Es importante entender que la industria textil se enfrenta a grandes desafíos relacionados principalmente con productos terminados que cambian de forma permanente (ya sea por moda, materiales, nuevas aplicaciones y sostenibilidad, entre otros). Por otro lado, los proveedores de maquinaria, materias primas, insumos y servicios impulsan oportunidades de innovación y por otro, el mercado está expuesto a una intensa presión competitiva que se traduce en una oferta productiva con mayor variedad, plazos de entrega más cortos y mayor nivel de servicio exigido por los clientes.

La capacidad de responder rápidamente al mercado, no sólo con información de tiempos y precios sino también cumpliendo con entregar lo ofrecido; se ha convertido en fundamental para prosperar en el negocio, sin embargo, es importante entender que es resultado de contar con buenos procesos de gestión. En este sentido, la planificación y el control deben ser manejadas con una disciplina de trabajo, flexible pero a la vez rigurosa, que permita detectar las excepciones y poder navegar desde la información más general hasta la detallada. Por ejemplo, desde el costo de un pedido de cliente hasta el costo de las diferentes partidas de hilo que se

usaron para su producción, pasando por los costos de las prendas, paquetes, tela acabada y tela cruda.

En el pasado quizás un sistema de información no era necesario, la producción estandarizada era suficiente y necesaria para producir una gran cantidad del mismo artículo de la misma manera. Cualquier variación en la producción podía ser absorbida por los márgenes y dejar un nivel de rentabilidad más que aceptable. Hoy en día nos enfrentamos a un gran desafío relacionado con clientes muy exigentes, que buscan una experiencia personalizada, la inmediatez en la atención a sus pedidos y alta calidad en los productos terminados, todo esto con un detalle adicional muy importante: bajos precios.

La industria 4.0, también conocida como la cuarta revolución industrial, se caracteriza por la integración horizontal de las empresas a través de redes de valor. Esto implica una integración digital de extremo a extremo a lo largo de toda la cadena de valor y también una integración vertical de los sistemas de producción dentro de cada empresa formando redes de valor.

La industria 4.0 conducirá a la virtualización y modularización del proceso de producción y la cadena de suministro, logrando flexibilidad y personalización de la producción basada en sistemas ciber-físicos (Cyber Phisical Systems o CPS, que pueden replicar de forma digital los sistemas físicos); Internet de las Cosas (Internet of Things o IoT, la capacidad de las máquinas o cosas de intercambiar datos entre ellos o con otros sistemas); la planificación de recursos empresariales (ERP), el sistema de monitoreo de la fabricación (Manufacturing Execution Systems o MES), la gestión del ciclo de vida del producto (Product Lifecycle Management o PLM), la gestión de la cadena de suministro (SCM) entre otras aplicaciones de software.

Las palabras clave de la industria 4.0 son Conectividad, Inteligencia y Automatización flexible.

• Conectividad:

La conectividad requiere vínculos entre nodos de red discretos. Estos enlaces aumentan la visibilidad y proporcionan un monitoreo instantáneo de datos digitales en tiempo real a través del seguimiento de la producción y la expedición de pedidos posteriores, monitoreo de calidad, costos reales y seguimiento de materiales entre otras capacidades. Esto permite calcular Indicadores Clave de Desempeño (KPI) que reflejan lo que está sucediendo en un determinado momento, detectar inconsistencias y tomar acciones correctivas de forma inmediata.

Un ejemplo vívido de conectividad aplicada al mundo textil es la descarga de un programa de tinte al sistema de control de máquinas basado en datos de productos y reglas de lista de materiales de un ERP, y luego recibir datos de rendimiento reales de la máquina.

La conectividad se expande rápidamente a través del Internet de las cosas (IoT) y podemos afirmar que ha alcanzado la escala global. Poco antes de dar esta charla (Febrero, 2019), contamos con más de 8.400 millones de dispositivos conectados. Al día de hoy, sólo el 15% de los activos están conectados en producción, pero eso está cambiando rápidamente. La industria tecnológica está trabajando en más de 700 plataformas IoT para uso industrial, y las principales empresas tecnológicas están invirtiendo en plataformas IoT hiperescalables.

• Inteligencia:

La inteligencia artificial, los avances en la potencia informática y la disponibilidad de big data están permitiendo que los algoritmos de aprendizaje automático se utilicen cada vez con más frecuencia. De hecho, el reconocimiento del habla y la imagen ya han alcanzado la precisión del cerebro humano. Sin embargo, todo este potencial de la inteligencia artificial aplicado a la producción está apenas en sus inicios y hay mucho por hacer.

Actualmente sólo se utiliza una pequeña fracción de datos de producción para la toma de decisiones. Por ejemplo, en una plataforma petrolífera, la investigación encontró que mientras que el 100% de los datos fueron capturados, sólo se utilizó el 0,5% para tomar decisiones.

Hemos cambiado nuestra suposición de que las computadoras sólo pueden ser programadas en base a una lógica generada por las personas. La inteligencia artificial (IA) es capaz de generar sus propios modelos a partir de información histórica de forma automática. Las personas debemos preparar los datos de forma correcta, con los parámetros técnicos y los respectivos resultados que generaron. Esta información se usa para entrenar los sistemas de IA hasta que sean capaces de predecir los resultados, sin necesidad de programación. A partir de ese momento, el sistema

de IA puede sugerir o decidir sobre medidas correctivas basadas en el rendimiento previsto en tiempo real.

• Automatización flexible:

Automatización significa poder tomar medidas correctivas mientras la producción todavía está en proceso. Esto quiere decir que, incorporando estos mecanismos de respuesta para procesos de producción por lotes se puede detectar una inconsistencia y salvar el lote que se está trabajando. Para procesos de producción continua, en un caso similar, se puede aumentar la producción de primera calidad.

Actualmente, la tecnología de automatización puede automatizar el 60% de todas las tareas de fabricación en casi todos los pasos de un proceso productivo. Desde la carga y apertura de fibra, cardado hasta la costura, el embalaje de producto final; la inspección de tela, correcciones de sombra, controles de máquina, combinación de colores conectando el ERP con la impresora digital, la velocidad real, la eficiencia y el consumo de tinta.

Las oportunidades de IA en la impresión digital, por ejemplo, se pueden aprovechar en el cálculo de costos, la planificación y la producción. Por ejemplo, en el cálculo del costo y la planificación de un nuevo patrón, los sistemas ERP pueden conectarse a sistemas CAD y buscar datos de productos y longitudes similares para anticipar su desempeño, calidad y resultados.

El sistema podría calcular el costo de tinta y otros, incluidos los residuos, sobre la base de los datos existentes y proporcionar un costo total sin tener que ejecutar ensayos. La misma información se puede utilizar para la planificación de materiales.

Por otro lado, el nivel actual de penetración de robots industriales sigue siendo comparativamente bajo, incluso en los principales países que están adoptando esta tecnología, como Corea del Sur, donde sólo 530 robots por cada 10.000 trabajadores de producción están en producción.

¿Por qué los fabricantes deberían evolucionar a la Industria 4.0?

Porque no hacerlo podría exponer a una empresa a una situación poco competitiva en relación con el resto de la industria. Una actitud de esperar hasta que estas tecnologías maduren y hayan sido probadas e implementadas por otras empresas implica un riesgo por el tiempo que le tomará seguir la curva de aprendizaje y el cambio cultural en las personas que tendrán que adoptar nuevas formas de trabajo. Mientras tanto sus competidores están listos para integrarse digitalmente con sus clientes.

Por otro lado, prepararse, evaluar, identificar oportunidades y adoptar correctamente estas nuevas tecnologías pueden posicionar a la empresa de forma que pueda responder mejor al mercado y navegar mejor en tiempos de crisis y grandes cambios.

La gestión del rendimiento digital acelera los procesos de lean management existentes. La eficacia general de los equipos (Overall Equipment Efficiency, OEE) puede aumentar del 20% al 50% en solo tres meses mejorando la participación de los operadores de primera línea y la gestión en torno a los datos. Esto también genera un gran volumen de datos (Big data) para la toma de decisiones futuras.

Los nuevos algoritmos de mantenimiento predictivo proporcionan un aumento en la disponibilidad de las máquinas y esto también conduce a una reducción en los costos de energía, los costos de mantenimiento de 10% a 15%, esto sin contar los tiempos muertos por mantenimientos correctivos.

Existen otras oportunidades para integrar algoritmos de Big Data en la determinación de acciones correctivas de calidad, selección de materias primas e insumos, previsión y prioridad de pedidos en la programación y planificación.

Big Data es el actor líder de esta revolución, que recopila datos de diferentes fuentes: sensores que recopilan datos de los sistemas de producción, datos operativos y de gestión del ERP, de la cadena logística y muchos otros sistemas. La integración de estos datos dentro de una estructura de procesos, gestión y costos brindan la visibilidad sobre lo que está ocurriendo, lo que estamos planificando, dando la posibilidad de detectar oportunidades, excepciones y tomar mejores decisiones. De esta forma, pueden contribuir en gran medida con las empresas para optimizar la producción, el uso de los recursos y la rentabilidad a través de una renovada gestión potenciada digitalmente.