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La robótica en la industria 4.0: Cinco grandes desafíos para la industria del empaque

La industria 4.0 tiene el potencial de alterar radicalmente todas las etapas de la industria del empaque con nuevas eficiencias y una precisión sin precedentes en el intercambio de datos, creando una cadena de suministro más ágil.

Industria 4.0
Industria 4.0: Cinco grandes desafíos para la industria del empaque

Desde que fue empleada por primera vez por el gobierno alem√°n en 2011, el concepto de Industria 4.0 ha sido un tema de gran inter√©s para muchos sectores manufactureros. En t√©rminos generales, puede entenderse como m√©todos de producci√≥n actualizados en los que las m√°quinas y los productos est√°n conectados en red, digitalmente.

Incorporando diversos conceptos, como Internet de las cosas, computación en la nube e inteligencia artificial, su objetivo es convertir las plantas de producción industrial tradicionales en fábricas inteligentes. Sin embargo, la manera más eficiente de adoptar estos conceptos en la industria del empaque sigue siendo un desafío.

En su nuevo estudio The Impact of Industry 4.0 on Packaging to 2023 (El Impacto de la Industria 4.0 en el Empaque hasta el a√Īo 2023), Smithers Pira se√Īala las tecnolog√≠as nacientes que est√°n permitiendo esta cuarta revoluci√≥n industrial y destaca cinco cambios importantes que se ver√°n en los pr√≥ximos cinco a√Īos. Ellos son:

Automatización y robótica

Envase inteligente

Big Data y computación en la nube

Personalización masiva

Comercio electrónico

Cada uno se analiza en cinco etapas clave en el ciclo de producción y uso de envases. Este artículo examina los futuros desarrollos clave en automatización y robótica.

F√°bricas inteligentes

La industria del empaque est√° respondiendo a las crecientes demandas de los due√Īos de marcas por ciclos de vida del producto m√°s cortos y variaciones en la conducci√≥n de costos, lo que lleva a tiradas m√°s cortas, m√°s cambios de l√≠nea y m√°s tiempo de inactividad en las l√≠neas de conversi√≥n tradicionales. Una nueva generaci√≥n de sistemas rob√≥ticos y, en particular, las mejoras en el flujo de datos significan que la producci√≥n de empaques puede integrar y conectar procesos clave (dise√Īo, producci√≥n, distribuci√≥n, mantenimiento) en un solo enfoque hol√≠stico. Los impactos m√°s significativos de las nuevas plataformas rob√≥ticas se sentir√°n en la conversi√≥n y distribuci√≥n.

Bright Dairy, el tercer jugador m√°s grande en el creciente mercado de productos l√°cteos de China, ha colaborado con Tetra Pak para dise√Īar una planta de fabricaci√≥n de yogurt. Cuando est√© totalmente integrada, podr√° procesar 500 toneladas de leche cruda diariamente. Todas las operaciones de procesamiento y empaque en la planta y sus sistemas de planificaci√≥n de recursos empresariales (ERP, por su sigla en ingl√©s) se integrar√°n con la suite PlantMaster MES de esta firma suiza.

La plataforma incluye equipos, gesti√≥n de calidad y servicios p√ļblicos, un sistema de gesti√≥n de almacenes, an√°lisis de trazabilidad e informes desde la recepci√≥n de leche cruda hasta el manejo de almacenes utilizando c√≥digos QR. Tetra Pak proporcion√≥ el PlantMaster MES Suite, una soluci√≥n que conecta el procesamiento y el empaque en un sistema y en una pantalla.

En diciembre de 2017, BASF se embarcó en una transformación digital a través de la asociación con la nueva empresa holandesa Ahrma para abordar el creciente mercado de soluciones logísticas inteligentes y una cadena de suministro más transparente, confiable y eficiente.

Retos del mercado

Para avanzar a√ļn m√°s en el concepto de automatizaci√≥n de la Industria 4.0, existen cinco desaf√≠os clave que Smithers Pira considera esenciales en los pr√≥ximos cinco a√Īos. Ellos son:

Cooperación con robots

La interacción humano-robot es hoy complicada debido al riesgo de lesiones. Los fabricantes de pre-Industria 4.0 resolvieron este problema al no permitir que humanos y robots compartieran espacios de trabajo.

Esto cambiará con la evolución de la inteligencia artificial superior, permitiendo el trabajo colaborativo entre personas y una nueva generación de robots cooperativos o cobots. La colaboración no es solo seguridad, significa que las personas y los robots trabajan juntos con flexibilidad y productividad.

Adem√°s, una clase diferente de cobots est√° tomando forma. Los Dubbed chatbots est√°n dise√Īados para ayudarles a los trabajadores del conocimiento a recopilar informaci√≥n de los sistemas backend, como los √ļltimos niveles de inventario o el tiempo de llegada del env√≠o. Est√°n dise√Īados para ser accesibles a trav√©s de una variedad de interfaces como la web, aplicaci√≥n m√≥vil o las gafas AR.

Aprendizaje autom√°tico en todo el sistema

Históricamente, los sistemas automatizados se han visto limitados por la visión y el software instalados por el programador original. Este enfoque está cambiando a medida que se instalan algoritmos superiores de aprendizaje automático.

Se requieren algoritmos de aprendizaje automático con métodos computacionales para mejorarse a sí mismos o el equipo que operan; en efecto, se refiere a aprender información directamente de los datos sin depender de una ecuación o programa preestablecido y fijo sin interacción humana. Para que estos optimicen la producción, cuantos más datos se puedan producir, mejores serán los refinamientos de rendimiento. Traducido a la industria del envase, se tratará cada vez más de analizar la información de miles de sensores remotos para reducir los defectos del producto, acortar los tiempos de inactividad no planificados, mejorar los tiempos de transición y aumentar la velocidad de producción.

Los sistemas robóticos ya pueden monitorear y adaptarse proactivamente a los cambios en una línea de producción. Al conectar varias máquinas en red, cada robot será cada vez más capaz de adaptarse dinámicamente no solo a su trabajo, sino al de otros robots y seres humanos dentro de la fábrica inteligente.

Las principales empresas ahora est√°n invirtiendo en enfoques basados ‚Äč‚Äčen el aprendizaje autom√°tico para mejorar todos los aspectos de la fabricaci√≥n. Se proyecta que el aprendizaje autom√°tico crezca notablemente y en los pr√≥ximos cinco a√Īos se extender√° a las industrias especializadas en los sectores principales, incluido el empaque. Sin embargo, para aprovechar todo el potencial del aprendizaje autom√°tico, las empresas deben desglosar los silos de datos. La agrupaci√≥n de datos para una s√≠ntesis avanzada en las empresas es clave para crear nuevos modelos de negocio basados ‚Äč‚Äčen el rendimiento.

Un lenguaje de m√°quina com√ļn

Industry 4.0 no puede funcionar sin interfaces estandarizadas entre m√°quinas. Los productores de equipos de envase est√°n un paso por delante del resto de la industria con el lenguaje de m√°quinas de empaques (PackML). Desarrollado por primera vez hace m√°s de una d√©cada, este est√°ndar de comunicaci√≥n digital permite una experiencia de interfaz com√ļn y una consistencia operativa en toda la l√≠nea de empaque.

Los productores de robots han acordado utilizar PackML para avanzar. Para el a√Īo 2023, es probable que el lenguaje se convierta en un est√°ndar global de la industria. Por ejemplo, EUROMAP, la organizaci√≥n sombrilla de la industria europea de maquinaria para pl√°sticos y caucho, acept√≥ recientemente el trabajo de PackML para la industria 4.0.

Una fuerza laboral cambiante

Con un mayor grado de automatización en una fábrica inteligente, se necesitarán menos trabajadores. Los trabajadores menos calificados, como los conductores y los limpiadores, se enfrentarán a la redundancia. En contraste, habrá un mayor valor en el empleo de trabajadores más capacitados, especialmente ingenieros de software y programadores.

La introducción de más robots en las plantas de producción cambiará las consideraciones geográficas estratégicas. Reubicar las instalaciones en busca de mano de obra barata será una prioridad menor, por lo que los fabricantes de empaques pueden reubicar las plantas más cerca de sus clientes y obtener nuevos ahorros en tiempo y logística.

Esto permitir√° un cierto reabastecimiento de f√°bricas a Am√©rica del Norte y Europa Occidental. Mientras tanto, la importancia del software significa que las grandes empresas podr√°n controlar m√ļltiples sitios desde un hub centralizado, lo que otorga mayor control y uniformidad en la producci√≥n e impresi√≥n de empaques.

Seguridad cibernética mejorada

Stuxnet, programado por los servicios de inteligencia israelíes para interrumpir el enriquecimiento de uranio de Irán, ha demostrado cuán vulnerable puede ser una planta integrada a los virus informáticos. Y a medida que más y más sistemas están conectados a dispositivos inteligentes, sistemas empresariales e Internet, las operaciones de fabricación de empaques estarán cada vez más expuestas a ataques cibernéticos.

Es fácil para un pirata informático determinado ingresar a la red y descargar la lógica de control a un controlador industrial, o cambiar su configuración. Por lo tanto, existe una creciente demanda por adoptar soluciones integradas de seguridad cibernética e implementar software de monitoreo para proteger equipos esenciales.

El impacto del aumento de la automatizaci√≥n y de otros componentes clave de la Industria 4.0 se clasifican y eval√ļan de manera cr√≠tica en este nuevo estudio The Impact of Industry 4.0 on Packaging to 2023 de Smithers Pira.

Obtenga m√°s informaci√≥n sobre los robots industriales en el procesamiento de alimentos y bebidas descargando el informe gratuito de PMMI Business Intelligence: Industrial Robot Opportunities in Food and Beverage Processing.