje automático, al liberarlas de la necesidad de entender la complejidad de la infraestructura de red. En lugar de ello, el controlador SDN traduce los requisitos de estas aplicaciones en configuraciones específicas para cada elemento de la red.
  • Modularidad y escalabilidad: La arquitectura SDN es altamente modular, lo que permite la incorporación de nuevas tecnologías de red o aplicaciones de manera flexible y sencilla, asegurando que esté preparada para adaptarse a los cambios y la evolución tecnológica. Además, es posible establecer una conexión jerarquizada de controladores SDN, lo que garantiza la escalabilidad y la gestión de redes de cualquier tamaño.

El proyecto AI-PRISM, financiado por la Unión Europea con núm. de expediente 101058589, es un ejemplo de esta convergencia de tecnologías, donde ITI contribuye en la digitalización y orquestación de la arquitectura de red, garantizando que la interacción entre los procesos críticos y los componentes se realice en tiempo real, y se ajuste dinámicamente a los requisitos de cada aplicación. Un caso práctico en el que ITI colabora con otros socios dentro del proyecto es la integración de cobots en un proceso de pintura.

Para la digitalización en planta, ITI usa una red de sensores inalámbricos basada en SDN. Estos sensores establecen comunicaciones entre ellos de manera estable y determinista. A través de este intercambio de información, no solo se consigue obtener datos paralelos, es decir, datos adicionales o redundantes sobre los cobots que funcionan como sistemas autónomos en tiempo real, sino que también se monitorizan diversos parámetros ambientales. Uno de ellos es la monitorización constante de partículas en suspensión en la cabina de pintura, para adaptar su operativa y detectar fallos en tiempo real. Por ejemplo, una disminución en el nivel de partículas podría sugerir que las boquillas están experimentando obstrucciones. Esto es crucial, ya que los cobots involucrados en el proceso de pintura entrenados en condiciones ideales podrían no detectar el flujo real de pintura que se está expulsando. Por otro lado, un nivel elevado de partículas también podría indicar ineficiencias en los sistemas de extracción. Aunque es posible que un operario supervise el proceso, la fortaleza de las redes SDN radica en la integración y comunicación directa entre los diferentes componentes, permitiendo una respuesta más ágil y optimizando la eficiencia del proceso, como podría ser una compensación en los niveles de extracción de aire o la cantidad de pintura en los sistemas de pulverización.

Autor
Federico Orozco | Ingeniero I+D+i Semi Senior