![\"F\u00e1brica](\"https:\/\/www.semantic-systems.com\/semantic-noticias\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/F\u00e1brica-Digitalizada.jpg\")
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La industria ser\u00e1 sostenible o no ser\u00e1<\/h2>\n
El cambio clim\u00e1tico se ha convertido en una prioridad urgente para la industria manufacturera. El sector representa alrededor de un tercio de las emisiones mundiales de efecto invernadero, lo que est\u00e1 impulsando a las empresas a replantearse su modelo de operaciones y avanzar hacia sistemas de fabricaci\u00f3n con bajas emisiones.
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\nLa presi\u00f3n de la administraci\u00f3n no ha dejado de aumentar, con pol\u00edticas tanto nacionales como supranacionales que exigen que la fabricaci\u00f3n transforme las operaciones de principio a fin, desde el dise\u00f1o y la entrega de productos hasta los modelos de f\u00e1brica.
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\nUna f\u00e1brica m\u00e1s sostenible pasa necesariamente por una f\u00e1brica m\u00e1s digital, donde los procesos basados en las personas y el papel den paso a los procesos digitales.
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\nEn este entorno, la adopci\u00f3n de tecnolog\u00edas que reducen la huella de carbono contar\u00e1 con importantes respaldos econ\u00f3micos oficiales, lo que sin duda impulsar\u00e1 la digitalizaci\u00f3n de las plantas.
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Anal\u00edtica avanzada<\/h2>\n
Las tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo conducen a errores humanos en la recogida de datos y a una sobrecarga de la mano de obra.
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\nSeg\u00fan un estudio realizado por Plataine-SME, un escaso 27% de los fabricantes afirma que recoge datos en tiempo real de la planta de producci\u00f3n, mientras que el 28% los recoge a diario y el 21% una vez a la semana.
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\nEs decir, la gran mayor\u00eda de las empresas no dispone de datos en tiempo real en la planta, lo que pone el objetivo de cerrar esta brecha en primera l\u00ednea, ofreciendo la oportunidad de mejorar sus operaciones, impulsar la productividad y aumentar la calidad.
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Control de la producci\u00f3n<\/h2>\n
Las nuevas soluciones utilizan tanto la inteligencia artificial como el machine learning, junto con los datos recogidos por los dispositivos IIoT para ofrecer niveles avanzados de supervisi\u00f3n de la producci\u00f3n.
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\nLa supervisi\u00f3n de la producci\u00f3n incluye la supervisi\u00f3n predictiva, el mantenimiento predictivo (PdM) y el PdM como servicio, una nueva e importante tendencia que ayuda a las plantas a incorporarse al mantenimiento predictivo m\u00e1s r\u00e1pidamente y con menos complicaciones.
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\nEstas tecnolog\u00edas pueden detectar los primeros indicios de fallos inminentes, fugas o cuellos de botella en los procesos, ayudando a los empleados a identificar ineficiencias que suponen un despilfarro, a detectar peligros medioambientales y a corregirlos antes de que se agraven.
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Gemelos digitales<\/h2>\n
Los gemelos digitales tampoco son una tendencia nueva, aunque investigaciones como la realizada por ResearchAndMarkets predice que el mercado de los gemelos digitales crecer\u00e1 un 68,9% entre 2022 y 2027, alcanzando un valor estimado de 43.614,8 millones de d\u00f3lares.
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\nComo sin duda sabes, un gemelo digital utiliza la IA y el ML para crear una copia digital exacta de la f\u00e1brica que se actualiza constantemente seg\u00fan los cambios en tiempo real.
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\nSe utilizan para optimizar los dise\u00f1os y la planificaci\u00f3n de nuevas f\u00e1bricas, para realizar previsiones de cambios estrat\u00e9gicos y para poder resolver problemas en un entorno controlado antes de llevarlos a la vida real.
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\nSi bien es cierto que los gemelos digitales no son para todo el mundo ni para todas las plantas, su potencial es enorme para un grupo selecto de empresas que pueden moldear su evoluci\u00f3n de forma digital maximizando los cambios realizados en el mundo offline.
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