Las factorías de coches llevan años recogiendo grandes cantidades de datos a través de sensores distribuidos a lo largo de toda la cadena de montaje. Hasta ahora la finalidad de ese despliegue se ha limitado a hacer seguimiento de la producción: cuántos puntos de soldadura ha recibido una pieza o cuántos componentes entran y salen por las líneas. Pero últimamente han dado un paso más: extraer datos del interior de los brazos robots que manipulan las partes para conocer su estado y anticiparse a problemas en su funcionamiento.
“Si, por ejemplo, un autómata está a punto de fallar o está consumiendo más energía que otro igual en la misma línea, pueden detectarlo y corregirlo a tiempo”, explica Jorge Pereira, director general de la consultora Keyland. Este cambio de orientación, de la producción al mantenimiento, “que es donde está el coste gordo del sector”, es lo más reciente que fábricas como las de Mercedes-Benz en Vitoria o Seat en Martorell están haciendo en big data.
Según un estudio realizado por Keyland, a partir de entrevistas a más de 100 directivos y mandos medios de ocho industrias en España, la automoción lidera la implantación de tecnologías digitales en los procesos de fabricación, entre las cuales destaca el big data.
La firma, participada por el grupo Antolin, atribuye la primacía del sector a su vasta experiencia en el uso de robots y multitud de mecanismos, sensores y softwares conectados entre sí. “La industria 4.0 se construye sobre esa base, que en automoción está muy estandarizada y, por eso, con poco esfuerzo, las marcas pueden lanzar iniciativas de este tipo”, mantiene.
Bernardo Villazán, director de la cátedra en Industria Conectada de la Universidad Pontificia Comillas ICAI-Icade, recuerda que el sector hace frente a una serie de presiones muy grandes: costes, competencia globalizada, cambios en las tendencias de mercado y los hábitos de compra... “En este contexto tan competitivo, tecnologías como el Big Data y el Machine Learning ofrecen oportunidades hasta ahora impensables”, destaca. Aumentar la eficiencia de las operaciones, bajar los costes derivados de la no calidad (concepto que engloba los gastos por devoluciones, reparaciones, reemplazos, atención de quejas y cumplimiento de garantías), predecir con más exactitud la demanda, reducir los días de fabricación y mejorar la satisfacción del cliente son algunas de ellas, indica.
No hay estudios sobre el impacto económico que el Big Data puede tener en la automoción española, pero en el caso de EEUU, expertos del instituto alemán Fraunhofer IPA estiman que las factorías se ahorrarán entre un 10% y un 20% en gastos de mantenimiento gracias a la predicción de fallos a partir de la analítica de datos.
Fuente: Cinco Días
