Industria 4.0. Historia y detalles de la siguiente revolución industrial.

En este artículo daremos una visión por encima de lo que ha significado la última transformación en la industria, denominada Industria 4.0, sus técnicas principales y los beneficios que nos reportan.

También abordaremos la polémica de si esta nueva revolución traerá pérdida de empleo (efecto sustitución), o si por el contrario servirá como complemento a ciertos puestos de trabajo.

INTRODUCCIÓN A LA INDUSTRIA 4.0

El término Industria 4.0 hace referencia a una cuarta revolución industrial, la cual empieza a desarrollarse en estos momentos.

Recordemos muy brevemente las otras revoluciones industriales en la historia:

Revoluciones Industriales

Primera revolución industrial: A finales del S. XVIII se acaba la economía basada en la mano de obra humana o con animales, y aparece la maquinaria, liderado todo por el invento del Sr. James Watt (la máquina de vapor), lo que dará lugar a una expansián económica sin precedentes que afectó a todos los niveles de la sociedad.

Segunda revolución industrial: Con el inicio de la Primera Guerra Mundial, entramos de lleno en la era de la electricidad, el petróleo y el gas, por lo que los avances tecnológicos se aceleran y el comercio se vuelve global. Las fronteas se desvanecen y las empresas se vuelven internacionales.

Tercera revolución industrial: Algunos autores creen que estamos inmersos actualmente en una nueva revolución, caracterizada por el uso masivo de las comunicaciones, internet, las cada vez más frecuentes energías renovables y por tanto el inicio de nuestra independencia de suministros fósiles como fuente de energía primaria.

La cuarta revolución como veremos es más virtual que física, aunque sus efectos abarcan también al mundo material.

QUÉ ENTENDEMOS POR INDUSTRIA 4.0

Entendemos la Industria 4.0 como la siguiente revolución en la industria y la economía. La llamada Cuarta Revolución Industrial, y que se caracteriza por el uso masivo de los datos.

Deep Learning

Hemos de recordar que los datos generados por la Industria en general han tenido en el pasado un papel meramente pasivo, y muy pocos visionarios veían valor en guardar gran cantidad de ellos.

En honor a la verdad, y visto con la perspectiva actual, es cierto que en el pasado no existían herramientas para almacenar de manera eficiente todos esos datos, ni tampoco herramientas analíticas para obtener algún resultado de dichos valores.

Hoy en día esto ha cambiado radicalmente. Los avances en lo que se ha denominado Big Data son enormes, tanto en Inteligencia Artificial (IA) como en algoritmos menos avanzados pero igualmente útiles de Machine Learning, de los que veremos algunos en siguientes artículos.

Asimismo, los elementos IOT usados posibilitan la recogida de infinidad de dichos datos de manera estructurada y que podemos usar.

Pensemos por ejemplo en una Industria química, que tenga implantado un modelo de este tipo basado en IOT, con sensores de calidad ambiental diseminados en sitios esratégicos que recojen en tiempo real el nivel de contaminación, con sistemas predictivos de alarma. Pero no solo eso, sino que dicha empresa podría analizar los datos recogidos durante un período de tiempo para descubrir patrones de contaminación que indiquen cuáles son los procesos más contaminantes.

O bien un departamento de mantenimiento que pudiera predecir el fallo de unos motores días antes de que ocurra, porque una IA ha aprendido de los datos suministrados. Esto evitaría pérdidas y por tanto aumentaría el beneficio. Cuantos más equipos mayor será dicho beneficio.

Este conjunto de datos generados, junto con su tratamiento es lo que se conoce como Industria 4.0

LA EVOLUCIÓN DE LA INDUSTRIA

Industrias hay muchas. Tantas como la imaginación nos permita.

Están las tradicionales: Energía, Química, Producción, Petrolera, Ganadera, Agricultura, Transporte, etc, etc, etc..

Y las industrias que podemos llamar emergentes o de nueva creación (relativamente): Industria de los videojuegos, Industria del cine, Nuevos tipos de inversión, … y también ponemos aquí un largo etc, etc, etc…

En definitiva Industria ha sido todo aquello que tarde o temprano ha tomado unas dimensiones suficientes y una diferenciación tal como para tener un lugar por derecho propio.

La forma en la que una industria usa las técnicas a su alcance es lo que ha ido evolucionando con el paso del tiempo. Siendo el invariante el objetivo de obtener beneficios.

Pongamos un ejemplo concreto de evolución en la técnica que podemos ver desde los inicios hasta ahora: El Control Industrial.

El Control Industrial como tema daría para muchos artículos, y exploraremos en datalle algunos temas en otros posts, pero el concepto básico de un lazo de control es fácil de entender con un ejemplo:

Imaginemos que queremos controlar el nivel de un tanque de agua para que siempre tenga un 70% de su capacidad.

Del depósito sale agua por su parte inferior, y nosotros podemos modificar la entrada de agua por su parte superior, de manera que si sale más agua de la que aportamos, el nivel bajará y nosotros tendremos que aportar un poco más para volver al 70%. Si por el contrario tenemos más aporte que consumo, tendremos que realizar la operación contraria para suministrar menos.

Aunque ahora os pareza mentira, antes del desarrollo de los modernos reguladores o controladores, muchos procesos se realizaban con este tipo de control manual:

Control manual

Esta era básicamente la situación (con el permiso de los reguladores mecánicos) hasta que apareció el concepto de controlador PID. No lo explicaremos en detalle porque haremos un artículo específico, pero podemos ver dicho componente como una caja a la cual le indicamos directamente el nivel que queremos mantener (llamado Setpoint o Consigna) y automáticamente modificará la entrada de agua de forma conveniente en función de la medición del nivel:

Control PID

El veterano algoritmo PID no ha sido del todo superado hoy en día, porque funciona muy bien en la mayoría de los casos, pero se han ido añadiendo mejoras (autosintonización, multivariables, …) que lo hacen cada vez más sofisticado.

La tendencia es un control más global, de la instalación entera, teniendo en cuenta no solo los datos de los propios sensores, sino también muchas otras variables como por ejemplo las predicciones meteorológicas, costes de materias primas, valor de la acción de la empresa, etc. Es decir, incluyendo entradas de datos muy ajenas al proceso pero que impactan en el beneficio. Todo de manera automática:

Control global

Las evolución en el control industrial es solo un ejemplo de lo que ha ocurrido en todos y cada uno de los aspectos de una empresa, tanto a nivel técnico, de recursos humanos, financiero, e incluso a nivel de inversiones.

Todo se analiza en base a datos para la toma óptima de decisiones, y en muchos casos dicha optimización se realiza de manera contínua gobernada por algoritmos de inteligencia artificial.

Esta evolucion incesante ha abierto un debate en la sociedad. Ya existen desde hace algún tiempo ciertos métodos que superan al ser humano al realizar una tarea específica. Hasta ahora no eran lo suficientemente certeros, o bien el campo de aplicación era muy reducido. Esto está cambiando y es normal que surjan dudas sobre la continuidad de ciertos puestos de trabajo. Es el llamado efecto sustitución.

Este efecto no es nuevo, y con cada avance inevitablemente viene asociado un cambio en el mundo laboral. Pero la historia también nos enseña que dichos cambios también crean otro tipo de trabajos. Lo que no podremos es paralizar un avance en aras de la conservación de ciertos puestos. Queda como reto para la sociedad el reconducir el talento obsoleto en nuevas oportunidades.

Y si queremos mantenernos al margen del tren tecnológico solo tendremos que elegir ciertos trabajos más manuales, como carpintero, relojero, etc… pintor ya no, pues hay ciertas IAs que ya crean obras inéditas bastante aceptables. Escritor ya mismo tampoco… date prisa.

TECNOLOGÍAS DE LA INDUSTRIA 4.0

Las tecnologías que se usan en la llamada Industria 4..0 son todas ellas tecnologías emergentes.

Emergente no significa que todavía estén en fases iniciales o que estén en manos de unos pocos, sino que son técnicas que todavía están en fase de desarrollo pero perfectamente aplicables actualmente.

También está aquí presente la tecnología de BlockChain, con tan mala fama debido al uso en criptomonedas, pero con unas aplicaciones fabulosas en el mundo de la logística y las transacciones comerciales.

IOT o Internet de las cosas es otro término popularizado pero que ha estado durante mucho tiempo entre nosotros con otros nombres: sistemas embebidos o placas de desarrollo. Lo que hace diferente ahora este desarrollo es la conectividad masiva de elementos cada vez más pequeños, con menos consumo y sobre todo más fáciles de programar. Esto ha llevado la conectividad a terrenos insospechados donde todo se conecta.

La computación en la nube surge como un paso más en la virtualización, no ya de máquinas enteras, sino del propio servicio que se preste. Por eso ahora ya no es necesario tener un ordenador dedicado, o un servidor propio, sino que podemos alquilar «recurso» computacional en Azure, AWS, Google Cloud, y otros tantos por un módico precio e incluso de forma gratuita dentro de ciertos límites.

Y como no, la Inteligencia Artificial. Término que engloba tanto al Machine Learning (aprendizaje automático), y dentro de éste al Deep Learning (aprendizaje profundo).

Machine Learning, definido en palabras llanas, es el conjunto de algoritmos en los que no hay que programar explícitamente lo que ha de hacer, sino que el propio sistema «aprende» dado un conjunto de datos y los resultados (aprendizaje supervisado).

Deep Learning, sin embargo, hace uso de una técnica particular con redes neuronales con diferentes variantes. Es el método ideal cuando la complejidad de la tarea es muy alta, como por ejemplo reconocimiento de imágenes.

Como véis las técnicas son muy variadas, y dentro de cada una de ellas hay toda una familia de variantes, con sus parámetros e hiperparámetros, lo que requiere algo de conocimiento especializado para poder aplicarlas adecuadamente. Por eso este tipo de conocimiento está tan bien pagado.

BENEFICIOS DE LA INSDUSTRIA 4.0

Ya hemos indicado algunos ejemplos en la Industria tradicional. La adopción de estas novedades es muy rápida debido al rápido retorno de la inversión.

También tenemos ejemplos en el mundo de las finanzas, donde la detección de fráudes ha alcanzado cotas de acierto insospechadas hace muy poco.

Igualmente las empresas suministradoras de agua o electricidad usan sin problema técnicas para detección de uso fráudulento de aguas o suministros ilegales.

Hoy en dIa ya es impensable que las grandes empresas de transporte de mercancias (sobre todo buques) no usen todos y cada uno de los datos disponibles para optimizar las rutas, los tiempos e incluso el combustible utilizado, para incremento de los beneficios.

Amazon es otro ejemplo de acierto en el uso de los datos, tanto en su publicidad y venta, como en sus envíos.

La gestión de la energía es todo un reto en constante desarrollo. Cad avez más usuarios finales generan su propia energía con placas fotovoltáicas, el excedente se vierte al sistema, y baterías o en forma de calor en algún medio almacenan para otras horas bajas. Todo casando en todo momento la demanda con la oferta de las distintas generadoras. Todo un laberinto de contratos y limitaciones. Este es un problema muy adecuado para la Industria 4.0 y la potencia de la gestión inteligente de redes de distribución.

Distribución de energía

Como vemos los ejemplos se multiplican cada día, y los beneficios superan ampliamente el coste de implementación, porque la materia prima (los datos) ya están disponibles.

Esos datos antes desechados se han convertido en el nuevo oro, y las técnicas usadas son la nueva maquinaria de esta revolución 4.0

FUTURO DE LA INDUSTRIA

El futuro, siempre incierto, nos da pistas sin embargo de por dónde puede ir el avance en la Industria.

Todavía hay problemas difíciles de tratar, por no decir imposibles, desde un punto de vista púramente algorítmico.

Todavía recuerdo cuando hablar de un ordenador cuántico era como imaginar una novela de ciencia ficción. Ya hay varias empresas que lo han construido y están trabajando para solventar los problemas técnicos existentes.

Quiero resaltar la última frase: «problemas técnicos«, que no teóricos, es decir, no nos cabe la menor duda de que en poco tiempo los ordenadores cuánticos pasarán la frontera comercial y cualquier empresa con los suficientes recursos financieros podrá abordar problemas que hasta ahora eran insuperables.

Si os suena lo de superar problemas hasta ahora inabordables es porque ya lo hemos vivido en el pasado, y conceptualmente no es muy diferente pasamos de tirar con un caballo a usar una máquina de vapor. También había miedos y recelos.

¿Estaremos a las puertas de una quinta revolución industrial? ¿Nos saltamos la cuarta revolución y vamos directos a la revolución cuántica? ¿Quedará este artículo obsoleto dentro de pocos años?…

Lo único cierto es que los cambios cada vez requieren menos tiempos y son más ambiciosos que los anteriores, por lo que estaremos muy atentos para informaros de todo.

Por último, aquí tenéis listado de otras entradas por si os apetece seguir leyendo:

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