INDUSTRY 4.0

La Transformación Digital en la Industria (Industry 4 La Transformación Digital en la Industria (Industry 4.0) se basa en utilizar la tecnología que actualmente están utilizando otros sectores para ganar competitividad en la empresas, obteniendo un retorno de la inversión (ROI) basado en: Mejorar procesos operativos Crear nuevas líneas de negocio Cambiar la forma en que la empresa se relaciona con sus clientes o empleados

La tecnología avanza a un ritmo que las empresas o usuarios se ven incapaces de seguir, y todos los inputs que llegan del mercado es que las empresas que no evolucionen (se transformen), perderán competitividad respecto a las que si lo hagan. La transformación que deben hacer las empresas, deberá tener 2 velocidades: Usando y manteniendo tecnologías convencionales (Historizador, SCADA, ERP, etc.) Haciendo uso de las nuevas tecnologías no tan habituales en el sector industrial (Cloud, IoT, Analytics, Business Intelligence, etc)ESB Las nuevas tecnologías permiten mayor escalabilidad o velocidad para adaptarse a los cambios

Conceptos que explican como entendemos el Industry 4.0: Digitalización Integración Automatización Experiencia de Usuario Analítica de los datos Conectividad

DIGITALIZACIÓN Toda información debe estar en formato electrónico (paperless). El hecho de eliminar el papel, nos permitirá: Implementar workflows con avisos y tareas pendientes Automatizar recogida de datos (fechas, usuarios, etc.) Obtener información de los procesos (tiempos, usuarios, etc.) para medirla, analizarla y poder así mejorar. La tecnología actual permite que la digitalización vaya de la mano de la movilidad, facilitando la usabilidad y la reutilización en entornos desktop y para dispositivos móviles (tablets o móviles).

INTEGRACIÓN La integración es el habilitador para que otras áreas se puedan desarrollar: Automatización Experiencia de Usuario Analytics La integración es una capa capaz de conectar a diferentes sistemas para facilitar el intercambio de información con el objetivo de ganar eficiencia, minimizar errores y homogeneizar el acceso a la información desde otros sistemas. Esta capa de integración se deberá adaptar a las necesidades de cada empresa, pudiendo hacer uso de diferentes herramientas para conseguir su fin (BATCH, MES, ESB, BPM, DWH, IAM, etc)

INTEGRACIÓN Sistema de Control LIMS ERP Weight&Dispense GMAO Planificador Producción Gestion de Identidades Documentos Papel Identificacion (etiquetas) Control de Accesos Integración MES BATCH ESB BPM BD (DWH) Automatizacion Procesos BI / Reporting Analytics Otros sistemas (API Manager, Track & Trace) Suplay Chain RRHH Financiero

AUTOMATIZACIÓN La automatización permite sistematizar los procesos, creando secuencias de acciones, sirviendo de guía al usuario, adquiriendo o traspasando información de un sistema a otro, o permitiendo la gestión de determinadas áreas. Ejemplos de uso serían: Guía de fabricación digital Gestión de incidencias (automáticas, manuales, de diferentes áreas) Gestión de equipos e instrumentos (calibración, logbook)

EXPERIENCIA DE USUARIO Hoy en día nuestros clientes y trabajadores (usuarios) están acostumbrados a una serie de aplicaciones (web y móvil ) que les ofrecen una agradable experiencia de usuario (seguros, bancos, etc.). En el mundo industrial todo evoluciona más lentamente, pero uno de los objetivos de la Industria 4.0 es introducir las nuevas tecnologías en las industrias. Algunas de las funciones que responde este área son: Acceso web 100% (html5, js, 3D) Rápido, ágil, multinavegador, multidispositivo Uso de frameworks de desarrollo rápido Alta usabilidad, desarrollo basado en la experiencia del usuario Desacoplamiento del FrontEnd (visualización) del Backend (lógica)

ANALÍTICA DE LOS DATOS I Las nuevas tecnologías, han puesto de relevancia el valor de los datos y como traducirlo en información útil. Las herramientas de analítica de datos van muy relacionadas con el concepto de Big Data, aunque dependerá de cada proyecto decidir si aplica o no. Hoy se lleva el procesamiento al dato, y no el dato al procesamiento. El cuello de botella es la transmisión. Algunas de las áreas que cubre la analítica de datos son: Integración de múltiples orígenes de datos estructurados o no (Control de Planta, Sistemas energéticos, weather, MES, ERP, etc.) Persistencia de los datos en un Repositorio (realizar cálculos y análisis, interoperatibilidad, etc.) Diferentes tipos de análisis (tiempo real, batch, predictivo, descriptivo) Visualización (alertas, Bussines Intelligence, Reporting) Descriptivo: responder a preguntas de eventos que ya han sucedido Predictivo: Predecir eventos en base a patrones, tendencias y correlaciones

ANALÍTICA DE LOS DATOS II Las herramientas de Big Data actuales, permiten historizar un gran volumen de información, penalizando solo el espacio de almacenamiento. Esto favorece la captura y almacenamiento de un mayor numero de datos (hecho que ayuda a desarrollar el área de analytics, que requiere de cuanto más datos mejor) Las herramientas de Big Data, permiten, al contrario que los historizadores convencionales, poder realizar consultas y manejar un gran volumen de datos para extraer patrones o mostrar información de un periodo de tiempo largo. Una plataforma de Big Data y Analytics también permite traspasar cálculos que habitualmente realizaban sistemas más próximos al proceso. Existen diferentes aproximaciones para abordar un proyecto de Analytics, y seleccionar la solución adecuada, y para ello se deberán contestar a las siguientes preguntas: ¿Se requiere que otros sistemas accedan a los datos procesados? ¿Se requiere que el sistema añada información (metadatos) derivada del análisis? ¿Se requiere un análisis en tiempo real?

(HIPER)CONECTIVIDAD El auge del Internet of Things (IoT) es debido a varios factores: Disminución de los costes de los sensores Disminución de los costes de comunicación Proliferación de plataformas cloud (pago por uso, escalabilidad, onpremise) Standarización de protocolos y APIs (MQTT, API rest, etc) El IoT está llamado a substituir, en algunos casos a herramientas tipo SCADA, o ampliar la información que se dispone de los productos una vez salen de las plantas de fabricación (trazabilidad, condiciones ambientales, etc). También relacionado con analytics, cuanta más información dispongamos, mayor y mejor será el análisis que realicemos (posibilidad de sensorizar más a un precio reducido). El IoT también permite la comunicación con equipos o maquinaria que se tiene remotamente.

TECNOLOGÍAS Y PARTNERS

Definición de los objetivos Nuestro objetivo es acompañar a nuestros clientes durante el proceso de transformación, y para ello las fases que cubrimos son: Análisis de la situación actual (arquitectura de sistemas y procesos operativos) Definición de los objetivos Elaboración de la hoja de ruta para cubrir los objetivos Implementación de las soluciones Mejora continua / Excelencia Operacional Situación Actual Arquitectura Física Lógica Interfaces Imposiciones Procesos Operativos Conclusiones Definición de Objetivos y Hoja de Ruta Objetivos Area / Dept Objetivo Hoja de Ruta Productos Implementación / Proyecto Planificación Costes Riesgos Beneficios Formación Mejora Continua Revisión Objetivos Revisión Hoja de Ruta Siguientes pasos