Tecnologías en la Industria 4.0

Presentación del tema: "Tecnologías en la Industria 4.0"— Transcripción de la presentación:

1 Tecnologías en la Industria 4.0
Master Universitario en Innovación de las Industrias Textiles Vivimos un momento de cambio continuo de factores socioeconómicos, acelerado por los desarrollos tecnológicos, en el que las empresas vuelven con algunos de sus centros productivos a los países de origen. Este hecho fuerza a pensar en un concepto de manufactura que obliga a la innovación en la fábrica para mantener entornos sostenibles y totalmente conectados. Hoy, más que nunca, estamos preparados para dar el salto. Un salto que parte desde las fábricas tradicionales y se dirige hacia un modelo más inteligente de producción y fabricación. Las personas somos las responsables de impulsarlo, desde el compromiso con el cuidado y respeto hacia el entorno en el que vivimos. Además, el cambio en la definición tradicional de mercado, debido a la globalización ya consolidada, obliga al sector manufacturero a situarse en esta nueva línea de pensamiento y actuación. Patrones de conducta social que cambian al mismo tiempo que las posibilidades tecnológicas nos invitan a proyectar y modelar nuestra fábrica del futuro. Tecnologías en la Industria 4.0 por Juan Luis de los Ríos Sánchez

2 Agenda La nueva industria necesaria. Mapa tecnológico 4.0.
Tecnologías 4.0.

3 What’s happening? Penetración y disponibilidad de nuevas tecnologías.
La nueva industria necesaria What’s happening? Penetración y disponibilidad de nuevas tecnologías. Escasez de recursos naturales. Impacto medioambiental. Envejecimiento de los trabajadores. Cualificación técnica en constante evolución. Personalización. Seis tendencias socioeconómicas para apostar por la fábrica del futuro. PENETRACIÓN Y DISPONIBILIDAD DE NUEVAS TECNOLOGÍAS. Las fábricas más inteligentes experimentarán el desarrollo masivo de aplicaciones y herramientas hasta la fecha impensables. Estos avances nos darán la capacidad de alcanzar metas que nunca antes habíamos imaginado. ESCASEZ DE RECURSOS Y MATERIAS PRIMAS. Vivimos un tiempo marcado por la limitación y escasez de los recursos naturales. Por eso, la eficiencia es clave para hacer frente a esta nueva situación. IMPACTO MEDIOAMBIENTAL. Lejos de ser una moda, las consecuencias de la actividad humana sobre el entorno vislumbran la necesidad de adoptar medidas que favorezcan la sostenibilidad cuanto antes. INCREMENTO DE LA EDAD DE LOS TRABAJADORES. La inversión de la pirámide poblacional y la jubilación tardía nos conducen hacia un envejecimiento paulatino de los trabajadores lo que conllevará a una reducción de la eficiencia en los trabajos físicos. Los avances en robótica manufacturera reducirán los efectos de esta nueva situación en la industria. CONTINUA VARIACIÓN DE LA CUALIFICACIÓN NECESARIA. La cada vez mayor necesidad de especialización de la plantilla en ámbitos concretos de la propia fábrica, dependiendo de su actividad, exige continuamente adaptar el nivel de cualificación de los trabajadores. Lo que obliga a repensar el modelo tradicional. PERSONALIZACIÓN. Ya es una realidad la demanda de productos adaptados a las necesidades específicas de cada cliente. Esto choca con la producción tradicionalmente seriada donde el eje era la cadena productiva en lugar del producto.

4 Industria 4.0. Fundamentos y puntos clave.
La nueva industria necesaria La nueva fábrica Interconexión de la Cadena de Valor. Máxima eficiencia y aprovechamiento de recursos. Sostenibilidad mediambiental. Robotización. Procesos y sistemas inteligentes. Flexibilidad en producción y distribución. La fábrica del futuro como la solución más inteligente hacia la eficiencia, la sostenibilidad y, al fin y al cabo, la competitividad. Las fábricas inteligentes serán el motor del cambio en un entorno conectado y que no para de evolucionar, donde las personas y su conocimiento seguirán siendo, aún con mayor fuerza, las piezas tractoras de su actividad. Porque la industria del futuro se alimenta de conocimiento. La era digital impulsa la conexión entre todos los agentes partícipes en la fábrica del futuro. Mayor conexión, relaciones mejoradas y un aumento de la productividad alrededor de un 20% gracias a una mejor gestión de los mecanismos de intercambio de información de las empresas. Gracias a un uso racional de los recursos y la energía, nace el concepto de fabricación sostenible. Un modelo de producción responsable, con elevadas cuotas de productividad y que contribuye a la sostenibilidad global del negocio. La robotización en las fábricas incrementa la velocidad y la repetitividad en los procesos, al mismo tiempo que supera las restricciones ergonómicas y mejora la productividad de las plantas. El conocimiento de los trabajadores y su capacidad para innovar están tomando cada vez mayor protagonismo en el sector manufacturero. Las personas siguen siendo el centro de la actividad y concentran el mayor valor dentro de las fábricas. Fabricación inteligente tanto en procesos como en sistemas, más sensible a los cambios del entorno, capaz de notificar sobre tareas de mantenimiento y que ayuda al trabajador en su programación y puesta a punto. La flexibilidad en la fabricación acelera la reconfiguración de máquinas, plantas y procesos logísticos. Una fábrica flexible se adapta de forma veloz a los cambios de producción. Industria 4.0. Fundamentos y puntos clave.

5 Incremento de eficiencia en plantas digitales
La nueva industria necesaria Incremento de eficiencia en plantas digitales Fuente. “El reto de la transformación digital de la economía”. Roland Berger y Siemmens.

6 Mapa tecnológico 4.0

7 Mapa tecnológico 4.0 La disponibilidad de la información digital, la automatización de los procesos, la interconexión de la cadena de valor y la creación de interfaces digitales con el consumidor son las cuatro palancas de la transformación digital que están redefiniendo modelos de negocio y reorganizando industrias enteras: Información digital: la captura, procesamiento y análisis de la información digital permite mejorar las predicciones y toma de decisiones. Automatización: la combinación de tecnología tradicional e inteligencia artificial genera sistemas que pueden trabajar de forma autónoma y organizarse a sí mismos (reduciendo errores, actuando con más rapidez y recortando costes operativos. Conectividad: la interconexión de toda la cadena de valor vía móvil o banda ancha permite sincronizar cadenas logísticas, acortar plazos de entrega y ciclos de innovación Acceso digital al cliente: internet (móvil y de alta velocidad) permite a nuevos intermediarios dirigirse a consumidores a los que pueden ofrecer transparencia total y nuevos servicios. Estas cuatro palancas están respaldadas por nuevos facilitadores y propuestas de valor. Fuente. “El reto de la transformación digital de la economía”. Roland Berger y Siemmens.

8 tech map Mapa tecnológico 4.0 Big Data Internet de las Cosas
Cloud Computing Herramientas para la simulación Ciberseguridad tech map Sistemas de integración horizontales y verticales La fabricación aditiva es la impresión en 3D. La realidad aumentada es una de las patas del modelo menos desarrollada actualmente. Fabricación aditiva Realidad aumentada Robótica Las 7 tecnologías para entender la industria 4.0

9 Tecnologías 4.0 Sensores Los sensores son dispositivos que permiten detectar características físicas/químicas del entorno y sus variaciones. Wearables. Incorporan un microprocesador y uno o varios sensores, acompañan al usuario y pueden interactuar con él. P.ej.: monitores de actividad, relojes o gafas inteligentes, etc. Sistemas inteligentes “low-end”. Dispositivos avanzados basados en un sensor al que se le pueden añadir más elementos hardware (microprocesadores, elementos de comunicación, etc.) y software (aplicaciones, inteligencia artificial, etc.). Diseñados para resolver un problema concreto de forma eficiente, total o parcialmente autónoma, son utilizados para incrementar la eficiencia, flexibilidad y trazabilidad de la producción y la cadena logística. Embebidos. Permiten optimizar el proceso industrial, mejorar productos y crear nuevos modelos de negocio. La mejora del proceso mediante sensores embebidos aumenta la eficiencia en la producción, mejora la calidad, aporta fiabilidad y precisión y optimización de la logística de toda la cadena de valor. La incorporación de estos sensores también da lugar a productos con propiedades mejoradas. Internet de las Cosas (IoT). Dotar de conexión a internet a los objetos, con el fin de que interactúen entre ellos y con las personas. Para llegar al IoT hay primero que hablar de Sensores y luego de Conectividad. La sensórica, por ejemplo, puede afectar a los tres niveles: los sensores se incorporan a los medios productivos aumentando su eficiencia o funcionalidades, optimizando así el proceso. El sensor también puede ser incluido en el producto para mejorar sus funcionalidades. Si se incorpora a una camisa se puede medir la frecuencia cardiaca u otra constante vital. Finalmente, un sensor también permite la creación de un nuevo modelo de negocio. El uso de este para reconocer una tarjeta o un teléfono móvil permite abrir un automóvil y habilita la aparición del modelo de negocio de vehículo compartido. Sensorik4.0®: Allanando el terreno para Industria 4.0

10 Tecnologías 4.0 Conectividad La conectividad permite la transmisión de la información a través de infraestructuras de comunicaciones fijas o móviles: Con creciente capacidad y escalabilidad. Con versatilidad y adaptación constante a nuevos requerimientos. Con ubicuidad, esto es, con cobertura global. Con seguridad y privacidad en un mundo cada vez más conectado y digital. Con garantía de calidad para evitar interrupciones en procesos críticos automatizados. Por ello, es importante promover la disponibilidad de las redes y servicios que permitan cubrir las nuevas necesidades de conectividad en el marco de la digitalización de la industria: Mayor capacidad y escalabilidad: necesidades exponencialmente crecientes de datos y, en particular, en movilidad (multiplicación por 10 del tráfico de datos) y de objetos conectados (se esperan miles de millones de dispositivos conectados y un crecimiento anual superior a un 35%) Ubicuidad o cobertura y globalidad: promoción de cobertura sin fisuras (vehículo conectado) Seguridad y privacidad en un mundo más conectado y digital Versatilidad y nuevos requerimientos: desde bajos consumos de energía a elevados anchos de banda de subida, convergencia fijo móvil y redes aptas para múltiples tipos de servicio Calidades diferenciales: necesidades de garantías de calidad para evitar disrupciones en los procesos industriales críticos cada vez más automatizados, latencias bajas (robots en tiempo real), transmisión de alta velocidad en movilidad alta (AVE, aviación), etc. Conectividad móvil: en 2018 el número de usuarios de teléfonos móviles llegará a 5,6 mil millones y el de Smartphones a 2,7 mil millones. Conectividad. Vodafone.

11 Tecnologías 4.0 Internet de las Cosas El Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés), consiste en una red global que conecta objetos físicos valiéndose de internet, lo que permite transmitir información de dichos objetos o de su entorno a fabricantes, operadores del servicio, otros objetos y máquinas, etc. Se calcula que en 2020 el número de dispositivos conectados (televisores, coches, casas, máquinas) y wearables superará los 50 mil millones a nivel mundial. IoT constituye la baza principal de los smart products. Internet de las Cosas (IoT). Dotar de conexión a internet a los objetos, con el fin de que interactúen entre ellos y con las personas. El número de dispositivos conectados (televisores, coches, casas, máquinas) y wearables a nivel mundial (IOT), superará en 2020 los 50 mil millones. Es la baza principal de los smart products. El concepto de Internet de las Cosas es muy relevante para la transformación digital de la industria. Como concepto general no es nuevo, internet fue desde el principio una red de redes que permitía conectar computadoras para compartir datos. El término Internet of Things se utilizó por primera vez en 1999, refiriéndose a objetos identificables (things) y su representación virtual en una infraestructura “Internetlike”. En su definición sintética, IoT es una red que conecta los mundos físicos (dispositivos) y virtuales (sistemas), en los que millones de dispositivos y sistemas colaboran entre ellos y con otros para proveer servicios inteligentes (Smart) a los usuarios. Si bien el concepto no es nuevo, está cobrando cada vez mayor relevancia debido a la creciente variedad de objetos conectados (no solo los PCs o teléfonos están conectados, ya se han sumado las tablets, relojes inteligentes, máquinas…) y al crecimiento exponencial de su número (actualmente, cada individuo y empresa tienen más objetos conectados). Conectividad. Vodafone 1.

12 Tecnologías 4.0 RFID Las etiquetas RFID contienen un microchip integrado con información. Su antena les permite captar energía por ondas de radio para activar el microchip y emitir hacia afuera la información en él contenida. Las tradicionales etiquetas de código de barra son una tecnología robusta, pero con grandes limitaciones. La información almacenable en sus barras es muy reducida, y sólo permiten identificar comercialmente la categoría del producto, no cada unidad. El chip RFID permite almacenar mucha más información sobre el producto, y harán posible el sueño logístico de identificar los productos unidad por unidad. Las etiquetas RFID no requieren línea de visión para su lectura. Muy al contrario, son leídas mediante ondas de radio. Las ondas de radio atraviesan prácticamente todos los materiales logísticos (plástico, papel, madera…), de modo que al irradiar un palet, se obtiene su contenido en una cómoda y única operación, y su contenido queda automáticamente leído y determinado. Estas posibilidades, unidas a internet y a poderosos servidores, harán posible rastrear los productos allá donde se encuentren en el mundo. microchip antena RFID. Cadena de Suministro. RFID. Industria 4.0, producción completamente transparente

13 Tecnologías 4.0 Big Data Todo aquel conjunto de métodos y tecnologías que hace referencia a la adquisición, guardado y procesado de datos que, por volumen, frecuencia o tipología requieren ser tratados de forma no convencional. El uso de técnicas de minería de datos (Data Mining) permite proporcionar un valor añadido importante en cuanto a mejoras en la robustez, fiabilidad y flexibilidad de los sistemas monitorizados, así como optimizar el conocimiento. Analytics hace referencia a la toma de decisiones de negocio basada en el uso de modelos matemáticos. Los datos recogidos en la operativa de la organización (transaccionales), junto a datos externos relevantes en la operativa, se analizan y optimizan para la toma de decisiones. El proceso de análisis aplica modelos estadísticos, que pueden llegar a autoaprender e incorporan técnicas de inteligencia artificial. Big Data. Son el conjunto de herramientas que permiten examinar grandes cantidades de datos (de todo tipo) para convertir los datos en información y conocimiento útil para detectar oportunidades y tomar decisiones. Big Data. Industria 4.0 en Tableros Tradema Valladolid

14 Cloud computing Tecnologías 4.0
El “cloud computing” o computación en la nube es la prestación de recursos hardware y software, en forma de servicios predefinidos o parametrizables, en tiempo real, a través de la red, y con posibilidades de conectividad simultánea de usuarios. Los servicios proporcionados van desde el almacenamiento, el cómputo de datos, la accesibilidad y la construcción de aplicaciones desde el lado hardware, hasta servicios de aplicaciones finales. Según el nivel de utilidad del servicio cloud, existen infraestructuras, plataformas o software como servicio (IaaS, PaaS, SaaS). El cloud facilita la agilidad, flexibilidad y escalabilidad en el uso de recursos técnicos. Es importante, por ejemplo, en aplicaciones de diseño avanzado, gracias al aumento exponencial de la capacidad de computación; o en la gestión de la cadena de producción, cuyo control pasa a la nube, permitiendo compartir toda la información. Computación y almacenamiento en la nube. Los usuarios pueden acceder a todos los recursos disponibles en la red, ya sean de computación, almacenamiento, etc., en todo lugar y momento sin otro requisito que el acceso a internet. La capacidad de cálculo remota y casi ilimitada permite y potencia la I.A. en todo momento y en todo objeto conectado. Cloud Computing. La Fabrica Inteligente en la Nube.

15 Ciberseguridad Tecnologías 4.0
La ciberseguridad es necesaria por el uso, procesamiento, almacenamiento y transmisión de información en las organizaciones e infraestructuras industriales, permitiendo la protección de activos tan sensibles como la innovación y la información. La evolución de los sistemas (de físicos a cloud) expone a las empresas a amenazas crecientes, siendo los ataques cada vez más frecuentes, especialmente en la industria, y con un mayor nivel de profesionalización. Se trata de un conjunto de prácticas, procesos y tecnologías de seguridad para gestionar el riesgo superado ya el concepto de “perímetro”. Permite la protección de las infraestructuras, de los sistemas y aplicaciones, de los dispositivos y en la transmisión de información, evitando el acceso de personas no autorizadas a los sistemas, asegurando la disponibilidad de recursos e información y garantizando integridad en los datos. Ciber-seguridad. Son el conjunto de las herramientas disponibles para proteger los activos de las organizaciones y de las personas en un ciber-entorno. Por otra parte, la ciberseguridad ha cobrado una dimensión determinante en cualquier proceso industrial debido, principalmente, a la democratización tecnológica y a la interconexión global, que conlleva nuevos riesgos. La descentralización de la información, como principal activo a proteger por las organizaciones, ha generado un nuevo paradigma en cuanto a medidas de protección se refiere. Las aproximaciones clásicas de la función de la ciberseguridad, basadas en la protección del perímetro, han dejado de ser eficaces debido a la desaparición de dicho perímetro como consecuencia del cloud, la movilidad o el Internet de las Cosas. La ciberseguridad también afecta al proceso y al producto. Un ejemplo de ello es el caso de Land Rover, que ha tenido que retirar vehículos del mercado por un problema de ciberseguridad que permitía robar fácilmente el automóvil. Ciberseguridad. Las cinco claves.

16 Sistemas de integración
Tecnologías 4.0 Sistemas de integración Los sistemas de integración permiten el funcionamiento y acceso a la información de aplicaciones y plataformas instaladas en la propia empresa o en otras externas (utilizadas sobre todo entre proveedores y clientes). También se incluyen aquí las plataformas comerciales o de marketplace. Existe la creciente necesidad, interna y externa, de obtener, analizar y gestionar información empresarial y de la cadena de valor de forma integrada, donde los empleados y colaboradores tengan acceso en una plataforma única a los ERP, CRM, SCM, CMS, HRM, todos ellos sistemas independientes pero que deben estar conectados en favor de una automatización de tareas y garantía de una gestión integral de la experiencia del usuario. Sistemas de Integración Horizontal y Vertical. Es el conjunto de sistemas y procesos que permite alcanzar con mayor eficiencia y eficacia los objetivos de todo proceso productivo o de organización, contemplando todo el ciclo de vida del producto y los diversos agentes internos o externos involucrados. Se trata en definitiva de la capa de aplicaciones de gestión, que procesa la información obtenida de las dos primeras y aplica inteligencia para poder dar uso a esta información. Se considera que tres tipos de aplicaciones de gestión son especialmente relevantes para la industria: las soluciones de negocio, las de inteligencia y control y las plataformas colaborativas. Las soluciones de negocio, a su vez, se clasifican en cuatro grupos: supply chain, comerciales, financieras y de recursos humanos. Sistemas de Integración. ERP INDUSTRIA 4.0

17 Tecnologías 4.0 Robótica En la fabricación industrial, el concepto de autómata no es nuevo. Sin embargo, las capacidades de un robot autónomo van más allá de las de sus predecesores, pues le permiten trabajar sin un supervisor humano y coordinarse para automatizar un buen número de tareas logisticas y de producción. Los robots son máquinas autónomas dotadas de capacidad de toma de decisiones en situaciones no predefinidas, concepto denominado Inteligencia Artificial. Los robots son programados para realizar tareas diversas, tienen capacidad para moverse en su entorno, percibir lo que ocurre a su alrededor mediante sensores, comunicarse con otras máquinas y/o personas, y tomar decisiones. En la industria, la robótica da soporte al trabajo humano mediante el proceso o transporte de materiales, piezas, herramientas o dispositivos especiales. Robots autónomos. Máquinas autónomas dotadas de capacidad de toma de decisiones en situaciones no predefinidas (I. A.). Con creciente capacidad para la sustitución de humanos en el trabajo: Dentro de 20 a 30 años la sustitución de los trabajos actuales puede rondar el 50%, 'The future of jobs, 2025: working side by side with robots' (Forrester). En USA, en 10 años 22,7 millones de puestos de trabajo pasarán a manos de robots. La fábrica de móviles Changying Precision Technology Company de Dongguan, China, en 2016 sustituyó el 90% de los trabajadores, más de 500, por robots, en la cadena de ensamblaje. Robotica colaborativa (Cobots): Este término define a una nueva generación de robots industriales que coopera con los humanos de manera estrecha, sin las características restricciones de seguridad requeridas en aplicaciones típicas de robótica industrial. Se caracteriza, entre otras cosas, por su flexibilidad, accesibilidad, y relativa facilidad de programación. Robótica. Un robot japonés que trabaja como tres.

18 Vehículos autónomos Tecnologías 4.0
Los vehículos autónomos son vehículos capaces de imitar las capacidades humanas de conducción. En consecuencia, son capaces de percibir el entorno que los rodea y actuar en consecuencia. Los vehículos autónomos tienen su aplicación en dos ámbitos principales: el logístico y el del transporte de personas. Ámbito logístico. Los vehículos autónomos realizarán funciones de transporte de materiales dentro de las fábricas de forma autónoma, reconociendo el entorno y tomando decisiones. Desde hace años existen sus precursores, los AGV (Automated Guided Vehicles), pero no se les puede considerar autónomos, sino que son vehículos preprogramados para seguir ciertos recorridos y efectuar ciertas funciones. No reconocen exactamente el entorno, sino que siguen patrones de movimiento siguiendo ópticamente líneas en el suelo, rastreando campos inductivos de cables bajo tierra, u orientándose por radio, entre otros sistemas técnicos. AGVs. Schaffer. Auto-Guided Vehicle convencional AGV Automated Guided Vehicle. Los AGVs no es Industria 4.0, sino simples precursores que desde hace años se usan en los almacenes. Son vehículos autopropulsados capaces de seguir una trayectoria prefijada, destinados básicamente al transporte y manipulación de cargas, que permiten el ahorro de tiempo y espacio en el transporte y almacenamiento, e incluso llegando a marcar los ritmos de producción. Transporte a nivel de suelo y manipulación de cargas sobre palets. Elevación y transporte a diferentes alturas de cargas sobre palets. Depósito de cargas a nivel del suelo. Conexión de líneas de transporte. Alimentación y suministro a líneas de producción. 5 Sistemas de guiado En los tres primeros el vehículo sigue el trazado de un elemento guía, cuyo lay out condiciona el recorrido del vehículo, de modo que cambiar su trayectoria implica cambiar el layout del elemento guía. En los dos últimos, el cambio de trayectoria es independiente de la colocación de elementos guía, es como reprogramar la trayectoria. Filoguiado. El AGV se desplaza guiándose por un hilo conductor instalado bajo el suelo recorrido por corrientes de baja intensidad y frecuencia. El sensor inductivo detecta campo magnético. Este método de guiado es muy sencillo aun siendo el de menor flexibilidad, ya que las rutas de movimiento del AGV se limitan a las rutas con el hilo instalado. Eso sí, es muy fiable, dado que no se deteriora. Ahora bien, si hay que cambiar la trayectoria hay que hacer obra en el pavimento. En algunos casos se consiguen bifurcaciones mediante distintos conductores a diferente frecuencia. Optoguiado. El AGV se desplaza guiándose por una tira de espejo catadióptrico que se extiende por los recorridos del AGV. El AGV mediante unas fotocélulas detecta la guía. La instalación de estas guías de espejo no requieren de una obra como en el caso del filoguiado, y la modificación o creación de nuevas rutas es menos compleja, ya que basta con llevar tiras de espejo por el techo de las nuevas zonas y definir los movimientos en el AGV. También se hace mediante una línea marcada en el suelo con una sustancia fluorescente o blanca que, al ser activada mediante luz uva es detectada por la base del vehículo. Y también hay pinturas con componenentes metálicos. Requiere cierto mantenimiento por el desgaste de la línea que provocaría el paro del aparato o la salida de la trayectoria. Visión Artificial. El AGV reconoce mediante visión artificial una tira de espejo catadióptrico, calculando y corrigiendo en cada instante la desviación existente entre el AGV y la ruta. En función de la ruta que tiene cargada y la distancia obtenida mediante la visión artificial el AGV realiza los movimientos de timón las adecuados para continua con la ruta prefijada. Radioguiados. Se le transmiten las coordenadas de la trayectoria por radio. Los puntos de paso se programaron como si se programara control numérico o un robot. Es muy flexible ya que no necesita perseguir una guía, cambiar la trayectoria se trata sólo de un problema de programación. Se requiere que el suelo no favorezca el deslizamiento, porque entonces el vehículo se desorienta y sigue otras trayectorias. Hay puntos de paso absolutos previstos en cada ciclo para corregir errores acumulados y poderlos resituar. En general, se resitúan mediante una aplicación sencilla del teorema de thales. Guiado Láser. Se trata probablemente del sistema puntero en AGV’s. El AGV equipado con una unidad láser giratoria, realiza barridos identificando en su entorno el mayor numero de reflectores posibles para determinar su posición en el mapa de la instalación que tiene en memoria. Para realizar el mapa de la instalación se sitúan espejos catadióptricos en posición vertical en puntos estratégicos de toda instalación. Estos espejos serán puntos de referencia con los que calcular la posición del AGV, de la misma manera que los faros son puntos de referencia para un barco que se acerca a la costa. Con los datos obtenidos de tres reflectores (triangulación) se permite conocer la posición del vehículo en todo momento con un margen de error de 2 a 5 mm, ya que esta posición se recalcula constantemente 20 veces por segundo. La principal ventaja de este método de guiado es la increíble sencillez con la que se puede crear una estación de descarga de palets o se puede modificar una ruta, lo cual otorga máxima flexibilidad. En apenas 10 minutos, una persona formada puede crear una nueva ruta, sin que sea preciso realizar ninguna modificación en la instalación de los reflectores. SEGURIDADES. Debido a que este tipo de vehículos circulan normalmente por los mismos pasillos que las personas, cabe destacar los sistemas de seguridad que llevan incorporados para evitar posibles colisiones con objetos o personas que se interpongan en su trayectoria. Las medidas de seguridad no se centran solo en la propia máquina sino que abarcan también el área en la que ésta opera. Debido al tamaño y peso y con el fin de evitar cualquier riesgo para las personas, las velocidades de translación se adaptan según cada caso para garantizar la parada total del AGV antes de que exista contacto con el obstáculo bien sea una persona o un objeto. En los AGV que se desenvuelven en zonas donde el tráfico de personas es muy alto se suele instalar un sistema de detección y parada láser de última generación, que disminuye al 0% el riesgo de accidente. Tambíen tienen actuaciones o trayectorias alternativas (pararse y esquivar). OTRAS COSAS. En los sistemas de AGV las vías de comunicación quedan despejadas, ninguna instalación de transporte fija bloquea la fabricación. Reducen los accidentes laborales, ya que el AGV en conexión con imposiciones de seguridad minimizan cualquier riesgo para personas. Suelen no correr más de 80 m/min precisamente por seguridad. También se reducen los daños de transporte de la mercancía al ser automatizado. Se pueden reutilizar los medios auxiliares de transporte existentes como palets, jaulas, contenedores, bobinas, rodillos, sin ningún coste de readaptación. No se precisa personal para el transporte automatizado. Con la gestión controlada por ordenador se aumenta el orden y los desarrollos de logística son claros y comprensibles. Posibilidad de intervención manual en caso de fallo. Ojo, la autonomía determina la capacidad=tamaño=peso de las baterías, con lo cual a más automía más potencia necesaria. Algunos vehículos, cuando detectan baja carga van autónomamente a su punto de carga. Vehículo autónomo. KUKA Navigation Solution Vehículo autónomo (Kaleido Robotics)

19 Vehículos autónomos Tecnologías 4.0
Ámbito del transporte de personas. Lograr una conducción realmente automática en un entorno de tráfico habitual con todos sus imponderables require la interoperabilidad de muchos sistemas trabajando en tiempo real: Hardware. El vehículo debe tomar información del entorno mediante cámaras, sensores (acelerómetros, sensores de rotación, …), láser o radar. Software. Los softwares permiten al vehículo interactuar con el sistema. Para ello son necesarios diversos sistemas: localización GPS, percepción del entorno, planificación de rutas, sistema de control... Los coches autónomos serán una realidad comercial en pocos años. El freno a su introducción masiva radica no tanto en el perfeccionamiento técnico de los sistemas, sino en dilemas éticos vinculados a los posibles accidentes, así como a aspectos legales como puedan ser las coberturas de seguro. Componentes Hardware. Con el objeto de poder tomar decisiones acertadas, el coche necesita recopilar toda la información disponible en su entorno. Para ello, los coches autónomos cuentan con una serie de sensores y cámaras que permiten la captación de información. Más concretamente, cada vehículo suele estar equipado con una unidad GPS, un sistema de navegación inercial, y una serie de sensores: medidores láser, un radar, un lidar y vídeo. Los datos de cada sensor se filtran para eliminar ruido y se combinan para aumentar el conocimiento del entorno y actualizar el mapa de su entorno para evitar obstáculos. Se recogen datos de forma periódica porque el proceso de localización, mapeo del entorno y detección de obstáculos se produce continuamente. Uno de los procesos más importantes es el de elaborar un mapa del entorno y localizar la posición del propio coche en el entorno. Para tal tarea se emplean cámaras y medidores laser. El medidor laser escanea el entorno haciendo sucesivas pasadas y calcula la distancia a los objetos cercanos en base al tiempo que el haz de luz tarda en volver. Combinar esta información con la recopilada por la cámara permite construir un modelo tridimensional del entorno. Para situarse en el modelo y conocer su posición relativa en el mapa debe usar el GPS y el sistema de navegación inercial. La posición del GPS puede estar equivocada en diversos metros debido a un retraso en la emisión, por lo que es preciso utilizar el sistema de navegación inercial. El sistema de navegación inercial (INS de inertial navigation system), es un sistema de ayuda a la navegación que usa acelerómetros y sensores de rotación para calcular continuamente una estimación de la posición, orientación y velocidad del movimiento del coche. Combinándolo con la posición del GPS es preciso obtener una posición con mayor exactitud. Componentes Software. Cuando pensamos en un sistema de control para un coche autónomo es fácil caer en la tentación de imaginar que los algoritmos que lo controlan se asemejan a las normas de programación clásicas, del estilo “if (…) then…else…”, por ejemplo “Si se cruza un peatón en medio de la calle, entonces se reducirá la velocidad llegando a frenar si fuere necesario”. Es evidente que esa forma de pensar no es adecuada ya que el número de situaciones posibles es muy elevado y por lo tanto es necesario un sistema capaz de generalizar. En lugar de implementar innumerables normas para reconocer estos objetos, es mucho más práctico implementar un algoritmo de machine learning al que se “entrena” con distintas imágenes que ejemplifican todas las situaciones posibles. Cada una de las imágenes se asocia con el tipo de vehículo que contiene. El algoritmo empieza a procesar las imágenes. Inicialmente, intenta adivinar que vehículo hay en cada imagen y al principio se equivocará muy a menudo. Como conoce “la solución”, es decir, que vehículo hay en realidad en cada imagen, modifica y adapta parámetros internos y lo vuelve a intentar. El proceso continua reduciendo iterativamente la tasa de fallos. Más adelante, cuando se le presenten nuevas imágenes podrá clasificarlas correctamente. Podemos, entonces, afirmar que el algoritmo ha aprendido. Ese mismo enfoque se puede utilizar para la toma y evaluación de decisiones. En vez de proporcionar una lista de normas con las que evaluar la acción a tomar para cada situación, se entrena un algoritmo con situaciones de tráfico en las que se especifica la acción correcta a tomar. Igual que antes, el algoritmo intenta adivinar la acción correcta y modifica parámetros internos en función de si se equivoca o acierta. Otra de las técnicas que se usan en la algorítmica de la conducción autónoma son los modelos probabilísticos. Para tomar decisiones, el coche necesita predecir su propia posición y también la de todos los objetos que identifica, como peatones u otros vehículos, puesto que se están moviendo. Como no sabe la posición en la que estarán, la intenta predecir utilizando distribuciones de probabilidad. Vehículo autónomo. Coches autónomos, qué son, cómo funcionan

20 Tecnologías 4.0 Drones De forma análoga, en la categoría de vehículos aéreos no tripulados (drones), existen los controlados remotamente pero también los autónomos, esto es, aquellos de vuelo autónomo partiendo de planes de vuelo preprogramados, con capacidad para reconocer y aprender de su entorno y gobernar el vuelo mediante una automatización dinámica. Este tipo de vehículos tienen su origen en la industria militar, si bien hoy día se han extendido para usos civiles y comerciales. Sus previsibles aplicaciones son numerosísimas: fotografía aérea, vigilancia aérea, vigilancia forestal, logística de paquetería, … Drone. SEUR usará el Geodrone para el reparto de paquetería Drone. Logistica 4.0, el uso de drones en la gestión del inventario Drone. Desfile de drones de Dolce&Gabanna en Milán

21 Tecnologías 4.0 Realidad aumentada La realidad aumentada son tecnologías que permiten ver simbióticamente un entorno físico real enriquecido con elementos virtuales creando una realidad mixta en tiempo real. Se trata de un entorno gráfico de escenas u objetos de apariencia real, generado por un software especializado, y que permite al usuario interactuar con ese entorno en mayor o menor grado. Se combinan objetos físicos con objetos virtuales en una aplicación que utiliza la información real obtenida con la virtual para emular la realidad. Realidad aumentada. Son tecnologías que permiten ver simbióticamente un entorno físico real enriquecido con elementos virtuales creando una realidad mixta en tiempo real. En 2030, según Eric Schmidt, ex CEO de Google, “…tendremos un mundo donde se borrará la frontera entre online y offline, la red estará tan integrada en nuestro quehacer diario que apenas percibiremos su presencia". Aunque este pilar tecnológico de la industria 4.o es uno de los menos desarrollados, la realidad aumentada soporta una gran variedad de usos y servicios en diferentes ramas como la medicina y la educación. Aplicado a la industria 4.0 tenemos desde el envío de instrucciones de montaje a través del móvil, a desarrollos para el prototipo de piezas o el uso de dispositivos especiales para el manejo y operación con determinada maquinaria. Realidad Aumentada. Mantenimiento industrial con Realidad Aumentada

22 Fabricación aditiva Tecnologías 4.0
La fabricación aditiva o impresión 3D es una tecnología que produce objetos físicos a partir de modelos digitales 3D diseñados por software, sin necesidad de moldes ni de utillajes de ningún tipo. Los materiales utilizados más habituales son materiales plásticos, así como ceras o metales. En función del material, se utiliza una tecnología aditiva diferente. Las más extendidas son extrusión y polimerización, si bien existen nuevas tendencias (jetting, sheet lamination, power bed fusion, etc.). Se trata de un indudable gran avance para el abaratamiento de series únicas o en lotes cortos, altamente personalizadas, o para la creación de prototipos. Fabricación aditiva. Es el conjunto de tecnologías que permiten construir objetos físicos a base de adicionar una capa sobre otra de material. La impresión 3D, abre las puertas a la automanufactura. Fabricación Aditiva. Impresión 3D.

23 Tecnologías 4.0 Simulación Dentro de los pilares tecnológicos de la industria 4.0, la Simulación trata no sólo de crear entornos virtuales simulados para el departamento de Ingeniería sino también sobre el comportamiento en conjunto de máquinas, procesos y personas en tiempo real. Este pilar tecnológico permitirá crear fabricas-laboratorio en entornos controlados y virtuales para realizar pruebas y configuraciones óptimas para la fabricación en planta antes de empezar siquiera a producir el producto. Simulación. Procesos encaminados a experimentar con un modelo físico o computacional con el fin de evaluar su comportamiento y funcionamiento en un entorno de realidad real o virtual antes de proceder a su puesta en producción. Simulación. Procesos Industriales con Realidad Virtual

24 ¡Gracias! Juan Luis de los Ríos