{"id":9943,"date":"2020-04-16T12:36:56","date_gmt":"2020-04-16T12:36:56","guid":{"rendered":"https:\/\/datatex.com\/?p=9943"},"modified":"2025-02-26T09:23:07","modified_gmt":"2025-02-26T09:23:07","slug":"textil-4-0-adoptar-la-industria-4-0-en-la-fabricacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datatex.com\/es\/textil-4-0-adoptar-la-industria-4-0-en-la-fabricacion\/","title":{"rendered":"Textil 4.0: Adoptar la Industria 4.0 en la fabricaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Es importante entender que la industria textil se enfrenta a grandes desaf\u00edos<\/strong> relacionados principalmente con productos terminados que cambian de forma permanente (ya sea por moda, materiales, nuevas aplicaciones y sostenibilidad, entre otros).<\/p>\n

Por otro lado, los proveedores de maquinaria, materias primas, insumos y servicios impulsan oportunidades de innovaci\u00f3n y por otro, el mercado est\u00e1 expuesto a una intensa presi\u00f3n competitiva que se traduce en una oferta productiva con mayor variedad, plazos de entrega m\u00e1s cortos y mayor nivel de servicio exigido por los clientes.<\/p>\n

La capacidad de responder r\u00e1pidamente al mercado, no s\u00f3lo con informaci\u00f3n de tiempos y precios sino tambi\u00e9n 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 gesti\u00f3n.<\/p>\n

En este sentido, la planificaci\u00f3n 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 informaci\u00f3n m\u00e1s 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<\/p>\n

usaron para su producci\u00f3n, pasando por los costos de las prendas, paquetes, tela acabada y tela cruda.<\/p>\n

En el pasado quiz\u00e1s un sistema de informaci\u00f3n no era necesario, la producci\u00f3n estandarizada era suficiente y necesaria para producir una gran cantidad del mismo art\u00edculo de la misma manera. Cualquier variaci\u00f3n en la producci\u00f3n pod\u00eda ser absorbida por los m\u00e1rgenes y dejar un nivel de rentabilidad m\u00e1s que aceptable.<\/p>\n

Hoy en d\u00eda nos enfrentamos a un gran desaf\u00edo relacionado con clientes muy exigentes, que buscan una experiencia personalizada, la inmediatez en la atenci\u00f3n a sus pedidos y alta calidad en los productos terminados, todo esto con un detalle adicional muy importante: bajos precios.<\/p>\n

La industria 4.0<\/strong><\/a>, tambi\u00e9n conocida como la cuarta revoluci\u00f3n industrial<\/strong>, se caracteriza por la integraci\u00f3n horizontal de las empresas a trav\u00e9s de redes de valor. Esto implica una integraci\u00f3n digital de extremo a extremo a lo largo de toda la cadena de valor y tambi\u00e9n una integraci\u00f3n vertical de los sistemas de producci\u00f3n dentro de cada empresa formando redes de valor.<\/p>\n

La industria 4.0 conducir\u00e1 a la virtualizaci\u00f3n y modularizaci\u00f3n del proceso de producci\u00f3n y la cadena de suministro, logrando flexibilidad y personalizaci\u00f3n de la producci\u00f3n basada en sistemas ciber-f\u00edsicos (Cyber Phisical Systems o CPS), que pueden replicar de forma digital los sistemas f\u00edsicos); Internet de las Cosas (Internet of Things o IoT)<\/strong><\/a>, la capacidad de las m\u00e1quinas o cosas de intercambiar datos entre ellos o con otros sistemas); la planificaci\u00f3n de recursos empresariales (ERP), el sistema de monitoreo de la fabricaci\u00f3n (Manufacturing Execution Systems o MES)<\/strong><\/a>, la gesti\u00f3n del ciclo de vida del producto (Product Lifecycle Management o PLM)<\/strong><\/a>, la gesti\u00f3n de la cadena de suministro (SCM)<\/strong><\/a> entre otras aplicaciones de software.<\/p>\n

Las palabras clave de la industria 4.0:<\/strong><\/h2>\n

\u2022 Conectividad:<\/strong><\/p>\n

La conectividad requiere v\u00ednculos entre nodos de red discretos. Estos enlaces aumentan la visibilidad y proporcionan un monitoreo instant\u00e1neo de datos digitales en tiempo real a trav\u00e9s del seguimiento de la producci\u00f3n y la expedici\u00f3n de pedidos posteriores, monitoreo de calidad, costos reales y seguimiento de materiales entre otras capacidades.<\/p>\n

Esto permite calcular Indicadores Clave de Desempe\u00f1o (KPI) que reflejan lo que est\u00e1 sucediendo en un determinado momento, detectar inconsistencias y tomar acciones correctivas de forma inmediata.<\/p>\n

Un ejemplo v\u00edvido de conectividad aplicada al mundo textil es la descarga de un programa de tinte al sistema de control de m\u00e1quinas basado en datos de productos y reglas de lista de materiales de un ERP, y luego recibir datos de rendimiento reales de la m\u00e1quina.<\/p>\n

La conectividad se expande r\u00e1pidamente a trav\u00e9s 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 m\u00e1s de 8.400 millones de dispositivos conectados. Al d\u00eda de hoy, s\u00f3lo el 15% de los activos est\u00e1n conectados en producci\u00f3n, pero eso est\u00e1 cambiando r\u00e1pidamente.<\/p>\n

La industria tecnol\u00f3gica est\u00e1 trabajando en m\u00e1s de 700 plataformas IoT para uso industrial, y las principales empresas tecnol\u00f3gicas est\u00e1n invirtiendo en plataformas IoT hiperescalables.<\/p>\n

\u2022 Inteligencia:<\/strong><\/p>\n

La inteligencia artificial, los avances en la potencia inform\u00e1tica y la disponibilidad de big data est\u00e1n permitiendo que los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico se utilicen cada vez con m\u00e1s frecuencia. De hecho, el reconocimiento del habla y la imagen ya han alcanzado la precisi\u00f3n del cerebro humano. Sin embargo, todo este potencial de la inteligencia artificial aplicado a la producci\u00f3n est\u00e1 apenas en sus inicios y hay mucho por hacer.<\/p>\n

Actualmente s\u00f3lo se utiliza una peque\u00f1a fracci\u00f3n de datos de producci\u00f3n para la toma de decisiones. Por ejemplo, en una plataforma petrol\u00edfera, la investigaci\u00f3n encontr\u00f3 que mientras que el 100% de los datos fueron capturados, s\u00f3lo se utiliz\u00f3 el 0,5% para tomar decisiones.<\/p>\n

Hemos cambiado nuestra suposici\u00f3n de que las computadoras s\u00f3lo pueden ser programadas en base a una l\u00f3gica generada por las personas. La inteligencia artificial (IA) es capaz de generar sus propios modelos a partir de informaci\u00f3n hist\u00f3rica de forma autom\u00e1tica. Las personas debemos preparar los datos de forma correcta, con los par\u00e1metros t\u00e9cnicos y los respectivos resultados que generaron. Esta informaci\u00f3n se usa para entrenar los sistemas de IA hasta que sean capaces de predecir los resultados, sin necesidad de programaci\u00f3n. A partir de ese momento, el sistema<\/p>\n

de IA puede sugerir o decidir sobre medidas correctivas basadas en el rendimiento previsto en tiempo real.<\/p>\n

\u2022 Automatizaci\u00f3n flexible:<\/strong><\/p>\n

Automatizaci\u00f3n significa poder tomar medidas correctivas mientras la producci\u00f3n todav\u00eda est\u00e1 en proceso. Esto quiere decir que, incorporando estos mecanismos de respuesta para procesos de producci\u00f3n por lotes se puede detectar una inconsistencia y salvar el lote que se est\u00e1 trabajando. Para procesos de producci\u00f3n continua, en un caso similar, se puede aumentar la producci\u00f3n de primera calidad.<\/p>\n

Actualmente, la tecnolog\u00eda de automatizaci\u00f3n puede automatizar el 60% de todas las tareas de fabricaci\u00f3n 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 inspecci\u00f3n de tela, correcciones de sombra, controles de m\u00e1quina, combinaci\u00f3n de colores conectando el ERP con la impresora digital, la velocidad real, la eficiencia y el consumo de tinta.<\/p>\n

Las oportunidades de IA en la impresi\u00f3n digital, por ejemplo, se pueden aprovechar en el c\u00e1lculo de costos, la planificaci\u00f3n y la producci\u00f3n. Por ejemplo, en el c\u00e1lculo del costo y la planificaci\u00f3n de un nuevo patr\u00f3n, los sistemas ERP pueden conectarse a sistemas CAD y buscar datos de productos y longitudes similares para anticipar su desempe\u00f1o, calidad y resultados.<\/p>\n

El sistema podr\u00eda 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 informaci\u00f3n se puede utilizar para la planificaci\u00f3n de materiales.<\/p>\n

Por otro lado, el nivel actual de penetraci\u00f3n de robots industriales sigue siendo comparativamente bajo, incluso en los principales pa\u00edses que est\u00e1n adoptando esta tecnolog\u00eda, como Corea del Sur, donde s\u00f3lo 530 robots por cada 10.000 trabajadores de producci\u00f3n est\u00e1n en producci\u00f3n.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 los fabricantes deber\u00edan evolucionar a la Industria 4.0?<\/strong><\/h2>\n

Porque no hacerlo podr\u00eda exponer a una empresa a una situaci\u00f3n poco competitiva en relaci\u00f3n con el resto de la industria. Una actitud de esperar hasta que estas tecnolog\u00edas maduren y hayan sido probadas e implementadas por otras empresas implica un riesgo por el tiempo que le tomar\u00e1 seguir la curva de aprendizaje y el cambio cultural en las personas que tendr\u00e1n que adoptar nuevas formas de trabajo. Mientras tanto sus competidores est\u00e1n listos para integrarse digitalmente con sus clientes.<\/p>\n

Por otro lado, prepararse, evaluar, identificar oportunidades y adoptar correctamente estas nuevas tecnolog\u00edas pueden posicionar a la empresa de forma que pueda responder mejor al mercado y navegar mejor en tiempos de crisis y grandes cambios.<\/p>\n

La gesti\u00f3n del rendimiento digital acelera los procesos de lean management existentes. La eficacia general de los equipos (Overall Equipment Efficiency, OEE)<\/strong> puede aumentar del 20% al 50% en solo tres meses mejorando la participaci\u00f3n de los operadores de primera l\u00ednea y la gesti\u00f3n en torno a los datos. Esto tambi\u00e9n genera un gran volumen de datos (Big data) para la toma de decisiones futuras.<\/p>\n

Los nuevos algoritmos de mantenimiento predictivo proporcionan un aumento en la disponibilidad de las m\u00e1quinas y esto tambi\u00e9n conduce a una reducci\u00f3n en los costos de energ\u00eda, los costos de mantenimiento de 10% a 15%, esto sin contar los tiempos muertos por mantenimientos correctivos.<\/p>\n

Existen otras oportunidades para integrar algoritmos de Big Data en la determinaci\u00f3n de acciones correctivas de calidad, selecci\u00f3n de materias primas e insumos, previsi\u00f3n y prioridad de pedidos en la programaci\u00f3n y planificaci\u00f3n.<\/p>\n

Big Data<\/strong> es el actor l\u00edder de esta revoluci\u00f3n, que recopila datos de diferentes fuentes: sensores que recopilan datos de los sistemas de producci\u00f3n, datos operativos y de gesti\u00f3n del ERP, de la cadena log\u00edstica y muchos otros sistemas. La integraci\u00f3n de estos datos dentro de una estructura de procesos, gesti\u00f3n y costos brindan la visibilidad sobre lo que est\u00e1 ocurriendo, lo que estamos planificando, dando la posibilidad de detectar oportunidades, excepciones y tomar mejores decisiones.<\/p>\n

De esta forma, pueden contribuir en gran medida con las empresas para optimizar la producci\u00f3n, el uso de los recursos y la rentabilidad a trav\u00e9s de una renovada gesti\u00f3n potenciada digitalmente.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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Descubra c\u00f3mo Textile 4.0 est\u00e1 reconfigurando la fabricaci\u00f3n con tecnolog\u00edas de Industria 4.0 (IoT, IA y automatizaci\u00f3n) que aumentan la eficiencia, la conectividad y la flexibilidad.<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":9958,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"two_page_speed":[],"footnotes":""},"categories":[98],"tags":[],"class_list":["post-9943","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news"],"yoast_head":"\nTextil 4.0: Adoptar la Industria 4.0 en la fabricaci\u00f3n | Datatex<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Textil 4.0 est\u00e1 remodelando la fabricaci\u00f3n con tecnolog\u00edas de Industria 4.0 (IoT, IA y automatizaci\u00f3n) con eficiencia, conectividad y flexibilidad.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link 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