¿Para qué se está utilizando esta tecnología y qué se necesita para adoptarla? La Industria 4.0 está permitiendo nuevos conceptos y tecnologías que hacen que las fábricas sean más inteligentes. Surge la pregunta: ¿cómo creamos sinergias más fuertes entre humanos y máquinas para mejorar las eficiencias de producción, al mismo tiempo que avanzamos en la cognición creativa del potencial humano?

Esta pregunta ganó terreno después de la pandemia global. La industria comenzó a enfatizar consideraciones sociotécnicas para permitir nuevos casos de uso en torno a la gestión de activos, el bienestar laboral y el control de procesos, lo que requiere la computación ambiental en la manufactura.

¿Qué es la computación ambiental?

La computación ambiental es una forma de computación ubicua, un subconjunto de la computación en el borde. Utiliza la potencia de computación para exhibir inteligencia similar a la humana en la percepción, procesamiento y toma de acciones basadas en datos e información disponibles.

En términos simples, la computación ambiental permite que un agente inteligente piense en herramientas como Alexa o Siri, optimizadas para procesos de manufactura; colabore con personas, tecnologías operativas y activos, como máquinas y robots móviles autónomos, para mitigar interrupciones en el borde de la manufactura. El borde de la manufactura refleja una ubicación de una organización industrial donde se crean, analizan y actúan masivamente cantidades de datos en tiempo casi real.

Traer la computación ambiental al borde de la manufactura puede ayudar a crear un entorno de Tecnología Informática (TI) donde el personal de Tecnología Operativa (TO) colabore con agentes impulsados por IA para abordar alertas y programar eventos, así como identificar y mitigar riesgos y problemas. La fusión de la IA en el borde de la manufactura también ayuda a impulsar la mejora continua e introduce innovación de nuevos productos y servicios.

Trabajar con personas, activos y procesos

La computación ambiental permite que las organizaciones se centren en el crecimiento y la innovación al llevar agilidad a la manufactura, donde personas, activos y procesos trabajan juntos en armonía para ofrecer el rendimiento y la producción requeridos.

La computación ambiental se puede aplicar a los siguientes ejemplos:

• Los activos se monitorean a sí mismos y programan el mantenimiento según el desgaste.
• Un sistema de medidores inteligentes (agua, aire, gas, electricidad y vapor) gestiona el entorno de producción para reducir los residuos y aumentar las eficiencias ajustando automáticamente sus dispositivos finales como termostatos y válvulas.
• Los vehículos guiados automatizados y los robots móviles se autogestionan rutas y tareas basadas en el producto, personas y entorno.
• Los entornos de piso de producción y ensamblaje se autocontrolan para garantizar la seguridad y protección de las personas, productos y activos.
• Dispositivos inteligentes como portátiles, teléfonos, tabletas y dispositivos independientes colaboran con las personas en riesgos, problemas, mejora continua y optimización de la producción.

Al transformar el piso de manufactura para que sea automatizado y autosostenible, la computación ambiental puede reducir los costos operativos, mejorar la calidad del producto y el tiempo de comercialización, además de capacitar a los empleados para trabajar de manera más inteligente. Con acceso a información en tiempo real, las organizaciones pueden mejorar cómo manejan las interrupciones del mercado y del ecosistema con una mejor y más rápida colaboración entre humanos y sistemas.

Adopción de la computación ambiental

Las organizaciones necesitan siete elementos clave para implementar la computación ambiental, fomentar la disponibilidad de datos y aumentar la colaboración entre personas, aplicaciones, activos y dispositivos.

1. 1. Computación en el borde para habilitar la toma de decisiones y colaboración en tiempo real: los recursos de cómputo y almacenamiento existen más cerca de donde se generan los datos y se comunican para mejorar los tiempos de procesamiento y respuesta en el borde de la manufactura.
    
2. Datos como servicio para satisfacer las necesidades cambiantes: una plataforma de datos que utiliza malla de datos y tejido de datos para habilitar datos como servicio para satisfacer las necesidades del borde de manufactura desde la adquisición de datos hasta la disponibilidad de datos.
    
3. Gemelos digitales para conocimientos predictivos: una representación virtual de un entorno compuesto que representa elementos individuales de activos, procesos, sistemas, dispositivos inteligentes y servicios que reflejan el borde de la manufactura. Los gemelos digitales permiten una representación de escenarios pasados y presentes en el borde de la manufactura para predecir futuros y tomar acciones.
    
4. Automatización cognitiva para autoaprendizaje: la automatización cognitiva utiliza IA y sus tecnologías subyacentes como el aprendizaje automático, la IA generativa, el procesamiento de lenguaje natural, el reconocimiento de voz y objetos para permitir el autoaprendizaje en el borde de la manufactura.
    
5. Conectividad para soportar comunicaciones constantes: es importante configurar una red para la comunicación de datos confiable para satisfacer las necesidades de nivel de servicio de activos, sistemas, dispositivos y servicios de manera segura. Puede implementarse de varias formas, como ethernet, 5G, comunicaciones inalámbricas y basadas en sensores adaptadas al entorno dado.
    
6. Calidad de experiencia (QoE, por sus siglas en inglés) para satisfacer diversas necesidades: la QoE es una medida de satisfacción por parte de un usuario al colaborar con un entorno de computación ambiental en el borde de la manufactura. La QoE es una parte crítica de la computación ambiental desde la conceptualización hasta la implementación, considerando la diversidad en el lugar de trabajo.
7. Confiar en sistemas para que funcionen: se define la confiabilidad como el grado de confianza que uno tiene en que el sistema funcione según lo esperado. Las características incluyen seguridad, privacidad, confiabilidad y resistencia frente a perturbaciones ambientales, errores humanos, fallas del sistema y ataques. El éxito de la computación ambiental depende de la relación de confianza entre humanos y máquinas.

Hay otras consideraciones tecnológicas que las organizaciones pueden adoptar para complementar los siete elementos estratégicos principales, incluida la computación en la nube, la realidad aumentada/virtual y el metaverso.

La computación ambiental es un concepto habilitador con tecnologías relacionadas que están ayudando a impulsar a la Industria 4.0 para desarrollar fábricas más inteligentes. Está ganando impulso entre investigadores y primeros adoptantes en tecnología global, bienes de consumo y fabricación automotriz, y puede tener un impacto transformador en otras industrias, incluidas ciencias biológicas, energía y ciudades inteligentes.

Este artículo considera el entorno de producción, sin embargo, la computación ambiental se puede implementar como una solución puntual para abordar un área de proceso específica o una línea de producción o para colaborar con un activo como un robot colaborativo.

La computación ambiental puede ayudar a las organizaciones a realizar muchos resultados positivos en el lugar de trabajo, desde la reducción de costos operativos y la optimización de procesos, hasta la creatividad humana y la innovación en el borde de la manufactura.