En el primer artículo buscamos desmitificar los macrodatos. En este artículo, mi objetivo es explicar un término que se escucha con menos frecuencia, pero que es igualmente pertinente en el sector de la biorrefinación: la Internet industrial de las cosas (IIoT, por sus siglas en inglés). Antes de abordar la IIoT, cubramos la Internet de las cosas (IoT). Descrita ocasionalmente como «comunicación de máquina a máquina», la IoT se trata esencialmente de la transferencia de datos. Describe la capacidad de las máquinas (cosas) para conectarse a través de Internet. Esta conexión les permite recopilar e intercambiar datos de tal manera que las mismas máquinas puedan tomar decisiones basadas en los datos por sí mismas.

Los datos son recopilados por sensores en las máquinas, lo que significa que cualquier máquina, desde electrodomésticos hasta máquinas industriales, equipada con sensores, puede ser parte de la IoT. Cuando se aplica a la producción, en el contexto de las máquinas industriales, esta conectividad se denomina la Internet industrial de las cosas (IIoT), y, debido a que se predice que alimentará la próxima, o cuarta, revolución industrial, también se la suele denominar Industria 4.0. En pocas palabras, la IIoT consiste en computadoras y máquinas (o sistemas ciberfísicos) que hablan entre sí para descubrir, analizar y resolver problemas en los procesos con anticipación y con una supervisión humana mínima.

Descentralización de la toma de decisiones

En las fábricas «inteligentes» que funcionan con IIoT, computadoras y máquinas totalmente conectadas supervisan los procesos físicos de la fábrica y toman decisiones independientemente de cualquier sistema de control centralizado. La toma descentralizada de decisiones que facilita la IIoT ofrece beneficios potenciales claros en todos los entornos de la producción. Estos incluyen redes eléctricas inteligentes que adaptan la generación de energía a las cargas, ahorro predictivo de costos de mantenimiento y líneas de producción automatizadas que maximizan el rendimiento. Y para la mayoría de las industrias, los sensores son claves para implementar la IIoT.

Mejora de la productividad y reducción del desperdicio

Un ejemplo es el de la industria automotriz, donde Bosch utiliza actualizaciones de estado continuas recopiladas a través de sensores para lograr una mejora del rendimiento del 25% para la producción de su sistema de frenado automático (ABS) y su programa de estabilidad electrónica (ESP). Al comparar las actualizaciones de estado con las simulaciones del sistema en funcionamiento con una eficiencia del 100%, las brechas en la eficiencia pueden identificarse y cerrarse rápidamente. Mientras tanto, en la división de fabricación de herramientas de Audi, la tecnología de autoaprendizaje emplea sensores para medir la cantidad de material que ingresa a una prensa y realiza ajustes automáticamente cuando las medidas están fuera de un rango definido, lo que reduce el número de piezas rechazadas.

Avance hacia las «biorrefinerías inteligentes»

Por lo tanto, si la recopilación de datos a través de los sensores es clave para la IIoT, es evidente la relevancia de la IIoT para las biorrefinerías. Como explicó Frank Moore en el artículo anterior de esta serie, las plantas de etanol usan sensores para recopilar y analizar enormes volúmenes de datos a diario. Actualmente, todos los datos recopilados se ingresan en el equipo de supervisión central. La IIoT trata de desacoplar las máquinas de las aplicaciones, como el equipo de supervisión central, y en cambio, conectarlas directamente a la infraestructura y, por lo tanto, entre sí. En un informe de GE que examina los beneficios potenciales de la IIoT en varios sectores industriales, se identificaron los tipos específicos de máquinas en las que la IIoT podría ser relevante. Bajo la clasificación de «maquinaria rotativa crítica» en las plantas de etanol, el informe identificó sistemas de manejo de granos, transportadores, evaporadores, recalentadores, ventiladores de secado y motores como maquinaria que «se puede supervisar, modelar y manipular de manera remota para ofrecer seguridad, una mejor productividad y ahorros operativos». Aunque esta lista es extensa, representa solo una pequeña parte del panorama total, porque cualquier máquina equipada con sensores puede convertirse en parte de la IIoT, y prácticamente todos los pasos de proceso de una planta de etanol utilizan sensores. Esto brinda a las biorrefinerías un potencial real para unirse a otros procesos de fabricación «inteligentes» al aprovechar los beneficios de la cuarta revolución industrial.

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Anders Drud Olsson

Gerente superior at Gestión Digital y de Análisis de Novozymes
Anders aporta más de 10 años de experiencia en el campo digital a su trabajo con los servicios digitales de Novozymes para la industria de los biocombustibles, donde ha estado activo durante más de dos años.

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