Industria alimentaria 4.0: retos y palancas
Industria 4.0 es un término cada vez más familiar en todas nuestras industrias. Algunos sectores, como automoción y aeronáutica, han sido pioneros en la implantación de este modelo, y algunos de los ejemplos referentes provienen de estos sectores.
La industria de alimentación y bebidas es la primera en facturación con un volumen de negocio superior a los 95.000 millones de euros, y que representa el 20,2% del empleo industrial en España.
La aparición de nuevos modelos de negocio que integran los requisitos del cliente con los procesos de producción y distribución de manera colaborativa, van a adquirir una relevancia fundamental en el futuro. Podemos empezar a hablar del ‘consumidor conectado’ que requiere de experiencias personalizadas en los productos que consume. Esta personalización afectará a la configuración del propio producto, atendiendo a requisitos personalizados de composición o envasado, así como al modo de entrega en cuanto a cantidad, plazo y localización.
La transformación de los pilares de la industria hacia fábricas inteligentes es una condición imprescindible en este proceso, y uno de los puntos clave en este camino es el cuestionamiento y la reinvención de los procesos de explicitación y distribución del conocimiento en planta.
Primer paso: control de las operaciones en planta
La primera etapa en este proceso es la definición y estandarización de los procesos en planta que permita la modelización de los mismos, implantando herramientas que comparan de forma objetiva la situación actual y la deseada. En esta fase se hace necesaria la implantación de herramientas de fábrica digital y el despliegue de modelos de excelencia operacional para la reducción de pérdidas.
Segundo paso: comprender los procesos en planta
Cuando el modelo descrito en la etapa anterior alcanza un importante grado de madurez, nuevos retos empiezan a evidenciarse necesarios para la organización; no es suficiente robustez elevada y alto grado de calidad, necesito cero defectos; los tiempos de cambio de formato reducidos no son bastante, necesito cambio cero; la fiabilidad que me ofrece el preventivo y el predictivo no son suficiente para las exigencias de disponibilidad de mis líneas.
Es el momento de aplicar herramientas Machine Learning que generen modelos matemáticos de nuestros procesos productivos y del comportamiento de nuestros activos.
Tercer paso: dominar los procesos
Disponemos de conocimiento explícito de nuestros procesos que nos permite regularlos inteligentemente, pero también hemos aprendido que el control de los procesos depende sensiblemente del punto de operación y que éste es cambiante y nos obliga a adoptar cambios cuando el contexto varía.
Fuente: Revista Interempresas
