inicio | spanish ceramic technology · 2021. 4. 14. · poner al servicio de las empresas...

Guiacutea Asebec 40

Proyecto financiado al ITC-AICE porLa Generalitat Valenciana a traveacutes del Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE) y los Fondos Europeos FEDER de Desarrollo Regional Expediente ref IMDE4020185

Maquetacioacuten e impresioacuten financiada a traveacutes de la Liacutenea Nominativa de la Generalitat Valenciana de Apoyo a Centros Tecnoloacutegicos de la anualidad 2020

ColaboradorASEBEC ndash Asociacioacuten Espantildeola de Fabricantes de Maquinaria para la Industria Ceraacutemica

AutoresInstituto de Tecnologiacutea Ceraacutemica (ITC-AICE)Joseacute Gustavo Mallol GaschJuan Boix PalomeroJuan Ignacio Cantero RamisMargarita Garciacutea CorcolesJuan Miguel Tiscar CerveraAlfredo Beltraacuten Gonzalez

Disentildeo y maquetacioacuten Digitales Imagen Visual SL

ISBN 978-84-948373-6-4

Financiado por

Colaborador

Autor

La digitalizacioacuten empresarial es la base del crecimiento de nuestro tejido industrial y la interconexioacuten entre todas las fases de la cadena de valor desde el proceso productivo hasta la venta y las personas usuarias es un camino que es necesario recorrer e implantar cuanto antes para no quedar atraacutes en un escenario global que cada vez es maacutes complejo volaacutetil y con maacutes incertidumbres

A la hora de escribir estas liacuteneas como introduccioacuten a la Guiacutea ASEBEC 40 es preciso tener presente la grave crisis econoacutemica que estamos sufriendo como consecuen-cia de la pandemia de SARS-CoV- que ha cambiado nuestras vidas y que ha hecho necesario acelerar el desarrollo y la implantacioacuten de ciertos procesos y tecnologiacuteas que no estaban suficientemente implantadas

Desde la Conselleria de Economiacutea Sostenible Sectores Productivos Comercio y Tra-bajo de la Generalitat Valenciana y en particular desde el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE) apostamos de manera firme y sostenida por el desarrollo de un sector ceraacutemico pionero en la implantacioacuten de la estrategia 40 y que incorpore la llamada ldquo4ordf revolucioacuten industrialrdquo en su actividad Por eso felicita-mos a la Asociacioacuten de Fabricantes de Maquinaria y Bienes de Equipo para la Indus-tria Ceraacutemica (ASEBEC) y al Instituto de Tecnologiacutea Ceraacutemica (ITC) por esta iniciativa conjunta que permitiraacute facilitar la transferencia de tecnologiacutea de alto valor antildeadido a cada una de las etapas del proceso de fabricacioacuten de las plantas ceraacutemicas y tam-bieacuten su interconexioacuten de modo que los propios fabricantes de maquinaria ayuden a las empresas fabricantes de baldosas a dar este salto imprescindible

Es la hora de hacerlo y desde el IVACE no hemos dudado en responder a esta ne-cesidad vital para el desarrollo de la industria ceraacutemica para que siga siendo un referente mundial en innovacioacuten a traveacutes tambieacuten de la implantacioacuten de estas nuevas tecnologiacuteas base de la proacutexima revolucioacuten industrial

Juacutelia Company SanusDirectora del Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE)Conselleria de Economiacutea Sostenible Sectores Productivos Comercio y Trabajo GVA

Como presidente de la Asociacioacuten de Fabricantes de Maquinaria y Bienes de Equipo para la Industria Azulejera (ASEBEC) siento la responsabilidad de introducir la lectura de esta GUIacuteA ASEBEC 40 que hemos desarrollado gracias al soporte del Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE) a traveacutes de los Fondos europeos FEDER de Desarrollo Regional y con la ayuda del Instituto de Tecnologiacutea Ceraacutemica (ITC) centro pionero en la implantacioacuten de la estrategia 40 en la industria ceraacutemica Con esta guiacutea los fabricantes de maquinaria para la industria ceraacutemica pretendemos poner al servicio de las empresas fabricantes de baldosas ceraacutemicas un instrumento que les ayude a digitalizar sus plantas y a interconectar las diferentes etapas de los procesos de fabricacioacuten

Nos hallamos ante un panorama global muy cambiante en el que se ha demostrado maacutes que nunca la importancia de la implantacioacuten de tecnologiacuteas innovadoras como el Internet de las Cosas (IoT) la Inteligencia Artificial el Big Data el Gemelo Digital y otras que se pueden consultar en esta Guiacutea que ademaacutes explica de queacute manera se pueden implantar Si algo hemos comprobado es que el tiempo avanza velozmente y nos hallamos ya en la necesidad de poner en marcha esta nueva etapa que marca el hito de la industrializacioacuten ceraacutemica estamos yendo ya hacia ella de hecho en el uacuteltimo estudio de mercado llevado a cabo por el ITC se puso de manifiesto a traveacutes de una encuesta a nuestras empresas asociadas que un 38 de ellas estaban invir-tiendo o teniacutean intencioacuten de hacerlo en el impulso y desarrollo de la adopcioacuten de la Industria 40

Me queda agradecer tanto al IVACE como al ITC su apoyo y su trabajo al tiempo que invito a la industria a sumarse lo antes posible a la puesta en praacutectica de todo lo que esta herramienta la GUIacuteA ASEBEC 40 les estaacute ofreciendo

Juan Vicente BonoPresidente de la Asociacioacuten de fabricantes de Maquinaria y Bienes de Equipo para la Industria Azulejera

Iacutendice

Capiacutetulo 111 iquestQueacute es la Industria 40 1412 Proceso de transformacioacuten hacia la Industria Ceraacutemica 40 18121 Primera etapa Informatizacioacuten 22122 Segunda etapa Conectividad 23123 Tercera etapa Visualizacioacuten 25124 Cuarta etapa Transparencia 26125 Quinta etapa Capacidad predictiva 28126 Sexta etapa Adaptabilidad 3013 Estructura general de la guiacutea para la transformacioacuten hacia la Industria Ceraacutemica 40 31

Capiacutetulo 221 Fundamentos generales de las comunicaciones industriales 34211 Niveles de automatizacioacuten la piraacutemide CIM 35212 Tipos de redes industriales 39213 Tipologiacuteas de control 4022 Principales buses y estaacutendares de comunicacioacuten 42221 Buses de campo 42222 Redes LAN industriales 48 Modbus TCP 49 EthernetIP 50 EtherCAT 50 ProfiNET 5023 Nuevos estaacutendares de comunicacioacuten para Industria 40 51231 OPC Open Platform Comnunications 53232 TSN Time Sensitive Netwroking 55233 IIoT Industrial Internet of Things 55234 MQTT AMQP y CoAP 60

Capiacutetulo 331 Niveles de control en la industria ceraacutemica 64 Nivel 1 Control manual 66 Nivel 2 Control automaacutetico de las variables de maacutequina 67 Nivel 3 Control automaacutetico de las variables de producto 67 Nivel 4 Control global 6832 Control y automatizacioacuten de las diferentes etapas del proceso 69321 Preparacioacuten de composiciones 70322 Conformado 80323 Esmaltado y decoracioacuten 94324 Coccioacuten 102325 Clasificacioacuten 109326 Situacioacuten general 113

Capiacutetulo 441 Herramientas de visualizacioacuten y gestioacuten asistida por ordenador 116411 Sistemas ERP Enterprise Resources Planning 116412 Sistemas de Planificacioacuten y Secuenciacioacuten de la Produccioacuten 118413 Sistemas MESMOM 122414 Sistemas GMAO 12642 El ldquogemelo digitalrdquo 128421 Caracteriacutesticas generales de un ldquogemelo digitalrdquo 128422 Modelado digital del proceso ceraacutemico 132423 Integracioacuten del modelo digital con el proceso de fabricacioacuten para la obtencioacuten del ldquogemelo digitalrdquo ceraacutemico 134

Capiacutetulo 551 Generalidades 14052 La Inteligencia Artificial (IA) 141521 Campos de aplicacioacuten de la Inteligencia Artificial 141522 Enfoques de la Inteligencia Artificial 14553 El Machine Learning (ML) o Aprendizaje Automaacutetico 146531 Sistemas de Machine Learning en funcioacuten del tipo de supervisioacuten 149532 Sistemas de Machine Learning seguacuten su capacidad de aprendizaje incremental 154533 Sistemas de Machine Learning seguacuten su capacidad de definir modelos predictivos 154534 Redes Neuronales Artificiales (ANN) 15554 Deep Learning (DL) o Aprendizaje Profundo 158

Capiacutetulo 661 La estandarizacioacuten como motor de la Industria 40 16262 Normalizacioacuten y ldquohabilitadores digitalesrdquo en la Industria 40 163621 Ciberseguridad 165622 Conectividad 166623 Roboacutetica avanzada 166624 Nuevas tecnologiacuteas de fabricacioacuten 167625 Sensores e internet de las cosas 168626 Cloud computing 168627 Inteligencia artificial 16963 Sistema de gestioacuten para la digitalizacioacuten industrial 17064 Modelos de gestioacuten y de buenas praacutecticas 173

Bibliografiacutea Acceso a bibliografiacutea por capiacutetulos 177

Anexo Acceso externo a informacioacuten de las empresas patrocinadoras

Capiacutetulo 1 Introduccioacuten


14

La Industria 40 o Industria Conectada como tambieacuten se le conoce en Espantildea es un concepto para el cual todaviacutea hoy en diacutea se discute la autoriacutea Ciertos autores indican que fue acuntildeado por primera vez en el antildeo 2011 en la Feria de Hannover donde el Communication Promoters Group of the Industry-Science Research Alliance presentoacute su visioacuten de la industria del futuro describiendo la

cada vez maacutes extendida integracioacuten de las tecnologiacuteas de la informacioacuten y de las comuni-caciones en la produccioacuten industrial 1 Otros autores defienden que fueron varios grupos de estudios econoacutemicos quienes comenzaron a emplear el teacutermino en el antildeo 2013 2 al referirse al cambio que se estaba comenzando a producir en la industria En algunos do-cumentos tambieacuten se postula que directamente fue el gobierno alemaacuten 3 quien propuso el nombre al tiempo que definiacutea un ambicioso programa de apoyo para el fortalecimiento de la industria alemana cuyo posicionamiento liacuteder en el aacutembito de la automatizacioacuten industrial empezaba a verse amenazado por el potencial de las economiacuteas emergentes En cualquier caso lo que queda claro es que el teacutermino ldquo40rdquo alude al potencialmente revolucionario impacto de las tendencias industriales actuales que significaraacute con mucha seguridad la continuacioacuten de las tres revoluciones industriales previas

11 iquestQueacute es la Industria 40

La Industria 40 a la que en numerosos contextos se le denomina como la cuarta revo-lucioacuten industrial estaacute siendo posible gracias a una serie de acciones o eventos que han ido desarrollaacutendose en la industria en los uacuteltimos tiempos y que le han permitido dirigirse hacia la configuracioacuten conocida actualmente Al contrario de las tres revoluciones indus-triales anteriores la cuarta revolucioacuten industrial no estaacute siendo descrita desde un punto de vista histoacuterico sino que estaacute siendo interpretada al mismo tiempo que tiene lugar (ver

figura 11)

Echando la vista atraacutes puede verse como desde la primera revolucioacuten industrial ori-ginada por la mecanizacioacuten de los medios productivos mediante la introduccioacuten de la maacutequina de vapor numerosos avances se han ido produciendo para mejorar las capaci-dades productivas y condiciones de operacioacuten de la industria manufacturera La segunda revolucioacuten industrial marcada por la electrificacioacuten de los medios productivos supuso la aparicioacuten de las cadenas de montaje y con ellas el inicio de la produccioacuten en masa y el desarrollo de nuevos materiales y formas de transporte Finalmente la tercera revolucioacuten industrial tuvo lugar en los antildeos 70 con la incorporacioacuten de los sistemas informaacuteticos y las electroacutenicas de control lo que permitioacute el inicio de la automatizacioacuten de las operaciones y tareas repetitivas

Actualmente las compantildeiacuteas manufactureras especialmente en Europa y EEUU deben hacer frente a mercados cada vez maacutes competitivos En un entorno globalizado y dinaacutemico de elevada complejidad la toma de decisiones debe realizarse de forma correcta y con la mayor rapidez posible para seguir manteniendo la competitividad a largo plazo Desafor-tunadamente la gestioacuten actual de las operaciones de las compantildeiacuteas no consigue afrontar con eacutexito este reto lo cual puede poner en riesgo en algunos casos el control de sus nuacute-

Guiacutea Asebec 40

15

cleos de negocio En efecto en muchas ocasiones la toma de decisiones puede suponer latencias del orden de semanas o meses y las decisiones praacutecticamente siempre estaacuten basadas en sensaciones intuitivas en lugar de en el anaacutelisis de informacioacuten detallada

Asiacute por ejemplo en muchos casos los procesos de desarrollo de producto estable-cen especificaciones de producto sin antes haber realizado un anaacutelisis detallado de los requerimientos del cliente En otras ocasiones cuando una compantildeiacutea aprende un nuevo procedimiento o teacutecnica es muy complicado realizar grandes cambios en los procesos de desarrollo o manufactura siendo ademaacutes estos cambios muy costosos en recursos y tiempo Y habitualmente muchos empleados y directivos dedican gran parte de su tiem-po a buscar yo esperar informacioacuten correcta para la toma de decisiones Estos son al-gunos ejemplos que ilustran las deficiencias maacutes grandes actualmente existentes en la industria y el potencial que posee una transformacioacuten de amplio alcance como la iniciada con la cuarta revolucioacuten industrial

La Industria 40 es tambieacuten conocida en Espantildea como Industria Conectada a raiacutez de la iniciativa estrateacutegica del mismo nombre promovida por el Ministerio de Economiacutea Indus-tria y Competitividad y circunscrita a la Agenda para el Fortalecimiento del Sector Indus-trial en Espantildea (2014) 4 El potencial econoacutemico de la Industria 40 reside en su habilidad para acelerar la toma de decisiones corporativa y adaptar los procesos internos de las organizaciones a los cambios del entorno Esto aplica tanto a los procesos de mejora de la eficiencia en las diferentes aacutereas de las empresas (ingenieriacutea operaciones de manufac-tura servicios ventas y marketing) como a los modelos de negocio en general

Figura 11 Revoluciones industriales a lo largo de la historia (Fuente httpnctechcommx)


16

Asiacute puede definirse la Industria 40 como ldquoun proceso de transformacioacuten digital de la industria que permitiraacute la comunicacioacuten multilateral e interconectividad entre los sistemas ciber-fiacutesicos y las personas mediante la manipulacioacuten en tiempo real de grandes voluacuteme-nes de datosrdquo La disponibilidad de grandes cantidades de datos e informacioacuten a precios abordables y en tiempo real facilita una mejor comprensioacuten de las relaciones existentes entre los diferentes eventos que pueden afectar a los procesos proporcionando las bases para acelerar la toma de decisiones

Apoyaacutendose en una correcta estructura organizativa la Industria 40 permite a las em-presas reaccionar de forma maacutes aacutegil en unos mercados progresivamente maacutes dinaacutemicos reducir los tiempos de desarrollo de productos maacutes adaptados a las necesidades de sus clientes y llevar dichos productos a los mercados de forma exponencialmente maacutes raacutepi-da La interconexioacuten de los componentes tecnoloacutegicos pero sobretodo de su estructura organizativa permite a las compantildeiacuteas adquirir una agilidad que es clave en la transforma-cioacuten asociada a la Industria 40

La agilidad es una caracteriacutestica estrateacutegica que resulta cada vez maacutes importante para las empresas de eacutexito En el contexto actual la agilidad de una compantildeiacutea hace referencia a su habilidad para implementar cambios en tiempo real en sus procesos internos inclu-yendo cambios sistemaacuteticos en sus modelos de negocio

Frente a eventos que puedan originar cambios en sus operaciones o modelos de ne-gocio las compantildeiacuteas deben necesariamente adaptarse para poder seguir manteniendo su competitividad (ver figura 12) Cuanto maacutes raacutepida sea la adaptacioacuten de una organizacioacuten frente a dichos eventos mayor seraacute el beneficio que se pueda obtener de esa necesa-

Figura 12 Proceso de adaptacioacuten frente a cambios en el entorno (Fuente basado en Hackathom 2002 MuehlenShapiro 2010)

Guiacutea Asebec 40

17

Figura 13 Aumento del beneficio asociado a una adaptacioacuten gracias al aprendizaje de las organizaciones proporcio-nado por la Industria 40 (Fuente basado en FIR eV en RWTH Aachen University)

ria adaptacioacuten y por tanto mayor seraacute la ventaja competitiva que pueda obtener Dichos eventos pueden ser de muacuteltiples naturalezas y tener un diferente grado de incidencia so-bre el negocio Asiacute por ejemplo se estariacutea hablando de un evento a corto plazo al referirse a una averiacutea en una liacutenea de fabricacioacuten En cambio modificaciones en los requerimientos de los productos fabricados y consecuentemente en su disentildeo su proceso de fabrica-cioacuten y en los procesos asociados de aprovisionamiento calidad y servicios seriacutean eventos de medio o largo alcance

A diacutea de hoy cuando un evento tiene lugar desde el mismo momento en el que se produce existen inevitablemente una serie de retrasos en su deteccioacuten anaacutelisis y aplica-cioacuten de las correspondientes medidas de adaptacioacuten La principal razoacuten por la que existen estos retrasos es el hecho de que la informacioacuten relevante no estaacute lo suficientemente in-tegrada para permitir un procesado completo de principio a fin desde la captura de datos hasta el anaacutelisis de los mismos

Las capacidades de la Industria 40 pueden ayudar a las empresas manufactureras a reducir draacutesticamente el tiempo transcurrido entre que un evento sucede y el momento en el que se lleva a cabo la implementacioacuten de las correspondientes medidas correcti-vas (ver figura 13) Para conseguir esto una serie de tecnologiacuteas habilitadoras deben ser desplegadas y la informacioacuten relevante debe hacerse accesible eliminando las ldquoislas de informacioacutenrdquo Al mismo tiempo deben incorporarse nuevos enfoques en la estructura y cultura organizativa de las compantildeiacuteas con el fin de estar preparadas para los continuos cambios asociados a la transformacioacuten


18

Todos estos conceptos que parecen tan lejanos ya estaacuten siendo hilvanados y proba-dos en la actualidad en diferentes sectores industriales Por ejemplo existen maacutequinas capaces de trabajar de forma autoacutenoma reportando en tiempo real informacioacuten sobre sus estados de funcionamiento que puede ser procesada y analizada para prever fallos o averiacuteas y anticiparse a ellos reduciendo los tiempos de respuesta y mejorando el ren-dimiento de las instalaciones Tambieacuten es posible conocer con precisioacuten la rentabilidad productiva de un determinado producto y que etapas son las maacutes criacuteticas en su proceso de fabricacioacuten O del mismo modo de forma sencilla puede conocerse si la organizacioacuten de recursos productivos estaacute debidamente adaptada a las necesidades productivas de un determinado artiacuteculo o si un determinado gasto energeacutetico estaacute justificado o podriacutea ser optimizado A pesar de que estos sencillos ejemplos ilustran las posibilidades que ofrece actualmente la transformacioacuten iniciada las medidas implementadas en muchas compa-ntildeiacuteas se limitan a proyectos piloto que en muchos casos no implican maacutes que acciones de validacioacuten tecnoloacutegica De hecho en palabras de Henning Kagermann presidente de Acatech ldquola vacilante implementacioacuten de Industria 40 se debe a estructuras organizacio-nales riacutegidas que han crecido orgaacutenicamente y una cultura conservadora donde la gente no tiene el valor de hacer las cosas de manera diferenterdquo 5 Esta es la razoacuten por la que ne-cesariamente el proceso de transformacioacuten tecnoloacutegica ligado a la Industria 40 debe ir acompantildeado de un cambio cultural en las organizaciones que garantice la adaptacioacuten al nuevo paradigma

El objetivo final de la transformacioacuten hacia la Industria 40 es la creacioacuten de empresas aacutegiles basadas en el conocimiento capaces de adaptarse a las condiciones cambiantes de su entorno gracias al uso de tecnologiacuteas habilitadoras a la capacidad de aprendizaje de la propia organizacioacuten y al empleo de procesos raacutepidos de toma de decisiones que aprovechen los datos de calidad disponibles

12 Proceso de transformacioacuten hacia la Industria Ceraacutemica 40

Como se ha explicado en el apartado anterior la tendencia actual en los procesos de produccioacuten industrial es tener sistemas aacutegiles y flexibles que respondan raacutepidamente a los constantes cambios y alteraciones en el entorno de produccioacuten Las industrias de pro-ceso en general tienen que ser capaces de responder a las exigencias de los mercados actuales y de las cadenas de suministro por lo que las tendencias hacia la personali-zacioacuten en masa los tiempos raacutepidos de respuesta los ciclos de vida del producto maacutes cortos y el uso eficiente de la energiacutea y los recursos les estaacuten obligando a considerar aspectos como la flexibilidad la agilidad de reconfiguracioacuten la descentralizacioacuten y la in-tegracioacuten de proveedores

Del mismo modo que en otros sectores manufactureros la industria ceraacutemica tambieacuten se enfrenta a este tipo de retos a fin de proporcionar un grado de control de la produccioacuten supervisioacuten y gestioacuten de sistemas que permitan atender las necesidades de flexibilidad y respuesta raacutepida de los procesos de fabricacioacuten A diacutea de hoy en una planta ceraacutemica

Guiacutea Asebec 40

19

es casi imposible encontrar sistemas avanzados de control como por ejemplo sistemas de medida en continuo que informen a las personas del desarrollo de las operaciones en tiempo real o sistemas de alarmas que avisen de la desviacioacuten de las variables de las con-signas establecidas Aunque aparentemente el proceso de fabricacioacuten ceraacutemica parezca automatizado en realidad uacutenicamente la manipulacioacuten del producto y algunas etapas aisladas lo estaacuten sin que ademaacutes la informacioacuten fluya de manera razonable y aacutegil entre las mismas La informacioacuten que se gestiona es manual discontinua poco elaborada des-fasada en el tiempo respecto a la produccioacuten real y en muchas ocasiones no se analiza porque se desconfiacutea de su validez

En efecto este desconocimiento de la informacioacuten del proceso de produccioacuten impide que exista una correcta trazabilidad de la produccioacuten en continuo y en tiempo real la cual permitiriacutea conocer con exactitud aspectos tan importantes como por ejemplo el coste real de fabricacioacuten de una baldosa ceraacutemica el rendimiento de un sistema en el proce-so de produccioacuten o el consumo energeacutetico derivado de la produccioacuten de un lote entre otros Todo ello sin olvidar que una explotacioacuten correcta de la informacioacuten generada en el proceso productivo permitiriacutea utilizar modelos de negocio avanzados para mejorar la competitividad de las empresas

Los maacutes modernos modelos de control de procesos existentes hablan del concepto de control jeraacuterquico introducido por el Max Planck Institute Seguacuten esta teoriacutea en cualquier industria convencional puede definirse seis niveles de control jerarquizados En una planta ceraacutemica actual los niveles resueltos son el nivel de seguridad de las maacutequinas (nivel 0) parte de los niveles 1 2 y 3 correspondientes a la utilizacioacuten de sensores y actuadores (nivel 1) control baacutesico (nivel 2) y desarrollo de interfaces con el operador y supervisioacuten del control (nivel 3) Los niveles 4 y 5 correspondientes a la gestioacuten completa de la planta el control avanzado la planificacioacuten del negocio y de la logiacutestica en conexioacuten con el proce-so estaacuten todaviacutea por desarrollar en muchos casos

Actualmente existen diferentes enfoques para llevar a cabo la transformacioacuten digital de las compantildeiacuteas los cuales se estructuran en muchos casos en base a las iniciativas pro-pias de cada paiacutes En el caso de Espantildea la Iniciativa Industria Conectada 40 establece6 un marco conceptual de Industria 40 cuya aplicacioacuten permite afrontar una serie de retos que plantea la digitalizacioacuten de la sociedad y de la industria Todo ello con el fin de generar oportunidades para los sectores industriales que les permitan adaptar sus modelos de negocio procesos infraestructuras y organizacioacuten a la nueva coyuntura

Las empresas que afrontan con eacutexito los retos planteados (ver figura 14) contribuyen a generar un modelo industrial en el que la innovacioacuten es colaborativa los medios producti-vos estaacuten conectados y son completamente flexibles las cadenas de suministro estaacuten in-tegradas y los canales de distribucioacuten y atencioacuten al cliente son digitales Al mismo tiempo este modelo facilita la gestioacuten de un producto inteligente personalizado y que permite la generacioacuten de nuevos modelos de negocio


20

Figura 14 Retos planteados por la digitalizacioacuten de la sociedad y el entorno industrial (Fuente La transformacioacuten

digital de la industria espantildeola Informe preliminar) 6

Figura 15 Marco conceptual de Industria 40 seguacuten la iniciativa Industria Conectada 40 (Fuente Herramienta de autodiagnoacutestico HADA)

Guiacutea Asebec 40

21

El marco conceptual promovido por la Iniciativa Industria Conectada 40 (ver figura 15) refleja coacutemo debe ser y operar una PYME que se haya transformado en una Industria 40 en un horizonte temporal de 5 antildeos contemplando cinco dimensiones especiacuteficas

- Estrategia de negocio y mercado- Procesos- Organizacioacuten y Personas- Infraestructuras- Productos y servicios

Las herramientas y conceptos propios de Industria 40 los cuales debidamente apli-cados permiten el desarrollo de empresas aacutegiles y conscientes del cambio son relati-vamente sencillos de aplicar durante la implantacioacuten de nuevos modelos de negocio empresas o procesos productivos En cambio cuando una empresa ya se encuentra asentada disponiendo de un modelo de negocio consolidado y unos mercados a los que atender la transformacioacuten hacia la Industria 40 debe realizarse de forma gradual y planificada Tal es el caso de la mayor parte de las empresas de fabricacioacuten de baldosas ceraacutemicas y de las de produccioacuten de polvo atomizado y fritas y esmaltes tanto en el cluacutes-ter ceraacutemico espantildeol como en el resto de paiacuteses del mundo

El marco conceptual definido por la iniciativa Industria Conectada 40 se encuentra enfocado a la transformacioacuten global de las empresas especialmente de las PYMES Sin embargo de cara a ilustrar el proceso de transformacioacuten hacia la Industria Ceraacutemica 40 especialmente en el proceso de fabricacioacuten en el cual los asociados de ASEBEC son liacute-deres tecnoloacutegicos se prefiere seguir en esta guiacutea el modelo establecido por la Agencia Alemana de Ciencia e Ingenieriacutea (Acatech) (figura 16) El enfoque introducido por su mo-delo conceptual estaacute basado en la sucesioacuten de diferentes estados de madurez los cuales definen una serie de niveles de desarrollo que pueden servir a las empresas de guiacutea du-rante su proceso de transformacioacuten desde los requerimientos baacutesicos de la Industria 40 hasta la implementacioacuten completa

Como se ha indicado la introduccioacuten de la Industria 40 en cualquier sector industrial en general y en el sector de fabricacioacuten de baldosas ceraacutemicas en particular requiere de una adecuacioacuten significativa de las competencias y capacidades digitales de la com-pantildeiacutea y la introduccioacuten de cambios en su estructura organizativa Puesto que se trata de una transformacioacuten profunda de las compantildeiacuteas necesariamente debe llevarse a cabo en varios antildeos Ademaacutes es muy interesante planificar e implementar la transformacioacuten de manera que puedan observarse impactos positivos en la organizacioacuten tanto a nivel de mejora de la eficiencia como de crecimiento en diferentes estados del proceso de transformacioacuten Procediendo de esta manera los beneficios de la transformacioacuten se hacen visibles en diferentes estadios lo cual sirve de indicador para realizar el seguimiento del eacutexito global de la actuacioacuten


22

La estrategia de transformacioacuten de las compantildeiacuteas debe realizarse siguiendo un en-foque progresivo que comienza con los requerimientos baacutesicos para la Industria 40 y les sirve de apoyo para convertirse una empresa aacutegil con capacidad de autoaprendizaje Dicho enfoque progresivo se estructura en 6 niveles de desarrollo Cada uno de ellos se apoya en el anterior y describe las capacidades que deben poseer las organizaciones para alcanzarlo y los beneficios que resultan del mismo

A diacutea de hoy numerosas empresas estaacuten todaviacutea enfrentaacutendose al reto de crear las condiciones baacutesicas para poder iniciar su transformacioacuten hacia la Industria 40 Esto signi-fica que estaacuten todaviacutea en un estado de digitalizacioacuten Aunque la digitalizacioacuten en siacute misma no forma parte de la Industria 40 la informatizacioacuten y la conectividad son etapas o requi-sitos baacutesicos para su implementacioacuten Estas dos etapas iniciales estaacuten seguidas por otras cuatro en las que realmente se desarrollan las capacidades propias de la transformacioacuten hacia la Industria 40 (figura 16)

121 Primera etapa Informatizacioacuten

El grado de informatizacioacuten de las empresas ceraacutemicas es bastante avanzado em-pleaacutendose los ordenadores para la realizacioacuten de tareas repetitivas lo cual proporciona beneficios muy importantes a las empresas Asiacute por ejemplo gracias a la informatizacioacuten del disentildeo ceraacutemico y a la impresioacuten digital es posible fabricar productos ceraacutemicos re-lativamente econoacutemicos con niveles de calidad muy elevados y con niveles de precisioacuten que no podriacutean haber sido alcanzados con otras tecnologiacuteas Sin embargo tambieacuten es

Figura 16 Etapas para el desarrollo e implementacioacuten de la Industria 40 (Fuente basado en FIR eV en RWTH Aa-chen University)

Guiacutea Asebec 40

23

cierto que en el proceso de fabricacioacuten puede encontrarse todaviacutea una cantidad signifi-cativa de maquinaria que dispone de interfaces digitales muy limitadas o incluso no las posee Esto es especialmente acuciante en el equipamiento con periodos de vida uacutetil maacutes elevados o en los elementos productivos encargados uacutenicamente de la manipulacioacuten y movimentacioacuten de piezas

Un ejemplo de la necesidad de incrementar el nivel de informatizacioacuten en la industria ceraacutemica podriacutea referirse a una liacutenea de conformado secado y decoracioacuten de soportes de baldosas Aunque en cada parte de esta liacutenea se realizan operaciones repetitivas con un elevado grado de precisioacuten y automatismo gracias al uso en la mayoriacutea de los casos de sistemas informaacuteticos de control a diacutea de hoy la informacioacuten referente a la ldquorecetardquo de trabajo yo orden de fabricacioacuten debe ser transferida a los equipos de forma manual o en otras palabras las maacutequinas no estaacuten conectadas Asiacute un primer paso en el proceso de trasformacioacuten de la industria ceraacutemica seriacutea la eliminacioacuten de los partes de trabajo en papel que deberiacutean ser reemplazados por un sistema de gestioacuten de la informacioacuten que procesara la informacioacuten actualmente registrada en esos partes de una manera manual de una forma completamente digitalizada

Otro ejemplo maacutes general podriacutea referirse a las aplicaciones de negocio yo gestioacuten que no estaacuten conectadas con los sistemas ERP de la empresa Este hecho puede condu-cir faacutecilmente a situaciones en las que los controles de calidad propios de un sistema de garantiacutea de calidad esteacuten generando datos que no esteacuten correctamente asociados a las oacuterdenes de fabricacioacuten o a las referencias de artiacuteculo lo que dificulta posteriormente la explotacioacuten de los resultados

122 Segunda etapa Conectividad

En la etapa de conectividad los despliegues aislados de sistemas informaacuteticos son sustituidos o incorporados en componentes o sistemas conectados La gran mayoriacutea de aplicaciones de negocio empleadas por las compantildeiacuteas ceraacutemicas se encuentran conec-tadas entre ellas consiguiendo reflejar de forma centralizada el nuacutecleo de los procesos de negocio de las mismas En cambio a nivel de los procesos productivos dicha conec-tividad estaacute mucho maacutes limitada y las diferentes etapas de fabricacioacuten son islas de infor-macioacuten que no comparten informacioacuten entre ellas Puede decirse que la mayoriacutea de las tecnologiacuteas de operacioacuten existentes en las plantas ceraacutemicas proporcionan conectividad y un cierto grado de interoperabilidad pero la integracioacuten entre los sistemas informaacuteticos y las tecnologiacuteas de operacioacuten no se ha producido todaviacutea

El Protocolo de Internet (IP) estaacute siendo cada vez maacutes utilizado en las empresas ceraacute-micas incluso a nivel de planta productiva Gracias a que la versioacuten actual del protocolo IPv6 permite un nuacutemero de direcciones de red mucho maacutes grande que su predecesor el IPv4 todos los componentes de los sistemas productivos pueden ser conectados sin necesidad de llevar a cabo traducciones de direcciones de red (NAT del ingleacutes Network Address Translation) lo cual es clave para la conocida como Internet de las Cosas 7


24

Que en una planta ceraacutemica se hubiese alcanzado el estado de conectividad signifi-cariacutea por ejemplo que en el momento en que un disentildeo es creado y validado los datos correspondientes al mismo fueran enviados a produccioacuten para que una vez complemen-tados con los datos correspondientes al artiacuteculo y necesidades las etapas productivas se desarrollasen para la consecucioacuten de una determinada orden de fabricacioacuten Durante el proceso productivo al completarse cada una de las etapas una confirmacioacuten de finali-zacioacuten seriacutea generada y enviada automaacuteticamente en tiempo real a traveacutes de un sistema de ejecucioacuten de la produccioacuten (MES Manufacturing Execution System) Del mismo modo la conectividad permitiriacutea realizar asistencias remotas de maacutequinas y equipos que estu-vieran siendo utilizadas en las instalaciones de los clientes gracias a la disponibilidad de conexiones de gran ancho de banda a precios asequibles (ver figura 17)

Es interesante destacar que al igual que en otros sectores industriales es habitual en-contrar en el sector ceraacutemico activos industriales que se mantienen en produccioacuten mien-tras sean capaces de fabricar productos con las calidades exigidas por el mercado Asiacute no es difiacutecil encontrar en las plantas equipamiento en uso con maacutes de 25 antildeos cuya produc-tividad sigue siendo elevada para ciertos productos pero que ofrecen una conectividad muy limitada Pese a esto actualmente gracias a la conectividad proporcionada por el Protocolo de Internet y a la sensorizacioacuten es relativamente sencillo obtener datos de pro-duccioacuten procedentes de estos activos industriales

Figura 17 Conectividad a nivel de planta en el proceso de fabricacioacuten de baldosas ceraacutemicas

Guiacutea Asebec 40

25

123 Tercera etapa Visualizacioacuten

El actual grado de sensorizacioacuten de los procesos industriales permite la captura de datos de principio a fin con una gran cantidad de puntos de adquisicioacuten Ademaacutes las tec-nologiacuteas disponibles ofrecen la posibilidad de registrar en tiempo real todos los eventos y estados del proceso productivo maacutes allaacute de la captura de algunas variables de procesos en ciertas etapas productivas como se ha venido realizando hasta el momento Esto ofre-ce la posibilidad de disponer de un modelo digital actualizado de la faacutebrica en cualquier momento el cual se conoce habitualmente como ldquogemelo digitalrdquo o ldquosombra digitalrdquo (di-gital twin o digital shadow) (figura 18) Dicho ldquogemelo digitalrdquo ayuda a conocer lo que estaacute sucediendo en tiempo real bien en el proceso productivo o bien en la compantildeiacutea si este estaacute extendido a todas las aacutereas de la misma El intereacutes de disponer de un ldquogemelo digitalrdquo reside en el hecho de poder realizar una gestioacuten de las decisiones en base a la informa-cioacuten generada a partir de datos reales

La consecucioacuten de un ldquogemelo digitalrdquo 8 en una empresa ceraacutemica es un gran reto debido fundamentalmente a que la informacioacuten se encuentra descentralizada en di-ferentes islas de datos no existiendo en muchos casos un uacutenico origen vaacutelido Ade-maacutes sobre todo en los procesos de fabricacioacuten y logiacutestica muchas veces la cantidad de informacioacuten es limitada y su visualizacioacuten estaacute restringida a un cierto nuacutemero de

Figura 18 Integracioacuten entre el ldquogemelo digitalrdquo y el mundo fiacutesico (Fuente Deloitte University Press)


26

empleados que tienen la capacidad de acceder a la misma o de entender los sistemas en los que se almacena Tal seriacutea el caso por poner un ejemplo de las variables de pro-ceso referentes a las operaciones de prensado las cuales estaacuten residentes en la propia maacutequina y no pueden ser consultadas a pie de maacutequina maacutes que por los operarios y personal de la seccioacuten de conformado Es decir en cierta forma el uso extendido de la informacioacuten en las empresas no es posible debido a las propias limitaciones de contor-no de los sistemas Sin embargo para conseguir el objetivo de transformacioacuten hacia una empresa aacutegil es imprescindible conseguir en las empresas una captura global de datos la cual es fundamental para poder generar informacioacuten relevante sobre las operaciones de las plantas y del negocio

Por ejemplo un grado de visualizacioacuten adecuado permitiriacutea definir con mayor precisioacuten los plazos de entrega y determinar coacutemo estos se ven afectados por un problema en par-ticular gracias al uso de indicadores e informes en tiempo real El uso de esta informacioacuten permitiriacutea a su vez a los responsables de produccioacuten ajustar la planificacioacuten y de este modo los clientes y proveedores podriacutean ser informados de los cambios acontecidos

La consecucioacuten de este tercer nivel que supone el inicio de la transformacioacuten hacia la Industria 40 propiamente dicha requiere sin lugar a dudas un cambio de mentalidad de las compantildeiacuteas 9 Maacutes que recoger datos para poder llevar a cabo un cierto anaacutelisis o apo-yar el desarrollo de ciertas operaciones lo datos deben permitir la creacioacuten de un modelo actualizado en todo momento del proceso de fabricacioacuten o en el mejor de los casos del negocio completo que no esteacute atado al anaacutelisis individual de datos concretos

Para una empresa ceraacutemica la combinacioacuten de las actuales fuentes de informacioacuten con los datos proporcionados por nuevos sensores instalados en planta y la integracioacuten de los sistemas de ERP y MES proporcionaraacute una imagen completa del estado de las ope-raciones que daraacute visibilidad a la situacioacuten de la compantildeiacutea Esta integracioacuten combinada con el uso de aplicaciones modulares y aplicaciones moacuteviles contribuiraacute a la consecucioacuten de una uacutenica fuente de informacioacuten para la gestioacuten de las operaciones

124 Cuarta etapa Transparencia

Como bien se ha explicado la consecucioacuten de la tercera etapa en el proceso de trans-formacioacuten supone el disponer de un ldquogemelo digitalrdquo que refleje el estado de la empresa en todo momento La siguiente etapa supondriacutea el uso de dicho ldquogemelordquo para compren-der las razones por las que tienen lugar los acontecimientos y utilizar este proceso de comprensioacuten para generar conocimiento en base al anaacutelisis casuiacutestico Con el fin de iden-tificar e interpretar interacciones en el propio ldquogemelo digitalrdquo los datos capturados deben ser analizados aplicando herramientas y teacutecnicas propias de la ingenieriacutea de procesos La explotacioacuten de los datos para agregar informacioacuten y la correspondiente contextualizacioacuten en el ecosistema industrial proporciona el conocimiento de proceso requerido para dar soporte a la toma de decisiones de manera raacutepida y eficaz incluso cuando estas presen-tan un elevado grado de complejidad

Guiacutea Asebec 40

27

En este sentido las nuevas tecnologiacuteas habilitadoras que permiten el anaacutelisis de gran-des voluacutemenes de datos pueden ser de gran ayuda De hecho el Big Data es un teacutermino muy en boga que se utiliza frecuentemente en estos contextos haciendo referencia a las grandes cantidades de datos que no pueden ser procesadas y analizadas mediante herramientas convencionales para el anaacutelisis de procesos de negocio Asiacute el teacutermino Big Data tambieacuten se utiliza para referirse a las tecnologiacuteas y aplicaciones que permiten la explotacioacuten de dichas cantidades de datos tan grandes y habitualmente heterogeacuteneas

Generalmente las aplicaciones de Big Data suelen desplegarse de manera paralela a las aplicaciones de gestioacuten de negocio tales como ERPs o MES De esta manera ofrecen una plataforma comuacuten en la que llevar a cabo por ejemplo anaacutelisis estadiacutesticos que per-mitan revelar interacciones entre los eventos y acontecimientos reflejados en el ldquogemelo digitalrdquo

Esta transparencia alcanzada en el cuarto nivel de la transformacioacuten puede ser em-pleada para llevar a cabo una monitorizacioacuten avanzada de las condiciones de funciona-miento de los diferentes equipos y maacutequinas de una planta Los paraacutemetros capturados de un equipo pueden ser continuamente analizados en busca de relaciones y dependen-cias tanto con los paraacutemetros de otros equipos como con la calidad de los productos fabricados Todo ello con el fin de generar informacioacuten agregada que refleje con precisioacuten las condiciones de operacioacuten de los activos industriales y sea la base para llevar a cabo acciones de mantenimiento preventivo (ver esquema de la figura 19)

Figura 19 Utilidad de las teacutecnicas de anaacutelisis Big Data en el contexto de la transformacioacuten haciacutea la Industria 40


28

Dados los especiales requerimientos de calidad y acabado esteacutetico que se les exigen a los productos ceraacutemicos en una empresa de fabricacioacuten de baldosas el nivel de transpa-rencia del proceso de fabricacioacuten estaraacute especialmente enfocado a establecer y conocer las relaciones existentes entre las variables de proceso y las propiedades del producto final A pesar de que desde hace antildeos estas relaciones son conocidas no se ha llevado nunca a cabo un anaacutelisis de las mismas en tiempo real en condiciones industriales de fabricacioacuten Asiacute por ejemplo aunque se conoce que la densidad aparente de los soportes recieacuten prensados afecta al tamantildeo final de los productos gresificados la actual transpa-rencia en el proceso no permite al finalizar un lote productivo establecer la relacioacuten direc-ta entre esas dos variables Algo similar sucede con otras variables de proceso Soacutelo por poner algunos ejemplos podriacutea citarse la relacioacuten existente entre la humedad del polvo atomizado y la propia densidad aparente la relacioacuten entre la curvatura de las piezas a la salida del horno y las condiciones de coccioacuten o la influencia de las condiciones de coccioacuten yo aplicacioacuten de esmalte sobre la tonalidad del producto

Para alcanzar dicha transparencia que garantice el conocimiento preciso de la relacioacuten existente entre las variables criacuteticas del proceso de fabricacioacuten ceraacutemica se considera imprescindible disponer de un proceso adecuadamente trazado Al asegurar la trazabili-dad de los productos se pueden establecer relaciones inequiacutevocas entre las propiedades de los mismos (tonalidad tamantildeo curvatura defectos etc) y su paso por las diferentes etapas de fabricacioacuten De lo contrario es muy complicado establecer relaciones de cau-salidad entre los diferentes eventos acontecidos en las distintas etapas de produccioacuten al no conocer a ciencia cierta coacutemo estas han afectado al producto fabricado Por poner un ejemplo del grado de transparencia que puede alcanzarse en el proceso ceraacutemico si se dispone de una trazabilidad por unidad de producto es posible incluso relacionar defec-tos detectados por los equipos de visioacuten artificial en piezas concretas con sus condicio-nes de procesado yo el estado de funcionamiento del equipamiento

125 Quinta etapa Capacidad predictiva

Apoyaacutendose sobre las herramientas implantadas con la introduccioacuten de la etapa de transparencia puede desarrollarse el siguiente nivel basado en dotar de capacidad pre-dictiva a los diferentes procesos de la compantildeiacutea especialmente al proceso productivo Una vez alcanzados los hitos referentes a este quinto nivel la empresa es capaz de simu-lar diferentes escenarios futuros y elegir los maacutes interesantes Ello supone proyectar hacia el futuro el ldquogemelo digitalrdquo (ver figura 110) con el fin de predecir una serie de posibles es-cenarios que seraacuten priorizados tras valorar sus probabilidades de ocurrir Como resultado de estas predicciones las compantildeiacuteas son capaces de anticiparse a posibles eventos ace-lerando sus procesos de toma de decisiones y la implantacioacuten de medidas correctivas

Aunque en este estadio las medidas de actuacioacuten contra eventos e imprevistos siguen realizaacutendose manualmente la mayor agilidad conseguida en la toma de decisiones pro-porciona una mejora sustancial en los tiempos de ejecucioacuten desde las fases de disentildeo yo planificacioacuten hasta la expedicioacuten del producto final Ademaacutes gracias a la anticipa-

Guiacutea Asebec 40

29

cioacuten aportada por la capacidad predictiva la reduccioacuten de eventos imprevistos como por ejemplo interrupciones productivas o cambios en la planificacioacuten contribuye enorme-mente a la mejora de la robustez de las operaciones de las plantas y con ello del negocio en general Tal seriacutea el caso de la prediccioacuten de una averiacutea grave como puede ser la rotura de un multiplicador de presioacuten en una prensa hidraacuteulica cuya reparacioacuten o sustitucioacuten anticipada puede ser mucho menos gravosa para la empresa que una parada imprevista de varios diacuteas de la liacutenea de fabricacioacuten

El caso del mantenimiento predictivo (ver figura 111) es el ejemplo maacutes utilizado para referirse a la etapa de capacidad predictiva dentro del proceso de transformacioacuten hacia la Industria 40

Figura 110 Enlace entre las etapas de transparencia (sensorizacioacuten y respuesta) y de capacidad predictiva (predic-cioacuten y actuacioacuten) mediante la proyeccioacuten a futuro de los datos adquiridos en el ldquogemelo digitalrdquo

Figura 111 Reduccioacuten de costes asociada a un mantenimiento predictivo de fallos en un equipo productivo


30

Sin embargo la capacidad predictiva deberiacutea extenderse a todos los aacutembitos de las compantildeiacuteas y en el sector ceraacutemico especialmente en las aacutereas de procesos de manu-factura En efecto a diacutea de hoy suceden en el desarrollo habitual de las operaciones en planta muacuteltiples imprevistos que con una adecuada implementacioacuten de las capacidades predictivas podriacutean ser detectados o anticipados previamente a que estos sucedan Tal seriacutea el caso de la problemaacutetica asociada a la variabilidad de la tonalidad del producto la cual es susceptible de ser estudiada desde el punto de vista del anaacutelisis predictivo pues el anaacutelisis en tiempo real de datos de proceso relacionados con la decoracioacuten y procesado del producto en base a modelos definidos en la etapa de transparencia podriacutea anticipar la desviacioacuten de las propiedades cromaacuteticas del producto final

Es importante destacar que el grado de capacidad predictiva alcanzado por una em-presa depende enormemente del trabajo de base previamente realizado en la imple-mentacioacuten de los niveles anteriores de la Industria 40 Un ldquogemelo digitalrdquo correctamente implementado asiacute como un conocimiento especiacutefico de las interacciones que puedan existir en los procesos de la compantildeiacutea es imprescindible para asegurar que tanto las predicciones como las recomendaciones de actuacioacuten que de ellas se derivan son de la maacutexima calidad posible

126 Sexta etapa Adaptabilidad

La capacidad predictiva alcanzada en el nivel anterior es fundamental para poder au-tomatizar las acciones de una compantildeiacutea y los procesos de toma de decisiones Para ga-rantizar una continua adaptacioacuten de las empresas a un entorno en cambio constante se hace necesario delegar ciertas decisiones a sistemas informaacuteticos que son capaces de adaptar de la manera maacutes raacutepida posible en base a la prediccioacuten previa de escenarios las operaciones del negocio

El grado de adaptabilidad que se alcance en el proceso de transformacioacuten depende-raacute de la complejidad de las decisiones a tomar y de los posibles beneficios que pueda aportar Asiacute pues en muchos casos seraacute preferible automatizar uacutenicamente procesos in-dividuales como podriacutea ser la planificacioacuten de la produccioacuten En otros casos operaciones maacutes generales pero que impliquen la realizacioacuten repetitiva de ciertas acciones valdriacutea la pena al menos evaluar la posibilidad de dotarlas de cierta autonomiacutea En cualquiera de los casos es muy importante valorar siempre el riesgo que supondriacutea la automatizacioacuten de aprobaciones y avisos para clientes y proveedores pues podriacutean llegar a ser contrapro-ducentes Por ejemplo en ciertos casos convendraacute que la secuencia de oacuterdenes de fabri-cacioacuten planificadas pueda cambiarse automaacuteticamente en base a predicciones de fallo o para evitar retrasos de ciertos pedidos productivos Sin embargo podriacutea darse el caso de que no sea conveniente informar a un determinado cliente del retraso de un pedido

Bien es cierto que este sexto nivel de la transformacioacuten hacia la Industria 40 pueda ser el que maacutes dificultades muestre en su implementacioacuten sobre todo en el sector de fabri-cacioacuten de baldosas ceraacutemicas En cualquier caso se puede decir que el objetivo principal

Guiacutea Asebec 40

31

de esta uacuteltima etapa de adaptabilidad habraacute sido alcanzado cuando la empresa sea ca-paz de usar los datos reflejados en su ldquogemelo digitalrdquo para tomar de la forma maacutes raacutepida posible decisiones que a su vez proporcionen los mejores resultados alcanzables Todo ello gracias a la introduccioacuten de acciones correctivas que deberaacuten ser implantadas en la medida de las posibilidades de forma automaacutetica sin intervencioacuten humana

Un ejemplo sencillo de esta adaptabilidad podriacutea ser una regulacioacuten automaacutetica del proceso de coccioacuten de productos gresificados en base a medidas de las propiedades del producto cocido a la salida del horno y a la anticipacioacuten proporcionada por el anaacutelisis de las condiciones de conformado de los soportes En una primera aproximacioacuten los datos reflejados en el ldquogemelo digitalrdquo sobre las condiciones de conformado podriacutean ser em-pleados para predecir diferentes escenarios a la salida de horno y dar unas recomenda-ciones para llevar a cabo la coccioacuten del material de forma optimizada Al mismo tiempo mediante el seguimiento en tiempo real de las propiedades del producto cocido dichas recomendaciones podriacutean ser validadas o adaptadas para garantizar que en la fabricacioacuten de sucesivos lotes del mismo material la produccioacuten se desarrolle con mejores estaacuten-dares de calidad En un estado maacutes avanzado dichas recomendaciones podriacutean incluso ser alimentadas de forma automaacutetica al propio sistema de control del horno para que no se requiriese a priori de una asistencia humana directa sino que los operarios tuviesen uacutenicamente un rol de supervisioacuten Este ejemplo relativamente simple puede incrementar su complejidad si sobre eacutel se van antildeadiendo variables que puedan tener influencia no solo en las propiedades del producto sino tambieacuten en las operaciones de la empresa

13 Estructura general de la guiacutea para la transformacioacuten hacia la Industria Ceraacutemica 40

El proyecto ASEBEC 40 pretende poner en marcha una plataforma web fruto de la colaboracioacuten empresarial entre varias entidades pertenecientes a la Asociacioacuten Dicha plataforma estructura y centraliza las adaptaciones que deben experimentar las indus-trias fabricantes de baldosas ceraacutemicas asiacute como las compantildeiacuteas fabricantes de bienes de equipo para permitir la transformacioacuten digital de la industria manufacturera de baldosas ceraacutemicas

Durante deacutecadas el proceso de fabricacioacuten de baldosas ceraacutemicas ha demostrado ser eficaz para la fabricacioacuten de la mayor parte de los productos Sin embargo en la actuali-dad existen nuevos retos que requieren de otras formas de hacer las cosas La necesidad de fabricar nuevos productos manteniendo los estaacutendares de calidad y reduciendo los costes de fabricacioacuten la globalizacioacuten de la tecnologiacutea actual introduciendo nuevos acto-res como los paiacuteses emergentes la incorporacioacuten de nuevas tecnologiacuteas que permiten la digitalizacioacuten completa de la planta hacen que en estos momentos sea necesario llevar a cabo el planteamiento de una nueva faacutebrica del futuro para la produccioacuten de baldosas ceraacutemicas

Algunos de los retos que deberiacutea resolver la nueva faacutebrica del futuro son la fabrica-cioacuten de productos de grandes formatos la diferenciacioacuten de los productos respecto de


32

los competidores la incorporacioacuten de nuevas teacutecnicas de decoracioacuten el recubrimiento de nuevas superficies etc todo ello manteniendo la calidad del producto final a unos costes contenidos y con un impacto medioambiental reducido Los fabricantes espantildeoles de maquinaria y bienes de equipo para la industria ceraacutemica que integran ASEBEC quie-ren jugar un importante papel en este proceso de automatizacioacuten y digitalizacioacuten de las plantas ceraacutemicas las maacutequinas que ofrecen a sus clientes deben estar preparadas para abordar este reto ASEBEC 40 es un proyecto que pretende poner en marcha una plata-forma colaborativa para mostrar a los fabricantes de baldosas ceraacutemicas queacute modificacio-nes tienen que realizar en sus maacutequinas y entornos productivos queacute sistemas de control deben implementar y queacute informacioacuten necesitan conocer en tiempo real para convertir su faacutebrica actual en una faacutebrica inteligente completamente alineada con los conceptos de Industria 40

Para ello en primer lugar es imprescindible llevar a cabo una serie de anaacutelisis de ne-cesidades que permitan generar la informacioacuten con la que seraacute alimentada la plataforma Dentro de estos anaacutelisis de necesidad los puntos maacutes importantes a tratar son

- Definicioacuten de las variables de operacioacuten y control criacuteticas- Identificacioacuten del estado actual del arte en tecnologiacuteas de captura de datos- Identificacioacuten de las necesidades de interconexioacuten y digitalizacioacuten de los

diferentes elementos productivos

En base a esta informacioacuten la plataforma aporta como funcionalidades maacutes signifi-cativas por un lado informacioacuten sobre los sistemas de control existentes y a desarrollar dentro de cada una de las etapas de fabricacioacuten y por otro lado sobre los sistemas de integracioacuten de la informacioacuten y los dispositivos de control automaacutetico del proceso de fa-bricacioacuten

Junto al desarrollo de la plataforma que supondraacute la cooperacioacuten de diferentes ac-tores del sector ceraacutemico el proyecto tambieacuten implicaraacute un importante avance en el co-nocimiento sobre la Industria 40 para el entorno de ASEBEC En efecto la propia estruc-turacioacuten de la informacioacuten requerida para la puesta a punto de la plataforma asiacute como el desarrollo de nuevos sistemas de informacioacuten control y procesado bien planteados como soluciones ya establecidas o generados una vez definida la plataforma permitiraacuten extender la ldquoculturardquo de la Industria 40 a todo el cluacutester ceraacutemico

Capiacutetulo 2 Infraestructura


34

Tras introducir las generalidades de la Industria 40 y el marco conceptual en torno al cual las empresas ceraacutemicas pueden enfocar su proceso de trans-formacioacuten en este capiacutetulo se realiza una descripcioacuten de los diferentes ele-mentos de comunicacioacuten que permiten la consecucioacuten del segundo nivel de la digitalizacioacuten la conectividad (figura 16) Para ello se introduciraacuten los principios

fundamentales de las redes de comunicacioacuten las cuales constituyen las infraestructuras a traveacutes de las cuales se van a poder intercomunicar los diferentes sistemas informaacuteticos establecidos en la primera etapa de la transformacioacuten Seguidamente se presentaraacuten los principales tipos de bus de campo que existen en el mundo industrial y a traveacutes de los cuales los equipos industriales pueden proporcionar datos explicando de forma resu-mida sus caracteriacutesticas ventajas y desventajas Finalmente tambieacuten se introduciraacuten los protocolos de comunicacioacuten maacutes extendidos a nivel industrial y lo conceptos baacutesicos re-lacionados con los mismos

21 Fundamentos generales de las comunicaciones industriales

La intercomunicacioacuten entre los diferentes elementos de un ecosistema industrial se lleva a cabo a traveacutes de las redes de comunicacioacuten de datos Para conocer el estado de cualquier sistema productivo existen multitud de dispositivos de campo (sensores de temperatura sensores de presioacuten enclavamientos de seguridad contadores cau-daliacutemetros fotoceacutelulas etc) que proporcionan informacioacuten a los sistemas de control y a los operarios de planta Haciendo uso de esta informacioacuten es posible mantener los procesos industriales en condiciones de operacioacuten oacuteptimas con el fin de maximizar su productividad y dentro de unos niveles de seguridad adecuados tanto para las perso-nas que se encuentren trabajando en las plantas como para el entorno que rodea las instalaciones

Los procesos industriales en general y el proceso de fabricacioacuten de baldosas ceraacutemi-cas en particular suelen estar constituidos por diferentes etapas en las que su monitoriza-cioacuten y control se encuentran automatizados constituyeacutendose de este modo una serie de ldquoislas de automatizacioacutenrdquo entre las cuales no es imprescindible que exista comunicacioacuten para que el proceso pueda llevarse a cabo Un claro ejemplo de este ldquoaislamientordquo entre etapas se da en el proceso de fabricacioacuten de baldosas ceraacutemicas en el cual la etapa de atomizacioacuten estaacute separada del resto del proceso de fabricacioacuten hasta el punto de que en muchos casos la produccioacuten del polvo atomizado lo realizan empresas externas

Para llevar a cabo la transmisioacuten de informacioacuten a traveacutes de las redes de comunica-cioacuten dentro de un proceso productivo se emplean un conjunto de reglas que permiten la transferencia e intercambio de datos de una forma estructurada y estandarizada Estos estaacutendares de comunicacioacuten se denominan protocolos de comunicacioacuten

Habitualmente se diferencian dos tipologiacuteas de red en los entornos industriales aun-que como se explicaraacute maacutes adelante los protocolos de comunicacioacuten a emplear para la transmisioacuten de datos a traveacutes de estas pueden ser comunes

Guiacutea Asebec 40

35

Asiacute pues por un lado suele hablarse de redes o buses de campo al referirse a aquellas estructuras de red maacutes proacuteximas al proceso Estas redes estaacuten disentildeadas para soportar un traacutefico de datos formado por una gran cantidad de pequentildeos paquetes de informacioacuten generalmente trabajando en tiempo real y suelen emplearse para interconectar PLCs PCs sensores y elementos primarios de medida Ademaacutes son redes que deben resistir un ambiente generalmente hostil donde existe gran cantidad de ruido electromagneacutetico y condiciones ambientales duras

Por otro lado se diferencian las redes de informacioacuten (LAN (Local Area Network)WAN (Wide Area Network)) que estaacuten orientadas al transporte e intercambio de grandes paque-tes de datos y por ello requieren de anchos de banda maacutes amplios para garantizar el enviacuteo raacutepido de informacioacuten Estas redes se emplean por tanto cuando se requiere intercambiar un volumen de informacioacuten grande con tiempos de respuesta no necesariamente criacuteticos al contrario de lo que suele suceder en campo Los elementos que tiacutepicamente suelen conectarse mediante estas redes son PCs y servidores

211 Niveles de automatizacioacuten la piraacutemide CIM

Las redes de comunicacioacuten de datos dentro de los procesos industriales se estructu-ran en base a lo que se conoce como los niveles de automatizacioacuten del proceso Para la definicioacuten de los niveles de automatizacioacuten actualmente estaacute reconocido a nivel mundial el modelo CIM (Computer Integrated Manufacturing) establecido por el National Bureau of Standards de los Estados Unidos en 1981 10

Este modelo es uno de los maacutes difundidos para estructurar la distribucioacuten de las redes de comunicaciones seguacuten el propoacutesito para el cual hayan sido disentildeadas e implementa-das considerando la factoriacutea en su conjunto y dividiendo las acciones de control en distintos

niveles jeraacuterquicos dependiendo de su funcionalidad 11

Dentro de la conocida como piraacutemide CIM (ver fi-

gura 21) cada nivel desarrolla tareas especiacuteficas asociando un tipo de datos y un procesado de in-formacioacuten diferentes La jerarquiacutea de una red de comunicaciones concreta viene determinada por el nivel de control al que pertenece gobernando las funciones del nivel inferior y sirviendo de in-terfaz para el nivel superior De este modo se

garantiza que el flujo de informacioacuten se esta-blezca tanto en sentido horizontal (dentro de un mismo nivel) como en sentido vertical (hacia un nivel superior o inferior) Aten-diendo a la estructura CIM se definen los

siguientes niveles dentro de una red de comunicaciones industriales

Figura 21 Niveles de automatizacioacuten seguacuten la piraacutemide CIM (Fuente httpwwwautracencomla-piramide-cim)


36

La definicioacuten de las caracteriacutesticas de la piraacutemide CIM para un proceso concreto debe-riacutea realizarse en modo ldquotop-downrdquo (de arriba hacia abajo) en cambio la implementacioacuten necesariamente deber ser ldquobottom-uprdquo (de abajo hacia arriba) de ahiacute que se prefieran introducir los niveles en este uacuteltimo sentido

Nivel 1 Control de procesos

Es el nivel de adquisicioacuten de datos de campo o instrumentos y por tanto el maacutes proacuteximo al proceso de fabricacioacuten A este nivel se situacutean los sensores y actuadores del equipamiento de planta y de las liacuteneas productivas los cuales permiten operar el proceso productivo y realizar la toma de medidas para la correcta automatizacioacuten y supervisioacuten Habitualmente en este nivel las comunicaciones se efectuacutean mediante sistemas de cableado tradicionales aunque en ciertas industrias empiezan a emplear-se buses de campo de prestaciones sencillas En una planta ceraacutemica dentro de este nivel se encontrariacutean los elementos primarios de medida tales como termopares en los hornos de coccioacuten sensores de presioacuten en las prensas de conformado o sensores de nivel en los silos de almacenamiento por citar soacutelo algunos ejemplos

Nivel 2 Control de campo

En este segundo nivel se agrupan todos los controladores locales tales como or-denadores PLCs controladores PID etc Los equipos de este nivel utilizan datos del proceso proporcionados por los instrumentos del nivel 1 y aportan consignas a los ac-tuadores En lo maacutes alto de estas redes suelen encontrarse uno o varios autoacutematas modulares que se encargan de la gestioacuten de la ldquoisla de automatizacioacutenrdquo correspondien-te En este nivel estaacute ya muy consolidado el uso de buses de campo y estaacute en auge el uso de redes de comunicaciones maacutes avanzadas como el Ethernet Industrial General-mente en las plantas ceraacutemicas el nivel de control de campo estaacute garantizado por los propios sistemas de control del equipamiento industrial Asiacute por ejemplo las prensas maacutes recientes disponen de un PLC yo un PC de automatizacioacuten dedicado al control de la operacioacuten de la etapa de prensado Asimismo las maacutequinas de cargadescarga de piezas entre las diferentes etapas de los procesos incorporan un autoacutemata de control que estariacutea ubicado dentro de esta jerarquiacutea en la piraacutemide CIM

Nivel 3 Control de ceacutelula

Dentro de este nivel se agrupan los equipos de supervisioacuten destinados a coordinar las secuencias de fabricacioacuten entre las maacutequinas pertenecientes a una ceacutelula de fabri-cacioacuten subdividieacutendose el proceso productivo en distintas zonas o sistemas enlazados entre siacute mediante autoacutematas de altas prestaciones u ordenadores dedicados al control o programacioacuten En el proceso de fabricacioacuten ceraacutemica este nivel lo constituiriacutean los siste-mas HMI (Human Machine Interfaces) de los cuales estaacuten frecuentemente dotados los equipos industriales tales como prensas secaderos hornos o maacutequinas de clasificacioacuten de producto terminado Tambieacuten podriacutean incluirse en esta jerarquiacutea los sistemas SCADA

Guiacutea Asebec 40

37

en los que de manera graacutefica se concentra informacioacuten de diferentes puntos de una ceacutelula de fabricacioacuten como podriacutean ser por ejemplo los sistemas de almacenamiento y preparacioacuten de materia prima previamente al conformado del producto

Nivel 4 Control de planta

A este nivel corresponden los sistemas que ejercen funciones de gestioacuten y planifica-cioacuten de las operaciones de fabricacioacuten en el conjunto de la factoriacutea En estos sistemas se generan las oacuterdenes de ejecucioacuten hacia el nivel de ceacutelula en base a las indicaciones del nivel inmediatamente superior Se generan ademaacutes secuencias de produccioacuten y tareas y se lleva a cabo la coordinacioacuten de recursos de la planta todo ello con la fi-nalidad de optimizar los flujos de trabajo y la calidad del producto terminado Entre los sistemas que podriacutean considerarse dentro del nivel de control de planta podriacutean citarse los historizadores los sistemas de gestioacuten del mantenimiento (GMAO Gestioacuten del Mantenimiento Asistido por Ordenador) o los sistemas de ayuda a la ejecucioacuten de la produccioacuten (MES Manufacturing Execution Systems) Ademaacutes de los propios his-torizadores de informacioacuten que son imprescindibles para tener una acceso raacutepido y sencillo a datos de proceso almacenados los sistemas MES se han convertido en una herramienta praacutecticamente imprescindible para el desarrollo de las operaciones en planta Desafortunadamente en el sector ceraacutemico este nivel de la piraacutemide CIM no se encuentra todaviacutea desplegado de una forma generalizada existiendo propuestas tanto de los propios fabricantes de maquinaria industrial como de otros agentes que las empresas ceraacutemicas estaacuten empezando a valorar

Los MES son sistemas informaacuteticos empleados en las operaciones de manufactura para seguir y documentar las transformaciones que experimentan las materias primas yo los productos semielaborados hasta convertirse en producto acabado Proporcio-nan informacioacuten que ayuda a la toma de decisiones durante el proceso de fabricacioacuten al proveer una visioacuten de coacutemo las condiciones de planta pueden ser optimizadas para mejorar la produccioacuten Los MES trabajan en tiempo real con el fin de incorporar infor-macioacuten procedente de diferentes elementos de la cadena productiva como los propios datos productivos los operarios la maquinaria y los servicios de soporte Combinando la informacioacuten obtenida de todas estas fuentes pueden operar en diferentes aacutembitos de actuacioacuten como por ejemplo la planificacioacuten de recursos la ejecucioacuten y segui-miento de oacuterdenes de fabricacioacuten el anaacutelisis de variables de produccioacuten la explotacioacuten de meacutetricas productivas para la gestioacuten de la disponibilidad del equipamiento (OEE Overall Equipment Effectiveness) la gestioacuten de la calidad del producto o productos semielaborados y la trazabilidad del producto

Nivel 5 Control y gestioacuten de negocio

El uacuteltimo nivel de la piraacutemide CIM se encarga de integrar el proceso productivo con el aacuterea de gestioacuten de la compantildeiacutea En eacutel se desarrollan todas las actividades relacio-nadas con el negocio que permiten mantener una determinada organizacioacuten indus-


38

trial comunicando si es el caso varios centros productivos y soportando diferentes herramientas para la relacioacuten con clientes y proveedores De este modo el uacuteltimo nivel permite a los diversos departamentos de la empresa supervisar la evolucioacuten o esta-do del proceso productivo obteniendo informacioacuten de este pero nunca interviniendo en eacutel Es aquiacute donde se incluyen los sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) o las herramientas de BI (Business Intelligence) cuyo uso estaacute bastante extendido en el sector ceraacutemico Sin embargo hay que indicar que de forma general los sistemas de nivel 5 empleados habitualmente por las empresas del sector ceraacutemico muestran una falta de integracioacuten en la piraacutemide CIM debido precisamente a la falta de una correcta implantacioacuten de los sistemas de nivel 4 a traveacutes de los cuales deberiacutean alimentarse de informacioacuten procedente del proceso de fabricacioacuten

En base a la estructura de la piraacutemide CIM geneacuterica se considera interesante definir una piraacutemide CIM especialmente enfocada a la industria de fabricacioacuten de baldosas ceraacutemicas Dicha piraacutemide queda recogida en el graacutefico de la figura 22 y en ella se muestran los diferentes sistemas y herramientas que una compantildeiacutea ceraacutemica con la piraacutemide CIM correctamente implantada deberiacutea incluir en cada uno de sus niveles de automatizacioacuten

Para cada uno de los niveles de automatizacioacuten se incluyen algunos ejemplos de sistemas que estariacutean emplazados en dicho nivel Asiacute en el nivel maacutes proacuteximo a los pro-cesos de fabricacioacuten el nivel 1 se ubicariacutean los dispositivos de campo encargados de monitorizar y controlar las operaciones de transformacioacuten llevadas a cabo en la facto-riacutea A modo de ejemplo se incluyen dispositivos propios de las etapas de conformado secado y coccioacuten

En el segundo nivel el de control de campo se incluiriacutean elementos y dispositivos propios del control local del equipamiento industrial como los PLCs de automatiza-

cioacuten de prensa o los elementos de visualizacioacuten e interfaz de un secadero

Como elementos tiacutepicos del con-trol de ceacutelula podriacutean considerarse los sistemas SCADA habitualmente empleados en los parques de LGVrsquos para la gestioacuten del almacenamien-to de productos semielaborados o aunque no esteacute indicado en el es-quema de la figura 22 los sistemas de visualizacioacuten y gestioacuten en una planta de cogeneracioacuten en las insta-laciones de atomizacioacutenFigura 22 Niveles de automatizacioacuten seguacuten la piraacutemide CIM

en una planta ceraacutemica geneacuterica

Guiacutea Asebec 40

39

En el cuarto nivel el correspondiente al control de planta apareceriacutean todas las he-rramientas que ejercen funciones de gestioacuten y planificacioacuten de las operaciones de fabri-cacioacuten en el conjunto de la factoriacutea Desafortunadamente en la industria ceraacutemica este cuarto nivel de la piraacutemide CIM se encuentra en general poco desarrollado existiendo en los casos maacutes avanzados sistemas de ayuda a la ejecucioacuten de la produccioacuten MES pero detectaacutendose una deficiencia significativa en sistemas de gestioacuten del mantenimiento (GMAO) y sistemas de planificacioacutensecuenciacioacuten de la produccioacuten

Finalmente en el nivel 5 pese al ldquogaprdquo tecnoloacutegico encontrado en el nivel 4 las em-

presas ceraacutemicas suelen disponer de herramientas para garantizar la gestioacuten y control del negocio tales como ERPs o sistemas de BI (Business Intelligence) Por el momento otras herramientas propias de nivel 5 que podriacutean empezar a desplegarse tales como Plata-formas Digitales de Manufactura (PDM) o moacutedulos especiacuteficos para Machine Learning (MA)Inteligencia Artificial (IA) todaviacutea tienen un grado de implementacioacuten praacutecticamente inexistente

212 Tipos de redes industriales

Atendiendo a los diferentes niveles del modelo CIM las redes industriales pueden di-ferenciarse en al menos 4 niveles A modo de ejemplo en la figura 23 se muestra un es-quema en el que se recogen algunos de estos tipos de redes

Figura 23 Redes de comunicacioacuten desplegadas en un entorno industrial


40

a Red de factoriacutea o planta

Son las redes que enlazan los departamentos y servicios de la faacutebrica empleando para ello ordenadores o servidores planta almaceacuten laboratorio disentildeo servicios ge-nerales ventas y marketing etc Generalmente es la red a traveacutes de la cual intercam-bian informacioacuten los diferentes sistemas del nivel 5 de la piraacutemide CIM

b Red de control o supervisioacuten

Estas redes se emplean para gestionar los datos necesarios para conducir el pro-ceso o los procesos productivos de la planta A traveacutes de ellas tanto los sistemas de control como los propios operadores transmiten los datos necesarios para el segui-miento de la produccioacuten y enviacutean al proceso los cambios de consigna requeridos para mantenerla en unas condiciones oacuteptimas de operacioacuten En una planta ceraacutemica esta red seriacutea la que empleariacutea principalmente el sistema MES para llevar a cabo el segui-miento de las operaciones productivas

c Red de ceacutelula

Las redes de ceacutelula son redes de control restringidas al nivel de una ldquoisla de auto-matizacioacutenrdquo en las que se conectan entre si los equipos de comando y control de cada ceacutelula Seguacuten la jerarquizacioacuten CIM las redes de ceacutelula conectan las funciones defini-das en el nivel 3

d Red o bus de campo

Finalmente el bus de campo es una red local industrial que conecta dispositivos de campo tales como actuadores sensores transductores elementos de visualizacioacuten etc con equipos que soportan procesos de aplicacioacuten tales como PLCs CPUs Robots u otros sistemas que necesitan acceder a los dispositivos de campo para efectuar sus funciones Tradicionalmente este nivel de comunicaciones se ha establecido a traveacutes de redes cableadas entre sensores actuadores y elementos de control en los que la transmisioacuten de datos se realiza mediante lazos de corriente 4-20 mA o 0-10 VDC Hoy en diacutea en la industria ceraacutemica existe todaviacutea equipamiento y dispositivos en uso que siguen funcionando de este modo

213 Tipologiacuteas de control

Una vez revisados los conceptos generales de los sistemas de comunicacioacuten industrial y la jerarquizacioacuten de los niveles de automatizacioacuten se hace conveniente introducir las diferentes tipologiacuteas de control que pueden encontrarse habitualmente en la industria

Se distinguen tres tipos de sistemas de control industrial control centralizado control hiacutebrido y control distribuido La criticidad de las tareas a realizar por el sistema de control

Guiacutea Asebec 40

41

o la posibilidad de subdividir las tareas de control del proceso determinaraacute en muchos casos la eleccioacuten de un tipo u otro de control

bull Control centralizado

Es el tipo de control que se sigue normalmente en casos poco complejos donde los procesos pueden ser gestionados mediante un uacutenico elemento de control que se encargaraacute de supervisar y gestionar las tareas asociadas al proceso de produccioacuten

La principal ventaja de este modo de control es que no se hace necesario planificar un sistema de interconexioacuten entre elementos o procesos ya que todos estaacuten gestio-nados por el mismo sistema lo cual hace que sea menos costoso que otros meacutetodos Como desventaja este tipo de controles requiere crear un sistema redundante ya que de lo contrario si el sistema falla toda la instalacioacuten queda paralizada

bull Control distribuido

El control distribuido se basa en el reparto de procesos grupos de procesos o aacutereas funcionales a algoritmos de control especiacuteficos que pueden ejecutarse de forma autoacute-noma Debido a la interdependencia entre fases de produccioacuten hay que tener en cuen-ta que estas unidades de control deben estar interconectadas entre siacute mediante entra-das y salidas digitales o una red de comunicaciones para compartir datos yo estados

La ventaja maacutes importante de este modelo de control reside en el hecho de que cada unidad funcional es maacutes sencilla que una uacutenica unidad de control global lo cual permite reducir significativamente los errores de programacioacuten y gestioacuten asiacute como uti-lizar unidades de control maacutes sencillas Ademaacutes al contrario de lo que sucede con los sistemas de control centralizados en estos sistemas cuando se produce un fallo en alguna de las unidades no se produce la caiacuteda global del sistema

bull Control hiacutebrido

Los sistemas de control hiacutebridos presentan caracteriacutesticas propias de los dos ante-riores con una estructura combinada Su empleo estaacute justificado en entornos industria-les o procesos en los que sea conveniente aprovechar simultaacuteneamente las ventajas de los sistemas centralizados y distribuidos O en aquellos sistemas en los que por su complejidad el sistema de control no pueda hacerse completamente distribuido

Un sistema de control distribuido consta generalmente de una red de comunicaciones con diversos nodos distribuidos fiacutesicamente dotados de capacidad de procesado y enla-zados a los sensores y sistemas de actuacioacuten Por el contrario como se ha explicado en un control centralizado existe un uacutenico controlador donde confluyen todas las sentildeales de entrada muestreadas se procesan aplicando los oportunos algoritmos de control nece-sarios y se generan las sentildeales de salida Tradicionalmente la centralizacioacuten del control


42

ha sido la forma habitual de proceder dando lugar a costosos y pesados cableados punto a punto y al empleo de redes analoacutegicas tanto para la conexioacuten de sensores dedicados como para la activacioacuten de actuadores

La tendencia actual de los sistemas industriales es la migracioacuten hacia los sistemas dis-tribuidos dada la necesidad de simplificar y normalizar los cableados pasando de los ca-bleados punto a punto con lazos analoacutegicos a sistemas de nodos inteligentes enlazados por una red o bus de campo a traveacutes de cableados de baja seccioacuten

Entre los sistemas distribuidos uno de los ejemplos maacutes comuacuten es el empleado en los automoacuteviles En ellos se requiere de una gran cantidad de componentes de bajo coste fiables y capaces de funcionar en entornos agresivos lo cual obliga a emplear sistemas distribuidos embebidos en el vehiacuteculo mediante el bus CAN (Controller Area Network) del cual se hablaraacute maacutes adelante 12

22 Principales buses y estaacutendares de comunicacioacuten

Las comunicaciones a nivel horizontal y a nivel vertical dentro de las estructuras de red desplegadas en una factoriacutea pueden realizarse mediante una gran variedad de protocolos de comunicacioacuten medios fiacutesicos buses de campo o redes la aplicabilidad de los cuales depende del entorno en el que se vayan a desplegar y de los requisitos del sistema

Los medios fiacutesicos maacutes extendidos son el RS-485 Ethernet Fibra Oacuteptica y maacutes recien-temente el soporte Wi-Fi En cuanto a los buses de comunicacioacuten y protocolos asociados estos suelen depender del medio fiacutesico sobre el cual vaya a transmitirse la informacioacuten Asiacute por ejemplo trabajando sobre un RS-485 los buses maacutes extendidos son el Canbus el Modbus y el Profibus A nivel de redes de tipo Ethernet la mayoriacutea de los buses tradi-cionales han ido evolucionando para poder ser utilizados sobre ellas presentando es-pecificaciones basada en dicho medio fiacutesico En este sentido se pueden encontrar en el mercado los buses Profinet EthernetIP Ethercat o ModbusTCP entre otros Por uacuteltimo maacutes recientemente han aparecido protocolos o estaacutendares de comunicacioacuten destinados exclusivamente a las redes de supervisioacuten en las cuales ademaacutes del propio ModbusTCP suele emplearse el protocolo DNP3 o el OPC A continuacioacuten se van a describir los buses de campo maacutes ampliamente empleados en los entornos industriales asiacute como sus evoluciones a soporte Ethernet

221 Buses de campo

Tal y como se ha indicado anteriormente un bus de campo es un sistema de transmi-sioacuten de datos que permite reemplazar las conexiones punto a punto mediante lazos de corriente entre los elementos de campo y el correspondiente equipo de control Los buses de campo son redes digitales bidireccionales o multipunto que comunican dispositivos tales como PLCs transductores elementos finales de control o sensores Histoacutericamente diferentes grupos industriales yo acadeacutemicos han intentado desarrollar y establecer una

Guiacutea Asebec 40

43

norma que permita la integracioacuten de equipos de diferentes proveedores sin embargo no existe en la actualidad un bus de campo que pueda considerarse universal

Aunque pueden parecer evidentes seguidamente se anotan las principales ventajas que ofrecen los buses de campo para llevar a cabo el intercambio de datos en los niveles maacutes bajos de la piraacutemide CIM

- Permiten sustituir las sentildeales analoacutegicas basadas en bucles de corriente por sentildea-les digitales mucho maacutes exactas y fiables

- Permiten realizar un acceso multivariable no limitaacutendose las salidas de los compo-nentes a una uacutenica variable

- Facilitan la configuracioacuten y diagnoacutestico de los dispositivos al permitir un acceso re-moto a los mismos lo cual simplifica por ejemplo los procesos de calibracioacuten o la deteccioacuten de fallos

- Reducen y simplifican significativamente el cableado de las instalaciones- Abren las puertas a realizar control distribuido de procesos- Garantizan la interoperabilidad de los dispositivos facilitando la sustitucioacuten de ele-

mentos por otros que cumplan con las especificaciones de la red- Garantizan el desarrollo de sistemas abiertos puesto que las especificaciones para

producir hardware yo software compatible con un determinado bus estaacuten disponi-bles para los desarrolladores de dispositivos

Dada la gran diversidad de buses de campo que pueden encontrarse en el mercado es interesante realizar una clasificacioacuten de estos en funcioacuten del volumen de datos que pueden transmitir y de las funcionalidades que ofrezcan La velocidad de transmisioacuten y las funcionalidades del bus van a indicar en queacute nivel dentro de la piraacutemide CIM pueden ubicarse y por lo tanto queacute tipologiacutea de red industrial es maacutes indicado abordar con cada tipo de bus Asiacute una posible clasificacioacuten distingue tres tipos de buses de campo

- Buses de alta velocidad y baja funcionalidad- Buses de alta velocidad y funcionalidad media- Buses de altas prestaciones

Por simplicidad para cada uno de estos grupos de buses se indica a continuacioacuten cuaacute-les son sus principales especificaciones proporcionando un ejemplo del bus de campo maacutes extendido dentro de cada grupo

2211 Buses de campo de alta velocidad y baja funcionalidad el bus CAN

Estos buses de campo permiten abordar la comunicacioacuten y automatizacioacuten industrial de los niveles 1 y 2 de la piraacutemide CIM en los que se establecen por una parte las redes de comunicacioacuten entre sensores y actuadores y por otra parte las redes de control de maacutequina Su empleo va enfocado eminentemente a la implementacioacuten y despliegue de redes de campo Transmiten informacioacuten a nivel de bits mediante variables digitales para


44

interconectar interruptores captadores sensores elementos de interaccioacuten de tipo boto-neras etc Los buses de campo maacutes empleados en la industria dentro de esta tipologiacutea son

- AS-i (Actuator-Sensor Interface)- CAN (Controller Area Network)- SDS (Smart Distributed System)

El bus maacutes extendido dentro de este grupo es el Canbus el cual aunque inicialmente fue desarrollado para su empleo en la industria automotriz ha tenido una gran aceptacioacuten a nivel industrial debido a sus prestaciones robustez y coste contenido El protocolo CAN en el cual estaacute basado este bus de campo fue impulsado por la compantildeiacutea alemana Bosch en el antildeo 1986 13 para simplificar el cableado en los automoacuteviles de diferentes marcas permitiendo reducir notablemente la cantidad de hilos existentes para la comunicacioacuten de la gran cantidad de electroacutenica asociada a los elementos instalados en el motor y en el resto del vehiacuteculo (sistema de frenado airbags cinturones de seguridad climatizacioacuten etc) Su utilizacioacuten permite un acceso distribuido a todos esos elementos de la red y ac-tualmente 14 se dedica a muchos maacutes usos en los entornos industriales como por ejem-plo para conectar dispositivos inteligentes (robots ascensores maquinaria etchellip)

Figura 24 Ejemplo de red de comunicaciones CAN en un automoacutevil 15

Guiacutea Asebec 40

45

El protocolo CAN estaacute estandarizado desde el antildeo 1993 seguacuten el estaacutendar ISO 11898 16

y a partir de eacutel se han desarrollado posteriormente otros protocolos como el DeviceNet o el CANOpen

Sus caracteriacutesticas principales son

bull CAN es un protocolo orientado a mensajes es decir la informacioacuten que se va a inter-cambiar se descompone en mensajes a los cuales se les asigna un identificador y se encapsulan en tramas para su transmisioacuten Cada mensaje tiene un identificador uacutenico dentro de la red con el cual los nodos deciden aceptar o no dicho mensaje

bull Prioridad de mensajesbull Garantiacutea de tiempos de latenciabull Flexibilidad en la configuracioacutenbull Recepcioacuten por multidifusioacuten (multicast) con sincronizacioacuten de tiemposbull Sistema robusto en cuanto a consistencia de datosbull Sistema multimaestrobull Deteccioacuten y sentildealizacioacuten de erroresbull Retransmisioacuten automaacutetica de tramas erroacuteneasbull Distincioacuten entre errores temporales y fallas permanentes de los nodos de la red y

desconexioacuten autoacutenoma de nodos defectuosos

Ventajas

bull Minimizacioacuten de la cantidad de cablesbull Uso de menos sensores y menos conexiones entre las unidades de controlbull Mejor rendimiento de los componentesbull Diagnoacutestico integrado y aviso de fallas

Inconvenientes

bull Maacutes complejo y caro de implementar que otros buses

2212 Buses de campo de alta velocidad y funcionalidad media MODBUS

Estos buses transmiten informacioacuten en bytes utilizando tanto variables digitales como analoacutegicas Se utilizan para conectar dispositivos controladores PLCs y PCs con el obje-tivo de compartir dispositivos de campo entre varios equipos de control Dentro de la pi-raacutemide CIM estos buses se empleariacutean en las comunicaciones dentro del nivel de control de ceacutelula y su utilizacioacuten va por tanto enfocada a la implementacioacuten de redes de ceacutelula Los buses de este tipo maacutes empleados en la industria actualmente son

- DeviceNet - COMPOBUS - LONWorks- MODBUS - INTERBUS - UNI-TELWAY- BITBUS


46

Y dentro de ellos uno de los buses maacutes utilizados en el sector ceraacutemico en particular y en otras industrias de proceso en general es el MODBUS Se trata de uno de los pro-tocolos de comunicacioacuten industrial maacutes empleados en la actualidad debido a que dada su sencillez y su caraacutecter abierto su uso estaacute ampliamente extendido entre muacuteltiples fabricantes de dispositivos

Concretamente en el sector ceraacutemico existe un ejemplo muy ilustrativo de uso de este protocolo para la interconexioacuten de sistemas de control de proceso Tal es el caso de la comunicacioacuten que establece con la prensa el sistema de control automaacutetico de la operacioacuten de prensado basado en la medida de la humedad de los soportes recieacuten pren-sados que desarrolloacute en el antildeo 2007 el Instituto de Tecnologiacutea Ceraacutemica Dicho sistema de control obtiene los valores de presioacuten a los que se conforman las piezas procesadas comunicando directamente con el sistema de control de la propia prensa a traveacutes de un bus MODBUS A partir de dicha presioacuten y de las medidas de humedad realizadas con un sensor de infrarrojos el sistema calcula el valor de presioacuten al que deberiacutea trabajar la pren-sa para mantener constante la densidad de los soportes Dicha presioacuten es reenviada de nuevo a la prensa a traveacutes del mismo bus de comunicaciones MODBUS

MODBUS es un protocolo del tipo peticioacutenrespuesta lo cual origina que en las tran-sacciones de datos el dispositivo que realiza una peticioacuten sea identificado como el cliente o maestro y el que devuelve la respuesta sea considerado como el servidor o esclavo de la comunicacioacuten En una red MODBUS se dispone de un equipo maestro que puede acce-der a varios equipos esclavo identificados con una direccioacuten de dispositivo uacutenica El inter-cambio de datos puede realizarse de 3 modos diferentes RTU ASCII y TCP Los soportes de capa fiacutesica sobre los cuales puede emplearse MODBUS son RS-232 RS-422 RS-485 o red de alta velocidad basada en HDLC (High-Level Data Link Control) en los modos de transmisioacuten tradicionales y Ethernet en el modo TCP desarrollado para funcionar sobre redes con arquitectura TCPIP

MODBUS fue originalmente desarrollado por MODICON (actualmente Schneider Elec-tric) en 1979 17 Como se ha indicado existen variacuteas variantes con diferentes representa-ciones numeacutericas de los datos y detalles del protocolo ligeramente desiguales Modbus RTU es una representacioacuten binaria compacta de los datos Modbus ASCII es una represen-tacioacuten legible del protocolo pero menos eficiente Ambas implementaciones del proto-colo son serie El formato RTU finaliza la trama con una suma de ldquocontrol de redundancia ciacuteclicardquo (CRC) mientras que el formato ASCII utiliza una suma de ldquocontrol de redundancia longitudinalrdquo (LRC) La versioacuten ModbusTCP es muy semejante al formato RTU pero esta-bleciendo la transmisioacuten mediante paquetes TCPIP

Ventajas

bull Se disentildeoacute teniendo en cuenta su uso para aplicaciones industrialesbull Es puacuteblico y gratuitobull Es faacutecil de implementar y requiere poco desarrollo

Guiacutea Asebec 40

47

bull Maneja bloques de datos sin suponer restriccionesbull Adecuado para cantidades pequentildeas o medianas de datos lt= 255 Bytesbull Transferencia de datos con acuse

Inconvenientes

bull Los objetos binarios grandes no son compatiblesbull Las transmisiones Modbus deben ser contiguas lo que limita los tipos de dispositi-

vos de comunicaciones remotas a aquellos que pueden almacenar datos para evitar lagunas en la transmisioacuten

bull El protocolo Modbus no ofrece seguridad contra oacuterdenes no autorizadas o intercep-tacioacuten de datos

2213 Buses de altas prestaciones PROFIBUS

La informacioacuten que se transmite con estos buses se encuentra estructurada en forma de ldquopalabrasrdquo o tablas permitiendo el intercambio de datos entre dispositivos y controlado-res o PCs Dentro de la piraacutemide CIM estos buses se situariacutean en el nivel de planta al per-mitir la generacioacuten de oacuterdenes de ejecucioacuten hacia el nivel de ceacutelula en base al procesado de la informacioacuten recibida Se utilizan para la creacioacuten de redes de control o supervisioacuten que permiten transmitir al operador los datos necesarios para gobernar el proceso y enviar cambios de consigna a los elementos de las ceacutelulas Dentro de este grupo el bus maacutes em-pleado en la actualidad es el PROFIBUS aunque existen otros como los siguientes

- ControlNet - Fieldbus Foundation - World FIP

PROFIBUS fue desarrollado entre los antildeos 1987-1989 por empresas alemanas (ABB Bosch Kloumlckner Moumlller Siemens entre otras) y cinco institutos de investigacioacuten alemanes siendo el bus de campo maacutes usado a nivel mundial con maacutes de 20 millones de nodos de comunicacioacuten instalados Actualmente cuenta con la versioacuten PROFINET especialmente desarrollada para su uso sobre redes Ethernet Su funcionamiento se basa en el uso de nodos maestros y nodos esclavos denominaacutendose tambieacuten los nodos maestros como activos y los esclavos pasivos Existen tres formatos posibles para este bus PROFIBUS-DP PROFIBUS-PA y PROFIBUS-FMS

bull PROFIBUS DP (Distributed Peripherals) Presenta una alta velocidad de transmisioacuten pre-cio econoacutemico y transferencia de pequentildeas cantidades de datos Muestra una estruc-tura maestro-esclavo claacutesica Es el maacutes difundido y se usa a nivel de campo o ceacutelula actuando a nivel de campo La capa fiacutesica sobre la que se implementa es RS-485

bull PROFIBUS PA (Process Automation) Presenta caracteriacutesticas similares al DP pero adaptado a zonas intriacutensecamente seguras es decir para ambientes peligrosos y con riesgo de explosioacuten Tambieacuten actuacutea a nivel de campo


48

bull PROFIBUS FMS (Fieldbus Message Specification) Este es el formato de propoacutesito ge-neral supervisioacuten y configuracioacuten Es multi-maestro (paso de testimonio entre maes-tros maestro-esclavo con los demaacutes dispositivos) y se usa a nivel de planta o ceacutelula Con la evolucioacuten de PROFIBUS hacia su empleo con protocolo TCPIP este formato estaacute perdiendo importancia para el enlace a nivel de ceacutelula o planta

A continuacioacuten se anotan las caracteriacutesticas generales del bus PROFIBUS indepen-dientemente de la modalidad en la que sea empleado

bull Longitud maacutexima 9 km con medio eleacutectrico 150 km con fibra oacuteptica de vidrio 150 m con infrarrojo

bull Puede soportar hasta 126 nodosbull Velocidad de transmisioacuten entre 96 kbits y 12 Mbitsbull Puede transferir un maacuteximo de 244 bytes de informacioacuten por nodo y ciclobull Topologiacutea estrella aacuterbol anillo y anillo redundante

Ventajas

bull Es el estaacutendar maacutes aceptado a nivel mundial estando ampliamente extendido en Europa

bull Las tres versiones disponibles permiten cubrir la praacutectica totalidad de las aplicacio-nes de automatizacioacuten

Inconvenientes

bull Es poco efectivo en la transmisioacuten de mensajes cortos puesto que el mensaje lleva incorporada mucha informacioacuten referente al direccionamiento

bull No lleva la alimentacioacuten asociada y es ligeramente maacutes caro que otros buses

222 Redes LAN industriales

En el antildeo 1984 bajo la norma ISO 7498 18 la ISO (International Standards Organization) aproboacute el modelo de OSI (Open Systems Interconnection) que describe las reglas por las que deben regirse los equipos de comunicaciones que intercambian informacioacuten a traveacutes de una infraestructura de red El modelo especifica las reglas atendiendo a su objetivo funcional y las clasifica en siete capas o niveles aplicacioacuten presentacioacuten sesioacuten transpor-te red enlace y fiacutesico

En 1985 el IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) produjo un conjunto de normas para las LAN bajo la denominacioacuten IEEE 802X 19 Una de las normas IEEE 802 es la conocida como Ethernet (IEEE 8023) 20 adoptada por ISO como ISO 8802-3 Ethernet es una red con topologiacutea loacutegica en bus cuyo estaacutendar especifica una velocidad de trans-misioacuten de 10 Mbits aunque con la versioacuten Fast Ethernet se alcanzaron los 100 Mbits y con la actual Ethernet gigabit hasta los 10 Gbits

Guiacutea Asebec 40

49

Ethernet es una red de comunicaciones de enorme popularidad debido entre otras causas al esquema abierto de su interconexioacuten su eficiencia en el intercambio de gran-des voluacutemenes de informacioacuten al bajo coste de las interfaces requeridas en su im-plementacioacuten y a su velocidad Su espectacular difusioacuten le ha permitido hacerse con cuotas de mercado incluso en el nivel de la piraacutemide de comunicaciones reservado a los buses de campo En el soporte de numerosos sistemas distribuidos de control se presenta como un serio competidor a las redes tradicionales no obstante cuando ha de garantizarse el retraso maacuteximo que pueden sufrir los mensajes principalmente en aplicaciones de tiempo real su eleccioacuten no ha estado exenta de riesgos dado su ca-raacutecter inicialmente no determinista Dicho comportamiento no determinista de las redes Ethernet claacutesicas no permitiacutea garantizar el enviacuteo y la recepcioacuten de un paquete de datos en un periacuteodo de tiempo determinado algo que se hace imprescindible en el disentildeo de redes industriales sobre todo cuando eacutestas estaacuten enfocadas a la supervisioacuten yo control de aplicaciones criacuteticas

Sin embargo hoy en diacutea la evolucioacuten de Ethernet ha alcanzado un nivel de desarrollo en el que es posible controlar la entrega determinista de la informacioacuten pudieacutendose llevar a cabo controles distribuidos en tiempo real Esto se ha conseguido mediante la imple-mentacioacuten de nuevos protocolos y controles de transmisioacuten que han permitido evolucio-nar la Ethernet ldquoestaacutendarrdquo

Como ya se ha adelantado los buses tradicionales maacutes avanzados han evolucionado para ser empleados sobre redes Ethernet gracias al desarrollo de especificaciones a ni-vel de la capa de transporte del estaacutendar OSI y manteniendo en las capas inferiores las especificaciones originales Asiacute los buses tradicionales con especificaciones basadas en Ethernet que actualmente estaacuten empleaacutendose a nivel industrial para desplegar sobre todo redes situadas en los niveles maacutes altos de la piraacutemide CIM son

- Modbus TCP - EthernetIP - EtherCAT - PROFINET - CYP Sync - FieldBus HSE

Seguidamente se describen las principales caracteriacutesticas de los protocolos maacutes ex-tendidos en el uso de redes LAN industriales Modbus TCP EthernetIP EtherCAT y PRO-FINET

Modbus TCP

La especificacioacuten Modbus TCPIP fue desarrollada en base al estaacutendar Modbus RTU en 1999 permitiendo encapsular el paquete de informacioacuten de la trama Modbus dentro de la estructura de mensajeriacutea del protocolo TCPIP

Modbus TCP puede considerarse hoy en diacutea como el protocolo de Ethernet Industrial maacutes popular debido a la sencillez de su aplicacioacuten utilizando el estaacutendar Ethernet


50

EthernetIP

Se trata de un protocolo tambieacuten basado en Ethernet utilizado para aplicaciones de au-tomatizacioacuten industrial bajo el conjunto de protocolos de Ethernet IPUDPTCP estaacutendar A diferencia del ModbusTCP el protocolo EthernetIP ha sido desarrollado para ofrecer caracteriacutesticas de seguridad en tiempo real

EtherCAT

Se podriacutea considerar como un bus de campo en tiempo real para su uso sobre Ethernet Industrial Fue desarrollado por la compantildeiacutea Beckhoff en la buacutesqueda de una solucioacuten para la integracioacuten del protocolo Ethernet en un entorno industrial y entregado poste-riormente al grupo de tecnologiacutea abierta EtherCAT para su mantenimiento soportes y desarrollo Combina las funcionalidades y tecnologiacuteas de Ethernet con la simplicidad de un bus de campo concretamente CANopen siendo este su base

El sistema de bus empleado por este protocolo modifica ligeramente el hardware empleado de manera estaacutendar en Ethernet con el fin de garantizar la eficiencia de las comunicaciones gracias al uso de una estructura que permite transferir los datos entre dispositivos de una forma repetitiva

Esto impide que se puedan crear redes de estrella asiacute como tampoco es posible la realizacioacuten de cualquier tipo de estructura en aacuterbol si no es mediante el uso de bornes ES con cables de derivacioacuten Por uacuteltimo la comunicacioacuten entre componentes Ethernet y EtherCAT debe realizarse siempre a traveacutes de un Switch Virtual en el PLC siendo imposi-ble su comunicacioacuten directa

ProfiNET

Basa su funcionamiento en el estaacutendar Profibus pero su integracioacuten se realiza como se ha comentado anteriormente sobre Ethernet Esto significa que aunque mantiene las funcionalidades de Profibus mejora y optimiza la transmisioacuten a nivel de capa 2 permitien-do convivir con los telegramas de protocolos informaacuteticos como TCPIP manteniendo la misma conexioacuten

La principal ventaja de ProfiNet es que proporciona a los usuarios una forma segura y fiable de utilizar Ethernet industrial combinando la facilidad de uso de un estaacutendar bien establecido como el Bus de Campo PROFIBUS DP con la efectividad y capacidad de alto rendimiento que caracterizan al nivel fiacutesico del estaacutendar Ethernet pudiendo incluso com-partir la infraestructura de red con otras comunicaciones Ethernet

Guiacutea Asebec 40

51

23 Nuevos estaacutendares de comunicacioacuten para Industria 40

La piraacutemide CIM ha sido el estaacutendar de disentildeo en el cual se ha basado a lo largo de los uacuteltimos 20 antildeos cualquier proyecto de control industrial destinado a conectar sistemas de campo el conocido como ldquoshop floorrdquo con los niveles de gestioacuten del negocio el ldquotop floorrdquo A traveacutes de ella se estructuran las diferentes tecnologiacuteas que enlazan los dispositi-vos de entradasalida en campo con los elementos de control y estos con los sistemas MES y los sistemas de control del negocio Sin embargo la irrupcioacuten de conceptos como el Internet Industrial de las Cosas 21 (IIoT del ingleacutes Industrial Internet of Things) estaacute mo-tivando una transformacioacuten progresiva del modelo CIM con el que se habiacutea familiarizado la industria

IIoT es un teacutermino que hace referencia a los diferentes dispositivos de hardware que pueden operar conjuntamente a traveacutes del internet de las cosas para ayudar a mejorar la manufactura y los procesos industriales El IIoT engloba por lo tanto todos los sensores dispositivos y maacutequinas que contribuyen a mejorar los procesos fiacutesicos de negocio en un entorno industrial En cambio al referirse al Internet de las Cosas (IoT) de manera general se considera cualquier dispositivo que se adapta al modelo IoT por ejemplo dispositivos domeacutesticos inteligentes que permiten conectar de manera directa al consumidor final con el proveedor

Este cambio en los estaacutendares de comunicacioacuten asociados al IIoT lleva impliacutecito ne-cesariamente una transformacioacuten de la estructura del modelo CIM En efecto tal y como se refleja en el esquema de la figura 25 la estructura de los niveles de automatizacioacuten pasaraacute progresivamente de ser una piraacutemide a convertirse en un verdadero pilar de au-tomatizacioacuten

Figura 25 Proceso de transformacioacuten de la piraacutemide CIM hacia una estructura basada en un pilar de conectividad (Fuente Belden)


52

La reorientacioacuten que estaacute experimentando la piraacutemide CIM se hace necesaria funda-mentalmente por dos razones En primer lugar por la necesidad de diferenciar de manera maacutes marcada las distintas capas de controlgestioacuten en los procesos industriales y en segundo lugar para reflejar el hecho de que algunas tecnologiacuteas pueden dejar de estar residentes en las instalaciones de las compantildeiacuteas para pasar a albergarse en un entorno ldquocloudrdquo de computacioacuten bien a nivel local o externo

Las nuevas aplicaciones de IIoT tales como el acceso remoto seguro para acciones de mantenimiento o el despliegue de aplicaciones industriales de Big Data para la optimiza-cioacuten continua de procesos y el mantenimiento predictivo requieren tener acceso directo a datos de campo lo cual se ve dificultado si estaacuten soportadas con un estricto modelo piramidal De ahiacute la necesidad de un nuevo modelo o estructura el denominado pilar de automatizacioacuten

La industria estaacute actualmente desplazaacutendose hacia el uso cada vez maacutes generalizado de redes basadas en tecnologiacutea Ethernet no uacutenicamente en las aacutereas de negocio sino tambieacuten el propio proceso en el cual la adquisicioacuten de datos y la computacioacuten tienen realmente mucha importancia En este sentido procesos que no requieran un control ex-haustivo en tiempo real pueden actualmente llegar a desarrollarse de manera virtual en el ldquocloudrdquo tal y coacutemo se refleja en la figura 25 El graacutefico muestra tambieacuten como gracias al IoT lo datos podriacutean compartirse de una manera maacutes sencilla entre todos los niveles sin necesidad de pasar secuencialmente de una capa a la superior

El nuevo modelo propuesto es maacutes abierto y flexible pudiendo soportar nuevos re-querimientos asociados a una intensiva comunicacioacuten vertical Como resultado ciertas funcionalidades asociadas a PLCs y a sistemas SCADA y ERP pueden ser virtualizadas y relocalizadas en un ldquocloudrdquo local o remoto Al mismo tiempo el nuevo modelo tambieacuten considera el crecimiento constante en el nuacutemero de dispositivos ldquointeligentesrdquo y sensores existentes en el nivel de campo lo cual facilita el desplazamiento al nivel de campo de ciertas funciones criacuteticas como por ejemplo la seguridad

En la situacioacuten actual en la que la industria va a empezar a abandonar progresivamente su dependencia de los buses de campo hacia un uso masivo de Ethernet se hace nece-sario distinguir maacutes claramente los aspectos relacionados con las redes de comunicacioacuten entre los dispositivos de los referentes a los sistemas de gestioacuten De ahiacute los dos bloques unidos a traveacutes del pilar de conectividad representados en la figura 25 El desarrollo de la tecnologiacutea TSN (Time Sensitive Networking) la cual proporciona determinismo al es-taacutendar Ethernet es decir garantiacutea de recepcioacuten de la informacioacuten en un tiempo definido enfatiza la importancia de los cambios aquiacute descritos

En los siguientes apartados se describen brevemente algunas de las tecnologiacuteas y he-rramientas que se considera contribuiraacuten en los proacuteximos antildeos al cambio de paradigma el OPC el TSN la computacioacuten en ldquocloudrdquo el 5G y la ciberseguridad Es importante destacar que pese a los cambios que van a producirse en los entornos productivos las premisas

Guiacutea Asebec 40

53

operativas establecidas por la piraacutemide CIM siguen siendo necesarias en la actualidad para garantizar una transformacioacuten fluida de los procesos productivos En efecto en la medida en que la explotacioacuten masiva de datos de proceso va a generar informacioacuten en tiempo real para mejorar la toma de decisiones la ordenacioacuten de las estructuras produc-tivas de partida debe al menos ajustarse a los estaacutendares CIM de lo contrario el proceso de transformacioacuten puede resultar mucho maacutes costoso de lo esperado

231 OPC Open Platform Communications

OPC (Object linking and embedding for Process Control u Open Platform Communica-tions) es un conjunto de especificaciones que proporciona un estaacutendar de comunicacioacuten simplificando la relacioacuten entre los dispositivos de entradasalida (fuentes de datos) y el elemento o elementos de las redes que actuacutean como ldquoclientesrdquo de datos Fue desarrolla-do con el objetivo de dar solucioacuten al problema originado por la existencia de multitud de formatos de datos drivers y protocolos de comunicacioacuten en el mercado industrial

En el antildeo 1995 cinco compantildeiacuteas dedicadas al desarrollo de tecnologiacuteas de automa-tizacioacuten (Intellution Opto22 Fisher-Rosemount Rockwell Software e Intuitiv Software) se aliaron junto a Microsoft creando el consorcio industrial sin aacutenimo de lucro OPC Foundation para el desarrollo e implementacioacuten de un sistema abierto de comunica-ciones que eliminase esas barreras de comunicacioacuten Como resultado se creoacute OLECOM (Object Linking and EmbeddingCommon Object Model) base del actual OPC claacutesico 22

OPC facilita por un lado la labor de los integradores de soluciones de automatizacioacuten al reducirse la complejidad asociada a la interconexioacuten de elementos Ademaacutes permite desarrollar entornos de pruebas maacutes baratos y simples con simuladores que implemen-ten OPC Por otro lado las propias industrias pueden verse beneficiadas con el uso de OPC al tener la posibilidad de elegir las mejores soluciones entre diferentes proveedores sin hacer frente a restricciones de compatibilidad Todo ello redunda en un abaratamiento de la tecnologiacutea de control y automatizacioacuten generando unos ecosistemas industriales maacutes flexibles y dinaacutemicos Ahora bien el OPC claacutesico a pesar de dar solucioacuten a muchos problemas de interoperabilidad tiene varios inconvenientes como son

1 Estar basado en tecnologiacutea de Windows al usar los Distributed Component Object Model COMDCOM (Tecnologiacutea que permite desarrollar componentes software dis-tribuidos y comunicados entre siacute)

2 No se permite montar el servidor OPC directamente sobre un PLC Son necesarios ordenadores que se comuniquen con las maacutequinas

3 Los datos no van encriptados ni existen niveles de seguridad4 No es faacutecil de utilizar si existe un Firewall por medio La cantidad de puertos y ele-

mentos de configuracioacuten hacen que su puesta en marcha sea tediosa5 Los modelos de datos son diferentes seguacuten el tipo de informacioacuten OPC DA para el

tiempo real OPC HDA para historizacioacuten de datos y OPC AampE para alarmas y eventos


54

Como respuesta a estos problemas en el antildeo 2008 la OPC Foundation lanzoacute una nueva versioacuten llamada OPC-UA (Unified Architecture) como sustitucioacuten de todas las especifica-ciones basadas en el estaacutendar COM sin perder ninguna de sus caracteriacutesticas ni rendi-miento tal y como puede verse en la figura 26

Actualmente la gran variedad de aplicaciones en las que se utiliza OPC requiere una escalabilidad que va desde los mismos sistemas embebidos pasando por los sistemas SCADA hasta las herramientas MES y ERP Los requisitos necesarios y maacutes importantes en los que se basoacute la OPC Foundation para el desarrollo de OPC-UA se muestran en la tabla 21

Figura 26 Principales diferencias entre OPC-DA y OPC-UA 23

Comunicacioacuten entre sistemas distribuidos Modelo de datos

Fiabilidad Modelo comuacuten para todos los datos OPC

Robustez y tolerancia a fallos Orientado a objetos

Redundancia Sistema de tipos ampliable

Independencia de plataforma Meta-informacioacuten

Escalabilidad Datos y meacutetodos complejos

Comunicacioacuten con Internet y cortafuegos

Escalabilidad de modelos desde simples a complejos

Alto rendimiento Modelo baacutesico abstracto

Seguridad y control de acceso Base para otro modelo de datos estaacutendar

Interoperabilidad

Tabla 21 Requisitos para el desarrollo del OPC-UA Fuente httpslarraiozcom

Guiacutea Asebec 40

55

232 TSN Time-Sensitive Networking

TSN (Time-Sensitive Networking) es un estaacutendar definido por la IEEE que permite transmitir mensajes determiniacutesticos sobre el estaacutendar Ethernet 24

Como se ha comentado en la introduccioacuten del punto 3 Ethernet es un estaacutendar de red de comunicaciones con una gran popularidad que cada vez maacutes se estaacute extendiendo a la parte del proceso productivo de la faacutebrica Esta expansioacuten se encuentra habitualmente con serias limitaciones sobre todo en cuanto a tiempos de respuesta y tolerancia a fallos se refiere

Con el fin de solventar los inconvenientes asociados al uso de Ethernet en entornos industriales TSN reformula y optimiza Ethernet mejorando los mecanismos de calidad de servicio (QoS) y la sincronizacioacuten de tiempo reduciendo las latencias en transmisioacuten y la redundancia sin interrupciones para permitir la comunicacioacuten en tiempo real

TSN estaacute definido en estaacutendares especificados en el IEEE 8021Q-1CM-1CB 25 Estas normas pueden agruparse en tres categoriacuteas baacutesicas principales Cada una puede usarse por siacute sola pero al juntar las tres es cuando se extrae realmente todo el potencial que da TSN Los tres componentes son

1 Tiempo de sincronizacioacuten Todos los dispositivos que participan en la comunicacioacuten en tiempo real necesitan tener una comprensioacuten comuacuten del tiempo Dicho de otra manera todos deben disponer del mismo formato y la misma hora en el mismo ins-tante

2 Programacioacuten y configuracioacuten del traacutefico Los dispositivos que participan en la red lo hacen en tiempo real con las mismas reglas de procesamiento y reenviacuteo de los paquetes

3 Seleccioacuten de rutas de comunicacioacuten y tolerancia a fallos Todos los dispositivos ad-hieren las mismas reglas de comunicacioacuten y ancho de banda utilizando maacutes de una ruta y reduciendo por tanto la posibilidad de fallos

233 IIoT Industrial Internet of Things

Como se ha venido comentando a lo largo de la guiacutea el equipamiento distribuido en las plantas ceraacutemicas se encuentra generalmente aislado del resto del equipamiento y de los niveles superiores de control formando islas de informacioacuten a las cuales es difiacutecil acceder desde otros puntos de la planta El nuevo paradigma de la Industria 40 pretende eliminar esas islas y dotar de transparencia a todos los elementos implicados en la produccioacuten lo cual obliga a conectar la industria al completo


56

El cableado tiene muchas ventajas sobre todo en lo referido a robustez ancho de ban-da baja latencia y escalabilidad pero no siempre es posible emplearlo o el coste de imple-mentacioacuten es demasiado elevado para la criticidad de la conexioacuten En estos casos en los que la conectividad en soportes cableados puede verse comprometida la utilizacioacuten del IIoT puede ser una buena alternativa para garantizar la conexioacuten de los activos industriales Sin embargo hay que tener presente que de toda la tecnologiacutea existente en el aacutembito del IIoT no toda es funcional en todos los escenarios posibles Como puede observarse en la figura 27 las necesidades de comunicacioacuten las condiciones ambientales y de situacioacuten y el elemento a conectar haraacuten que se deba decantar la eleccioacuten por una tecnologiacutea u otra

En los siguientes puntos se describe cuaacuteles son las principales tecnologiacuteas que pue-den emplearse en el despliegue de redes de IIoT asiacute como las ventajas y desventajas que presentan cada una de ellas

2331 5G

El 5G (5th Generation) es un estaacutendar definido por la 3GPP (3rd Generation Partnership Project) 26 como respuesta a las nuevas necesidades de comunicacioacuten que existen en el mercado tanto domestico como industrial Es la uacuteltima actualizacioacuten de la red de cober-tura inalaacutembrica 4G

En principio seguacuten las especificaciones establecidas por sus desarrolladores debe dar solucioacuten a algunas de las limitaciones existente en las comunicaciones inalaacutembricas actuales como pueden ser la estabilidad sus tiempos de respuesta o la velocidad de transferencia

La figura 28 muestra las relaciones entre lo esencial de las teacutecnicas actuales y las nue-vas aportaciones del 5G

Figura 27 Comparativa entre las funcionalidades de diferentes tecnologiacuteas de IoT

Guiacutea Asebec 40

57

Su mayor ancho de banda mayor velocidad menor consumo energeacutetico y laten-cias por debajo del milisegundo puede permitir al 5G ser una alternativa real al cable Gran parte de estos beneficios los consigue como se ve en la figura 28 gracias al uso de ondas de radio de alta frecuencia y mejoras en las capas fiacutesicas (antenas y receptores)

Si bien es cierto que a mayor frecuencia mayor velocidad no es menos cierto que las altas frecuencias permiten menores distancias de transmisioacuten y una menor capacidad de penetracioacuten en paredes y ventanas Esto hace que la infraestructura hardware necesaria sea mayor y por tanto el coste de implantacioacuten tambieacuten o que se disponga de una cober-tura demasiado pobre como para poder enlazar con la red

Por tanto el 5G dota de nuevas posibilidades de comunicacioacuten inalaacutembrica a disposi-tivos que por sus tiempos de respuesta era impensable Pero no hay que olvidar que un buen estudio y anaacutelisis de los requerimientos y costes es baacutesico antes de decantarse por esta tecnologiacutea Su eleccioacuten deberaacute estar basada principalmente en los requerimientos de consumos latencias y cobertura necesarios

2332 LPWAN

LPWAN (Low Power Wide Area Network) 28 es un tipo de red de comunicaciones ina-laacutembrica disentildeada para tener un largo alcance con una tasa de bits baja entre objetos conectados alimentados con bateriacutea Se pueden distinguir las tecnologiacuteas por aquellas que usan el espectro de uso privado y las soluciones que emplean las bandas de uso comuacuten A continuacioacuten se describen variacuteas de estas tecnologiacuteas empezando por las de banda privativa (subastadas)

Figura 28 Relacioacuten de las teacutecnicas 5G esenciales (en amarillo) y caracteriacutesticas clave (en azul) Flechas azules enla-ces directos entre la teacutecnica y la caracteriacutestica resultante flechas rojas conexiones entre dos tecnologiacuteas

Fuente IDTechEx Research 27


58

23321 NB-IoT

NB-IoT (Narrowband IoT) es un estaacutendar desarrollado por 3GPP 29 dentro de las redes LPWAN con bandas de uso privativo para permitir la conexioacuten a una amplia gama de dispositivos y servicios mediante el uso de las redes moacuteviles LTE Las bajas frecuencias (180 kHz) permite centrar su campo de uso especialmente en dispositivos de interior o subterraacuteneos con un bajo consumo permitiendo una larga duracioacuten de bateriacutea y un bajo costo de implementacioacuten

Sus principales ventajas son

- Gran eficiencia energeacutetica permitiendo duraciones de bateriacutea de maacutes de 10 antildeos- Moacutedulos de bajo coste (desde 1euro)- Confiabilidad y seguridad gracias al cifrado de sus conexiones- Despliegue sencillo y escalabilidad al utilizar la arquitectura de red moacutevil LTE exis-

tente- Gran cantidad de dispositivos conectados permitiendo hasta 100000 dispositivos

por antena- Excelente penetracioacuten en edificios y bajo tierra

La tasa de transferencia maacutexima en descarga es de 200 kbitss y la de subida es de 144 kbitss

23322 LTE-M1

Otra opcioacuten dentro del espectro de las bandas comerciales y tambieacuten estandarizado por 3GPP es LTE-M (Long Term Evolution Category M1) 30

Su posicioacuten es intermedia entre NB-IoT y LTE El ancho de banda de sus canales estaacute en los 108 MHz Su eficiente uso de la energiacutea permite duraciones de las bateriacuteas entre 5 y 10 antildeos seguacuten la velocidad de transferencia La velocidad maacutexima de transferencia tanto en bajada como en subida es de 1 Mbps

Otra de las mejoras introducidas es la capacidad de transmisioacuten de voz y soporte para posicionamiento Comparando LTE-M1 con NB-IoT pueden encontrarse las siguientes di-ferencias

23323 SigFox

SigFox 32 forma parte de las bandas de uso comuacuten Se define tanto como una tecnolo-giacutea como una teleoperadora francesa que opera sobre su propia tecnologiacutea

Funciona por debajo frecuencias de sub-GHz concretamente a 868 MHz en Europa y 902 MHz en EEUU Dispone de red propia lo que permite a los usuarios poder desplegar

Guiacutea Asebec 40

59

sus dispositivos sin necesidad de una gran inversioacuten ni grandes conocimientos de tele-comunicaciones Solo se necesita comprar un moacutedulo de radio compatible (desde los 20 ceacutentimos) y una suscripcioacuten a la red de los 47 paiacuteses en los que se encuentra

Las principales limitaciones o consideraciones a tener en cuenta antes de elegir esta tecnologiacutea se encuentran en el tamantildeo y la cantidad de mensajes que permite enviar y re-cibir por diacutea Actualmente el nuacutemero maacuteximo de mensajes a enviar por diacutea es de 140 sien-do el tamantildeo maacuteximo del mensaje de hasta 12 bytes Esto hace que no sea una tecnologiacutea pensada para aplicaciones en tiempo real o con una gran necesidad de enviacuteo de datos

23324 LoRa y LoRaWAN

LoRa es el tipo de modulacioacuten en radiofrecuencia inventado por Oliver Bernar Andre y patentado por Semtech 33 para comunicaciones LPWAN con bandas de uso comuacuten Funciona bajo las frecuencias de 868 MHz en Europa 915 MHz en Ameacuterica y 433 MHz en Asia Su alcance es de entre 10 y 20 km con una transferencia de datos de hasta 255 bytes

Por otro lado LoRaWAN es un protocolo de red que usa la tecnologiacutea LoRa para co-municar Sus principales caracteriacutesticas son la capacidad de crear redes tanto puacuteblicas como privadas de bajo consumo con soporte para encriptacioacuten AES-128 y con disentildeo de topologiacutea punto a punto o Estrella

Las redes LoRaWAN siempre deben disponer de como miacutenimo un Gateway que haga de puente y maneje la comunicacioacuten entre nodos Puede soportar hasta 62500 nodos y escuchar hasta 8 nodos a la vez

Su principal desventaja es el alto costo y la necesidad de conocimientos para la im-plementacioacuten Asiacute como SigFox dispone ya de una infraestructura de red donde solo es necesario agregar el dispositivo mediante el pago de la suscripcioacuten en LoRa es necesario crear la infraestructura para su uso

NB-IoT LTE-M

Ancho de Banda 180 kHz 108 MHz

Velocidad de bajada subida 1 Mbps 1 Mbps 160-250 kbps 100-150 kbps

Latencia 15-10 seg 10-100 ms

Duracioacuten de la bateriacutea + 10 antildeos 5-10 antildeos

Potencia de transmisioacuten 20 23 dBm 20 23 dBm

Coste por moacutedulo 5ndash10 euro 10ndash15 euro

Posicionamiento No Siacute

Penetracioacuten Extremadamente buena Buena

Voz No Siacute

Tabla 22 Comparativa entre las redes LTE-M1 y NB-IoT (Fuente accent systems 31)


60

234 MQTT AMQP y CoAP

Para terminar este capiacutetulo se pasaraacute a comentar los principales protocolos de comu-nicacioacuten utilizados en IIoT Cabe destacar que estos protocolos especialmente MQTT y CoAP no fueron disentildeados teniendo en cuenta la seguridad y por tanto existe un riesgo importante para la Ciberseguridad 34

MQTT (Message Queue Telemetry Transport Protocol) es un protocolo de mensajeriacutea del tipo publicacioacutensuscripcioacuten desarrollado por Andy Stanford-Clark de IBM y Arlen Ni-pper de ARCOM en 1999 Actualmente ha sido abierto y convertido en un estaacutendar ISO (ISOIEC PRF 20922 35)

Estaacute disentildeado principalmente para dispositivos alimentados con bateriacuteas para formar redes de comunicacioacuten de sensores aunque se puede usar como protocolo para otros tipos de aplicaciones como por ejemplo aplicaciones de comunicacioacuten tipo Facebook Messenger

La arquitectura MQTT es sencilla Se dispone de un servidor llamado ldquoBrokerrdquo que re-cibe las comunicaciones de los clientes La comunicacioacuten se basa en la publicacioacuten de ldquotemasrdquo Estos son creados por el cliente que publica el mensaje Los nodos que deseen recibirlos deben suscribirse a eacutel y pasaraacuten a formar parte de comunicaciones ldquouno a unordquo o ldquouno a muchosrdquo seguacuten eacutel nuacutemero de nodos que se suscriban al ldquotemardquo Esto permite crear una jerarquiacutea de clientes que publican y reciben datos Un ldquotemardquo se representa mediante una cadena jeraacuterquica separadas con el siacutembolo rdquordquo

Figura 29 Esquema de funcionamiento de un ldquotopicrdquo MQTT con la consiguiente trama ldquoedificio1 planta5sala1raspberry2temperaturardquo (Fuente httpsgeekytheorycomque-es-mqtt)

Guiacutea Asebec 40

61

AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) es otro estaacutendar con una gran acepta-cioacuten en el mundo del IoT Fue desarrollado por John OrsquoHara en JP Morgan 36 Su desarrollo se documentoacute y fue entregado a un grupo de trabajo (con empresas como Cisco Red Hat Microsoft Bank of America Barclays etc) para su mejora implementacioacuten y difusioacuten

Es un protocolo a nivel de cable orientado a mensajes tipo MOM (Message-oriented middleware) Fue disentildeado para soportar la mensajeriacutea tanto preguntarespuesta como por suscripcioacuten AMQP estipula el comportamiento del servidor y de los clientes permi-tiendo una interoperabilidad muy alta Esto significa que cualquier programa puede crear e interpretar mensajes conforme al formato de datos que establezca y por tanto cual-quier otra herramienta que cumpla con este formato puede comunicarse independiente-mente del lenguaje de implementacioacuten

CoAP (Constrained Application Protocol) es un protocolo a nivel de aplicacioacuten en la capa OSI desarrollado por la IETF (Internet Engineering Task Force) 37 pensado para unir dispositivos de baja potencia a Internet

Originalmente fue disentildeado inspiraacutendose en HTTP Se especificoacute para funcionar sobre UDP en redes con bajo ancho de banda y baja disponibilidad El protocolo antildeadiacutea a UDP la entrega confiable el control de congestioacuten y el control de flujo

Posteriores actualizaciones permitieron el funcionamiento de DTLS (Datagram Trans-port Layer Security) 3839 sobre TCP permitiendo frente a otros protocolos como MQTT darle seguridad gracias al DTLS y la posibilidad de seguir funcionando incluso en redes con conectividad pobre o con miles de millones de nodos conectados simultaacuteneamente gracias al TCP

Capiacutetulo 3 Sensorizacioacuteny control

Capiacutetulo 3 Sensorizacioacuten y control

64

En el anterior capiacutetulo de la Guiacutea se realizoacute una revisioacuten de los fundamentos de las comunicaciones industriales y un repaso a los protocolos de comunicacioacuten maacutes empleados en la industria ceraacutemica incluyendo algunas generalidades sobre los nuevos estaacutendares de la Industria 40 En el presente capiacutetulo se recopilan las diferentes tipologiacuteas de sensores y sus aplicaciones dentro del

proceso de fabricacioacuten de productos ceraacutemicos indicaacutendose ademaacutes queacute variables del proceso de fabricacioacuten es imprescindible monitorizar para llevar a cabo un correcto control de las plantas productivas y sentar la base para el posterior despliegue de herra-mientas propias de la Industria 40 Finalmente dentro de este mismo capiacutetulo se revisan los diferentes sistemas de control automaacutetico que pueden emplearse en la actualidad en las etapas del proceso de fabricacioacuten con el fin de cerrar bucles de control para mantener constantes las variables criacuteticas del proceso que inciden directamente sobre la calidad y propiedades de los productos fabricados

31 Niveles de control en la industria ceraacutemica

De manera general los sensores son dispositivos que tienen la capacidad de detec-tar cambios en su entorno lo cual es empleado para medir diferentes tipos de magni-tudes fiacutesicas tales como temperatura presioacuten distancia etc Ademaacutes en la mayoriacutea de los casos estos son capaces de convertir la medida realizada en una sentildeal que puede ser enviada y procesada en otros dispositivos electroacutenicos Hoy en diacutea los sensores se emplean en multitud de objetos cotidianos

Las primeras referencias sobre el uso de elementos sensores para la medida de magnitudes fiacutesicas se remontan a la eacutepoca del Renacimiento durante la cual se em-pezoacute a experimentar con dispositivos capaces de proporcionar informacioacuten sobre la temperatura del aire Asiacute Galileo propuso en el antildeo 1592 un sistema basado en el desplazamiento de un liacutequido contenido en el interior de un tubo sellado en el que la contraccioacuten-expansioacuten experimentada por el aire cuando este es sometido a cambios de temperatura proporcionaba una indicacioacuten de esta magnitud En 1612 el italiano Santorre Santorio introdujo una graduacioacuten numeacuterica al invento de Galileo y le dio un uso meacutedico

Durante los siglos XVIII y XIX el afaacuten por mejorar los elementos para la medida de la temperatura y las investigaciones llevadas a cabo en el campo de la electricidad con-dujo al descubrimiento en el antildeo 1821 del efecto Seebeck en el cual estaacuten basados los actuales termopares y a la invencioacuten de la termorresistencia a principios del siglo XX

Desde entonces las constantes evoluciones de los sensores derivaron en los sen-sores actuales que permiten medir una gran cantidad de magnitudes fiacutesicas en rangos muy amplios y dispares posibilitando el desarrollo de numerosas aplicaciones teacutecnicas En los uacuteltimos antildeos los desarrollos en el campo de la sensoacuterica se han focalizado en mejorar los sistemas digitales derivados de la conversioacuten de sentildeales que permiten las comunicaciones a grandes distancias preservando la integridad de las medidas

Guiacutea Asebec 40

65

Existen muacuteltiples clasificaciones posibles para las tipologiacuteas de sensores dependiendo de su principio de medida la magnitud a medir etc Una posible clasificacioacuten es la siguiente

- Seguacuten el tipo de sentildeal recibida podraacuten ser analoacutegicos o digitales

- Seguacuten el tipo de paraacutemetro variable podraacuten serResistivosCapacitivosInductivosMagneacuteticosOacutepticos

- Seguacuten la magnitud o variable fiacutesica o quiacutemica a detectar podraacuten serPosicioacutenProximidadPresenciaTaacutectilesAcuacutesticoDesplazamientoTemperaturaHumedadVelocidadAceleracioacutenFuerza y parPresioacutenDeformacionesLuzCaudal

La incorporacioacuten de la sensoacuterica y del control asociado a la misma en la industria ceraacutemica ha progresado en una serie de fases que muchas veces han evolucionado en paralelo y que no se encuentran en el mismo grado de desarrollo en todas las etapas productivas

En la industria quiacutemica tradicional el control de los procesos estaacute maacutes desarrollado que en la industria ceraacutemica Esto se debe en parte al hecho de que en el sector ceraacute-mico se trabaja con soacutelidos y el nivel de conocimiento que se tiene de las operaciones unitarias que involucran soacutelidos es muy inferior al que se tiene cuando se trabaja con fluidos El segundo aspecto que dificulta el control automaacutetico deriva de la naturaleza estructural del producto ceraacutemico lo que conlleva que las caracteriacutesticas finales que le son exigibles no sean uacutenicas como ocurre en la mayor parte de los procesos quiacute-micos en los que lo maacutes importante suele ser su composicioacuten quiacutemica en el caso de las baldosas ceraacutemicas el producto final debe cumplir un conjunto de requisitos que van desde los puramente teacutecnicos (baja porosidad resistencia al desgaste etc) a los


66

esteacuteticos (brillo disentildeo etc) que dificultan en muchas ocasiones la implantacioacuten de sistemas de control Finalmente otro aspecto que dificulta la automatizacioacuten de este tipo de industrias es la amplia variedad de productos (modelos) que debe fabricar una misma empresa

El hecho de que el proceso de fabricacioacuten de materiales ceraacutemicos requiera la reali-zacioacuten consecutiva de diferentes operaciones baacutesicas (atomizacioacuten prensado etc) so-bre los materiales hasta alcanzar el producto final hace que la introduccioacuten del control automaacutetico haya sido paulatina abordaacutendose por etapas de proceso este caraacutecter mo-dular del proceso hace que las caracteriacutesticas de un material resultante de una serie de operaciones que constituyen en siacute una etapa aunque no incidan de manera deter-minante sobre el producto final sean de extraordinaria importancia ya que determinan su comportamiento en la etapa siguiente Este material resultante de una determinada etapa que a veces se le denomina producto es en realidad una materia prima semie-laborada que se utilizaraacute como tal en una fase posterior del proceso (por ejemplo el polvo atomizado) o un producto intermedio que sufriraacute transformaciones posteriores (por ejemplo un soporte recieacuten prensado)

Con el fin de cuantificar la implantacioacuten del control en la industria ceraacutemica se han definido unos ldquoniveles de automatizacioacutenrdquo (figura 31) En el nivel inferior se encontrariacutea el control puramente manual y en el superior un control automaacutetico global que involucra-riacutea todas las etapas productivas asiacute como sus interacciones

Nivel 1 Control manual

El primer nivel de control podriacutea denominarse manual En eacutel un operario lleva a cabo la medida de alguna (o algunas) variables y en funcioacuten de las especificaciones del pro-ducto (consignas) modifica de forma manual una serie de variables Ejemplos de este

Figura 31 Distribucioacuten de los niveles de control en el entorno de fabricacioacuten de productos ceraacutemicos ((1) control manual (2) control de maacutequina (3) control de producto (4) control global)

Guiacutea Asebec 40

67

tipo de acciones se encuentra en los hornos tuacutenel o de pasajes antiguos en los que el control de la temperatura se realizaba mediante el uso de un piroacutemetro de hilo caliente manejado por un operario

Pero no es necesario retrotraerse tanto en el tiempo En la actualidad en la mayoriacutea de las empresas el control de la humedad del polvo atomizado producido por el atomi-zador se lleva a cabo midiendo de forma manual mediante una balanza de infrarrojos y actuando sobre la temperatura de consigna de un quemador o sobre alguna otra varia-ble de forma discontinua y manual

Nivel 2 Control automaacutetico de las variables de maacutequina

La complejidad de muchas maacutequinas actuales (secaderos prensas hornos etc) hace que en todas ellas exista cierto nivel de control Este control involucra variables de maacutequina por oposicioacuten a las variables de producto que son las caracteriacutesticas del material que se estaacute elaborando Este nivel de control se encuentra en multitud de equi-pos como por ejemplo la prensa en donde la variable de maacutequina que se controla es la presioacuten de prensado mientras que las variables de producto que interesa regular son por ejemplo la densidad aparente y el espesor de la pieza

Los niveles de control no estaacuten asociados a maacutequinas como se podriacutea pensar en un principio sino a conjuntos de variables de entrada y salida Asiacute en el atomizador la pareja de variables temperatura de gases humedad del polvo atomizado se controla manualmente (nivel 1) en la mayoriacutea de las empresas en tanto que la pareja de variables temperatura de gases posicioacuten de la vaacutelvula de gas del quemador es un claro ejemplo de control de las variables de maacutequina (nivel 2)

Es caracteriacutestico de este nivel el empleo de sistemas de control relativamente sim-ples como son los controladores PID o los autoacutematas programables PLC El desarrollo vertiginoso que ha tenido la informaacutetica en las dos uacuteltimas deacutecadas ha hecho que mu-chas de las maacutequinas de cierta complejidad dispongan de ordenadores incorporados Es un poco desalentador que a pesar de la potencia que tienen estos dispositivos en la mayoriacutea de los casos se utilicen como meros registradores de datos cuando podriacutean tener un papel mucho maacutes activo

Nivel 3 Control automaacutetico de las variables de producto

En el tercer nivel del control se encuentra la regulacioacuten de las variables de producto incorporando los sensores que sean necesarios Este tercer nivel implica al menos dos aacutereas de conocimiento diferentes la de los materiales y procesos y la de la instrumen-tacioacuten

El conocimiento de los materiales y los procesos involucrados en la fabricacioacuten de fritas y baldosas ceraacutemicas se encuentra suficientemente avanzado como para implan-


68

tar un sistema de control en la mayoriacutea de los casos Ello se debe en parte a que para llevar a cabo el control es suficiente disponer de un modelo de entradassalidas que relacione las modificaciones que se producen en un variable de salida como conse-cuencia de los cambios en una variable de entrada Teacutecnicas generales como el disentildeo de experimentos o la identificacioacuten empiacuterica de paraacutemetros pueden permitir obtener el conocimiento necesario para realizar un control automaacutetico

Las mayores dificultades del control automaacutetico estriban casi en todos los casos en disponer del sensor adecuado para realizar la medida o en definir las variables sobre las que actuar (variables manipuladas) La seleccioacuten de un nuevo sensor suele ser un proceso complejo ya que debe funcionar con la suficiente precisioacuten y robustez en un campo para el que con toda probabilidad no fue disentildeado originalmente Casos tiacutepicos se tienen en los medidores de humedad por infrarrojos disentildeados originalmente para la medida de la humedad en las hojas de tabaco los medidores de radiofrecuencia empleados en la industria de la madera y del yeso o los sensores de densidad por bur-bujeo aplicados en la industria de la mineriacutea

Siguiendo con el ejemplo del atomizador el tercer nivel de automatizacioacuten consis-tiriacutea en controlar la variable del producto intermedio o semielaborado la humedad del polvo atomizado (por oposicioacuten a la variable de maacutequina que es la temperatura de los gases)

En los casos maacutes sencillos este control puede llevarse a cabo con controladores PID o con autoacutematas programables sin embargo a medida que las ecuaciones que rigen los procesos son maacutes complicadas hay que recurrir a los ordenadores En otros sec-tores industriales los ordenadores se emplean para el control anticipativo predictivo sistemas expertos o para la simulacioacuten dinaacutemica 40 En todos estos casos en el orde-nador se implementa un modelo del proceso modelo que puede ser teoacuterico (basado en balances de propiedad ecuaciones de velocidad ecuaciones termodinaacutemicas etc) empiacuterico (redes neuronales o ecuaciones de ajuste) o semiempiacuterico (basado en ecua-ciones teoacutericas con paraacutemetros de ajuste determinados experimentalmente)

En la actualidad el uso de modelos de este tipo soacutelo estaacute extendido en los sistemas de clasificacioacuten automaacuteticos de baldosas ceraacutemicas Aunque se han desarrollado trabajos para la aplicacioacuten de estos sistemas avanzados en el control de procesos (aplicacioacuten de modelos DMC 41 a la molienda simulacioacuten dinaacutemica aplicada al secado de baldosas 42 o implementacioacuten de los diagramas de compactacioacuten para el control de la densidad de las piezas a la salida de la prensa 43) estos desarrollos no se encuentran muy extendidos en la actualidad

Nivel 4 Control global

Las diferentes operaciones unitarias que constituyen el proceso ceraacutemico (molien-da atomizacioacuten prensado etc) no son independientes La salida de una representa la

Guiacutea Asebec 40

69

entrada de la siguiente Asiacute el control de la humedad del polvo atomizado condiciona la densidad de las piezas prensadas la cual a su vez influye en su contraccioacuten durante la coccioacuten

La incorrecta ejecucioacuten de cualquiera de las etapas del proceso no soacutelo afecta al desarrollo de las etapas siguientes sino tambieacuten a las caracteriacutesticas de los productos intermedios (porosidad permeabilidad etc) asiacute como a las de los productos acabados El proceso de fabricacioacuten de baldosas ceraacutemicas debe considerarse como un conjunto de etapas interconectadas que progresivamente transforman las materias primas en el producto acabado 44 El control automaacutetico no puede ni debe limitarse a etapas indivi-duales El control global del proceso es una filosofiacutea cuya aplicacioacuten permitiriacutea disponer de informacioacuten (y no soacutelo datos) del proceso optimizar globalmente la fabricacioacuten de baldosas y detectar los puntos deacutebiles

En la industria ceraacutemica se estaacute comenzando a abordar este cuarto nivel aunque de forma incipiente e involucra sobre todo la adquisicioacuten de informacioacuten Cada vez son maacutes numerosas las empresas que disponen de un sistema centralizado en que los operarios de cada etapa introducen los datos del proceso se tiene indicacioacuten del nuacutemero de piezas procesadas o se hace un seguimiento de las piezas a lo largo del proceso Ademaacutes existen aspectos clave para la consecucioacuten de este nivel que ya han empezado a ser abordados por algunos fabricantes Asiacute hoy en diacutea en muchos casos es viable intercomunicar las maacutequinas debido a que los fabricantes de maquinaria utilizan protocolos de comunicaciones cada vez maacutes abiertos y estandarizados Uacutenicamente en algunos casos concretos siguen empleaacutendose protocolos cerrados como una forma de garantizar la exclusividad nadie salvo el fabricante podraacute establecer comunicaciones con la maacutequina o podraacute integrarla en una red mayor

Un control global deberiacutea contemplar tambieacuten una actuacioacuten integral es decir la ma-nipulacioacuten de variables y no uacutenicamente la adquisicioacuten de la informacioacuten La tecnologiacutea existente hoy en diacutea permite dar este paso

32 Control y automatizacioacuten de las diferentes etapas del proceso

Aunque como se ha venido comentando en el proceso de fabricacioacuten de baldosas ceraacutemicas los niveles de control global maacutes avanzados estaacuten todaviacutea poco implemen-tados es cierto que en los uacuteltimos antildeos se han realizado bastantes avances en el cam-po de la automatizacioacuten de los controles de las variables de producto Estos avances permiten que hoy en diacutea praacutecticamente en todas las etapas del proceso de fabricacioacuten pueda llevarse a cabo un control automaacutetico de las variables criacuteticas de proceso A con-tinuacioacuten se repasaraacuten para cada una de las etapas del proceso de fabricacioacuten cuaacuteles son las tecnologiacuteas de control que podriacutean ser desplegadas en las plantas de fabrica-cioacuten las cuales de alguna manera sirven para terminar de consolidar los niveles maacutes bajo de control previamente a la implementacioacuten de sistemas avanzados de control en las siguientes etapas del proceso de transformacioacuten hacia la Industria 40


70

La informacioacuten expuesta se agrupa en las siguientes etapas de fabricacioacuten

- Preparacioacuten de composiciones- Conformado (prensado + secado)- Esmaltado y decoracioacuten- Coccioacuten- Rectificado y clasificacioacuten

Las cuales se articulan de manera general en torno al esquema representado en la figura 32 Para cada seccioacuten se recopilan las tecnologiacuteas de control automaacutetico maacutes destacadas y se plantean los datos miacutenimos que se considera imprescindible adquirir en cada una de ellas para sentar las bases de la transformacioacuten hacia la Industria 40 en las plantas de fabricacioacuten de baldosas

La recopilacioacuten de dichos datos miacutenimos de forma continua y automatizada permi-tiraacute implementar un ldquogemelo digitalrdquo que sirva de fuente uacutenica de informacioacuten para la gestioacuten de las operaciones en planta

321 Preparacioacuten de composiciones

La seccioacuten de preparacioacuten de composiciones comprende generalmente una primera etapa de molturacioacuten en continuo por viacutea huacutemeda mediante molinos de bolas y el pos-terior secado por atomizacioacuten de la suspensioacuten resultante para la obtencioacuten del polvo atomizado a emplear en el conformado de los soportes

Figura 32 Etapas del proceso de fabricacioacuten de baldosas ceraacutemicas por viacutea huacutemeda

Guiacutea Asebec 40

71

3211 Gestioacuten de la informacioacuten en la seccioacuten de preparacioacuten de composiciones

El grado de automatizacioacuten de las operaciones productivas de esta seccioacuten es habi-tualmente muy alto existiendo muy poca intervencioacuten de los operarios para la regula-cioacuten de estas Sin embargo en general se detecta que los sistemas para la recopilacioacuten de datos criacuteticos de proceso y su enviacuteo a un sistema de informacioacuten superior se en-cuentran poco elaborados Asiacute por ejemplo aunque en las plantas los molinos conti-nuos suelen estar dotados de diferentes bucles de control automaacutetico como los que se describiraacuten seguidamente los datos generados por los mismos quedan remanentes en el propio sistema de gestioacuten del equipo sin ser explotados en un nivel superior Se considera por tanto interesante poder desarrollar interfases de visualizacioacuten especial-mente adaptadas a las necesidades de la seccioacuten para poder evidenciar de forma raacutepi-da estados anoacutemalos de funcionamiento de los equipos o de las variables de operacioacuten

En general en las plantas de atomizacioacuten se detecta una falta de informacioacuten refe-rente a los rendimientos productivos de las instalaciones si bien es cierto que existen elementos como las cintas pesadoras instaladas a la salida de algunos atomizadores que permiten alcanzar un grado de control suficiente En este sentido se considera oportuno poder habilitar herramientas de recopilacioacuten de datos para realizar un con-trol en tiempo real de los rendimientos productivos de las instalaciones que al tiempo almacenen la informacioacuten para poder analizarla a posteriori de forma raacutepida y porme-norizada De este modo se dispondriacutea de una informacioacuten de maacutes valor que la actual-mente obtenida en base al control rutinario de los rendimientos realizado habitualmente de forma manual a partir de los datos promedio facilitados por los diferentes sistemas de control Muchas de las variables que permitiriacutean hacer esta gestioacuten integrada de los rendimientos se encuentran residentes en los propios sistemas de control de los molinos y los atomizadores En el caso del molino frecuentemente la herramienta de visualizacioacuten proporcionada por el propio sistema de gestioacuten o Scada de los equipos aporta informacioacuten referente a tiempos de marcha y paro alarmas de funcionamiento y cantidades de producto procesadas Estos datos debidamente integrados pueden ser empleados para calcular los rendimientos productivos y generar indicadores que sean de utilidad para la optimizacioacuten de los procesos de fabricacioacuten

Respecto a las variables referidas a la calidad o caracteriacutesticas de los productos pro-cesados en general se detecta tambieacuten una falta de elaboracioacuten tanto en la propia medida o recogida de los datos como en el posterior tratamiento de estos para generar informacioacuten que ayude a la toma de decisiones Si bien una automatizacioacuten de la in-troduccioacuten de datos puede ser un primer paso para garantizar el flujo de informacioacuten hacia sistemas integrados de gestioacuten de datos es imprescindible empezar a valorar el uso de sistemas de medida en continuo de las variables de proceso como lo que se exponen en el siguiente apartado Para algunas de ellas como por ejemplo el tamantildeo de partiacutecula de las suspensiones resultantes de la molienda o el tamantildeo del graacutenulo de atomizado todaviacutea no se dispone de teacutecnicas validadas a nivel industrial y con cos-tes contenidos que permitan llevar a cabo la medida Sin embargo para otras como la


72

densidad y viscosidad de la barbotina o la humedad del polvo atomizado existen trans-ductores lo suficientemente robustos y probados como para poder incorporarlos en los sistemas productivos En cualquier caso hay que tener en cuenta que la integracioacuten de estos elementos de medida debe llevar tambieacuten asociada la implementacioacuten de un adecuado sistema de gestioacuten de la informacioacuten para que los datos generados por los mismos sean presentados de una forma adecuada y adaptada a sus usuarios

A todo lo que se acaba de comentar es necesario antildeadir que en muy pocas oca-siones existe de un sistema aacutegil que permita realizar el seguimiento en tiempo real de la evolucioacuten de las oacuterdenes productivas u oacuterdenes de fabricacioacuten con respecto a la planificacioacuten establecida La existencia de un sistema que se encargue de realizar este seguimiento y gestioacuten es imprescindible para asegurar una correcta trazabilidad de la produccioacuten mediante la cual analizar posteriormente las operaciones productivas para generar informacioacuten de valor que permita optimizar su desarrollo En un estado avanza-do de implantacioacuten de los estaacutendares de la Industria 40 las oacuterdenes de fabricacioacuten o los lotes productivos a ejecutar deberiacutean estar digitalizados para que los operarios o res-ponsables de la seccioacuten pudieran indicar el momento de su inicio y poder asociar toda la informacioacuten de proceso generada a dicha orden de fabricacioacuten Esta orden de fabrica-cioacuten podriacutea incluso ser empleada para que el equipamiento cargase automaacuteticamente los paraacutemetros de funcionamiento y si la informacioacuten fuese trasladaacutendose digitalmente al resto de etapas del proceso permitiriacutea a los trabajadores de otras secciones conocer informacioacuten de proceso que podriacutea ser de ayuda para desarrollar su trabajo Por poner un ejemplo si la informacioacuten de proceso criacutetica de la seccioacuten de preparacioacuten de com-posiciones estuviese correctamente agregada y disponible al llegar el polvo fabricado a la seccioacuten de prensado podriacutean conocerse con antelacioacuten anomaliacuteas detectadas en variables como la humedad del polvo atomizado

3212 Sistemas de control automaacutetico de variables criacuteticas en la preparacioacuten de com-posiciones

32121 Molienda viacutea huacutemeda

El objetivo de la molienda es la obtencioacuten de una suspensioacuten homogeacutenea de soacutelidos en agua con una distribucioacuten de tamantildeo de partiacutecula (DTP) adecuada para la realiza-cioacuten de las etapas posteriores (prensado secado etc) compatible con una cantidad de soacutelidos elevada y una viscosidad adecuada para que el desarrollo de la operacioacuten de secado por atomizacioacuten sea oacuteptimo 45

La distribucioacuten del tamantildeo de las partiacuteculas del soacutelido que integra la suspensioacuten con-diciona el comportamiento de la pieza durante su procesado (compactacioacuten difusioacuten etc) y determina algunos de los paraacutemetros de la pieza acabada (tamantildeo final porosi-dad etc) La medida de la distribucioacuten del tamantildeo de las partiacuteculas es compleja y cos-tosa por lo que a nivel industrial se aprovecha la estrecha relacioacuten que existe para un determinado material y tipo de molino entre la DTP y la cantidad de partiacuteculas gruesas

Guiacutea Asebec 40

73

del soacutelido para diferentes tiempos de molienda En efecto la molienda viacutea huacutemeda re-duce mayoritariamente el tamantildeo de las partiacuteculas gruesas estrechando la DTP por lo cual la medida del rechazo (como coloquialmente se conoce el cernido sobre un tamiz) permite mediante un ensayo sencillo controlar la operacioacuten de molienda

La densidad determina en gran medida el rendimiento energeacutetico de la etapa de atomizacioacuten y por tanto debe tener el valor maacutes elevado posible Sin embargo para una composicioacuten dada al aumentar la densidad tambieacuten lo hace la viscosidad y viscosida-des altas dificultan el vaciado del molino pueden conducir a la aparicioacuten de anomaliacuteas en el molino (formacioacuten de costras o aglomerados de bolas) disminuyen la velocidad de tamizado e influyen negativamente en la atomizacioacuten Por todo ello en la etapa de molienda se intenta conseguir una densidad de la suspensioacuten lo maacutes elevada posible manteniendo constante una viscosidad que permita el procesado de esta

En la actualidad estas variables se miden de forma manual por parte de un operario En la molienda hay que distinguir aqueacutella que se realiza en molinos continuos de la que se lleva a cabo en molinos discontinuos tipo Alsing La automatizacioacuten es mucho maacutes faacutecil de realizar en los primeros que en los segundos por tanto en este apartado la dis-cusioacuten se centraraacute en los molinos continuos

Las variables de maacutequina (caudales de arcilla agua y defloculante) se miden de for-ma automaacutetica Seguacuten la diferenciacioacuten en niveles presentada en el apartado 1 se po-driacutea considerar que la molienda en continuo se encuentra en el nivel 2

En los uacuteltimos antildeos ha habido un esfuerzo importante por implementar el control automaacutetico de la densidad y la viscosidad dejando de lado el control del residuo 4647 La idea del control automaacutetico en los molinos continuos consiste en medir en continuo la densidad y la viscosidad de la suspensioacuten y actuar sobre los caudales de agua y desflo-culante (figura 33)

Figura 33 Esquema para la medida industrial y en continuo de la densidad y la viscosidad de la suspensioacuten a la salida de un molino continuo (1) densiacutemetrocaudaliacutemetro maacutesico (2) viscosiacutemetro


74

La principal dificultad del control automaacutetico de esta operacioacuten se encuentra en la medida fiable de la densidad y la viscosidad y por tanto en el empleo de sensores adecuados En la actualidad la medida de la densidad industrial de suspensiones pue-de considerarse ya un problema resuelto con el empleo de los densiacutemetros de efecto Coriolis (figura 34)

La tendencia de futuro del control en esta etapa pasariacutea por el disentildeo de un sistema de control avanzado que midiera densidad viscosidad e incluso la DTP Las dificultades son muacuteltiples interaccioacuten entre los lazos de control de densidad y viscosidad puesta a punto de un sensor de viscosidad etc La incorporacioacuten del tamantildeo aunque teacutecnica-mente posible plantea dificultades cuya solucioacuten no se preveacute en el corto plazo El siste-ma de control necesariamente deberiacutea ser suficientemente inteligente para gestionar la interaccioacuten entre todas las variables lo que no es posible utilizando controladores PID exclusivamente

32122 Secado por atomizacioacuten

El secado por atomizacioacuten de la suspensioacuten preparada tras la molienda es el procedi-miento de granulacioacuten maacutes extendido en el sector de baldosas ceraacutemicas en Espantildea e Italia para obtener el polvo de prensas Dos son las variables maacutes importantes del polvo de prensas su contenido humedad y la distribucioacuten del tamantildeo de los aglomerados obtenidos o granulometriacuteas (DTG)

La humedad determina junto con la presioacuten maacutexima de compactacioacuten la densidad aparente de la pieza prensada que como se veraacute posteriormente es una de las va-riables maacutes importantes en todo el proceso productivo La relacioacuten cuantitativa entre densidad presioacuten de prensado y humedad es el conocido diagrama de compactacioacuten 48

Figura 34 Densiacutemetrocaudaliacutemetro maacutesico de efecto Coriolis (izquierda) y viscosiacutemetro (derecha) empleados en el control de la molienda de suspensiones ceraacutemicas

Guiacutea Asebec 40

75

Figura 35 Control automaacutetico de la humedad del polvo a la salida del atomizador

La distribucioacuten de tamantildeo de los graacutenulos (DTG) determina la fluidez del polvo la cual incide en su comportamiento fundamentalmente durante el llenado del alveolo de la prensa 4950 Una adecuada fluidez del polvo conduce a un llenado homogeacuteneo del alveolo de la prensa y a una distribucioacuten uniforme de la densidad aparente del soporte compactado si la densidad aparente es uniforme el comportamiento del soporte du-rante su procesado tambieacuten lo seraacute y lo que es maacutes importante la geometriacutea del pro-ducto final seraacute la adecuada Ademaacutes una DTG inadecuada puede producir variaciones en la distribucioacuten de humedad (los graacutenulos gruesos son tambieacuten los maacutes huacutemedos) y segregacioacuten de los graacutenulos durante el transporte y almacenamiento en los silos En el caso de mezclar graacutenulos de diferentes colores la presencia de segregacioacuten puede conducir a la aparicioacuten de tonalidades en las piezas

En los uacuteltimos antildeos 5152 se han llevado a cabo avances importantes en el control de la pareja de variables temperatura de consigna de gases humedad del polvo atomizado En la actualidad son muchas las empresas que disponen de medidores de infrarrojos junto a un muestreador de polvo atomizado para el seguimiento de la humedad aunque son menos las que utilizan esta sentildeal para cerrar el lazo de control y no soacutelo medir sino controlar la humedad El control de la operacioacuten de atomizacioacuten puede llevarse a cabo bien modificando la temperatura de los gases de secado en base a los cambios de hu-medad detectados en el polvo fabricado o bien actuando sobre el caudal de la suspen-sioacuten inyectada en la caacutemara de secado La accioacuten de control realizada sobre el caudal


76

de suspensioacuten tiene la ventaja de ser maacutes raacutepida que la correspondiente al cambio de temperatura de los gases de secado En efecto las grandes dimensiones de los ato-mizadores implican una inercia teacutermica muy grande que implica tiempos de respuesta largos cuando el sistema de control estaacute basado en modificar la temperatura de los gases Esto no ocurre cuando el control se aborda mediante la modificacioacuten del caudal de la suspensioacuten lo cual supone un cambio praacutecticamente inmediato de la humedad del polvo fabricado Como desventaja del uso del caudal de barbotina como variable de control hay que hacer referencia al ligero cambio de capacidad productiva del ato-mizador que puede suponer la modificacioacuten de la cantidad de suspensioacuten introducida en la caacutemara de secado Recientemente tambieacuten existen experiencias en las que se ha demostrado la posibilidad de realizar un control del atomizador modificando el caudal de gases calientes alimentado al mismo mediante la actuacioacuten sobre la velocidad de giro del ventilador de cola del sistema

La distribucioacuten granulomeacutetrica podriacutea medirse de forma automaacutetica sin embargo existen dos factores que dificultan el control de esta variable por una parte el elevado coste de los sensores y por otra el hecho de que con el disentildeo actual de los atomiza-dores y en particular de las boquillas no es posible modificar faacutecilmente la distribucioacuten granulomeacutetrica

3213 Datos miacutenimos a integrar en la seccioacuten de preparacioacuten de composiciones

Finalmente para concluir con la revisioacuten de los aspectos relacionados con la seccioacuten de preparacioacuten de composiciones en la tabla 31 se recoge la informacioacuten miacutenima que se considera necesaria para llevar a cabo una correcta gestioacuten de las operaciones en dicha seccioacuten Esta informacioacuten se agrupa en base a cuatro campos rendimientos y gestioacuten productiva variables de proceso consumo de recursos y costes variables Dis-poner de esta informacioacuten permitiriacutea sentar las bases para la definicioacuten de un ldquogemelo digitalrdquo de esta primera fase del proceso que podriacutea ser integrado en un ldquogemelo digitalrdquo del proceso de fabricacioacuten completo

Guiacutea Asebec 40

77

Tabla 31 Informacioacuten miacutenima requerida en la seccioacuten de preparacioacuten de composiciones para sentar las bases del ldquogemelo digitalrdquo del proceso de fabricacioacuten

Tabla 311 Dosificacioacuten molienda en continuo y balsas de agitacioacuten

Nivel de informacioacuten Datosdescripcioacuten

RENDIMIENTOS Y GESTIOacuteN

PRODUCTIVA

Orden de produccioacuten referencia de lote o traza productiva

Avance orden de fabricacioacuten respecto a planificacioacuten ()

Disponibilidad (D) = Tiempo productivo Tiempo disponible ()

Rendimiento (R) =Produccioacuten real Produccioacuten teoacuterica ()

Calidad (C) = Cantidad suspensioacuten descartada Suspensioacuten producida ()

Distribucioacuten motivos de paro

OEE = D x R x C ()

VARIABLES DE PROCESO

Humedad materias primas ()

Densidad de las aguas de molienda y de la suspensioacuten resultante (kgm3)

Caudal maacutesico de las aguas de molienda alimentadas al molino (kgs)

Caudal maacutesico de los soacutelidos alimentados al molino (kgs)

Caudal maacutesico de desfloculante (kgs)

Caudal maacutesico de las corrientes de soacutelido dosificadas desde silos primarios (kgs)

Viscosidad de la suspensioacuten resultante (cp)

Contenido en soacutelidos de la suspensioacuten fabricada ()

Temperatura de la suspensioacuten fabricada (ordmC)

Caudal maacutesico de suspensioacuten fabricada (kgs)

Rechazo tamantildeo partiacutecula ()

Estado marchaparo molino (Booleano)

Velocidad de giro del molino (rpm)

Modo de vibracioacuten del molino (ms2)

Estado marchaparo agitadores balsa (Booleano)

Tiempo reposo suspensiones en balsas (h)

Velocidad de giro agitadores (rpm)

Temperatura barbotina en balsas (ordmC)

CONSUMO DE RECURSOS

Consumo de aguas de molienda (m3m3 de suspensioacuten oacute m3m2 de producto acabado)

Consumo de materias primas (kgm3 de suspensioacuten oacute m3m2 de producto acabado)

Consumo de desfloculante (kgm3 de suspensioacuten oacute m3m2 de producto acabado)

Consumo eleacutectrico en molienda y sistemas auxiliares (kW hkg de suspensioacuten oacute kW hm2 de producto acabado)

Consumo RRHH (personasturno oacute personas m2 de producto acabado)

COSTES VARIABLES

Coste materias primas (eurom3 de suspensioacuten oacute eurom2 de producto acabado)

Coste energiacutea eleacutectrica (eurom3 de suspensioacuten oacute eurom2 de producto acabado)

Coste RRHH (eurom3 de suspensioacuten oacute eurom2 de producto acabado)


78

Tabla 312 Atomizacioacuten y almacenamiento en silos



PRODUCTIVA





Calidad (C) = Cantidad polvo atomizado descartado Polvo atomizado producido ()


OEE = D x R x C ()


Humedad polvo atomizado (kg aguakg polvo ())

Temperatura del polvo atomizado producido (ordmC)

Distribucioacuten del tamantildeo de graacutenulo ()

Caudal maacutesico del polvo atomizado producido (kgs)

Caudal maacutesico de suspensioacuten alimentada (kgs)

Densidad de la suspensioacuten alimentada (kgm3)

Viscosidad de la suspensioacuten alimentada (cp)

Presioacuten de bombeo de la suspensioacuten (bar)

Estado marchaparo de las bombas (Booleano)

Contenido en soacutelidos de la suspensioacuten alimentada ()

Temperatura de la suspensioacuten alimentada (ordmC)

Temperatura de los gases de secado (ordmC)

Caudal de los gases de secado (Nm3s)

Temperatura entrada aire en enfriador de boca (ordmC)

Presioacuten estaacutetica en la caacutemara de secado (Pa)

Presioacuten diferencial entre caacutemara de secado y entrada ventilador de cola (Pa)Velocidad de giro del ventilador de cola (rpm)

Temperatura salida gases previo abatidor o filtro (ordmC)

Estado marchaparo atomizador (Booleano)

Contenido polvo atomizado en silo (silo o kgsilo)

CONSUMO DE RECURSOS

Consumo de suspensioacuten (m3kg polvo atomizado oacute m3m2 de producto acabado)

Consumo de gas natural (Nm3kg polvo atomizado oacute Nm3m2 de producto acabado)

Consumo eleacutectrico en atomizacioacuten y sistemas auxiliares (kW hkg polvo atomizado oacute kW hm2 de producto acabado)


COSTES VARIABLES

Coste materias primas (eurokg polvo atomizado oacute eurom2 de producto acabado)

Coste energiacutea eleacutectrica (eurokg polvo atomizado oacute eurom2 de producto acabado)

Coste gas natural (eurokg polvo atomizado oacute eurom2 de producto acabado)

Coste RRHH (eurokg polvo atomizado oacute eurom2 de producto acabado)

Guiacutea Asebec 40

79

Parte de la informacioacuten reflejada en la tabla 31 puede obtenerse a partir de las propias variables de proceso anotadas en la misma Sin embargo es imprescindible disponer de los datos adicionales mostrados en la tabla 32 para poder realizar una elaboracioacuten co-rrecta de toda la informacioacuten indicada En dicha tabla se muestra junto al dato adicional en cuestioacuten el origen o fuente de datos del cual podriacutea ser obtenido

Tabla 32Datos adicionales requeridos para la obtencioacuten de la informacioacuten miacutenima necesaria para la definicioacuten del ldquogemelo digitalrdquo en la seccioacuten de preparacioacuten de composiciones

Nivel de informacioacuten

Datos Origen de datos


PRODUCTIVA

Tiempo de marcha equipos (h)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Produccioacuten planificada (m3 oacute kg) Informacioacuten ERP o sistema gestioacuten

Produccioacuten teoacuterica equipos (kg oacute m3s)

Informacioacuten ERP o sistema gestioacuten

Produccioacuten teoacuterica acumulada (kg oacute m3)

Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Mermas productivas (kg o m3)Imputadas manualmente o registradas automaacuteticamen-te mediante contadores

Motivos de paroImputados por operarios o adquiridos directamente de autoacutematas

Motivos de mermaImputados por operarios o adquiridos directamente de autoacutematas

CONSUMO DE RECURSOS

Proporcioacuten teoacuterica m3 suspensioacuten m2 de producto acabado

ERP ficha de producto o sistema de gestioacuten

Proporcioacuten teoacuterica kg polvo atomi-zado m2 de producto acabado


Distribucioacuten de personal ERP o sistema de gestioacuten de RRHH

Equipo de trabajo o turno activo ERP o sistema de gestioacuten de RRHH

Consumo gas natural atomizador (m3)

Contador gas digitalizado

Temperatura gas natural (ordmC) Pt-100 contador de gas digitalizado

Presioacuten suministro gas natural (bar) Transductor presioacuten contador de gas digitalizado

Consumo eleacutectrico equipos (kW h) Analizadores de red digitalizados

COSTES VARIABLES

Precio materias primas y aditivos (eurokg)

ERP o sistema de gestioacuten

Precio energiacutea eleacutectrica (eurokW h) ERP contrato compantildeiacutea suministradora o ldquoscrapingrdquo web

Precio gas natural (eurokW h) ERP contrato compantildeiacutea suministradora o ldquoscrapingrdquo web

Precio medio RRHH asignados (europer)


Poder caloriacutefico gas natural (kW hNm3)

ERP contrato compantildeiacutea suministradora o ldquoscrapingrdquo web


80

Aunando estas variables con por un lado el conocimiento en tiempo real de los estados de marchaparo yo alarma del equipamiento y por otro lado con informacioacuten referente a la trazabilidad de las oacuterdenes de fabricacioacuten seriacutea posible conocer de forma precisa y en tiempo real la informacioacuten de gestioacuten reflejada en la tabla 31 para cada lote productivo

El correcto almacenamiento en un sistema estructurado de bases de datos de toda la in-formacioacuten recopilada en las anteriores tablas permitiraacute a posteriori realizar anaacutelisis sobre lo-tes de produccioacuten concretos siempre y cuando pueda asegurarse la trazabilidad de estos

322 Conformado

El conformado de los soportes para baldosas ceraacutemicas se realiza en prensas hi-draacuteulicas de diferente capacidad en funcioacuten del tamantildeo de las piezas que deban ser procesadas A estas prensas se alimenta el polvo atomizado procedente de la seccioacuten de preparacioacuten de composiciones o de las instalaciones de un proveedor al cual se ad-quiere directamente el polvo atomizado en forma de materia prima semielaborada con la finalidad de externalizar la preparacioacuten de la pasta Previamente a su procesado en la seccioacuten de conformado el polvo atomizado es sometido a un periodo de reposo en una bateriacutea de silos con el objetivo de homogeneizar en la medida de las posibilidades su contenido en humedad En cada prensa el polvo atomizado es introducido mediante un sistema de alimentacioacuten en los alveolos de un molde metaacutelico cuya forma constructiva y modo de funcionamiento dependen tanto de las caracteriacutesticas del producto a fabri-car como de la prensa empleada Bajo la accioacuten de la fuerza transferida por el circuito hidraacuteulico de la prensa a los punzones del molde el polvo aumenta progresivamente su densidad y adquiere la forma deseada Las piezas resultantes son extraiacutedas del molde e introducidas en una serie de secaderos generalmente uno por cada prensa en los que se reduce su contenido en humedad incrementando la resistencia mecaacutenica para que posteriormente puedan soportar el trasiego en las liacuteneas de esmaltado y decoracioacuten

Por norma general los moldes y punzones empleados en las secciones de confor-mado de las empresas de baldosas ceraacutemicas son fabricados suministrados y repara-dos por proveedores externos En algunos casos el proveedor de las prensas puede ser tambieacuten el de los moldes y del utillaje asociado a los punzones

322 Gestioacuten de la informacioacuten en la seccioacuten de conformado

El grado de automatizacioacuten de las operaciones productivas en la seccioacuten de confor-mado al igual que sucede en la preparacioacuten de composiciones es muy alto existiendo muy poca intervencioacuten de los operarios para la regulacioacuten de estas Sin embargo en general tambieacuten se detecta falta de elaboracioacuten en los sistemas para la recopilacioacuten de datos criacuteticos de proceso y su enviacuteo a un sistema de informacioacuten superior Asiacute por ejem-plo aunque las prensas podriacutean ser habilitadas por el fabricante para exponer viacutea un protocolo estaacutendar de comunicaciones una gran cantidad de datos relacionados con su funcionamiento estos datos de manera habitual quedan remanentes en el propio sistema de gestioacuten del equipo sin ser explotados en un nivel superior

Guiacutea Asebec 40

81

Actualmente las prensas maacutes avanzadas disponen de sistemas de informacioacuten que permiten visualizar la evolucioacuten de ciertos paraacutemetros de funcionamiento hasta un nivel de detalle bastante elevado Ahora bien no es habitual que estas herramientas sean empleadas de forma general para mejorar la gestioacuten de las operaciones al no estar in-tegradas en un nivel superior de control y tener un uso no excesivamente amigable Por este motivo se considera muy interesante poder desarrollar interfases de visualizacioacuten especialmente adaptadas a las necesidades de la seccioacuten para poder evidenciar de forma raacutepida estados anoacutemalos de funcionamiento de los equipos o de las variables de operacioacuten evitando tener que realizar seguimientos en base a informacioacuten recopilada manualmente y gestionada con aplicaciones informaacuteticas basadas en hojas de caacutelculo o similares Asiacute por poner un ejemplo sencillo la planificacioacuten de acciones de mante-nimiento en lugar de ser realizada en base a la informacioacuten recopilada rutinariamente de los partes de trabajo en papel podriacutea realizarse directamente mediante la captura de datos proporcionados por la propia prensa lo cual permitiriacutea digitalizar y automatizar estas labores de manera sencilla

En lo referido al control de variables criacuteticas del proceso como se veraacute en el siguiente apartado hoy en diacutea se dispone de instrumentacioacuten avanzada para realizar los contro-les de fabricacioacuten y calidad pertinentes Asiacute por ejemplo puede medirse de manera no destructiva el grado de compactacioacuten de los soportes fabricados utilizando un meacutetodo raacutepido y aacutegil basado en la medida por absorcioacuten de rayos X de la distribucioacuten de den-sidad espesor y carga de los soportes para realizar los ajustes de prensa y las puestas en marcha de nuevos tamantildeos yo modelos O puede llevarse a cabo la medida auto-matizada de la humedad del polvo atomizado alimentado a las prensas la cual es un paraacutemetro muy importante en el proceso de conformado

Del resto de paraacutemetros de operacioacuten en las secciones de conformado destacan la medida de las dimensiones de los productos crudos y cocidos las cuales se emplean para verificar el correcto reglaje de las condiciones de conformado En los productos de pavimento la medida dimensional de los soportes cocidos obtenida en base a pruebas puntuales efectuadas por los operarios de las secciones de conformado se emplea para evaluar la posible presencia de descuadres y calibres entre las piezas obtenidas en un mismo ciclo de prensado Aunque se han empezado a implantar sistemas automatiza-dos para la medida sin contacto de las dimensiones de las piezas en general se utilizan mesas de medida basadas en el posicionamiento de palpadores mecaacutenicos accionados manualmente por los operarios que pueden introducir incertidumbres significativas en las medidas efectuadas

En cualquier caso independientemente del sistema de medida empleado para con-trolar las variables criacuteticas de proceso se observa una falta de procesado de los datos obtenidos los cuales se recopilan en partes de papel y puntualmente se introducen en herramientas de gestioacuten de calidad o lo ERP Seriacutea necesario que los flujos de datos asociados a los controles de las variables de proceso estuvieran debidamente auto-matizados y trazados para poder empezar a implementar herramientas de anaacutelisis que permitan generar informacioacuten de valor a partir de los mismos


82

Respecto al secado de los soportes se detecta un bajo grado de desarrollo en siste-mas de control y monitorizacioacuten de paraacutemetros y variables relacionadas con esta opera-cioacuten Aunque se dispone de las medidas de las variables de proceso de importancia para el correcto desarrollo de la posterior etapa de decoracioacuten tales como la temperatura de los soportes esta soacutelo se emplea a modo indicativo y de manera puntual sin existir un registro que permita su explotacioacuten tanto para mejorar el funcionamiento del secadero como para obtener informacioacuten que permita explicar deficiencias observadas en el proceso de deco-racioacuten En el siguiente apartado puede comprobarse coacutemo en la actualidad existen medios tecnoloacutegicos suficientemente desarrollados para abordar esta problemaacutetica

Desde el punto de vista de la determinacioacuten y gestioacuten de rendimientos productivos se evidencia una falta de datos significativa puesto que de forma general uacutenicamente se determinan de manera puntual rendimientos de las prensas en base a la anotacioacuten manual del nuacutemero de ciclos realizados por la prensa diariamente o incluso en ocasiones sema-nalmente pero sin tener en consideracioacuten disponibilidades de maacutequina y calidades de producto Se considera que de manera relativamente sencilla seriacutea posible mejorar este punto para tener un registro de los motivos de paro de maacutequina y poder generar informa-cioacuten de valor para la optimizacioacuten de las operaciones productivas Para ello se hace nece-sario disponer de una gestioacuten digitalizada de las oacuterdenes de fabricacioacuten a traveacutes de herra-mientas propias o sistemas ERP que sirva de base para integrar informacioacuten productiva en niveles superiores de control Evidentemente dicha integracioacuten deberiacutea aprovecharse para habilitar un correcto trazado de los paraacutemetros y variables de proceso con el fin de poder establecer relaciones entre ellas que permitan generar conocimiento y transparencia so-bre los eventos acontecidos en el desarrollo de las operaciones

El proceso de fabricacioacuten de baldosas ceraacutemicas no permite actualmente la trazabi-lidad del producto fabricado en los procesos internos de las compantildeiacuteas Esto es debido fundamentalmente a que aunque no lo parezca el proceso no es realmente un proceso de fabricacioacuten continua al uso En efecto la existencia en la mayoriacutea de las factoriacuteas de un pulmoacuten o parque intermedio en el que se almacena tanto el material crudo previamente a su coccioacuten como el producto cocido previamente a su clasificacioacuten final dificulta el correcto trazado de la produccioacuten Sin embargo existen actualmente experiencias indus-triales que han permitido desarrollar sistemas especiacuteficos para garantizar la trazabilidad del producto fabricado Entre las diferentes posibilidades para trazar la produccioacuten la op-cioacuten maacutes adaptada a las necesidades del proceso ceraacutemico ha sido el marcado mediante coacutedigos bidimensionales DataMatrix (DM) del dorso de las piezas fabricadas

Tal y como se ilustra en el esquema de la figura 36 el sistema en su conjunto consta por un lado de un cabezal de impresioacuten (1) colocado a la salida de la prensa que mar-ca las piezas procesadas con un identificador uacutenico (2) y por otro lado de una serie de caacutemaras de deteccioacuten (3) ubicadas en los puntos de las liacuteneas de fabricacioacuten en los que se desea controlar el paso de las piezas El sistema registra en un conjunto de bases de datos (4) el instante exacto en el que cada pieza pasa por un punto determinado de la liacutenea de fabricacioacuten De esta manera posteriormente es posible conocer las condiciones

Guiacutea Asebec 40

83

de proceso y el resto de los eventos de operacioacuten que se estaban dando en el momento justo en el que se procesoacute dicha pieza Para garantizar la integridad de las codificaciones durante los tratamientos teacutermicos a los que se someten las baldosas el sistema de mar-cado debe emplear tintas basadas en pigmentos ceraacutemicos que quedan fijadas al soporte durante la coccioacuten La potencialidad del sistema es muy elevada Asiacute por ejemplo pue-den relacionarse en tiempo real y pieza a pieza variables tales como el tamantildeo de pieza a la salida de horno con las condiciones de coccioacuten yo prensado o defectos de una pieza registrados con los sistemas de inspeccioacuten automaacutetica con condiciones de operacioacuten o eventos de liacutenea

Como puede observarse en las fotografiacuteas de la figura 37 justo a la salida del mar-cador se ubica una primera caacutemara de deteccioacuten que ademaacutes de registrar el paso de piezas entre las etapas de prensado y secado permite evaluar la integridad de los coacutedi-gos impresos El sistema de impresioacuten dispone de un mecanismo retraacutectil que permite la limpieza automaacutetica del cabezal cada cierto tiempo o cuando se detectan coacutedigos con un cierto grado de deterioro Las caacutemaras de deteccioacuten se colocan en la parte infe-rior de las liacuteneas de fabricacioacuten incorporando en las zonas con una mayor tendencia al ensuciamiento de estas un sistema de limpieza por aire a presioacuten

Figura 36 Esquema del funcionamiento del sistema de trazabilidad desarrollado

Figura 37 De izquierda a derecha cabezal de impresioacuten para el marcado de piezas pieza codificada y caacutemara de deteccioacuten


84

Finalmente hay que remarcar que al igual que se ha indicado para la seccioacuten de preparacioacuten de composiciones es interesante que las herramientas de gestioacuten produc-tiva en la seccioacuten de conformado puedan mostrar de manera anticipada informacioacuten referente a las variables criacuteticas del prensado a las otras secciones de la planta Asiacute por ejemplo previamente a la coccioacuten del producto los responsables de la seccioacuten de coc-cioacuten podriacutean conocer la densidad aparente media o la dispersioacuten de esta dentro de una orden de fabricacioacuten lo cual podriacutea ser de gran ayuda a la hora de prevenir problemas asociados a la variacioacuten de la estabilidad dimensional del producto

3222 Sistemas de control automaacutetico en la seccioacuten de conformado

32221 Prensado

La variable de proceso maacutes importante relacionada con las caracteriacutesticas del soporte prensado es su densidad aparente tanto su valor medio como su distribucioacuten en el mismo

La densidad aparente influye en el comportamiento de la pieza durante las etapas posteriores al prensado y condiciona algunas de las maacutes importantes caracteriacutesticas del producto final La densidad aparente es la variable macroscoacutepica que refleja la es-tructura porosa de la pieza por lo que determina su permeabilidad a los gases su resistencia mecaacutenica el proceso de sinterizacioacuten su moacutedulo de elasticidad etc Un inadecuado valor de la densidad aparente puede conducir a la aparicioacuten de grietas durante el secado roturas en la liacutenea de esmaltado corazoacuten negro falta de estabilidad dimensional (calibre yo descuadres) o de planaridad en el producto final o una inade-cuada porosidad final 53

La homogeneidad en la distribucioacuten de densidad ha mejorado mucho estos uacuteltimos antildeos con la utilizacioacuten en las prensas de los punzones hidraacuteulicos y placas isostaacuteticas aunque la falta de uniformidad no ha desaparecido por completo la principal preocupa-cioacuten se centra en la actualidad en la diferencia de densidad entre piezas

Hasta hace pocos antildeos la medida de la densidad aparente se ha realizado de forma manual o semiautomaacutetica fundamentalmente mediante el procedimiento de inmersioacuten en mercurio Se han llevado a cabo trabajos 5455 para intentar sustituir este ensayo dado su caraacutecter discontinuo manual destructivo y nocivo Una de las teacutecnicas maacutes avanza-das en este sentido es la inspeccioacuten radioloacutegica ITC-AICE ha desarrollado patentado y prototipado una teacutecnica revolucionaria para la inspeccioacuten no destructiva de baldosas ceraacutemicas Esta nueva teacutecnica basada en la absorcioacuten de rayos X y en la telemetriacutea laacuteser ha demostrado proporcionar mapas de distribucioacuten de densidad espesor y carga de piezas completas con mejores precisiones que las proporcionadas por los meacutetodos destructivos tradicionales Actualmente el prototipo preliminar se encuentra completa-mente industrializado siendo una tecnologiacutea disruptiva empleada por maacutes de 30 com-pantildeiacuteas en todo el mundo para el control de la calidad de sus productos desde la etapa de conformado

Guiacutea Asebec 40

85

Para medir la densidad aparente con los meacutetodos tradicionales se hace necesario destruir la pieza cortaacutendola en pequentildeos trozos con el consiguiente consumo de tiem-po y recursos asociados Ademaacutes la informacioacuten proporcionada por estos meacutetodos no es completa en la medida en que no toda la superficie de las piezas es analizada y soacutelo se proporcionan los valores medios de la densidad aparente de los trozos ensayados DENSEXPLORERreg denominacioacuten comercial del equipo supera todas estas desventajas al realizar una inspeccioacuten completa y no destructiva de los soportes

Al utilizar DENSEXPLORERreg todos los soportes ceraacutemicos obtenidos en el mismo ci-clo de prensado se analizan simultaacuteneamente Como resultado del ensayo los teacutecnicos obtienen mapas de colores con la distribucioacuten de densidades espesores y masa de to-das las piezas analizadas (ver figura 38) los cuales son complementados con la informa-cioacuten numeacuterica mediante diferentes herramientas de anaacutelisis implementadas en el sof-tware de interpretacioacuten de resultados Esta informacioacuten graacutefica es mucho maacutes amigable que la simple informacioacuten numeacuterica proporcionada por las metodologiacuteas destructivas convencionales lo que supone un cambio de paradigma para las compantildeiacuteas que utilizan la nueva tecnologiacutea En efecto gracias a la completa informacioacuten visual proporcionada por el equipo se alcanza una mejor comprensioacuten de los fenoacutemenos fiacutesicos involucrados en el proceso de compactacioacuten del polvo y una mayor velocidad de respuesta frente a los defectos detectados

Figura 38 Izquierda mapas de distribucioacuten de densidad espesor y masa obtenidos mediante un ensayo tiacutepico rea-lizado con DENSEXPLORERreg sobre 8 soportes ceraacutemicos de 800 mm x 150 mm conformados en el mismo ciclo de prensado Derecha vista del equipo DENSEXPLORERreg


86

En lo que se refiere a la medida en continuo de la densidad aparente eacutesta se ha in-tentado utilizando sensores de ultrasonidos 56 sin alcanzar en los experimentos realiza-dos la precisioacuten requerida para abordar un control automaacutetico La instalacioacuten de senso-res extensiomeacutetricos en el punzoacuten de la prensa para medir la distribucioacuten de la presioacuten en la pieza fue otro intento de obtener una medida en continuo de la distribucioacuten de la densidad aparente 57 sin embargo la complejidad mecaacutenica del sistema hizo que no tuviese aplicacioacuten industrial como sistema de control

Una forma alternativa de abordar el problema consiste en utilizar una estrategia de control anticipativo El control anticipativo se basa en medir la variable que causa la per-turbacioacuten y no la variable de proceso a controlar como sucede en el control por retroa-limentacioacuten Se sabe que la principal variable de perturbacioacuten del proceso de prensado es la humedad del polvo atomizado que se alimenta a las prensas por tanto midiendo la humedad deberiacutea ser posible controlar la densidad La humedad puede medirse con un sensor de infrarrojos ideacutentico al empleado en el control de la atomizacioacuten colocado a la salida de la prensa y modificar la presioacuten maacutexima del prensado de acuerdo con las variaciones de humedad para mantener la densidad aparente constante Con este tipo de sistema de control es posible por ejemplo reducir significativamente el porcentaje de calibres como se comentaraacute posteriormente

Actualmente el control automaacutetico de la operacioacuten de prensado en base a la medida de la humedad de los soportes recieacuten prensados y la modificacioacuten de la presioacuten maacutexima de prensado es una tecnologiacutea madura implantada sobre todo en prensas destinadas a la fabricacioacuten de soportes de gres porcelaacutenico

Como se ha comentado anteriormente la principal causa de la variabilidad de la den-sidad aparente media de los soportes recieacuten prensados son los cambios en la humedad del polvo atomizado En la figura 39 a modo de ejemplo se muestra la evolucioacuten de la humedad de las piezas y de la presioacuten de prensado en una prensa en la que se ha im-plementado un bucle de control automaacutetico de la densidad aparente

Las variaciones de humedad pueden ser compensadas mediante variaciones de pre-sioacuten de prensado de modo que la densidad aparente permanezca constante La evo-lucioacuten de la presioacuten de prensado mostrada ha sido calculada a partir de la humedad y del diagrama de compactacioacuten de la composicioacuten empleada en el conformado de los soportes Se observa coacutemo a medida que la humedad disminuye es necesario incre-mentar la presioacuten de prensado

Finalmente en la figura 310 se presentan los valores de la densidad aparente calcu-

lada Como puede constatarse este valor permanece dentro de los liacutemites de especifi-cacioacuten establecidos

En la figura 311 se muestra la clasificacioacuten final de tamantildeos correspondiente al mis-mo periodo de tiempo en el que habiacutean sido recogidos los datos de la figura 310 Dicha

Guiacutea Asebec 40

87

Figura 39 Evolucioacuten de la humedad del polvo atomizado y la presioacuten de prensado para un diacutea completo de produc-cioacuten con el sistema de control automaacutetico activado

Figura 310 Evolucioacuten de la densidad aparente estimada para un diacutea completo de produccioacuten con el sistema de control automaacutetico activado

Figura 311 Clasificacioacuten de tamantildeos de pieza con el sistema de control automaacutetico activado (Produccioacuten 2700 m2 tamantildeo 45 cm x 675 cm gres porcelaacutenico)


88

clasificacioacuten estaacute de acuerdo con la evolucioacuten de la densidad aparente de los soportes estimada por el sistema de control de hecho se obtiene un uacutenico calibre y la clasifica-cioacuten se encuentra centrada en el tamantildeo medio del calibre buscado

Los liacutemites de especificacioacuten han sido fijados a partir del valor medio de densidad registrado durante todo el periodo analizado Dichos liacutemites (+- 10 kgm3) representan la variacioacuten maacutexima de densidad que podriacutea haber experimentado sin que al final del proceso existiesen piezas con una diferencia de tamantildeos superior a la tolerancia en el calibre fijada (+- 1 mm) para un tamantildeo de pieza de 45 cm x 675 cm

32222 Secado

El secado de los soportes recieacuten prensados permite reducir el contenido en hume-dad de estos y conseguir que alcancen una temperatura adecuada para que la etapa de decoracioacuten pueda efectuarse correctamente

Las variables de proceso a controlar relacionadas con los soportes tras el secado son su temperatura y su humedad residual Una humedad elevada de los soportes reduce su resistencia mecaacutenica y dificulta la operacioacuten de decoracioacuten La temperatura afecta a la etapa de esmaltado valores inadecuados pueden producir defectos (pinchados etc) o una falta de homogeneidad en la distribucioacuten del esmalte sobre la superficie de las piezas

Tanto la temperatura como la humedad de las baldosas a la salida del secadero de-penden de la distribucioacuten de temperatura y en menor medida de la humedad relativa de los gases dentro del secadero La informacioacuten que se tiene de la curva de tempe-ratura dentro de los secaderos es muy fragmentaria especialmente en los secaderos verticales (temperaturas de entrada de los gases al secadero de los gases recirculados de chimenea y de estabilizacioacuten)

Existen sondas de temperatura que consisten en un equipo de adquisicioacuten de datos con una serie de termopares que se introducen en el secadero y aportan informacioacuten de la curva de temperatura de los gases o de la superficie de la pieza3 42 Estas sondas se utilizan esporaacutedicamente para el diagnoacutestico de secaderos En la figura 312 se muestra el perfil de temperatura de los gases obtenida con una de estas sondas en el interior del secadero vertical y en tres posiciones (T1 T2 y T3) en el plano de la cesta

La informacioacuten de la curva de temperatura dentro de un secadero permite detectar zonas en los que el secado es demasiado lento (con la consiguiente peacuterdida de rendi-miento) o demasiado raacutepido (lo que puede originar problemas de roturas) lo que con-duciriacutea a un disentildeo maacutes racional de las curvas de secado

La temperatura a la salida del secadero suele medirse mediante piroacutemetros oacutepticos con un indicador en el que el operario puede leer el valor instantaacuteneo de la temperatura

Guiacutea Asebec 40

89

Se tiene por tanto una lectura puntual de la temperatura de la pieza a medida que pasa por debajo del piroacutemetro Es imposible en estas condiciones conocer la temperatura de una pieza y su posicioacuten en el plano de la cesta del secadero Se han llevado a cabo trabajos en los que se ha combinado la informacioacuten de temperatura de pieza a la salida del secadero con la posicioacuten que ocupaba la pieza dentro del secadero 58 En la figura

313 se muestra la distribucioacuten de temperatura de las piezas a la salida del secadero en funcioacuten de la posicioacuten que ocupan en el plano de la cesta

Figura 312 Temperatura de los gases en el interior de un secadero vertical en diferentes posiciones de un plano durante un ciclo de secado

Figura 313 Evolucioacuten de la temperatura de tres piezas situadas en diferentes posiciones a la salida del secadero


90

La implementacioacuten de estos equipos de instrumentacioacuten no es complicada de llevar a cabo especialmente en secaderos verticales y aportan informacioacuten muy valiosa sobre el funcionamiento del secadero y su estabilidad teacutermica tanto en estado estacionario como no estacionario

La segunda variable de importancia en el secado industrial es la humedad residual Esta humedad residual influye en la resistencia mecaacutenica 59 de las piezas a mayor hu-medad menor resistencia mecaacutenica y por tanto mayor la probabilidad de que la pieza sufra alguacuten tipo de rotura

La humedad residual suele medirse de forma manual a partir de probetas obtenidas de las piezas industriales que se introducen en una balanza con resistencias eleacutectricas o en una estufa Los sensores de humedad por infrarrojos empleados en el control de la humedad del polvo atomizado y en las piezas a la salida de la prensa (para el control anticipativo de la densidad) no pueden emplearse en este caso ya que soacutelo permiten conocer la humedad en la superficie de la pieza no la humedad media Para conocer la humedad media hay que emplear sensores de microondas o de radiofrecuencia La experiencia en el sector de baldosas ceraacutemicas es mayor con estos uacuteltimos en los en-sayos realizados han puesto de manifiesto que se pueden emplear estos dispositivos para obtener medidas precisas de la humedad residual

Los valores de humedad residual a escala industrial permiten estimar la resistencia mecaacutenica de las piezas a la salida del secadero utilizando la relacioacuten entre ambas varia-bles obtenidas en el laboratorio

3223 Datos miacutenimos a integrar en la seccioacuten de conformado

Finalmente para concluir con la revisioacuten de los aspectos relacionados con la seccioacuten de conformado en la tabla 33 se recoge la informacioacuten miacutenima que se considera ne-cesaria para llevar a cabo una correcta gestioacuten de las operaciones en dicha seccioacuten y sentar las bases para la definicioacuten de un ldquogemelo digitalrdquo del proceso

Guiacutea Asebec 40

91

Tabla 331 Prensa



PRODUCTIVA


Referencia artiacuteculo




Calidad (C) = Cantidad piezas consideradas merma Cantidad de piezas prensadas ()


Distribucioacuten motivos de merma

OEE = D x R x C ()


Humedad del polvo atomizado ((kg aguakg polvo ())

Densidad aparente media de los soportes prensados (kgm3)

Variacioacuten maacutexima de la densidad aparente media entre salidas de la prensa (kgm3)

Variacioacuten maacutexima de la densidad aparente dentro para cada salida de la prensa (kgm3)

Momento de primera caiacuteda con respecto a avance sistema alimentacioacuten ( respecto a longitud pieza)

Velocidad media avance sistema alimentacioacuten de polvo (mms)

Velocidad media retroceso sistema alimentacioacuten de polvo (mms)

Tiempo de desaireacioacuten (s)

Velocidad de avance de la traviesa moacutevil en el descenso (mms)

Presioacuten maacutexima del circuito hidraacuteulico de la prensa (bar)

Presioacuten maacutexima de consigna en circuito hidraacuteulico (bar)

Presioacuten especiacutefica maacutexima sobre el polvo atomizado (kgcm2)

Presioacuten de primera prensada (bar)

Velocidad de aplicacioacuten de la presioacuten en la segunda prensada (bars)

Tiempo de permanencia a la presioacuten maacutexima (bar)

Velocidad de avance de la traviesa moacutevil en el ascenso (mms)

Velocidad de extraccioacuten de la pieza (mms)

Presioacuten de extraccioacuten (bar)

Velocidad de la prensa (golpesmin)

Temperatura del aceite en el circuito hidraacuteulico (ordmC)

Temperatura del molde (ordmC)

Espesor medio de los soportes conformados (mm)

Espesor medio del lecho de polvo depositado en alveolo (mm)

Variacioacuten maacutexima del espesor medio del soporte entre salidas de la prensa (mm)

Variacioacuten maacutexima del espesor del soporte para cada salida de la prensa (mm)

Identificacioacuten cavidad molde por pieza

Controles dimensionales calibre por cavidad del molde (mm)

Controles dimensionales descuadre por cavidad del molde (mm)

Estado marchaparo prensa (Booleano)

CONSUMO DE RECURSOS

Consumo de polvo atomizado (kgs oacute kgm2 de producto acabado)

Consumo eleacutectrico en prensado y sistemas auxiliares (kW hm2 de producto acabado)


COSTES VARIABLES

Coste polvo atomizado (eurom2 de producto acabado)

Coste energiacutea eleacutectrica (eurom2 de producto acabado)

Coste RRHH (eurom2 de producto acabado)

Tabla 33 Informacioacuten miacutenima requerida en la seccioacuten de conformado para sentar las bases del ldquogemelo digitalrdquo del proceso de fabricacioacuten (por simplicidad se ha considerado una tecnologiacutea de secado mediante secadero vertical)


92

Tabla 332 Secadero



PRODUCTIVA

Debido a que se trata de un ldquoflujo tensordquo entre prensa y secadero se consideran los mis-mos datos que para el prensado


Temperatura consigna quemador 1 (ordmC)

Temperatura real quemador 1 (ordmC)



Temperatura chimenea (ordmC)

Humedad relativa en chimenea ()

Caudal gases de chimenea (Nm3s)

Tiempo de secado (min)

Temperatura consigna zona estabilizacioacuten (ordmC)

Temperatura real zona estabilizacioacuten (ordmC)

Velocidad de giro ventilador 1 (rpm)


Porcentaje apertura vaacutelvula chimenea ()

Temperatura salida de piezas indexada por posicioacuten (ordmC)

Variacioacuten maacutexima de temperatura entre piezas de un plano (ordmC)

Variacioacuten maacutexima de temperatura entre piezas dentro de una cesta (ordmC)

Humedad residual piezas a la salida (kg aguakg pieza ())

Estado marchaparo secadero (Booleano)

CONSUMO DE RECURSOS

Consumo de gas natural en secadero (Nm3m2 de producto acabado)

Consumo eleacutectrico en secadero y sistemas auxiliares (kW hm2 de producto acabado)


COSTES VARIABLES

Coste gas natural (eurom2 de producto acabado)



Parte de la informacioacuten reflejada en la tabla 33 puede obtenerse a partir de la medida de las variables de proceso anotadas en la misma Sin embargo es imprescindible dis-poner de los datos adicionales mostrados en la tabla 34 para poder realizar una elabo-racioacuten correcta de toda la informacioacuten indicada En dicha tabla se muestra junto al dato en cuestioacuten el origen o fuente de datos del cual podriacutea ser obtenido

Guiacutea Asebec 40

93




PRODUCTIVA


Produccioacuten planificada (m2) Informacioacuten ERP o sistema gestioacutenProduccioacuten teoacuterica equipos (piezas oacute m2s) Informacioacuten ERP o sistema gestioacuten

Produccioacuten teoacuterica acumulada (m2)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Superficie por pieza (m2pieza) ERP ficha de producto o sistema de gestioacuten

Produccioacuten real acumulada (m2)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Piezas a salida prensa (unidades)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Piezas entrada de secadero (unidades)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Piezas a salida de secadero (unidades)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Mermas productivas (piezas o m2)Imputadas manualmente o registradas automaacuteti-camente mediante contadores

Motivos de paroImputados por operarios o adquiridos directamen-te de autoacutematas

Motivos de mermaImputados por operarios o adquiridos directamen-te de autoacutematas


Ciclo completo de prensado para la obtencioacuten de paraacutemetros criacuteticos

Autoacutemata de la prensa

Ciclo completo de alimentacioacuten polvo para la obtencioacuten de paraacutemetros criacuteticos


Nuacutemero de salidas del molde Autoacutemata de la prensa ERP o ficha producto

Ancho pieza (mm) Autoacutemata de la prensa ERP o ficha producto

Longitud pieza (mm) Autoacutemata de la prensa ERP o ficha producto

Espesor nominal del producto (mm) ERP o ficha productoNuacutemero de ciclos Autoacutemata de la prensaNuacutemero piezas por fila secadero Autoacutemata del secaderoNuacutemero piezas por plano secadero Autoacutemata del secaderoNuacutemero cestas secadero (unidades) Especificaciones secaderoNumero planos por cesta (unidades) Especificaciones secadero

CONSUMO DE RECURSOS

Proporcioacuten teoacuterica kg polvo atomizado m2

de producto acabadoERP ficha de producto o sistema de gestioacuten

Nivel polvo atomizado en tolva ( oacute kg) Medidor distancia o pesaje con ceacutelulas de carga


Equipo de trabajo o turno activo ERP o sistema de gestioacuten de RRHHConsumo gas natural secadero (m3) Contador gas digitalizadoTemperatura gas natural (ordmC) Pt-100 contador de gas digitalizadoPresioacuten suministro gas natural (bar) Transductor presioacuten contador de gas digitalizadoConsumo eleacutectrico equipos (kW h) Analizadores de red digitalizados

COSTES VARIABLES

Precio polvo atomizado (eurokg) ERP o sistema de gestioacuten

Precio energiacutea eleacutectrica (eurokW h)ERP contrato compantildeiacutea suministradora o ldquoscrapingrdquo web

Precio gas natural (eurokW h)ERP contrato compantildeiacutea suministradora o ldquoscrapingrdquo web

Precio medio RRHH asignados (europer) ERP o sistema de gestioacuten

Poder caloriacutefico gas natural (kW hNm3)ERP contrato compantildeiacutea suministradora o ldquoscrapingrdquo web

Tabla 34 Datos adicionales requeridos para la obtencioacuten de la informacioacuten miacutenima necesaria para la definicioacuten del ldquogemelo digitalrdquo en la seccioacuten de conformado


94

Al igual que se ha indicado en la seccioacuten de preparacioacuten de composiciones el co-rrecto almacenamiento en un sistema estructurado de bases de datos de toda la infor-macioacuten recopilada en las anteriores tablas permitiraacute a posteriori realizar anaacutelisis sobre lotes de produccioacuten concretos siempre y cuando pueda asegurarse la trazabilidad de estos En efecto desde el primer momento en el que se fabriquen piezas asignadas a una determinada orden de fabricacioacuten si se asegura la correcta imputacioacuten o captura del principio y fin del lote productivo la informacioacuten generada quedariacutea indexada y refe-rida a cada orden de fabricacioacuten Esto permitiriacutea tener tanto un perfecto seguimiento en tiempo real del proceso productivo facilitando la segmentacioacuten de la informacioacuten para su posterior explotacioacuten mediante herramientas de anaacutelisis avanzado

En la seccioacuten de preparacioacuten de composiciones debido a la naturaleza a granel de los productos procesados (materias primas soacutelidas suspensiones y polvo atomizado) el trazado de la produccioacuten es suficiente realizarlo en base a los voluacutemenes fabricados y los tiempos de operacioacuten de los equipos Sin embargo a partir del conformado de los soportes empiezan a procesarse piezas adquiriendo el proceso de fabricacioacuten la forma de una sucesioacuten de eventos discretos

Desde este punto en adelante para garantizar una correcta trazabilidad de la produc-cioacuten seriacutea conveniente identificar inequiacutevocamente todas las piezas fabricadas de manera que se pudiera tener constancia exacta del paso de estas por las diferentes etapas del proceso y conocer con precisioacuten las condiciones de operacioacuten en las que son procesa-das Como se ha indicado anteriormente entre las opciones de trazado maacutes apropiadas destacan el marcado con tinta ceraacutemica en el reverso de las piezas de coacutedigos tipo DM (DataMatrix) o similares para su seguimiento a lo largo del proceso mediante caacutemaras de visioacuten El marcado deberiacutea realizarse preferiblemente en el interior de un bajo relieve generado con el punzoacuten del molde para evitar que el roce con los diferentes sistemas de transporte deteriore el coacutedigo a lo largo del proceso comprometiendo su deteccioacuten

323 Esmaltado y decoracioacuten

En la seccioacuten de esmaltado los soportes son recubiertos tras su secado con varias capas de materiales de naturaleza generalmente viacutetrea que le confieren al producto tras la coccioacuten su acabado esteacutetico y algunas de sus propiedades fisicoquiacutemicas En las liacuteneas de esmaltado actuales se distinguen fundamentalmente tres tipos de aplicacio-nes Las aplicaciones de base realizadas con engobes y esmaltes ceraacutemicos aplicados habitualmente a cortina mediante campanas y velas o por pulverizacioacuten Las aplica-ciones de impresioacuten por chorro de tinta en las que se define habitualmente el motivo graacutefico Y por uacuteltimo las aplicaciones de proteccioacuten empleadas para dotar al producto de unas propiedades teacutecnicas superficiales concretas como pueden ser la resistencia al desgaste o el caraacutecter antideslizante

La preparacioacuten de las bases de esmalte empleadas para llevar a cabo las diferentes aplicaciones decorativas en las liacuteneas de esmaltado se realiza en la mayoriacutea de las em-

Guiacutea Asebec 40

95

presas en una seccioacuten dotada de una serie de molinos de bolas discontinuos Salvo en ocasiones puntuales la mezcla de materias primas para la preparacioacuten de los esmaltes es suministrada directamente por empresas proveedoras en big-bags de aproximada-mente 700 kg a los cuales deben antildeadirse una serie de aditivos y la cantidad adecuada de agua para molturar el producto en un tiempo estipulado hasta alcanzar un determi-nado tamantildeo de partiacutecula

3231 Gestioacuten de la informacioacuten en la seccioacuten de esmaltado

El grado de automatizacioacuten de las operaciones productivas en la seccioacuten de pre-paracioacuten de esmaltes no suele ser tan elevado como el observado por ejemplo en preparacioacuten de composiciones o conformado interviniendo los operarios sobre todo en las constantes operaciones de limpieza y trasiego de las suspensiones Al igual que en otras secciones en general tambieacuten se detecta falta de elaboracioacuten en el sistema para la recopilacioacuten de datos criacuteticos de proceso y su enviacuteo a un sistema de informacioacuten superior En este sentido en la mayoriacutea de los casos no se realizan controles sobre las materias primas recibidas Uacutenicamente de manera puntual los proveedores proporcio-nan informacioacuten referente a algunas propiedades de las materias primas Los controles se realizan fundamentalmente sobre el producto una vez preparado y previamente a su entrada en el proceso Las variables criacuteticas medidas son la densidad de la suspensioacuten la viscosidad en segundos de caiacuteda en copa Ford y el residuo de la suspensioacuten sobre un tamiz de tamantildeo definido Estas variables se ajustan seguacuten las especificaciones de la orden productiva y posteriormente se ajustan en liacutenea en funcioacuten de las necesidades de cada aplicacioacuten

Respecto a las liacuteneas de decoracioacuten y las operaciones productivas efectuadas en las mismas el grado de automatizacioacuten es bueno aunque existe todaviacutea un alto grado de intervencioacuten de los operarios en las operaciones de limpieza en la regulacioacuten de las condiciones de aplicacioacuten y en la reconfiguracioacuten de las liacuteneas durante los cambios de lote Ademaacutes en general se detecta una baja elaboracioacuten de los sistemas de recopila-cioacuten de informacioacuten criacutetica de proceso Asiacute por ejemplo aunque se miden cada media hora paraacutemetros criacuteticos para el proceso de decoracioacuten como la densidad la viscosidad o la cantidad del esmalte aplicado sobre el producto los datos suelen recopilarse de forma manual y no estaacuten disponibles en sistemas de gestioacuten integrada

Por todo esto se considera interesante desarrollar interfases de visualizacioacuten espe-cialmente adaptadas a las necesidades de la seccioacuten de esmaltado para poder eviden-ciar de forma raacutepida el funcionamiento de los diferentes sistemas de aplicacioacuten involu-crados en la fabricacioacuten de un determinado producto y la evolucioacuten de las variables de operacioacuten Por poner un ejemplo puede hablarse de la temperatura de salida de los soportes del secadero la cual como se ha indicado en el apartado 32222 se encuentra monitorizada pero uacutenicamente se refleja el valor de la uacuteltima lectura realizada en un display situado justo a la salida del secadero Dada la criticidad de esta variable para la correcta aplicacioacuten de las diferentes capas decorativas sobre la superficie del producto


96

se podriacutea plantear realizar una sencilla elaboracioacuten de los datos generados por esta me-dida para asociarla con la posicioacuten de las piezas en los diferentes planos del secadero Este seriacutea un primer paso para una vez almacenada dicha informacioacuten y teniendo apro-piadamente trazada la produccioacuten poder inferir la influencia directa de esta variable sobre las caracteriacutesticas finales de cada pieza fabricada

Al igual que en el resto de las secciones se detecta una falta general de informacioacuten referente a los rendimientos productivos de la instalacioacuten Asiacute pues se considera muy importante empezar a habilitar sistemas de control en tiempo real de los rendimientos productivos disponibilidad y OEE de las liacuteneas que al tiempo almacene la informacioacuten para poder analizarla a posteriori de forma raacutepida y pormenorizada Muchas de las va-riables que permitiriacutean hacer esta gestioacuten integrada de los rendimientos pueden gene-rarse a partir de conteos de piezas y tiempos de paro del equipamiento Estos datos debidamente integrados con datos procedentes de los sistemas ERP y los sistemas de planificacioacuten de las oacuterdenes de fabricacioacuten pueden ser empleados para automatizar la gestioacuten de los rendimientos productivos y generar indicadores que sean de utilidad para la optimizacioacuten de los procesos de fabricacioacuten

Respecto a las variables referentes a la calidad o caracteriacutesticas de los productos procesados en general se observa tambieacuten una falta de elaboracioacuten tanto en la propia medida o recogida de los datos como en el posterior tratamiento de estos para generar informacioacuten que ayude a la toma de decisiones Si bien una automatizacioacuten de la intro-duccioacuten de datos tal y como se realiza en algunos puntos de las liacuteneas de esmaltado en ciertas empresas es un primer paso para garantizar el flujo de informacioacuten hacia sistemas integrados de gestioacuten de datos es imprescindible empezar a valorar el uso de sistemas de medida en continuo de las variables de proceso Un punto destacable es el hecho que hoy en diacutea se empleen sistemas de inspeccioacuten automaacutetica de la calidad superficial de las piezas decoradas al final de liacutenea previamente a la aplicacioacuten de las capas de proteccioacuten y su carga en las vagonetas En cualquier caso la mayoriacutea de las veces se echa en falta que dicha informacioacuten no se esteacute almacenando de forma estruc-turada para posteriormente poder realizar anaacutelisis avanzados en los que se relacionen los defectos detectados por dicho equipo con las propias variables productivas

A lo que se acaba de exponer es necesario antildeadir que en muy pocas plantas se evi-dencia la existencia de un sistema aacutegil que permita realizar el seguimiento en tiempo real de la evolucioacuten de las oacuterdenes productivas u oacuterdenes de fabricacioacuten con respecto a la planificacioacuten establecida lo cual es comuacuten al resto de secciones analizadas hasta este punto La existencia de un sistema que se encargue de realizar este seguimiento y gestioacuten es imprescindible para asegurar una correcta trazabilidad de la produccioacuten me-diante la cual analizar posteriormente las operaciones productivas para generar infor-macioacuten de valor que permita optimizar su desarrollo Ademaacutes dado que generalmente la metodologiacutea de trabajo de las plantas implica aprovechar tiempos muertos de las liacuteneas de fabricacioacuten para realizar pruebas de esmalte y tonalidad de las oacuterdenes de fabricacioacuten planificadas en cada liacutenea un sistema de este tipo seriacutea la base para poder

Guiacutea Asebec 40

97

abordar secuenciaciones productivas que tuvieran en consideracioacuten las necesidades de las pruebas pendientes De este modo podriacutean recalcularse en tiempo real las prio-ridades productivas teniendo en cuenta toda la posible casuiacutestica con el fin de trabajar en unos niveles oacuteptimos de productividad

3232 Sistemas de control en la seccioacuten de esmaltado

Como se ha comentado la decoracioacuten no es una sola etapa sino un conjunto de subetapas concatenadas Cada una de estas subetapas tiene sus propias variables in-dependientes aunque sin duda existe interaccioacuten entre las diferentes subetapas asiacute por ejemplo la cantidad de agua aplicada con un aeroacutegrafo influye sobre la calidad de la aplicacioacuten del esmalte base

En los uacuteltimos antildeos se han realizado esfuerzos por implementar un sistema de se-guimiento e incluso de control de estas subetapas Del mismo modo ha habido intentos de controlar la cantidad de esmalte aplicado mediante el uso de ceacutelulas de carga Los resultados obtenidos pusieron de manifiesto la dificultad de hacer medidas suficiente-mente precisas del peso de las piezas antes y despueacutes de cada aplicacioacuten

Mayor eacutexito se ha obtenido con el control de la cantidad de esmalte aplicado me-diante campana 60 (figura 314) En este caso existen dispositivos comerciales que dispo-nen de un caudaliacutemetro electromagneacutetico mediante el cual se registra el caudal de es-malte aportado por la campana con la finalidad de corregir las desviaciones actuando sobre una vaacutelvula motorizada

Figura 314 Esquema de un dispositivo de control automaacutetico del caudal de esmalte en una campana


98

Se comprueba que manteniendo la vaacutelvula en posicioacuten manual las variaciones de caudal son significativas y tienen su origen en la variacioacuten de la viscosidad del esmalte debido a su vez a cambios en la densidad (por evaporacioacuten del agua) y en la temperatura (por cambios ambientales y por el calentamiento provocado por la bomba de impulsioacuten)

En la figura 315 se muestra la curva de distribucioacuten de caudales con un control ma-nual y con el control automaacutetico en el que se utiliza la sentildeal del caudaliacutemetro electro-magneacutetico para mantener el caudal de esmalte constante

El mayor avance experimentado en la seccioacuten de esmaltado en los uacuteltimos antildeos el cual ha supuesto ademaacutes un cambio disruptivo en el proceso de fabricacioacuten ceraacutemico ha sido la incorporacioacuten de los sistemas de impresioacuten por chorro de tinta para la generacioacuten de moti-vos graacuteficos sobre la superficie de las piezas La aparicioacuten de estos sistemas de decoracioacuten ha supuesto el inicio de la digitalizacioacuten de esta etapa de la fabricacioacuten modificando por completo las fases de disentildeo desarrollo y fabricacioacuten de los productos ceraacutemicos

Con la irrupcioacuten en el proceso de la impresioacuten por chorro de tinta la informacioacuten de disentildeo puede ser compartida entre las diferentes secciones involucradas en el esmal-tado y desarrollo de producto de forma digital Sin embargo todaviacutea hoy se detecta en muchos casos la existencia de copias en papel de la informacioacuten de trabajo dada la baja usabilidad de las herramientas de gestioacuten empleadas a nivel digital y se observa la necesidad de realizar muacuteltiples pruebas para llevar a cabo las igualaciones de tona-lidad y aspecto de las piezas a fabricar dentro de un lote productivo En este sentido han aparecido en el mercado diferentes herramientas informaacuteticas para llevar a cabo la

Figura 315 Distribucioacuten de caudales volumeacutetricos de esmalte con control manual y automaacutetico

Guiacutea Asebec 40

99

gestioacuten del color especialmente adaptadas al proceso de fabricacioacuten de baldosas La combinacioacuten de estas herramientas con tecnologiacuteas de anaacutelisis espectral de imaacutegenes estaacute contribuyendo sensiblemente a la digitalizacioacuten optimizacioacuten y mejora de los pro-cedimientos de puesta en marcha en proceso de nuevos modelos yo productos

Muchos de los problemas que aparecen en la liacutenea de esmaltado estaacuten relaciona-dos con la decoracioacuten incorrecta que provoca defectos visibles en la propia liacutenea de esmaltado Esta idea ha hecho que varias empresas dedicadas a la inspeccioacuten visual automaacutetica estudiaran el uso de estos sistemas para evaluar las caracteriacutesticas de las piezas antes de la coccioacuten 61

Los beneficios de detectar piezas incorrectamente decoradas en la liacutenea de esmalta-do son obvios soacutelo pasan a la etapa siguiente (coccioacuten) las piezas correctas se ahorra esmalte y energiacutea aumenta la produccioacuten y el porcentaje de primera calidad etc Sin embargo la inspeccioacuten visual en esta etapa del proceso se enfrenta a muchas dificulta-des La primera de ellas es la presencia de polvo y agua lo que obliga a proteger todos los sistemas La segunda de ellas es la dificultad de detectar los defectos en piezas cru-das La teacutecnica es prometedora pero todaviacutea no presenta un grado de implementacioacuten tan elevado como en el final de liacutenea para la inspeccioacuten del producto cocido

3233 Datos miacutenimos a integrar en la seccioacuten de esmaltado

Finalmente en la tabla 35 se recoge la informacioacuten miacutenima que se considera ne-cesaria para llevar a cabo una correcta gestioacuten de las operaciones en la seccioacuten de esmaltado y decoracioacuten Al igual que para las anteriores secciones esta informacioacuten se agrupa en base a tres campos rendimientos y gestioacuten productiva variables de proceso y consumo de recursos


100



PRODUCTIVA









OEE = D x R x C ()


Temperatura soportes en salida secadero indexada por posicioacuten (ordmC)

Densidad aplicaciones (kgm3)

Viscosidad aplicaciones (cp)

Gramaje aplicaciones por pieza (gpieza)

Temperatura esmaltes (ordmC)

Nivel de esmalte en recipientes ( oacute kg)

Temperatura soportes previa impresioacuten (ordmC)

Humedad superficial soportes previa impresioacuten ()

Temperatura ambiente liacuteneas de esmaltado (ordmC)

Humedad relativa ambiente liacuteneas de esmaltado ()

Temperatura aplicacioacuten tintas en impresora (ordmC)

Velocidad avance piezas en aplicaciones (mmin)

Velocidad media avance piezas en liacutenea completa (mmin)

Posicioacuten carga piezas en plano vagonetas

Plano carga piezas en vagoneta

Referencia vagoneta carga de piezas

Tiempo de permanencia medio piezas en liacutenea (min)

Estadiacutestica defectos detectados por maacutequina de inspeccioacuten en crudo

Estado marchaparo liacutenea (Booleano)

CONSUMO DE RECURSOS

Consumo de esmaltes (kg oacute kgm2 de producto acabado)

Consumo de tintas (kg oacute kgm2 de producto acabado)

Consumo eleacutectrico en liacutenea de esmaltado y sistemas auxiliares (kW hm2 de producto acabado)


COSTES VARIABLES

Coste de esmaltes (eurom2 de producto acabado)

Coste de tintas consumidas (eurom2 de producto acabado)



Tabla 35 Variables y datos miacutenimos requeridos en la seccioacuten de esmaltado para sentar las bases del ldquogemelo digitalrdquo del proceso de fabricacioacuten

Guiacutea Asebec 40

101

Al igual que en los casos anteriores en la tabla 36 se recopilan los datos adicionales que es necesario conocer para poder obtener de forma fiable parte de la informacioacuten indicada en la tabla 35

Nivel de informacioacuten Datos Origen de datos


PRODUCTIVA

Tiempo de marcha liacutenea (h) Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Produccioacuten planificada (m2) Informacioacuten ERP o sistema gestioacuten

Produccioacuten teoacuterica liacutenea (piezas oacute m2s) Informacioacuten ERP o sistema gestioacuten

Produccioacuten teoacuterica acumulada (m2) Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo


Produccioacuten real acumulada liacutenea (m2) Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Piezas en entrada de liacutenea (unidades) Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Piezas salida aplicaciones (unidades) Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Piezas salida impresora (unidades) Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Piezas cargadas vagonetas (unidades) Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Mermas productivas (piezas o m2) Imputadas manualmente o registradas automaacuteticamente mediante contadores

Motivos de paro Imputados por operarios o adquiridos directamente de autoacutematas

Motivos de merma Imputados por operarios o adquiridos directamente de autoacutematas


Nuacutemero de piezas por fila secadero Autoacutemata del secadero ERP o ficha producto



Nuacutemero piezas por fila vagoneta Autoacutemata sistema carga

Nuacutemero piezas por plano vagoneta Autoacutemata sistema carga

Nuacutemero planos vagoneta (unidades) Especificaciones vagonetas

CONSUMO DE RECURSOS

Nivel esmalte en recipientes ( oacute kg) Medidor distancia o pesaje con ceacutelulas de carga




COSTES VARIABLES

Precio esmaltes (eurokg) ERP o sistema de gestioacuten

Precio tintas (eurokg) ERP o sistema de gestioacuten



Tabla 36 Datos adicionales requeridos para la obtencioacuten de la informacioacuten miacutenima necesaria para la definicioacuten del ldquogemelo digitalrdquo en la seccioacuten de esmaltado


102

Por uacuteltimo cabe decir que seriacutea muy interesante poder registrar la informacioacuten refe-rente a las condiciones de procesado en las que se realiza la igualacioacuten de los tonos para poder empezar a implementar herramientas que puedan anticiparse a las desviaciones cromaacuteticas durante el desarrollo del lote productivo El uso de herramientas de este tipo unido a la digitalizacioacuten completa del proceso de igualacioacuten de tonalidades puede ser de gran ayuda para reducir los tiempos dedicados a la realizacioacuten de pruebas productivas y los tiempos de respuesta frente a imprevistos en el desarrollo de las operaciones

Aunque para esta parte concreta de la seccioacuten de esmaltado no se ha considerado oportuno tabular los datos o informacioacuten miacutenima requerida para su integracioacuten en el ldquogemelo digitalrdquo del proceso es interesante reflejar que gran parte de la informacioacuten de proceso recopilada para otras secciones como las de conformado esmaltado y coc-cioacuten es clave en los procesos de igualacioacuten de tonos a la hora de entender el origen de las inestabilidades que puedan detectarse

324 Coccioacuten

Tras llevar a cabo la decoracioacuten de las piezas en las liacuteneas de esmaltado existen dos posibles formas de proceder Bien depositando las piezas crudas en vagonetas las cuales son guiadas mediante sistemas AGV (Autonomous Guided Vehicles) a la es-pera de someterlas a un posterior tratamiento teacutermico en un horno de coccioacuten o bien alimentaacutendolas directamente al horno justo a la salida de la liacutenea de esmaltado En cualquiera de las dos modalidades las piezas crudas son sometidas durante su coccioacuten a un tratamiento teacutermico que les confiere sus propiedades teacutecnicas y esteacuteticas finales

De manera general la coccioacuten se realiza en hornos monoestrato de rodillos siguien-do un ciclo teacutermico adaptado a las caracteriacutesticas del producto fabricado El aporte de calor a los hornos se realiza en la mayoriacutea de los casos mediante la combustioacuten de gas natural empleando aire como comburente Este aire habitualmente previamente a su introduccioacuten en los quemadores de gas es precalentado de forma indirecta con los gases calientes del horno hasta temperaturas que oscilan entre 100 y 300ordmC en funcioacuten de las caracteriacutesticas del horno Tras su coccioacuten a temperaturas maacuteximas entre 1100 y 1200ordmC en funcioacuten de la tipologiacutea del producto el material vuelve a ser cargado en vagonetas a la espera de someterse a otras operaciones de transformacioacuten como el rectificado o el pulido o bien pasar a la clasificacioacuten final

3241 Gestioacuten de la informacioacuten en la seccioacuten de coccioacuten

Al igual que en las secciones de conformado y esmaltado en este punto del proceso de fabricacioacuten se suele disponer de la orden de fabricacioacuten del producto a procesar existiendo una planificacioacuten de fabricacioacuten por cada uno de los hornos que puedan existir en la planta A pesar de la importancia de conocer en cada momento dentro de la gestioacuten de las operaciones de planta las curvas de coccioacuten para llevar a cabo la plani-ficacioacuten general de las pruebas de producto e igualacioacuten y las verificaciones realizadas

Guiacutea Asebec 40

103

desde otras secciones de manera general no se dispone de aplicaciones que pro-porcionen de forma sencilla el estado de dicha planificacioacuten detectaacutendose en muchos casos el uso de copias en papel para gestionar las operaciones diarias

El grado de automatizacioacuten de la seccioacuten de coccioacuten desde el punto de vista del procesado de los materiales es muy elevado No sucede asiacute en cambio respecto del control de las propiedades y calidad del material procesado En efecto estos controles se realizan en la mayoriacutea de los casos de manera manual sobre muestras puntuales que no permiten inspeccionar toda la produccioacuten Entre los paraacutemetros criacuteticos controlados destacan los siguientes

- Planaridad la cual es controlada mayoritariamente de forma manual cada hora Aun-que existen sistemas para medir de forma automaacutetica la planaridad de las piezas a la salida del horno su uso no estaacute muy extendido

- Estabilidad dimensional (calibre y descuadres) sobre todo en los productos no recti-ficados Se realiza habitualmente de forma manual mediante mesas con palpadores mecaacutenicos accionados por los operarios Los sistemas automaacuteticos que proporcio-nan una medida continua de la planaridad a la salida del horno tambieacuten suelen pro-porcionar informacioacuten referente al tamantildeo de las piezas procesadas y a su descua-dre Sin embargo como ya se ha comentado su utilizacioacuten es todaviacutea minoritaria

- Aire de enfriamiento mediante accionamiento manual de vaacutelvulas y regulacioacuten de la posicioacuten de los tubos de enfriamiento directo

- Aire de combustioacuten mediante manoacutemetro manual y cumplimentacioacuten de fichas de control regularmente En los hornos maacutes avanzados puede contemplarse la incor-poracioacuten de sistemas de regulacioacuten de la proporcioacuten aire-gas desde las propias con-solas de actuacioacuten pero se trata todaviacutea de una funcionalidad poco extendida en el parque actual de maquinaria

Aunque el control de estos paraacutemetros criacuteticos se realiza de forma regular y metoacute-dica este es puntual y todos los registros son generalmente en papel lo cual dificulta enormemente su explotacioacuten por sistemas de informacioacuten superiores En algunas plan-tas de nueva implementacioacuten se establecen sistemas de adquisicioacuten de datos para que algunos de los controles criacuteticos puedan imputar de forma automaacutetica los resultados en aplicaciones informaacuteticas pero praacutecticamente en ninguacuten caso se detecta la explotacioacuten de la informacioacuten generada En este sentido se considera muy importante la incorpora-cioacuten de sistemas de inspeccioacuten dimensional en salida de horno que esteacuten conectados a sistemas de recopilacioacuten de datos para disponer de informacioacuten en continuo referente a la calidad del producto justo a la salida de los hornos Esto puede ser de gran ayuda a la hora de realizar ajustes en las condiciones de coccioacuten permitiendo tener mayor detalle del comportamiento del horno en condiciones anoacutemalas de funcionamiento tales como cambios de formato o la presencia de huecos de material en su interior


104

En la coccioacuten no se detectan al igual que en el resto de las secciones del proceso de fabricacioacuten herramientas para la gestioacuten detallada de los rendimientos productivos de los hornos Si bien en general es importante disponer de estos datos para todas las sec-ciones en la seccioacuten de coccioacuten esta necesidad es mayor dado que los hornos suelen constituir el cuello de botella del proceso de fabricacioacuten ceraacutemico cuando se trabaja con un pulmoacuten intermedio Del mismo modo tambieacuten se considera interesante dispo-ner ademaacutes de la informacioacuten referente a las especificaciones de trabajo en cada orden de fabricacioacuten de los datos referentes a los controles de proceso realizados sobre el producto en las anteriores fases del proceso De esta forma durante la coccioacuten podriacutean anticiparse ciertas situaciones asociadas a la desviacioacuten de paraacutemetros de fabricacioacuten en las secciones de fabricacioacuten precedentes

Se considera imprescindible el trabajar en la liacutenea de conseguir aplicaciones que pro-porcionen de manera digital y automatizada informacioacuten sobre las caracteriacutesticas de las piezas procesadas por cada canal del horno Del mismo modo seriacutea interesante poder es-tablecer instrumentacioacuten para la deteccioacuten de gradientes laterales en las condiciones de coccioacuten (temperatura y presioacuten estaacutetica fundamentalmente) los cuales se ha demostrado en numerosos trabajos de investigacioacuten que son fuente significativa de inestabilidades en el proceso de coccioacuten (ver apartado 3242) y falta de calidad del producto final Espe-cial atencioacuten deberiacutea prestarse a las fases de enfriamiento de los hornos en los cuales con inversiones relativamente contenidas puede incorporarse instrumentacioacuten adicional que proporcione informacioacuten de gran valor para mejorar las propiedades de los produc-tos fabricados Asiacute por ejemplo el enfriamiento directo generalmente se controla con un uacutenico termopar situado en la parte inferior del plano de rodillos La incorporacioacuten de tres termopares por cada lateral del horno en los moacutedulos de enfriamiento directo y el tra-tamiento de los datos proporcionados por estos permitiriacutean obtener faacutecilmente el mapa teacutermico de una zona que tiene gran influencia sobre muacuteltiples propiedades del producto terminado Con los actuales sistemas de control de los hornos la influencia de los huecos de material en el interior de estos sobre la calidad de los productos procesados es muy grande El disponer de instrumentacioacuten adicional en el horno puede ser de gran utilidad para comprender las causas de la variabilidad de las propiedades del producto asociadas a la presencia de interrupciones en la alimentacioacuten de material al mismo y abrir las puertas para llevar a cabo una optimizacioacuten del proceso desde este punto de vista

3242 Sistemas de control en la seccioacuten de coccioacuten

Como se acaba de indicar la coccioacuten es una de las etapas maacutes importantes del proce-so ceraacutemico ya que en ella se confieren a las piezas sus caracteriacutesticas teacutecnicas y esteacuteticas finales y ademaacutes es la etapa teacutermica de mayor consumo energeacutetico Las variables del hor-no sobre las que es posible actuar y que determinan tanto las caracteriacutesticas de las piezas como el consumo del mismo son la distribucioacuten de temperaturas presioacuten y composicioacuten de los gases en el interior del mismo fundamentalmente cantidad de oxiacutegeno Se trata utilizando el lenguaje de control de un sistema con paraacutemetros distribuidos en el que hay que controlar las curvas completas y no uacutenicamente un valor de las mismas

Guiacutea Asebec 40

105

En general aunque ha habido intentos de controlar la curva de presiones e incluso del porcentaje de oxiacutegeno de los gases en el interior del horno 6263 soacutelo la temperatura es medida y controlada de forma continua a lo largo de mismo A pesar de ello muchas veces esta medida es insuficiente y las diferencias de temperatura a lo ancho del horno (perfiles transversales) son importantes Existen equipos que permiten medir la distribu-cioacuten transversal de temperatura entre ellos los maacutes conocidos son el rodillo multiter-mopar 64 y la sonda de temperatura Datapaq

El rodillo multitermopar externamente tiene la apariencia de un rodillo metaacutelico con-vencional (figura 316) pero en el interior dispone de unos termopares con los que es posible medir el perfil transversal en cualquier zona del horno en la parte inferior y en continuo (figura 317) Cualquier cambio o maniobra en el horno (modificacioacuten de la

Figura 316 Medida de los gradientes transversales de temperatura con un rodillo sensorizado

Figura 317 Gradientes transversales de temperatura en el interior de un horno monoestrato de rodillos


106

temperatura de consigna presioacuten del aire diaacutemetro o tipo de tobera de los quemado-res etc) afecta al perfil de temperatura y mediante este sistema se puede determinar inmediatamente esta influencia Si se desea analizar otra zona es necesario cambiar la posicioacuten del rodillo

La sonda de Datapaq informa de la curva de temperatura completa Consiste en un dispositivo electroacutenico situado dentro de una caja que actuacutea de barrera teacutermica y al que se conectan una serie de termopares que se situacutean sobre la pieza El conjunto se intro-duce en el interior del horno y con eacutel se obtiene la distribucioacuten de temperatura de forma anaacuteloga a como lo hace la sonda utilizada en los secaderos comentada anteriormente Este dispositivo da una instantaacutenea de la distribucioacuten de temperatura Dependiendo de la colocacioacuten de los termopares puede registrar tanto de la temperatura de la superficie superior como de la inferior El principal inconveniente del equipo es la preparacioacuten de la medida que es laboriosa y la necesidad de garantizar que la introduccioacuten de la sonda no perturbe el perfil de temperatura en particular que no se cree ninguacuten ldquohuecordquo en el horno

Con todo las curvas de temperatura presioacuten y porcentaje de oxiacutegeno no son las va-riables del producto cocido Las variables que realmente se deseariacutea controlar son las dimensiones (calibres y falta de ortogonalidad descuadres) curvaturas y aspecto visual (tonos defectos superficiales y roturas) El problema en muchos casos es la medida en continuo de estas propiedades a la salida del horno debido a las elevadas temperaturas que tienen las piezas en este punto yo el hecho de que algunas de estas propiedades pueden modificarse con el tiempo (curvaturas diferidas)

Como se ha apuntado anteriormente en la actualidad existen dispositivos para la medida en continuo de las dimensiones y en principio seriacutea posible tener informacioacuten del aspecto visual Se han realizado tambieacuten trabajos en los que se ha estudiado la rela-cioacuten entre las variables teacutermicas y las curvaturas 65 Sin embargo aunque se dispone de recursos teacutecnicos de medida que pueden funcionar en caliente y se conoce en muchos casos la zona del horno que incide sobre la caracteriacutestica final del producto no se ha conseguido un control automaacutetico del horno El mayor problema estriba en definir las variables sobre las que actuar y los ldquoefectos secundariosrdquo de estas actuaciones Asiacute por ejemplo la modificacioacuten de la temperatura en una zona del horno para corregir calibres podriacutea afectar a la tonalidad de las piezas El control de las curvaturas especialmente de las irregulares es todaviacutea maacutes complejo 66 67 68

3243 Datos miacutenimos a integrar en la seccioacuten de coccioacuten

Por uacuteltimo concluyendo con la revisioacuten de la seccioacuten de coccioacuten se detalla en la tabla

37 la informacioacuten miacutenima que se considera necesaria para llevar a cabo una correcta gestioacuten de las operaciones en dicha seccioacuten

Guiacutea Asebec 40

107



PRODUCTIVA









OEE = D x R x C ()


Referencia vagoneta descarga piezas

Temperatura soportes en entrada (ordmC)

Indexado posicioacuten pieza en fila horno

Temperatura consigna en cada punto control horno (sup-inf) (ordmC)

Temperatura real en cada punto control horno (sup-inf) (ordmC)

Temperatura gases chimenea humos (ordmC)

Velocidad de giro ventilador humos ( oacute rpm)

Presioacuten set point regulacioacuten tiro (mm ca)

Presioacuten real regulacioacuten tiro (mm ca)

Diferencia presioacuten coccioacutenenfriamiento superior (mm ca)

Diferencia presioacuten coccioacutenenfriamiento inferior (mm ca)

Temperatura gases chimenea enfriamiento (ordmC)

Velocidad de giro ventilador enfriamiento ( oacute rpm)

Temperatura aire combustioacuten (ordmC)

Temperatura gas natural (ordmC)

Porcentaje abertura vaacutelvula gas anillo ()

Porcentaje abertura vaacutelvula aire combustioacuten ()

Presioacuten gas natural en quemadores (mm ca)

Presioacuten aire combustioacuten en quemadores (mm ca)

Gradiente teacutermico en enfriamiento (ordmC)

Gradiente teacutermico en zona de coccioacuten (ordmC)

Temperatura aire enfriamiento directo (ordmC)

Posicioacuten abertura vaacutelvulas regulacioacuten aire enfriamiento (ordmC)

Duracioacuten ciclo coccioacuten medio (min)




Dimensiones piezas salida horno indexadas por canal (mm)

Curvatura piezas salida horno indexadas por canal (mm)

Estado marchaparo horno (Booleano)

CONSUMO DE RECURSOS

Consumo de gas natural en horno (Nm3m2 de producto acabado)

Consumo eleacutectrico en horno y sistemas auxiliares (kW hm2 de producto acabado)


COSTES VARIABLES

Coste de gas natural (eurom2 de producto acabado)

Coste de rodillos (eurom2 de producto acabado)



Tabla 37 Variables y datos miacutenimos requeridos en la seccioacuten de coccioacuten para sentar las bases del ldquogemelo digitalrdquo del proceso de fabricacioacuten


108

Al igual que para el resto de las secciones se requiere una serie de datos adicionales para la obtencioacuten de toda la informacioacuten reflejada en la tabla 37 Dichos datos adiciona-les quedan recogidos en la tabla 38




PRODUCTIVA

Tiempo de marcha horno sin huecos (h)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo


Produccioacuten teoacuterica horno (piezas oacute m2s) Informacioacuten ERP o sistema gestioacuten

Produccioacuten teoacuterica horno acumulada (m2)



Produccioacuten real horno acumulada (m2)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Piezas en entrada de horno (unidades)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Piezas salida horno (unidades)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Piezas desviacuteo salida (unidades)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Piezas cargadas vagonetas (unidades)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Mermas productivas (piezas o m2)Imputadas manualmente o registradas automaacuteticamente mediante contadores




Nuacutemero de piezas por fila (unidades) Autoacutemata del horno ERP o ficha producto

Ancho pieza (mm) Autoacutemata del horno ERP o ficha producto

Longitud pieza (mm) Autoacutemata del horno ERP o ficha producto

Posicioacuten huecos horno ( oacute m) Autoacutemata del horno




CONSUMO DE RECURSOS



Consumo gas natural (m3) Contador gas digitalizado




COSTES VARIABLES





Tabla 38 Datos adicionales requeridos para la obtencioacuten de la informacioacuten miacutenima necesaria para la definicioacuten del ldquogemelo digitalrdquo en la seccioacuten de coccioacuten

Guiacutea Asebec 40

109

325 Clasificacioacuten

El proceso de fabricacioacuten concluye en la mayoriacutea de las plantas en la seccioacuten de clasificacioacuten en la cual se selecciona el material en funcioacuten de sus propiedades finales para clasificarlo en grupos o referencias dentro de las cuales todas las piezas poseen las mismas caracteriacutesticas seguacuten unas tolerancias preestablecidas

La clasificacioacuten es una de las etapas que uacuteltimamente ha sufrido cambios maacutes sig-nificativos desde el punto de vista del control automaacutetico La llegada de los primeros equipos de clasificacioacuten automaacutetica (Surface Inspection y Massen 6970) hizo que muchos fabricantes de maquinaria ofrecieran sus propios equipos de clasificacioacuten Varios facto-res han provocado el reciente eacutexito de este tipo de equipos desarrollo de ordenadores raacutepidos complejos programas de ordenador y caacutemara de alta resolucioacuten

La clasificacioacuten de baldosas ceraacutemicas es un proceso complejo porque la aprecia-cioacuten de las caracteriacutesticas esteacuteticas de una baldosa es difiacutecil de cuantificar en teacuterminos matemaacuteticos comprensibles para un ordenador En la actualidad para determinados tipos de modelos los errores de los sistemas de clasificacioacuten automaacuteticos son inferiores a los cometidos por el personal de clasificacioacuten

Previamente a su entrada en las maacutequinas de clasificacioacuten asignadas e incluso du-rante el desarrollo de la propia orden productiva se realizan habitualmente muestreos continuos para conocer con antelacioacuten la tonalidad del producto que se va posterior-mente a clasificar Este exhaustivo control se realiza de forma visual en las denominadas cabinas de tonos consideraacutendose que podriacutea presentar un mayor grado de digitaliza-cioacuten si se introdujeran metodologiacuteas de gestioacuten del color como las que empiezan a ofrecer algunas empresas especializadas

En general praacutecticamente todos los fabricantes de equipos de clasificacioacuten final del producto ofrecen las herramientas con capacidad para que toda la informacioacuten recopi-lada pieza a pieza por las maacutequinas de clasificacioacuten pueda quedar centralizada Sin em-bargo se detecta una falta de explotacioacuten de la informacioacuten al no correlacionarse con el resto de las variables productivas y se reconoce la dificultad de emplear dichos datos para detectar de forma raacutepida informacioacuten de valor Por estos motivos se considera im-prescindible poder desarrollar tambieacuten aquiacute interfases de visualizacioacuten especialmente adaptadas a las necesidades de la seccioacuten y poder evidenciar de forma raacutepida el avance de los paraacutemetros de calidad de la orden de fabricacioacuten en curso

La secuencia de controles llevados a cabo a lo largo de las liacuteneas de seleccioacuten es en general la siguiente

- Control de resistencia mecaacutenica mediante rodillo presor

- Control de calidad de los motivos graacuteficos mediante sistemas de visioacuten artificial


110

- Evaluacioacuten de la calidad superficial mediante operario especializado incluso en ca-sos en los que se dispone de maacutequina de inspeccioacuten automaacutetica

- Medida de la planaridad y calibre de forma automatizada

Como se ha indicado anteriormente de ser debidamente integrada y explotada la informacioacuten recogida en esta seccioacuten tiene un gran potencial para ofrecer soluciones de optimizacioacuten del proceso de fabricacioacuten y mejorar la toma de decisiones asociada a la calidad del producto Ademaacutes articulando un adecuado sistema para el seguimiento de la trazabilidad del producto que enlazara la informacioacuten obtenida en la seccioacuten de clasificacioacuten con la informacioacuten del resto del proceso de fabricacioacuten se generariacutea una estructura de datos que permitiriacutea conocer con gran detalle las condiciones de fabri-cacioacuten de todo el material transferido al aacuterea de logiacutestica de las compantildeiacuteas Alcanzar tal nivel de informacioacuten seriacutea importante no uacutenicamente para la mejora de los procesos si no que tendriacutea especial importancia en la posterior logiacutestica y comercializacioacuten del producto pues sentariacutea las bases para trazar por completo todo el ciclo de vida del producto desde su disentildeo y fabricacioacuten hasta su adquisicioacuten por parte del cliente final

Como en secciones anteriores tampoco en la clasificacioacuten suelen existir herramien-tas para la gestioacuten de la eficiencia productiva en base a la medida de paraacutemetros como el rendimiento y la disponibilidad de las maacutequinas

Concluyendo con la revisioacuten de la seccioacuten de clasificacioacuten se detalla en la tabla 39 la informacioacuten miacutenima que se considera necesaria para llevar a cabo una correcta gestioacuten de las operaciones en dicha seccioacuten

Guiacutea Asebec 40

111



PRODUCTIVA









OEE = D x R x C ()



Dimensiones lado X (mm)

Dimensiones lado Y (mm)

Alabeo lado X (mm)

Alabeo lado Y (mm)

Calibre pieza

Distribucioacuten calibres


Defectos detectados por operario de inspeccioacuten

Estado marchaparo maacutequina clasificar (Booleano)

Estado marchaparo maacutequina enfardar (Booleano)

CONSUMO DE RECURSOS

Consumo en cartoacuten (m2m2 producto)

Consumo en material fungible (plaacutestico fleje cantoneras etc) (m oacute m2m2 producto)

Consumo eleacutectrico en clasificacioacuten y sistemas auxiliares (kW hm2 de producto acabado)


COSTES VARIABLES

Coste de cartoacuten (eurom2 de producto acabado)

Coste de fungible consumido (eurom2 de producto acabado)



Tabla 39 Variables y datos miacutenimos requeridos en la seccioacuten de clasificacioacuten para sentar las bases del ldquogemelo digitalrdquo del proceso de fabricacioacuten

Requirieacutendose los datos adicionales recopilados en la tabla 310 para poder elaborar toda la informacioacuten anteriormente expuesta


112




PRODUCTIVA

Tiempo de marcha maacutequina clasificacioacuten (h)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo


Produccioacuten teoacuterica clasificadora (piezas oacute m2s)


Produccioacuten teoacuterica clasificadora acumulada (m2)



Produccioacuten real clasificadora acumulada (m2)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Piezas en entrada en clasificadora (unidades)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Piezas salida clasificadora (unidades)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Piezas desviacuteo clasificadora (unidades)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Piezas encajadas (unidades)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo





Nuacutemero de piezas por caja (unidades) Autoacutemata de la clasificadora ERP o ficha producto

Ancho pieza (mm) Autoacutemata de la clasificadora ERP o ficha producto

Longitud pieza (mm) Autoacutemata de la clasificadora ERP o ficha producto

Nuacutemero cajas por palet (unidades) Autoacutemata del apilador

CONSUMO DE RECURSOS



Consumo cajas (unidades)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo

Consumo fungible (unidades)Autoacutemata de gestioacuten y automatizacioacuten o sistema externo de conteo


COSTES VARIABLES


Precio cartoacuten (eurom2) ERP o sistema de gestioacuten


Precio fungible (eurounidad) ERP o sistema de gestioacuten

Tabla 310 Datos adicionales requeridos para la obtencioacuten de la informacioacuten miacutenima necesaria para la definicioacuten del ldquogemelo digitalrdquo en la seccioacuten de clasificacioacuten

Guiacutea Asebec 40

113

326 Situacioacuten general

En la tabla 311 se resume la situacioacuten de la automatizacioacuten en las diferentes etapas del proceso de fabricacioacuten de baldosas ceraacutemicas desde el punto de vista de las varia-bles criacuteticas de proceso En la misma se aprecia que el grado de automatizacioacuten no es igual en todas las etapas del proceso de produccioacuten como se ha comentado anterior-mente

En algunas de ellas auacuten no es posible la medida en continuo de la variable a con-trolar (por ejemplo el tamantildeo durante la molienda) paso previo para abordar la auto-matizacioacuten En estos casos es necesario un esfuerzo adicional de I+D para encontrar el elemento sensor adecuado para medir y posteriormente abordar el control automaacutetico de la operacioacuten

En otros casos ya es posible la medida en continuo de la variable pero no se ha con-seguido mantener en los valores de consigna de forma automaacutetica el caso por ejemplo de la temperatura y humedad de las piezas a la salida del secadero En estos casos el esfuerzo a realizar es menor que en el anterior ya que la tecnologiacutea de medida estaacute a punto

Finalmente en algunas etapas se ha conseguido controlar de forma automaacutetica algu-na de las variables maacutes interesantes es por ejemplo el caso del secado por atomizacioacuten en el que es posible de forma automaacutetica controlar el valor de la humedad del polvo de prensas Sin embargo en la mayoriacutea de los casos el grado de implantacioacuten de los sis-temas de control a escala industrial es muy bajo como se aprecia en la tabla Existe por lo tanto una oportunidad de mejora en diferentes aspectos del proceso de produccioacuten que no puede desaprovecharse y que ademaacutes de aportar informacioacuten sobre el desa-rrollo de las diferentes etapas puede permitir sin duda la disminucioacuten de los costes de produccioacuten y el aumento de la calidad del producto final aumentando la competitividad de las plantas productivas


114

Etapa Variable medida Medida Tecnologiacutea de

medida en continuoVariable

manipulada Manipulacioacuten Grado de implantacioacuten

MOLIENDA

Densidad suspensioacuten A Sensor de efecto

Coriolis Caudal agua A Bajo

Viscosidad suspensioacuten A Sensor vibrante Caudal

defloculante M -

Residuo M - Varias M -

ATOMIZACIOacuteN

Caudal suspensioacuten A Sensor

electromagneacuteticoPresioacuten bombas M -

Humedad atomizado A Sensor de infrarrojos

Vaacutelvula quemador Temperatura

A Medio

PRENSADO

Humedad soporte A Sensor de infrarrojos Presioacuten

consigna A Bajo

Densidad aparente AM Rayos X Presioacuten

consigna M Bajo

SECADO

Temperatura de pieza A Pirometriacutea

Temperatura consigna Distribucioacuten

gases

M Alto

Humedad A Sensor de radiofrecuencia

Temperatura consigna

Ciclo secadoM -

DECORACIOacuteN EN CAMPANA

Caudal esmalte A Sensor

electromagneacuteticoApertura vaacutelvula A Medio

Densidad M - Cantidad de agua M -

Viscosidad M - Cantidad de agua Aditivos M -

OTRAS APLICACIONES DECORATIVAS

Aspecto visual AM Caacutemara CCD Varias M Bajo

Varias M - Varias M -

COCCIOacuteN

Dimensiones A CCD lineal Temperatura Otras M Medio

Curvatura A Teleacutemetros laacuteser y ultrasoacutenicos

Temperatura Otras M Bajo

Aspecto visual M -

Temperatura Ciclo

Aire quemadores

M -

CLASIFICACIOacuteN

Dimensiones Curvatura A CCD lineal y

teleacutemetros --- A Alto

Aspecto visual AM Caacutemaras CCD --- A Medio

A Automaacutetica M Manual en algunos casos la clasificacioacuten automaacutetica todaviacutea no es completamente fiable

Tabla 311 Estado del arte en la medida y control de las variables de producto en las diferentes etapas de la fabrica-cioacuten de baldosas ceraacutemicas

Capiacutetulo 4 Herramientas de visualizacioacutengemelo digital

Capiacutetulo 4 Herramientas de visualizacioacuten gemelo digital

116

En el capiacutetulo 3 de la Guiacutea se ha efectuado una revisioacuten de los niveles de auto-matizacioacuten en las diferentes etapas del proceso de fabricacioacuten de baldosas ceraacutemicas y se han destacado aquellos datos miacutenimos que de forma conti-nua y automatizada deberiacutean ser adquiridos directamente del proceso de fabricacioacuten o de otros sistemas de informacioacuten para poder implementar un

ldquogemelo digitalrdquo del proceso ceraacutemico En el presente capiacutetulo se describen el resto de los sistemas de informacioacuten tiacutepicamente existentes en una factoriacutea que pueden conte-ner informacioacuten de valor para la consecucioacuten del ldquogemelo digitalrdquo tanto del proceso de fabricacioacuten en particular como del conjunto de las etapas de negocio de la empresa El capiacutetulo se completa con una aproximacioacuten a lo que podriacutea ser un ldquogemelo digitalrdquo para un fabricante de baldosas ceraacutemicas

41 Herramientas de visualizacioacuten y gestioacuten asistida por ordenador

En el contexto de la Industria 40 es habitual hacer referencia a una serie de herra-mientas de software destinadas a la visualizacioacuten y gestioacuten de los procesos propios del negocio de las empresas Empezando por la planificacioacuten de los recursos pasando por la gestioacuten de las relaciones con los clientes o la ejecucioacuten de la produccioacuten hasta la gestioacuten logiacutestica o de los almacenes de producto terminado todos estos procesos de negocio cuentan hoy en diacutea con muacuteltiples herramientas que permiten gestionarlos o ejecutarlos mediante la asistencia de un ordenador Estas herramientas aunque tienen gran importancia desde el punto de vista de la implementacioacuten de la Industria 40 son propias de lo que seriacutea la tercera revolucioacuten industrial En efecto su irrupcioacuten en las empresas va asociada a la informatizacioacuten de estas lo cual como se vio en el capiacutetulo introductorio de la Guiacutea aunque es un requisito esencial para el establecimiento de la Industria 40 estariacutea incluido dentro de las etapas previas de digitalizacioacuten A conti-nuacioacuten se describen las particularidades de las herramientas software de visualiza-cioacuten y gestioacuten maacutes ampliamente empleadas en el sector ceraacutemico dentro del aacutembito productivo Otras herramientas relacionadas con la logiacutestica y el marketing como por ejemplo los sistemas de gestioacuten de almacenes (SGA) o los CRM (del ingleacutes Customer Relationships Management) no seraacuten tratados en este documento

411 Sistemas ERP Enterprise Resources Planning

El concepto referente a un sistema de planificacioacuten de recursos empresariales (ERP) tiene su origen en los antildeos 40 del siglo XX Durante la Segunda Guerra Mundial el ejeacuter-cito de los Estados Unidos desarrollo una metodologiacutea para el control de la logiacutestica en sus aprovisionamientos denominada MRP Material Requirement Planning A partir de los antildeos 70 esta metodologiacutea fue progresivamente trasladaacutendose a la industria con el fin de gestionar su cadena de suministros para ajustarla lo mejor posible a las necesi-dades productivas Inicialmente el MRP se empleaba exclusivamente para realizar una gestioacuten de stocks pero con la progresiva informatizacioacuten de los procesos industriales empezoacute a utilizarse tambieacuten para la gestioacuten de los horarios de operacioacuten y las compras de materia prima

Guiacutea Asebec 40

117

En los antildeos 80 los sistemas MRP fueron evolucionando hacia una gestioacuten completa de la cadena de valor permitiendo analizar el estado de los inventarios y los procesos de venta para gestionarlos de manera optimizada Finalmente tratando de cubrir las necesidades de los nuevos modelos empresariales en la deacutecada de los 90 los MRP evolucionan a los actuales ERP que centralizan en una uacutenica solucioacuten de gestioacuten todas las aacutereas de la empresa tal y como se ilustra en la imagen de la figura 41

Seguacuten su definicioacuten un sistema ERP deberiacutea integrar los datos referentes a praacutecti-camente todas las aacutereas de gestioacuten de la empresa para que puedan ser consumidos por los diferentes integrantes de la empresa en el momento que los precisen General-mente el funcionamiento de un ERP estaacute estructurado en base a moacutedulos procesos transacciones y programas los cuales se conectan entre si a traveacutes de una base de datos comuacuten Cada moacutedulo como los mostrados por ejemplo en la figura 41 hace referencia a un aacuterea gerencial que a su vez dispone de procesos especiacuteficos que ge-neran transacciones las cuales son gestionadas por los programas del ERP todo ello funcionando de manera conjunta e integrada Esta estructura permite que mediante una correcta parametrizacioacuten el software se adapte a las necesidades especiacuteficas de cada empresa previa consultoriacutea sobre sus propios procesos de negocio Esta estructu-ra de funcionamiento hace que los sistemas ERP presenten una serie de ventajas sobre a otras aplicaciones de contabilidad o gestioacuten menos integradas

- La adaptabilidad del software- La reduccioacuten de duplicidad de la informacioacuten- La gestioacuten integral de la empresa- La mejora en la toma de decisiones - La reduccioacuten de los costes y la complejidad de la gestioacuten de la empresa a nivel global

Figura 41 Moacutedulos habitualmente disponibles en una solucioacuten ERP para la gestioacuten de recursos


118

Dependiendo del entorno en que se realice la gestioacuten de los datos hoy en diacutea pue-den diferenciarse tres tipos diferentes de ERP Inicialmente los sistemas ERP estaban residentes en servidores o sistemas informaacuteticos ubicados en las propias instalaciones de la empresa constituyendo los conocidos como ERP en local u rdquoon-premiserdquo Con la progresiva extensioacuten de internet y los servicios ldquocloudrdquo han ido apareciendo cada vez maacutes sistemas ERP que trabajan directamente en la nube Finalmente tambieacuten existen aplicaciones hibridas que combinan el almacenamiento de informacioacuten tanto en local como en la nube La eleccioacuten de un tipo de ERP u otro dependeraacute de las necesidades y requerimientos propios de cada empresa

Al emplear un sistema ERP ldquoon-premiserdquo la empresa es la responsable de la segu-ridad disponibilidad y gestioacuten del software por lo que debe tener un departamento de sistemas que dedique parte de sus recursos a la gestioacuten de la infraestructura Sin embargo el proveedor tambieacuten suele proporcionar servicios de integracioacuten y soporte post-venta La instalacioacuten ldquoon-premiserdquo ofrece ventajas como una mayor control pero la inversioacuten inicial es maacutes arriesgada y muchas soluciones de este tipo no soportan dispo-sitivos moacuteviles ni wearables

A diacutea de hoy es praacutecticamente inconcebible la gestioacuten de una empresa ceraacutemica sin que esta disponga de un sistema ERP implantado y adaptado a sus necesidades De ma-nera general desde el punto de vista del proceso de fabricacioacuten el sistema ERP tiacutepico de una empresa ceraacutemica deberiacutea incorporar como miacutenimo moacutedulos referentes a compras inventario y produccioacuten A traveacutes de estos moacutedulos el ERP debe contener informacioacuten referente a los artiacuteculos o referencias de producto que la empresa puede fabricar inclu-yendo sus descripciones fiacutesicas y paraacutemetros maacutes relevantes (tamantildeo acabado nombre de modelo tonalidad calibre etc) Esta informacioacuten es clave para estructurar adecua-damente las relaciones entre los diferentes procesos de la compantildeiacutea desde las fases de desarrollo a las de comercializacioacuten pasando evidentemente por la produccioacuten del producto Enlazada a traveacutes de un moacutedulo de compras o similar con los proveedores de materia prima asegura ademaacutes la continuidad en la cadena de suministro permitiendo de manera aacutegil realizar el aprovisionamiento de materias primas en tiempo y forma

Aunque no son objeto directo de esta Guiacutea otros moacutedulos como los de ventas y contabilidad son claves para otras aacutereas de la empresa como la de comercializacioacuten y marketing La informacioacuten contenida en estos puede ser de gran ayuda para focalizar acciones de venta conocer tendencias comerciales o tendencias de mercado por po-ner solo algunos ejemplos

412 Sistemas de Planificacioacuten y Secuenciacioacuten de la Produccioacuten

Si bien los sistemas ERP pueden ofrecer la posibilidad de disponer de moacutedulos es-peciacuteficos para la planificacioacuten productiva por lo general en muchos sectores produc-tivos estas actividades se realizan empleando paquetes de software especiacuteficamente desarrollados para este fin Tradicionalmente sobre todo en las empresas ceraacutemicas de

Guiacutea Asebec 40

119

menor tamantildeo la planificacioacuten productiva se ha realizado en base a la experiencia de los responsables de planta y a las necesidades puntuales del mercado Sin embargo en los uacuteltimos antildeos y en plantas de tamantildeo medio-grande se estaacuten empezando a utilizar sistemas de planificacioacuten y secuenciacioacuten productiva que garantizan una operacioacuten de las plantas en condiciones oacuteptimas de eficiencia

Los sistemas de planificacioacuten por lo general definen las cantidades y referencias de productos que es necesario fabricar en un determinado periodo de tiempo bien para cubrir un cierto stock de producto o bien para atender una serie de pedidos concretos Por su parte los sistemas de secuenciacioacuten indican cuaacutel es la secuencia oacuteptima de pro-cesado que debe seguir un determinado producto para ser entregado en un momento concreto Dicha secuencia oacuteptima habitualmente puede definirse en base a diferentes criterios como conseguir un tiempo miacutenimo de fabricacioacuten alcanzar un coste miacutenimo de fabricacioacuten o incluso obtener un producto de maacutexima calidad De manera gene-ral ademaacutes los sistemas de planificacioacuten empleados en la industria ceraacutemica estaacuten enfocados a la produccioacuten por lotes en contraposicioacuten con sistemas de planificacioacuten empleados en otras industrias que pueden estar centrados en una produccioacuten continua o incluso en masa

La planificacioacuten y la secuenciacioacuten productiva presentan su mayor utilidad cuando se emplean de manera conjunta y ambas tienen sus origines en la primera Revolucioacuten Industrial Si bien es cierto que por aquel entonces su papel era secundario dado el pequentildeo tamantildeo de las familias de productos que se produciacutean en grandes lotes su importancia ya empezaba a ser significativa A finales del siglo XIX los productos pro-ducidos presentaban cada vez una mayor complejidad y variedad Debido a esto fue necesario crear en las factoriacuteas las llamadas ldquooficinas de control de la produccioacutenrdquo las cuales se encargaban de generar los planes de produccioacuten teniendo en consideracioacuten los dos conceptos clave en la programacioacuten productiva las prioridades es decir queacute ordenes de fabricacioacuten o trabajo deben ejecutarse en primer lugar y la capacidad de fabricacioacuten es decir queacute cantidades de producto pueden ser fabricadas en unas deter-minadas liacuteneas de fabricacioacuten dadas unas condiciones de operacioacuten

El desarrollo de las herramientas y estrategias de planificacioacuten y secuenciacioacuten pro-ductiva fue impulsado por diversos ingenieros como Frederick Taylor y Henry Gantt El primero conocido por ser el creador de la organizacioacuten cientiacutefica del trabajo desarrolloacute el concepto de Production Control Office cuya finalidad como se ha comentado era la de crear planes de accioacuten control y monitorizacioacuten de las operaciones e inventario de una planta para que esta operara de manera eficiente Asiacute en 1911 Taylor se convirtioacute en uno de los padres de la Administracioacuten Cientiacutefica 71 al desarrollar ideas para la mejora de los trabajos productivos concretamente mediante la optimizacioacuten del uso de los recursos involucrados 72 Por su parte el estadounidense Henry Gantt desarrolloacute unos diagramas de seguimiento de procesos que llevan su nombre y que todaviacutea siguen empleaacutendose en la actualidad 73 Dichos diagramas fueron disentildeados para poder comparar el avance planeado de un proceso productivo con respecto al avance real del mismo


120

Sin embargo fue durante la Segunda Guerra Mundial cuando maacutes se intensifico el trabajo de investigacioacuten y desarrollo de meacutetodos y herramientas que permitiesen ges-tionar correctamente los recursos productivos inicialmente en relacioacuten con el progreso beacutelico y posteriormente en otros aacutembitos industriales A finales de los antildeos 30 comenzoacute a utilizarse el concepto de investigacioacuten operativa 74 el cual nace del intento constan-te de aplicar el meacutetodo cientiacutefico a las actividades productivas Tras la guerra fueron muchos los grupos de investigacioacuten que vieron la utilidad de aplicar todo lo estudiado en aacutembitos diferentes a los beacutelicos Esta revolucioacuten de la investigacioacuten de operaciones vino de la mano de la programacioacuten lineal que fue desarrollada en los antildeos 40 75 y que pronto fue aplicada a problemas de produccioacuten pero no directamente a la secuencia-cioacuten George Dantzig inventoacute el meacutetodo Simplex en 1947 76 uacutetil y potente meacutetodo para resolver la programacioacuten lineal de manera manual que permitiacutea simplificar la resolucioacuten de los modelos Tras esto en los antildeos 50 se comenzaron a desarrollar algoritmos orien-tados a la secuenciacioacuten como los de Johnson el SPT y el EDD relacionados con los tiempos de procesado y de entrega respectivamente Destacaron tambieacuten entre ellos los algoritmos de McNaughton que en 1959 77 consiguioacute resolver el problema de mi-nimizar el tiempo total de procesos de trabajos interrumpibles en maacutequinas ideacutenticas

En la deacutecada de los 60 cuando la complejidad de los modelos aumentaba se desa-rrolloacute el meacutetodo de resolucioacuten Branch-and-Bound 78 mediante el cual se enumeraban todas las posibles soluciones que podiacutea tener un problema y se encontraba la oacuteptima de todas ellas pudiendo desechar un gran nuacutemero de soluciones de manera anticipada con sencillos anaacutelisis de mejora de los objetivos marcados por el modelo Con la apari-cioacuten de los ordenadores las posibilidades siguieron creciendo Grandes modelos com-plejos eran resueltos de manera sencilla gracias a los primitivos ordenadores capaces de realizar un gran nuacutemero de caacutelculos resolviendo problemas hasta el momento im-posibles Fue a finales de los antildeos 70 cuando Garey y Johnson desarrollaron la teoriacutea de la complejidad computacional 79 que clasifica los problemas de acuerdo a su estructura y dificultad Esto permitioacute ademaacutes tener la capacidad de definir los recursos necesarios para resolver un determinado problema de secuenciacioacuten productiva

Con la generalizacioacuten de los ordenadores comenzaron a desarrollarse paquetes de software especiacuteficamente destinados a la secuenciacioacuten de procesos dando acceso a estas teacutecnicas antes soacutelo disponibles para investigadores a los responsables de las plantas productivas Estos paquetes informaacuteticos se basan en modelos de secuen-ciacioacuten que pueden ser deterministas o estocaacutesticos Los modelos deterministas son aquellos en los que la salida del modelo estaacute totalmente determinada por los valores de los datos introducidos en el modelo y las condiciones iniciales En cambio los modelos estocaacutesticos son aquellos que tienen en cuenta el componente aleatorio de los suce-sos para una entrada de datos y de condiciones iniciales exactas la salida del modelo seraacute diferente cada vez que este sea resuelto Es obvio que la naturaleza tiene un com-ponente estocaacutestico pero estos modelos son considerablemente maacutes complicados Un modelo determinista puede aportar mucha informacioacuten en el campo de la secuencia-cioacuten ya que de primera mano puede predecir cuaacutel debe ser la distribucioacuten y el orden

Guiacutea Asebec 40

121

de recursos y tareas oacuteptimo En este sentido se consideran los modelos deterministas como los maacutes adecuados siendo trabajo de los departamentos de Control de la Pro-duccioacuten el trabajar con la realidad y tomar decisiones acerca de posibles desviaciones de la secuenciacioacuten original

Actualmente en el sector ceraacutemico la planificacioacuten y secuenciacioacuten productiva viene realizaacutendose en muchas empresas mediante el uso de libros Excel Estos son general-mente disentildeados y mantenidos por una uacutenica persona que a su vez mediante reunio-nes diarias o semanales con los comerciales la direccioacuten de operaciones y los jefes de seccioacuten se encarga de completarlos para ir distribuyendo la carga de trabajo en las diferentes liacuteneas productivas

Esta forma de proceder es heredada de los tiempos en los que las secciones produc-tivas eran islas de informacioacuten y el software de gestioacuten industrial disponible era escaso por lo que superada esta situacioacuten se trata de una metodologiacutea de secuenciacioacuten com-pletamente inadecuada e ineficiente fundamentalmente por tres razones

Primeramente porque no permite disponer de las grandes ventajas que lleva asocia-do el dinamismo en la distribucioacuten de las cargas de trabajo el cual garantiza maximizar la disponibilidad de las maacutequinas y equipamiento con la consiguiente reduccioacuten de costes y mejora de la eficiencia productiva a todos los niveles En segundo lugar por-que no es posible integrarle la informacioacuten proporcionada por sistemas de seguimiento productivo en tiempo real lo cual inhabilita la capacidad de actuar de forma inmediata para reconducir situaciones anoacutemalas de operacioacuten Y finalmente no permite la gestioacuten compartida de la informacioacuten dificultando el trabajo en equipo y los procesos de toma de decisioacuten a diferentes niveles En efecto al supeditar el correcto desarrollo de la se-cuencia productiva a una persona esta se convierte en un elemento imprescindible para la empresa de manera que su ausencia o los posibles errores cometidos pueden suponer un alto coste para la misma

Los sistemas de planificacioacuten y secuenciacioacuten son un requisito imprescindible si se quieren alcanzar los maacuteximos iacutendices de productividad Un buen programa de secuen-ciacioacuten debe calcular las necesidades de mano de obra maquinaria y equipo para disponer de un determinado nuacutemero de pedidos terminados en un cierto tiempo De la misma forma que realiza los caacutelculos necesarios de forma complementaria deberiacutea poder generar las ordenes de fabricacioacuten (OF) indicando la cantidad y recursos su-ministrados para la ejecucioacuten de las tareas Una vez planificada y lanzada la orden ademaacutes deberiacutea realizar un seguimiento de la produccioacuten a partir de los datos propor-cionados por ejemplo por un sistema MES para comprobar que lo planificado y lo que se estaacute ejecutando concuerda dentro de unas especificaciones preestablecidas De lo contrario el sistema deberiacutea ser capaz de informar de las diferencias detectadas y proponer alternativas para volver a reconducir la situacioacuten Evidentemente para poder realizar todas estas acciones el software de secuenciacioacuten debe estar conectado con muacuteltiples sistemas tales como por ejemplo el ERP para conocer el estado de los re-


122

cursos y los pedidos o demanda de productos el equipamiento de planta y el posible sistema de gestioacuten MES para conocer el estado de las maacutequinas que intervienen en la produccioacuten de forma directa o indirecta o el sistema de gestioacuten del mantenimiento para conocer el estado de la maquinaria o incluso los mantenimientos programados sobre las mismas

413 Sistemas MESMOM

En los apartados previos se han expuesto varios sistemas de gestioacuten destinados a la planificacioacuten y administracioacuten de los recursos necesarios para el correcto desarrollo de las actividades productivas y el negocio de las empresas industriales Llegado a este punto se hace necesario referirse a las herramientas de gestioacuten encargadas de enlazar estos sistemas de planificacioacuten de recursos tales como el ERP o el secuenciador con la propia planta productiva Existen fundamentalmente dos tipos de sistemas destinados a gestionar la ejecucioacuten de la produccioacuten y de las operaciones y a servir de enlace entre la planta y los sistemas de gestioacuten de los niveles superiores los MES (Manufacturing Execution System) y los MOM (Manufacturing Operations Managemet) Aunque la no-menclatura de estas herramientas sea similar y exista una cierta confusioacuten acerca de la utilidad de cada una de ellas hay que indicar que hacen referencia como se veraacute a continuacioacuten a conceptos diferentes

El acroacutenimo MES fue establecido a lo largo de los antildeos 80 mientras que el MOM llegoacute unos antildeos maacutes tarde para hacer referencia no solo a un espacio de aplicacioacuten maacutes amplio sino sobre todo a un conjunto de operaciones que se engloban dentro del estaacutendar ISA-95 en teacuterminos de arquitectura y funcionalidades De hecho el concepto del MOM fue acuntildeado al mismo tiempo que se llevaba a cabo la redaccioacuten del estaacutendar ISA-95 De forma burda a pesar de que los aspectos recogidos dentro del MOM ya se incluiacutean en cierta forma dentro de las funciones originales de un MES el MOM puso el acento maacutes allaacute del aacutembito productivo sobre la calidad el mantenimiento y el aprovi-sionamiento

En sus oriacutegenes ante la inexistencia de sistemas de gestioacuten empresarial ERP el CIM situaba a los MES directamente en el nivel 4 de la piraacutemide de automatizacioacuten Sin em-bargo en los antildeos 90 al convertirse los sistemas ERP en la columna vertebral de la gestioacuten empresarial los MES pasaron a transformarse en aplicaciones encargadas de conectar la planta productiva con los sistemas de planificacioacuten empresarial Asiacute pues con el tiempo y a raiacutez del avance de la automatizacioacuten y la introduccioacuten de la digitaliza-cioacuten de las faacutebricas los MES se incluyen actualmente en el nivel 3 de la piraacutemide CIM seguacuten la ISA-95 recogiendo en principio las siguientes funcionalidades

bull Adquisicioacuten de datos bull Programacioacuten de la produccioacutenbull Gestioacuten del personal bull Gestioacuten de recursos

Guiacutea Asebec 40

123

bull Seguimiento de la produccioacuten bull Trazabilidadbull Control de calidad bull Gestioacuten del procesobull Anaacutelisis de rendimiento bull Gestioacuten documentalbull Gestioacuten del mantenimiento

El concepto del MOM desde su incorporacioacuten junto con la estandarizacioacuten ISA-95 se incluye al igual que los MES directamente en el nivel 3 definido por la norma A su vez el estaacutendar IEC 62264-32007 define las actividades que se engloban dentro del MOM como aquellas actividades de la fabricacioacuten que faciliten la coordinacioacuten del per-sonal equipo material y energiacutea empleados en la conversioacuten de las materias primas en productos Se considera por lo tanto el MOM como un sistema y meacutetodo que funciona como distribuidor central de informacioacuten y datos para las capas 2 y 3 de la piraacutemide CIM vista en el capiacutetulo 2 (ver figura 42)

El estaacutendar IEC 62264-32007 define 4 modelos a incorporar en todo MOM gestioacuten de operaciones de produccioacuten gestioacuten de operaciones de mantenimiento gestioacuten de operaciones de calidad y gestioacuten de operaciones de inventario

Figura 42 Esquema general de un modelo MOM seguacuten el estaacutendar IEC 62264-32007


124

Sin embargo la ISA-95 (Sociedad Internacional de la Automatizacioacuten) le incorpora ademaacutes una serie de actividades de soporte como son

bull la gestioacuten de la seguridad bull la gestioacuten de la informacioacuten bull la gestioacuten de la configuracioacuten bull la gestioacuten de los documentos bull la gestioacuten del cumplimiento normativo bull la gestioacuten de las incidencias y desviaciones

El control en tiempo real y la visualizacioacuten de las secuencias de produccioacuten gracias a la vinculacioacuten existente entre la faacutebrica (nivel I) y los sistemas de informacioacuten em-presarial (nivel IV y V) hacen del MOM un elemento clave para las empresas de mayor tamantildeo y las multinacionales Por el contrario para las empresas ceraacutemicas en general se recomienda previamente a la incorporacioacuten de una plataforma MOM el disponer de un sistema MES que garantice la correcta ejecucioacuten de la fabricacioacuten directamente co-nectada con los niveles de gestioacuten maacutes elevados

A fin de cuentas un MES y un MOM se refieren ambos al mismo dominio de apli-cacioacuten la gestioacuten y pilotaje de las operaciones de fabricacioacuten respetando las normas de modelizacioacuten e integracioacuten (ISA-95 e ISA-88) Un sistema MES por definicioacuten va a encargarse de ejecutar en tiempo real las operaciones de fabricacioacuten (MOM) y permitiraacute a los encargados de planta establecer procedimientos de mejora continua gracias por ejemplo a

bull una mejor comunicacioacuten de la informacioacuten (sincronizacioacuten coordinacioacuten y centrali-zacioacuten de flujos de informacioacuten)

bull una simplificacioacuten de los procesos de fabricacioacutenbull un respecto de los estaacutendares de calidadbull una gestioacuten controlada de los inventarios y stocksbull un seguimiento optimizado de la calidadbull una trazabilidad de proceso y de los productos sistematizadabull un anaacutelisis y mejora regular de los rendimientos productivos

A modo de ejemplo en la figura 43 se muestra la vista general del punto de control de un sistema MES para la gestioacuten productiva de una liacutenea de esmaltado en una planta ceraacutemica Como puede apreciarse el MES proporciona informacioacuten acerca de la OF en curso las meacutetricas productivas generales referentes a rendimiento disponibilidad y merma de calidad asiacute como las causas de ineficiencia

La delimitacioacuten entre las funciones de un MES y las de un sistema ERP es todaviacutea

difiacutecil de discernir para muchas personas pero nada maacutes lejos de la realidad Se trata de herramientas complementarias ambas imprescindibles para el correcto desarrollo de las operaciones de una empresa industrial

Guiacutea Asebec 40

125

Durante muchos antildeos la industria ha hecho hincapieacute en la automatizacioacuten de sus procesos para ganar en productividad Aunque existen compantildeiacuteas que auacuten se encuen-tran en los inicios de su automatizacioacuten este no es el caso del sector ceraacutemico el cual dispone de altos niveles de automatizacioacuten y supervisioacuten De hecho tanto las grandes como las pequentildeas empresas ceraacutemicas han hecho grandes inversiones en sistemas ERP para centralizar su gestioacuten Siendo una herramienta transversal decisiva para la pla-nificacioacuten y organizacioacuten de los recursos el ERP ha permitido la integracioacuten de las fun-ciones correspondientes al nivel maacutes elevado de la piraacutemide CIM A pesar de esto para los responsables de produccioacuten lo maacutes importante es la ejecucioacuten de la produccioacuten siendo ellos los principales usuarios de los sistemas MES que permiten un control ope-racional fino de la produccioacuten el cual contribuye al progreso de sus compantildeiacuteas

En este sentido los sistemas ERP y MES se complementan para garantizar la circula-cioacuten y explotacioacuten de la informacioacuten de fabricacioacuten dentro de la empresa De hecho los ERP y los MES no trabajan en la misma escala de tiempo un ERP nunca trabaja general-mente por debajo de la escala temporal referente a la media jornada o al turno produc-tivo mientras que el MES trabaja en tiempos del orden de los minutos o las decenas de minutos Esta diferencia de escala temporal enmascara otra auacuten maacutes importante el ERP no ha sido concebido para capturar y tratar datos en tiempo real con la finura asociada a la conduccioacuten y pilotaje de los procesos y a las fuertes exigencias de trazabilidad y mejora de los rendimientos productivos

Figura 43 Vista general de los datos de seguimiento de la ejecucioacuten de la produccioacuten para un punto de control en una empresa ceraacutemica (liacutenea de esmaltado) Fuente Nexus Integra


126

En ausencia de un sistema MES debe fabricarse sin otra ayuda que simplemente la Orden de Fabricacioacuten generada por el propio ERP En esta situacioacuten en el mejor de los casos se plantea el proporcionarle al ERP al finalizar cada orden el conjunto de los datos que la caracterizan (cantidades realmente fabricadas materias primas consumi-das indicando su origen resultados de los controles productivos tiempos de ejecucioacuten mermas etc) directamente a traveacutes de formularios gestionados por el ERP Esto se traduce en operaciones de imputacioacuten de datos extremadamente costosas y depen-dientes de los usuarios lo cual las hace poco fiables Conscientes de esto en muchos casos los empresarios e ingenieros de planta suelen encargar al propio integrador del sistema ERP el desarrollo de un software personalizado que les permita captar datos en las diferentes etapas de fabricacioacuten sincronizarlos y finalmente transmitir informa-cioacuten consolidada al ERP Esto supone en cierta forma el desarrollo de un sistema MES especifico lo cual no es a priori la opcioacuten maacutes adecuada a tenor de la gran oferta de soluciones existentes en el mercado de la escalabilidad de la misma y en la mayoriacutea de los casos de la gran inversioacuten que supone el desarrollo de software a medida

414 Sistemas GMAO

Los sistemas GMAO o CMMS (Gestioacuten del Mantenimiento Asistido por Ordenador o Computerized Maintenance Management System en ingleacutes) son unas herramientas de software empleadas para ayudar en las actividades de gestioacuten de los servicios propios del mantenimiento de las empresas tanto a los encargados de planificarlos y supervi-sarlos como a los operarios encargados de ejecutarlos

Las operaciones de mantenimiento en la industria puede decirse que han vivido una evolucioacuten ciacuteclica a lo largo de la historia Inicialmente durante la revolucioacuten industrial el mantenimiento de las maacutequinas estaba encomendado a los propios operarios Debido a que la maquinaria era relativamente simple el uso diario de las mismas permitiacutea a los operarios disponer de los conocimientos necesarios para realizar las tareas baacutesicas de mantenimiento sin que ello supusiera una peacuterdida significativa en el rendimiento de su trabajo Con el tiempo las maacutequinas fueron evolucionado y tornaacutendose cada vez maacutes complejas lo cual hizo que en las empresas se creasen departamentos exclusivos para encargarse del mantenimiento Tanto en uno como en otro caso el mantenimiento siempre era de caraacutecter correctivo es decir implicaba siempre llevar a cabo reparacio-nes sobre el equipamiento cuando se produciacutea alguna averiacutea

A raiacutez de la Segunda Guerra Mundial el concepto de fiabilidad cobroacute gran importan-cia Esto llevoacute a que los departamentos de mantenimiento dedicasen gran parte de sus esfuerzos no soacutelo a corregir las averiacuteas sino a buscar prevenirlas para que no aparecie-ran Nacioacute de este modo lo que se conoce como el mantenimiento preventivo

Posteriormente en la deacutecada de los 70 se planteoacute de nuevo el que pudiera ser rentable que los operarios encargados del funcionamiento de la maquinaria que trabajan diacutea a diacutea con ella se encargasen de mantenerla y cuidar que estuviera siempre en las mejores

Guiacutea Asebec 40

127

condiciones de funcionamiento posible Esto llevoacute al desarrollo en Japoacuten de lo que se denominoacute como Mantenimiento Productivo Total (siglas en ingleacutes TPM) el cual implicaba que las tareas de conservacioacuten las realizaran los operarios y el personal de mantenimiento se preocupara exclusivamente del mantenimiento referido a la reparacioacuten de las averiacuteas Este hecho unido a la progresiva incorporacioacuten de los ordenadores a la industria y el de-sarrollo de los sistemas de produccioacuten de la industria del automoacutevil tales como el sistema de produccioacuten Toyota supuso la implantacioacuten de los primeros sistemas GMAO en los entornos industriales buscando alcanzar el paradigma de las cero averiacuteas

La estructura habitual de un sistema GMAO consiste fundamentalmente en una base de datos con la informacioacuten sobre los activos industriales de la empresa la gestioacuten de recursos las ordenes de trabajo y los recursos humanos unido a un sistema de anaacutelisis de la infor-macioacuten que permite optimizar al maacuteximo la toma de decisiones ante nuevas necesidades

Aunque existen muchas soluciones GMAO disponibles en el mercado y cada una desarrolla maacutes ampliamente algunos elementos especiacuteficos y ofrece herramientas adi-cionales para cubrir ciertas necesidades concretas por lo general un sistema GMAO consta de los siguientes moacutedulos

bull Oacuterdenes de trabajo asignacioacuten de recursos humanos reserva de material costes seguimiento de informacioacuten relevante como causa del problema duracioacuten del fallo y recomendaciones para acciones futuras

bull Mantenimiento preventivo seguimiento de las tareas de mantenimiento creacioacuten de instrucciones paso a paso o checklists lista de materiales necesarios y otros de-talles Normalmente los programas de gestioacuten del mantenimiento asistido por com-putadora programan procesos de mantenimiento automaacuteticamente basaacutendose en agendas o la lectura de diferentes paraacutemetros

bull Gestioacuten de activos registro referente a los equipos y propiedades de la organiza-cioacuten incluyendo detalles informacioacuten sobre garantiacuteas contrato de servicio partes de repuesto y cualquier otro paraacutemetro que pueda ser de ayuda para la gestioacuten Ademaacutes tambieacuten pueden generar paraacutemetros como los iacutendices de estado de las infraestructuras

bull Recursos Humanos control y gestioacuten de los Recursos Humanos del Aacuterea o Servicio de Mantenimiento

bull Control de Inventarios gestioacuten de partes de repuesto herramientas y otros mate-riales incluyendo la reserva de materiales para trabajos determinados registro del almacenaje de los materiales previsioacuten de adquisicioacuten de nuevos materiales etc

bull Seguridad gestioacuten de los permisos y documentacioacuten necesaria para cumplir la nor-mativa de seguridad

Una tendencia en el mundo de la gestioacuten del mantenimiento es la creciente sofisti-cacioacuten del mantenimiento basado en el estado del activo Este tipo de mantenimiento incluye procesos de mantenimiento predictivo y preventivo que pueden ser definidos


128

tan solo dependiendo del estado del activo Para ello las condiciones fiacutesicas son moni-torizadas de forma perioacutedica o continua en busca de atributos como vibraciones partiacute-culas en los aceites desgaste etc de manera que mediante algoritmos especialmente desarrollados para tratar los datos generados por dichos anaacutelisis es posible predecir con un cierto grado de fiabilidad el momento en el que un equipo puede averiarse De este modo el mantenimiento preventivo puede efectuarse con menores costes al tiem-po que se minimizan las acciones de mantenimiento correctivo

El mantenimiento predictivo basado en el estado es por tanto una alternativa al man-tenimiento correctivo basado en los fallos que se encarga soacutelo de reparar los activos una vez estos dejan de funcionar o al mantenimiento preventivo dependiente del uso que inicia los procesos dependiendo del tiempo de uso del activo o la lectura de algunos pa-raacutemetros Hoy en diacutea praacutecticamente todos los sistemas GMAO existentes en el mercado empiezan a ofrecer utilidades para abordar un mantenimiento predictivo Sin embargo hay que tener presenten que para que la implantacioacuten de este sea efectiva es necesario adap-tar los procedimientos de trabajo de las empresas y generar una cultura de la toma de decisiones basada en la generacioacuten de informacioacuten de valor a partir de la captura de datos

42 El ldquogemelo digitalrdquo

Los sistemas de gestioacuten y visualizacioacuten expuestos en el punto anterior aunque tienen su importancia en un entorno de Industria 40 no constituyen por si solos herramientas que permitan llevar a cabo la transformacioacuten de la industria ceraacutemica hacia los estaacuten-dares de la Industria 40 Se trata de herramientas de gran utilidad para visualizar y ges-tionar informacioacuten clave para las empresas y dotarlas de la transparencia requerida por la Industria 40 Sin embargo por lo general carecen de las utilidades de anaacutelisis que permitiraacuten a las empresas convertirse en empresas aacutegiles con capacidad de autoapren-dizaje en base a la prediccioacuten de los sucesos futuros En este sentido tiene mucha maacutes importancia el conocido como ldquogemelo digitalrdquo ya introducido en el capiacutetulo inicial de la Guiacutea Dicho ldquogemelo digitalrdquo se nutriraacute necesariamente de datos e informacioacuten apor-tados por la mayor parte de las herramientas indicadas en el apartado 41 pero ademaacutes tendraacute la capacidad de modelar el comportamiento del proceso de fabricacioacuten y simular a futuro su comportamiento en base a una serie de datos de partida En este apartado se describen en primer lugar las caracteriacutesticas principales de un gemelo digital y pos-teriormente se exponen que posibilidades existen a la hora de implementar un gemelo digital del proceso de fabricacioacuten ceraacutemico

421 Caracteriacutesticas generales de un ldquogemelo digitalrdquo

En unos mercados cada vez maacutes competitivos la mejora de los mecanismos de toma de decisioacuten asociada a la digitalizacioacuten de los procesos de fabricacioacuten supone una gran opor-tunidad para optimizar la productividad y eficiencia de las empresas industriales En efecto en un entorno globalizado y dinaacutemico de elevada complejidad la toma de decisiones debe realizarse de forma correcta y con la mayor rapidez posible para seguir manteniendo la

Guiacutea Asebec 40

129

competitividad a largo plazo Asiacute el potencial econoacutemico de la Industria 40 reside en su habilidad para acelerar la toma de decisiones corporativa y adaptar los procesos internos de las organizaciones a los cambios del entorno gracias al anaacutelisis continuo de grandes voluacutemenes de datos y a la interconexioacuten entre los sistemas ciber-fiacutesicos y las personas 80

Hoy en diacutea el avanzado grado de instrumentacioacuten de los procesos industriales facilita la captura de datos en muacuteltiples puntos de adquisicioacuten a lo largo de todo el ciclo produc-tivo Al mismo tiempo las tecnologiacuteas disponibles permiten registrar en tiempo real todos los eventos y estados que se dan en un proceso Esto ofrece la posibilidad de disponer de un modelo digital de la faacutebrica actualizado en todo momento el cual se conoce habitual-mente como ldquogemelo digitalrdquo 81 El intereacutes de disponer de un ldquogemelo digitalrdquo del proceso de fabricacioacuten es por un lado el conocer en tiempo real lo que estaacute sucediendo en el mismo y por otro lado el poder realizar una gestioacuten de las decisiones en base a la infor-macioacuten generada a partir de datos reales Numerosos trabajos de investigacioacuten han pues-to de manifiesto que el despliegue del ldquogemelo digitalrdquo es una etapa fundamental en el camino de transformacioacuten hacia la Industria 40 de cualquier empresa manufacturera 8283

En este aacutembito el ldquogemelo digitalrdquo constituye una representacioacuten virtual y dinaacutemica del sistema productivo Esta representacioacuten haciendo uso de diferentes metodologiacuteas de simulacioacuten es capaz de mantenerse perfectamente sincronizada con el sistema fiacutesi-co gracias a la combinacioacuten de modelos matemaacuteticos y una elaboracioacuten en tiempo real de los datos facilitados por la instrumentacioacuten de proceso El conjunto formado por el ldquogemelo digitalrdquo y el entorno fiacutesico representado constituye lo que se conoce como un sistema Ciber-Fiacutesico 84 (ver figura 44)

Figura 44 Sistema ciber-fiacutesico en un entorno productivo resultante de la integracioacuten entre el ldquogemelo digitalrdquo y el mundo fiacutesico


130

El disponer de un ldquogemelo digitalrdquo en un proceso de manufactura como la fabricacioacuten de baldosas ceraacutemicas ofreceriacutea la posibilidad de simular y optimizar el sistema produc-tivo contribuyendo a una mejora significativa de la competitividad la productividad y la eficiencia Dichas acciones de optimizacioacuten suelen referirse a tres aspectos comunes en todos los procesos de fabricacioacuten

- Planificacioacuten y control de la produccioacuten

bull Planificacioacuten de ordenes productivas en base a supuestos estadiacutesticosbull Mejora de la toma de decisiones en planta gracias al soporte proporcionado por

un anaacutelisis detallado de la produccioacutenbull Planificacioacuten y ejecucioacuten autoacutenoma de oacuterdenes productivas en base a las predic-

ciones realizadas por el ldquogemelo digitalrdquo

- Mantenimiento de los elementos productivos

bull Evaluacioacuten del impacto de los cambios de estado ldquoaguas arribardquo o ldquoaguas abajordquo en una determinada etapa del proceso

bull Identificacioacuten y evaluacioacuten de posibles medidas de mantenimiento preventivobull Evaluacioacuten del estado de funcionamiento de los elementos productivos en base

a meacutetodos descriptivos y algoritmos de ldquomachine learningrdquobull Integracioacuten gestioacuten y anaacutelisis combinado de datos de proceso y de la maquinaria

a lo largo de su ciclo de vida para alcanzar un mayor grado de transparencia en el diagnoacutestico del estado del equipamiento

- Gestioacuten y adaptacioacuten de operaciones en planta

bull Comparacioacuten en tiempo real de los datos procesados con un ldquogemelo digitalrdquo de la planta trabajando al 100 de eficiencia para detectar e identificar desviaciones de manera maacutes raacutepida

bull Anaacutelisis continuo del sistema productivo evaluando posibles cambios en las operaciones planificadas en base al procesado automaacutetico de datos

Ademaacutes de estos aspectos propios de la gestioacuten productiva si el ldquogemelo digitalrdquo incorpora modelos de comportamiento del producto a lo largo del proceso de fabri-cacioacuten sus propiedades fisicoquiacutemicas pueden ser evaluadas durante todo el proceso e interrelacionadas con las variables productivas Esta posibilidad contribuye no soacutelo a mejorar la eficiencia de la produccioacuten sino tambieacuten a incrementar la calidad de los productos fabricados y a mantenerla en niveles oacuteptimos

La consecucioacuten de un ldquogemelo digitalrdquo implica una serie de pasos previos que van ligados al grado de integracioacuten que pueda establecerse entre el proceso fiacutesico y su co-pia virtual (ver figura 45) En primera instancia es imprescindible disponer de un modelo digital el cual es una representacioacuten digital del proceso fiacutesico que no utiliza ninguacuten tipo

Guiacutea Asebec 40

131

de intercambio automatizado de datos entre el mundo fiacutesico y el entorno digital Estos modelos pueden estar constituidos por modelos de simulacioacuten modelos matemaacuteticos o cualquier otro tipo de modelo de objetos fiacutesicos que no empleen ninguacuten tipo de inte-gracioacuten automaacutetica de datos

Una vez desplegado el modelo digital de un proceso existe la posibilidad de generar su ldquosombra digitalrdquo gracias a la implementacioacuten de un flujo unidireccional y automati-zado de datos entre el estado del proceso fiacutesico y el mundo digital En esta situacioacuten un cambio en el estado del proceso fiacutesico se traduce directamente en un cambio en el proceso digital pero no en viceversa

Finalmente si el flujo de datos entre el proceso fiacutesico y el digital estaacute completamente integrado en ambas direcciones se puede hacer referencia al ldquogemelo digitalrdquo En esta situacioacuten el proceso digital ejerce acciones de control sobre el proceso fiacutesico de tal manera que un cambio en el proceso fiacutesico conduce directamente a un cambio en el estado del ldquogemelo digitalrdquo y viceversa

Implementar un ldquogemelo digitalrdquo en una empresa ceraacutemica es un gran reto debido fundamentalmente a que la informacioacuten se encuentra generalmente descentralizada en diferentes islas de datos no existiendo en muchos casos un uacutenico origen vaacutelido 85 Sin embargo desde el punto de vista de la implementacioacuten de un ldquogemelo digitalrdquo del pro-ceso de fabricacioacuten en los uacuteltimos antildeos se han producido avances significativos en la integracioacuten de los datos procedentes de los diferentes equipos productivos De hecho existen varias experiencias piloto como la descrita en el artiacuteculo con tiacutetulo ldquoA place-ba-sed policy for promoting Industry 40 the case of the Castellon ceramic tile districtrdquo 86 que demuestran la posibilidad de integrar completamente en una planta ceraacutemica los da-tos industriales referentes tanto a las variables de proceso de cada etapa del proceso como a las variables de operacioacuten del equipamiento Ante esta situacioacuten se ha consi-derado interesante explorar las posibilidades de generar un modelo digital del proceso de fabricacioacuten de baldosas ceraacutemicas haciendo uso de herramientas de simulacioacuten y visualizacioacuten de coacutedigo abierto que siente las bases para la consecucioacuten del ldquogemelo digitalrdquo en un futuro inmediato

Figura 45 Posibles flujos de informacioacuten entre el proceso fiacutesico y el proceso digital asociado dependiendo del grado de integracioacuten alcanzado


132

422 Modelado digital del proceso ceraacutemico

El proceso de fabricacioacuten de baldosas ceraacutemicas desde su conformado hasta su cla-sificacioacuten y empaquetado final responde muy bien a un tipo de produccioacuten seguacuten el prin-cipio de los eventos discretos En efecto el proceso de fabricacioacuten ceraacutemica transcurre siguiendo una serie de operaciones de manipulacioacuten y transformacioacuten fiacutesica que tienen lugar en lapsos de tiempo definidos una despueacutes de la otra Cada una de estas operacio-nes supone un evento discreto producieacutendose en un planta ceraacutemica miles de eventos por segundo en todas sus liacuteneas de fabricacioacuten Por poner alguacuten ejemplo de estos even-tos se podriacutean citar la ejecucioacuten de un ciclo de prensado para conformar un determinado nuacutemero de soportes el transporte de piezas sobre una liacutenea de transporte para su despla-zamiento entre etapas la introduccioacuten de piezas en la vagoneta de un pulmoacuten intermedio o la introduccioacuten de piezas en cajas en funcioacuten de su clasificacioacuten final

Por todo lo que se acaba de comentar el procesado de fabricacioacuten de las baldosas ce-raacutemicas desde su conformado hasta su empaquetado se enmarca perfectamente dentro de la tipologiacutea de proceso discreto En contraposicioacuten con los procesos continuos en los que el estado del sistema cambia continuamente en el tiempo los procesos discretos es-taacuten constituidos por una serie de secuencias o eventos que tienen lugar en un momento determinado del tiempo Los procesos continuos implican habitualmente operaciones de transformacioacuten en las que se manipulan fluidos como por ejemplo las plantas quiacutemicas o las refineriacuteas de petroacuteleo Por su parte ejemplos de procesos discretos seriacutean la mayor parte de los procesos de manufactura como la fabricacioacuten de baldosas ceraacutemicas los sistemas de transporte los sistemas puacuteblicos como los hospitales o las administraciones puacuteblicas y todos aquellos procesos y sistemas que impliquen la gestioacuten de colas

Por estos motivos para la generacioacuten del ldquogemelo digitalrdquo de un proceso de fabrica-cioacuten de baldosas ceraacutemicas puede ser de gran utilidad el empleo de una herramienta de simulacioacuten denominada Simulacioacuten por Eventos Discretos (DES (Discrete-Event Simula-tion)) Esta metodologiacutea permite modelar un determinado sistema como una secuencia (discreta) de eventos en el tiempo Durante la simulacioacuten cada evento marca un cambio en el estado del sistema consideraacutendose que entre dos eventos consecutivos no se pro-duce ninguacuten cambio en el mismo 87 lo cual permite a la simulacioacuten saltar directamente al tiempo en el que tiene lugar el siguiente evento

De manera general la DES se emplea para modelizar sistemas que impliquen la ges-tioacuten de colas El sistema se representa como entidades que fluyen entre las diferentes actividades que constituyen el proceso estando estas separadas por colas Las colas se llenan de entidades cuando estas llegan a una determinada actividad con una velocidad mayor que la velocidad a la que pueden ser procesadas por la actividad Aunque pueda parecer que muy pocos sistemas pueden ser modelizados de este modo la aplicacioacuten de esta metodologiacutea es muy variada existiendo gran cantidad de sistemas o procesos que responden a la teoriacutea de los sistemas de colas ya sean elementos fiacutesicos personas o informacioacuten lo que es representado por las entidades que fluyen a lo largo del sistema

Guiacutea Asebec 40

133

En un modelo DES del proceso ceraacutemico las piezas ceraacutemicas seriacutean entidades fiacutesicas que fluiriacutean a traveacutes de los sistemas de transporte apiladores sistemas de almacena-miento y equipos de procesado que constituyen las diferentes liacuteneas de la planta ceraacute-mica Las colas por poner un ejemplo seriacutean el propio parque de vagonetas guiadas que puede existir entre las secciones de esmaltado y coccioacuten o los pulmones de almacena-miento vertical que suelen encontrarse en diferentes partes de las liacuteneas de fabricacioacuten comuacutenmente denominados ldquocompensersrdquo

La implementacioacuten de un modelo DES puede realizarse empleando libreriacuteas especiacutefi-cas desarrolladas para lenguajes de programacioacuten de alto nivel como C++ o Pythonreg Sin embargo en la medida de las posibilidades es preferible utilizar herramientas de coacutedigo abierto cuyo uso no requiere de conocimientos avanzados de programacioacuten y permite obtener con tiempos de desarrollo relativamente cortos soluciones de gran utilidad Los paquetes de simulacioacuten DES suelen incluir un interfaz de usuario graacutefico un motor de animaciones 3D y un conjunto completo de objetos y utilidades para la construccioacuten de modelos de simulacioacuten Se trata de soluciones orientadas a objetos extremadamente raacutepidas y escalables hasta aplicaciones de tamantildeo considerable (modelos con maacutes de 300000 entidades han sido probados con velocidades de procesado aceptables)

Junto con el hecho de presentar una curva de aprendizaje de elevada pendiente la otra razoacuten por la que se prefieren las aplicaciones de coacutedigo abierto para llevar a cabo el desarrollo del modelo digital del proceso ceraacutemico es que el coacutedigo de programa-cioacuten suele distribuirse libremente Esto permitiraacute en un futuro modificar o crear objetos y meacutetodos de modelizacioacuten que permitan en caso de necesidad adaptar los desarrollos realizados a las especificidades del proceso de fabricacioacuten de baldosas

A modo de ejemplo en la figura 46 se muestra un modelo digital de una planta de fa-bricacioacuten ceraacutemica desarrollado con una herramienta de simulacioacuten DES

Figura 46 Vista 3D del modelo digital de una planta ceraacutemica elaborado con una herramienta de simulacioacuten DES


134

El modelo estaacute constituido por dos liacuteneas de conformado y decoracioacuten ambas con las mismas capacidades productivas Cada una de las liacuteneas consta de una prensa hi-draacuteulica con una capacidad maacutexima de prensado de 64000 kN un secadero horizontal de 20 m de longitud 5 planos de secado y 37 m de ancho uacutetil y una liacutenea de esmaltado con variacuteas aplicaciones decorativas El proceso se completa con un parque de almace-namiento de material crudo y cocido y un horno monoestrato de rodillos de 130 m de longitud y 27 m de ancho uacutetil Por simplicidad en este ejemplo se ha preferido no incluir la seccioacuten de clasificacioacuten y embalado del producto final si bien hay que indicar que la herramienta empleada permitiriacutea su implementacioacuten en el modelo

Un modelo digital empleado para simular la fabricacioacuten de lotes de baldosas ceraacutemi-

cas debe tener en consideracioacuten todos los tamantildeos de pieza que puedan procesarse en la instalacioacuten modelizada En el caso del ejemplo los tamantildeos de pieza considerados son 30 cm x 60 cm 60 cm x 60 cm 60 cm x 120 cm 25 cm x 75 cm y 75 cm x 75 cm Del mismo modo el modelo para simular correctamente el funcionamiento de la insta-lacioacuten debe tener definido el reacutegimen productivo y las capacidades del equipamiento

Junto con todo el equipamiento empleado en la ejecucioacuten de las diferentes etapas de proceso consideradas el modelo incluiraacute todos los sistemas de transporte necesa-rios para realizar la manipulacioacuten del producto semielaborado entre ellas Asiacute el modelo permitiraacute por ejemplo simular el transporte de las piezas en las rodilleras de salida de las prensas los formadores de filas de entrada de secaderos y hornos las cintas de correas de las liacuteneas de esmaltado o el almacenamiento y transporte en vagonetas entre otros A modo de ejemplo en las imaacutegenes de la figura 47 se muestra por un lado la visualizacioacuten en 2D de la parte del modelo digital correspondiente a la seccioacuten de prensado y el inicio de las liacuteneas de decoracioacuten y por otro lado la vista esquemaacutetica de la misma regioacuten del modelo en la que quedan reflejados los diferentes diagramas de bloques y moacutedulos en el entorno de programacioacuten empleado En concreto en la simulacioacuten ejecutada en el momento de realizar las capturas mostradas en la figura 46 la liacutenea 1 (parte inferior) estaba procesando piezas rectangulares de 75 cm x 75 cm de tamantildeo nominal cocido mientras que la liacutenea 2 produciacutea piezas rectangulares de 25 cm x 75 cm de tamantildeo

423 Integracioacuten del modelo digital con el proceso de fabricacioacuten para la obtencioacuten del ldquogemelo digitalrdquo ceraacutemico

Una vez en disposicioacuten del modelo digital del proceso el siguiente paso natural es su integracioacuten con el proceso de fabricacioacuten para la generacioacuten de la ldquosombra digitalrdquo y posteriormente el ldquogemelo digitalrdquo ceraacutemico Esta integracioacuten pasa tanto por la ad-quisicioacuten de datos procedentes directamente del proceso de fabricacioacuten como por la recopilacioacuten de informacioacuten contenida en algunos de los sistemas de gestioacuten descritos en el apartado 1 tales como el sistema ERP el sistema de planificacioacuten o el MES

Guiacutea Asebec 40

135

Figura 47 Vistas de la seccioacuten de conformado e inicio de las liacuteneas de decoracioacuten implementadas en el modelo digital ejemplificado Visualizacioacuten renderizada (superior) y vista en esquema de desarrollo (inferior)

Para configurar los paraacutemetros de los diferentes elementos que constituyen el mode-lo lo habitual seraacute definir una serie de ficheros de encabezamiento para cada uno de los tamantildeos de pieza a fabricar Dichos ficheros sincronizados con los datos actualizados del sistema ERP incluyen por ejemplo las velocidades teoacutericas de los diferentes ele-mentos de transporte el nuacutemero de piezas por fila procesadas en la prensa el secadero o el horno el nuacutemero de piezas por fila y plano contenidas en las vagonetas de almace-namiento o la duracioacuten de los ciclos de secado y coccioacuten


136

Ademaacutes para que el modelo digital permita simular unas condiciones reales de ope-racioacuten se definiraacuten una serie de ficheros de inicializacioacuten en los que quede recogida la planificacioacuten que se espera ejecutar en las diferentes liacuteneas de conformado Para ello evidentemente el modelo deberaacute mantenerse constantemente actualizado con res-pecto al sistema de planificacioacuten de la planta De este modo para cada liacutenea se recoge-raacuten secuencialmente las oacuterdenes de fabricacioacuten planificadas con el tamantildeo y cantidad a fabricar en cada caso Lo maacutes comuacuten es que esta sincronizacioacuten entre las diferentes aplicaciones de gestioacuten y el propio modelo se realice a traveacutes de ficheros tipo JSON debidamente implementados

Finalmente para simular correctamente el comportamiento del proceso el modelo deberaacute recibir informacioacuten referente a las condiciones de funcionamiento del equipa-miento y a la variabilidad del proceso Lo maacutes aconsejable es que la conexioacuten con el equipamiento de planta se realice a traveacutes de un servidor OPC dada la sencillez que supone para la integracioacuten de los datos Ademaacutes hay que tener en cuenta que este mismo servidor llegado el momento de poder hacer interoperar el ldquogemelo digitalrdquo de nuevo con el proceso de fabricacioacuten podraacute ser empleado para enviar datos a los dife-rentes equipos de planta

En lo referido a la variabilidad del proceso lo maacutes sencillo seraacute dotar al modelo de la variabilidad asociada a los procesos industriales para tener en consideracioacuten interrup-ciones y peacuterdidas de rendimiento productivo debidos a averiacuteas del equipamiento ac-ciones de mantenimiento preventivo bajas productivas interrupciones por incidencias en las liacuteneas de transporte paros para realizar cambios de modelo y paros relacionados con los cambios de tamantildeo del producto fabricado Esto permitiraacute simular la evolucioacuten de meacutetricas productivas tiacutepicas como son la disponibilidad el rendimiento y la calidad las cuales contribuyen al OEE (Overall Equipment Efficiency) de las liacuteneas productivas

Lo maacutes eficiente seraacute implementar la variabilidad del proceso mediante las funcio-nes probabiliacutesticas proporcionadas por el paquete de software empleado las cuales pueden ser programadas utilizando algoritmos adaptados a partir del anaacutelisis y simu-lacioacuten de modelos 88 Estas funciones permiten generar de manera aleatoria datos que se ajustan a una determinada distribucioacuten probabiliacutestica con el fin de simular el efecto de todas las variables indicadas La seleccioacuten de la funcioacuten de probabilidad utilizada en cada caso se realizaraacute en base al anaacutelisis de los datos generados por un sistema de trazabilidad como el puesto a punto durante el desarrollo del proyecto descrito en16 o por un sistema MES adecuadamente parametrizado A continuacioacuten se indican algu-nas de las funciones probabiliacutesticas que pueden describir la variabilidad del proceso ceraacutemico en su modelo digital

- Modelizacioacuten de la variabilidad asociada a los paros de proceso

La variabilidad asociada a los paros en el proceso productivo ya sean de forma pla-nificada como imprevista afectan directamente a la disponibilidad del equipamiento

Guiacutea Asebec 40

137

Dependiendo de la tipologiacutea de paro simulada en cada seccioacuten de la planta pueden considerarse diferentes funciones probabiliacutesticas

bull Interrupciones de flujo de producto en liacuteneas de fabricacioacuten y averiacuteas estos paros pueden ser modelizados empleando una distribucioacuten probabiliacutestica de Erlang para describir la frecuencia de las interrupciones y una distribucioacuten log-Normal para la duracioacuten de estos

bull Mantenimiento programado las acciones de mantenimiento preventivo gene-ralmente realizadas de forma programada pueden modelizarse utilizando una serie temporal predefinida para reproducir la frecuencia de las paradas y una distribucioacuten log-Normal para su duracioacuten

- Modelizacioacuten de la variabilidad de la cadencia productiva

Aunque en condiciones reales de fabricacioacuten los equipos productivos suelen trabajar con velocidades de operacioacuten constantes a la hora de modelizar el proceso es intere-sante incorporar una cierta variabilidad a esta velocidad para absorber ciertos paros de proceso que por su corta duracioacuten son difiacuteciles de modelizar del modo anteriormente descrito Procediendo de este modo puede modelizarse la incidencia de los conocidos como ldquomicroparosrdquo en el rendimiento de los elementos productivos Para contemplar esto pueden emplearse funciones probabiliacutesticas discretas que modifican las velocida-des productivas de cada elemento Por ejemplo en el caso de las prensas de confor-mado puede utilizarse una funcioacuten discreta que indica la probabilidad de que la prensa trabaje en un valor de ciclos de prensado por minuto inferior al establecido

- Modelizacioacuten de las bajas productivas

Las bajas productivas afectan directamente a la calidad de la produccioacuten Para refle-jar su incidencia en diferentes puntos de las liacuteneas de fabricacioacuten la generacioacuten de bajas puede implementarse mediante un generador booleano que modifique una propiedad asignada a cada una de las piezas procesadas la cual indica si esta es defectuosa o no La probabilidad de que el generador booleano de defectos sea verdadero viene fijada por una funcioacuten matemaacutetica extraiacuteda del anaacutelisis de los datos proporcionados por el sistema de trazabilidad En concreto el modelo deberaacute contemplar la generacioacuten de bajas de acuerdo con diferentes funciones probabiliacutesticas en los siguientes puntos del proceso salida de prensas salida de secaderos final de liacutenea de esmaltado entrada en horno salida de horno y liacuteneas de clasificacioacuten

Capiacutetulo 5 Transparenciay capacidad predictiva Inteligencia artificial

Capiacutetulo 5 Transparencia y capacidad predictiva Inteligencia artificial

140

Una vez expuestas en el capiacutetulo anterior las diferentes herramientas de vi-sualizacioacuten que permitiraacuten a la industria ceraacutemica convertirse en una Indus-tria 40 se hace necesario referirse en este a las teacutecnicas de anaacutelisis que permitiraacuten llevar a cabo una explotacioacuten sistematizada de los datos Todo ello con el fin de adquirir la agilidad propia de la Industria 40 y la capacidad

de autoaprendizaje obtenida en base a la explotacioacuten de la informacioacuten generada por el propio proceso de fabricacioacuten

51 Generalidades

El capiacutetulo se desglosa en tres grandes grupos de tecnologiacuteas la Inteligencia Artifi-cial el Machine Learning y el Deep Learning Para cada uno de ellos se describen los conceptos generales se da una nocioacuten baacutesica de cuaacuteles son sus principales caracteriacutes-ticas las ventajas que ofrecen y algunas de sus principales aplicaciones en los diferen-tes sectores de produccioacuten con especial atencioacuten a la industria ceraacutemica

Antes de profundizar en cada uno de los bloques mencionados es interesante intro-ducir algunas generalidades baacutesicas de los mismos asiacute como indicar de queacute manera estaacuten relacionados entre siacute Por una parte la Inteligencia Artificial (IA) es en su defini-cioacuten maacutes amplia toda aquella teacutecnica que permite a las computadoras mimetizar la inteligencia humana y su principal objetivo es que las computadoras puedan razonar y aprender como un humano

Tal y como se esquematiza en el esquema de la figura 51 la IA encapsula a su vez el conocimiento relacionado con el Machine Learning (ML) el cual incluye los algorit-

mos que poseen la habilidad de aprender sin ser expliacutecitamente programados Por ejemplo el ML recoge teacutecnicas estadiacutesticas que permiten a las maacutequinas mejorar en sus tareas en base a la expe-riencia y al anaacutelisis de los datos recopilados Una de las teacutecnicas maacutes famosas del ML son las re-des neuronales artificiales (ANN) Este tipo de teacutecnica se inspira en el funcionamiento de los siste-mas nerviosos bioloacutegicos y sirve de puente de enlace entre el ML y el Deep Learning (DL) Este uacuteltimo concepto es un subconjunto del ML formado por algoritmos que

Figura 51 Relacioacuten entre la Inteligencia Artificial el Machine Learning y el Deep Learning

Guiacutea Asebec 40

141

permiten a un software entrenarse por siacute mismo para llevar a cabo tareas como el habla o el reconocimiento de imaacutegenes El desempentildeo de estas tareas en DL se lleva a cabo mediante la exposicioacuten de enormes cantidades de datos a redes neuronales artificiales formadas a partir de muacuteltiples capas Citando a Borne (2017) -rdquoEl Deep Learning es tan soacutelo una forma compleja de red neuralrdquo 89

Todos estos campos que se acaban de introducir estaacuten centrados en las etapas cin-co y seis descritas en el proceso de transformacioacuten descrito en el capiacutetulo inicial de la Guiacutea las cuales estaacuten centradas en la capacidad de prediccioacuten de los sistemas y su posterior adaptabilidad o mejora de los procesos de toma de decisiones Asiacute pues las teacutecnicas de ML son especialmente uacutetiles en estas dos etapas y en casos maacutes especiacute-ficos en los que el sistema deba estar constantemente adaptaacutendose a una fluctuacioacuten significativa en los datos de entrada las de DL

52 La Inteligencia Artificial (IA)

El concepto de IA nace en 1956 (John McCarthy 1955) 90 Aun asiacute no es hasta la deacute-cada de los 90 cuando la IA se vuelve relevante en la sociedad debido a la necesidad de las empresas de mejorar la capacidad de procesamiento y anaacutelisis de las enormes cantidades de datos de que disponen gracias a la digitalizacioacuten

En este punto la idea principal de la IA es utilizar toda la informacioacuten digital disponi-ble para simular el comportamiento y pensamiento humano en situaciones especiacuteficas Todo ello es posible gracias el avance de las ciencias de la computacioacuten el aumento de la capacidad de procesamiento de los equipos informaacuteticos y la posibilidad de ma-nejar cantidades masivas de datos en tiempos relativamente cortos De este modo la IA puede adquirir y aplicar los conocimientos y habilidades aprendidos para resolver problemas que los humanos no pueden abordar o que solamente pueden hacerlo de una manera muy limitada

521 Campos de aplicacioacuten de la Inteligencia Artificial

De manera formal puede definirse la IA como la habilidad de un sistema ya sea una computadora un hardware un software u otro dispositivo de adquirir y aplicar cono-cimientos y habilidades Los objetivos principales de la IA incluyen la deduccioacuten o el razonamiento la representacioacuten del conocimiento la planificacioacuten el procesamiento del lenguaje natural el aprendizaje la percepcioacuten y la capacidad de manipular y mover objetos

Un sistema de IA estaacute formado a partir de una secuencia finita de instrucciones o reglas que especifican las diferentes acciones que debe llevar a cabo una computadora para resolver un problema Estas instrucciones o reglas se conocen como algoritmos y variacutean en funcioacuten del problema y las reglas utilizadas para resolverlo


142

En la actualidad esta disciplina abarca numerosas aplicaciones en distintos campos desde su aplicacioacuten a los problemas maacutes abstractos como pueden ser la demostracioacuten de teoremas matemaacuteticos hasta su aplicacioacuten en problemas maacutes habituales como el tratamiento raacutepido y eficiente de datos o la identificacioacuten de sistemas En la figura 52 se presentan los principales campos en los que la IA estaacute presente hoy en diacutea y los cuales se aplican no solo a nivel de empresa o produccioacuten sino que tambieacuten estaacuten presentes en la mayoriacutea de las aplicaciones que utilizan los usuarios a nivel individual o personal en su diacutea a diacutea Algunos ejemplos de la presencia de la IA al alcance de cualquier usuario son el reconocimiento de caras los ldquochatbotsrdquo o los asistentes personales inteligentes

La IA aun siendo una disciplina relativamente joven ha aumentado de manera expo-nencial su crecimiento y presencia en la sociedad actual Prueba de ello son las grandes compantildeiacuteas que lideran actualmente las tecnologiacuteas de gestioacuten y explotacioacuten de datos como Google YouTube Amazon Facebook Apple o Netflix entre otras Todas ellas de-sarrollan sus propios algoritmos cada vez maacutes sofisticados para dotar a sus productos y servicios de IA Ademaacutes muchas de estas compantildeiacuteas no se centran soacutelo en un campo de la IA sino en la aplicacioacuten de sus diversos campos en funcioacuten del producto o servicio que ofrecen Este es el caso de Google que utiliza el procesamiento de lenguajes na-turales (PLN) para la traduccioacuten de textos el Machine Learning (ML) para la clasificacioacuten de imaacutegenes o el habla para su asistente personal

Figura 52 Principales campos de aplicacioacuten de la Inteligencia Artificial

Guiacutea Asebec 40

143

Por otro lado a diferencia de las grandes compantildeiacuteas las medianas y pequentildeas em-presas empiezan ahora a conocer o a aplicar la IA y sus ventajas aunque de manera muy progresiva Actualmente la mayor parte de las PYMES espantildeolas de las cuales casi la mitad provienen del sector industrial consideran que la IA ofrece maacutes oportunidades que riesgos y en torno al 70 opinan que se trata de una tecnologiacutea ya disponible pero que todaviacutea tiene mucho camino por desarrollar En el sector industrial la inteligencia artificial tiene el potencial de ayudar a las industrias de proceso a alcanzar mejoras sig-nificativas en el rendimiento la generacioacuten de valor y el modelo de negocio existente mediante la optimizacioacuten de la experiencia e interaccioacuten con el cliente las operaciones en planta la administracioacuten la investigacioacuten y desarrollo etc En cualquier caso hay que indicar tambieacuten que la IA no ofrece soacutelo una mejora del rendimiento y aumento de valor sino que tambieacuten supone la aparicioacuten de nuevos productos o la oferta de servicios maacutes competitivos

Como viene explicaacutendose a lo largo de toda esta Guiacutea las tendencias industriales van enfocaacutendose hacia un futuro en el que los procesos tendraacuten un soporte completamente digital y se realizaraacuten siempre en condiciones oacuteptimas con una eficiencia maacutexima en recursos y energiacutea una circularidad habilitada de manera completamente digital que garantizaraacute la maacutexima colaboracioacuten entre sectores y con una draacutestica reduccioacuten de los tiempos de inactividad Se espera que la IA ademaacutes de irrumpir en las tareas operativas las de mantenimiento y ventas tambieacuten lo haga en aquellas administrativas y en aquellas etapas cientiacuteficas que impliquen al I+D Todos estos cambios generaraacuten un gran impacto sobre tareas que supongan esfuerzo humano las cuales se veraacuten progresivamente eli-minadas y reemplazadas o transformadas en operaciones llevadas a cabo por humanos que desarrollen supervisen y gestionen todas aquellas operaciones basadas en la IA

La IA tendraacute con total seguridad muacuteltiples impactos positivos sobre la industria de proceso y sus diferentes componentes Desde el punto de vista de la fabricacioacuten del pro-ducto la IA proporcionaraacute anaacutelisis predictivos que ayudaraacuten a disentildear experimentos e in-terpretar los resultados a mejorar la calidad de un producto o a acelerar el desarrollo de uno nuevo En las operaciones de planta supondraacute una mejora en la eficiencia del proceso de produccioacuten y la reduccioacuten del consumo de energiacutea o el llevar a cabo un control sobre las rutinas de mantenimiento de maquinaria para evitar roturas y paros en la produccioacuten Asimismo sobre las cadenas de suministro permitiraacute la creacioacuten de nuevos servicios y ofertas flexibles y personalizadas una mejor comprensioacuten del comportamiento del cliente o un mejor pronoacutestico sobre la demanda que permitiraacute reducir los requisitos de almace-namiento Por uacuteltimo tambieacuten tendraacute efecto sobre la contribucioacuten del propio ser humano ya que al ser capaz de manejar enormes cantidades de datos aceleraraacute el aprendizaje automatizaraacute aquellas tareas que sean excesivamente repetitivas o reduciraacute la participa-cioacuten humana en aquellas tareas fiacutesicas que puedan ser peligrosas

Pese a la actividad de la industria en el pasado no ha sido hasta estos uacuteltimos antildeos cuando las empresas se han sentido interesadas por las nuevas teacutecnicas de la Tecnologiacutea Informaacutetica (IT) Este hecho refleja el retraso de las industrias en la integracioacuten de herra-


144

mientas referentes a la IA frente a los pioneros como la industria de la comunicacioacuten o las redes sociales A dicho inconveniente hay que sumarle la dificultad que supone para la industria el realizar cambios de manera inmediata debido a la gran planificacioacuten que se necesita y a que las inversiones que se realizan se espera que duren deacutecadas Por otro lado otro de los problemas maacutes importantes es la falta de datos En este punto es donde entra en juego la necesidad de adaptar las soluciones existentes del Big Data a teacutecnicas de Smart Data y de este modo suplir las necesidades especiacuteficas de la industria de procesos

Ademaacutes de los inconvenientes listados en el paraacutegrafo anterior a las PYMES se les presenta otro desafiacuteo tener acceso o disponer de personal cualificado para desarrollar aquellas habilidades que requiere la IA como es el conocimiento o dominio de las teacutec-nicas de ML o incluso habilidades de anaacutelisis maacutes simples De todos modos con la gran aceptacioacuten que estaacute recibiendo esta disciplina cada vez ven la luz maacutes herramientas que ofrecen ML como servicio a traveacutes de interfaces graacuteficas intuitivas que permiten evaluar y ejecutar algoritmos directamente sobre los datos que se poseen

A pesar de la todaviacutea escasa incidencia de la IA en las industrias de proceso un sencillo repaso por las diferentes tecnologiacuteas existentes en el proceso de fabricacioacuten ceraacutemico hace ver como muchos de los campos indicados en el esquema de la figura 52 tienen ya hoy en diacutea ejemplos de aplicacioacuten en el sector ceraacutemico Asiacute por ejemplo existen sis-temas expertos para la gestioacuten del color que ayudan a los responsables de las plantas en la toma de decisiones referente al mantenimiento de las tonalidades en el producto acabado Ahora bien no es menos cierto que existe todaviacutea mucho por implementar en referencia a los sistemas expertos para la gestioacuten del proceso ceraacutemico en general En este sentido podriacutean emplearse teacutecnicas de IA para llevar a cabo el anaacutelisis continuado de los datos de proceso generados por los equipos e interrelacionarlos con los datos de calidad del producto final Y esto con el fin de obtener relaciones de causalidad que per-mitan dotar de caraacutecter predictivo a la toma de decisiones realizada cotidianamente en las plantas de fabricacioacuten

En el campo de la planificacioacuten organizacioacuten y optimizacioacuten muchos de los sistemas informaacuteticos que pueden ser empleados para llevar a cabo la planificacioacuten productiva estaacuten dotados de algoritmos especiacuteficos de IA los cuales pueden emplearse para pro-porcionar la secuenciacioacuten optima en funcioacuten de diferentes paraacutemetros de optimizacioacuten Pese a esto tambieacuten en este campo existe campo de mejora en la medida en que la gran mayoriacutea de estos sistemas no se encuentran debidamente conectados al proceso de fabricacioacuten y es complicado que puedan llevar a cabo un entrenamiento automatizado

Dentro de la roboacutetica la aplicacioacuten maacutes comuacuten encontrada en las plantas de ceraacute-mica son los sistemas de transporte de vagonetas guiados por laacuteser los cuales realizan un transporte automatizado de las piezas semielaboradas entre las diferentes etapas de fabricacioacuten Del mismo modo existen ciertas aplicaciones de encajado de producto acabado basadas en la roboacutetica como por ejemplo la manipulacioacuten de piezas de gran formato

Guiacutea Asebec 40

145

En cuanto al campo de la visioacuten artificial desde hace antildeos existen sistemas de inspec-cioacuten automaacutetica capaces de reconocer defectos sobre el producto acabado Para ello los equipos estaacuten dotados de una serie de algoritmos de IA para el reconocimiento de imaacutegenes y la deteccioacuten de los defectos maacutes comunes sobre la superficie de las piezas fabricadas tanto en estado crudo como cocido Al igual que para el resto de las apli-caciones esta podriacutea tener un amplio margen de mejora si se tuviera la posibilidad de interrelacionar la defectologiacutea detectada sobre cada pieza con las condiciones reales en las que eacutesta ha sido procesada

De las teacutecnicas que por el momento presentan poca aplicacioacuten en el aacutembito ceraacutemico destacan las de ML las cuales se espera que en los proacuteximos antildeos contribuyan enorme-mente a la implantacioacuten del conocido como mantenimiento predictivo no uacutenicamente en el proceso de fabricacioacuten ceraacutemico sino tambieacuten en otros sectores Ademaacutes especial intereacutes pueden tener las teacutecnicas de ML para abordar la resolucioacuten de problemas rela-cionados con la falta de estabilidad dimensional y las variaciones tonales del producto acabado En efecto un anaacutelisis pormenorizado de los datos de proceso y calidad de pro-ducto mediante teacutecnicas de ML podriacutea aportar informacioacuten de valor que contribuyera a la estabilizacioacuten de estas dos variables criacuteticas sobre la calidad de los productos ceraacutemicos

522 Enfoques de la Inteligencia Artificial

La definicioacuten de IA puede a su vez derivarse en cuatro aproximaciones distintas que se apoyan en diversas ramas de la filosofiacutea y la psicologiacutea En la figura 53 se observan los diferentes conjuntos en los que se dividen los sistemas de la IA en funcioacuten del enfoque

Figura 53 Los diferentes enfoques de la Inteligencia Artificial


146

1 Sistemas que se comportan como humanos dentro de este enfoque de la IA la idea es desarrollar maacutequinas capaces de realizar funciones para las cuales se ne-cesitariacutea la contribucioacuten de la inteligencia humana Relacionado con este enfoque puede hablarse de la Prueba de Turing Esta prueba se basa en discernir si una maacute-quina muestra o no un comportamiento inteligente Para poder pasar dicha prueba la maacutequina deberiacutea cumplir los siguientes requisitos

bull Procesamientos de lenguaje natural que le permita comunicarse

bull Representacioacuten del conocimiento para almacenar lo que conoce o siente

bull Razonamiento automaacutetico para responder preguntas y extraer nuevas conclusio-nes utilizando la informacioacuten almacenada

bull Aprendizaje automaacutetico para adaptarse a nuevas circunstancias detectar y ex-plorar nuevos patrones

bull Visioacuten computacional para percibir objetos

bull Roboacutetica para mover y manipular objetos

2 Sistemas que piensan como humanos relacionado con este enfoque se pretende dotar a las maacutequinas de capacidades cognitivas en la toma de decisiones reso-lucioacuten de problemas aprendizaje etc Dentro del mismo se encuentra la ciencia cognitiva en la cual convergen modelos computacionales de IA con teacutecnicas ex-perimentales de la psicologiacutea con el objetivo de elaborar teoriacuteas precisas y verifica-bles sobre el comportamiento de la mente humana

3 Sistemas que se comportan racionalmente el propoacutesito es disentildear agentes in-teligentes Se supone que estos agentes inteligentes actuacutean de manera autoacuteno-ma perciben el entorno persisten durante un periodo prolongado de tiempo se adaptan a los cambios crean y persiguen objetivos La finalidad es lograr el mejor resultado y en caso de que exista incertidumbre el mejor resultado esperado

4 Sistemas que piensan racionalmente el objetivo es descubrir las leyes que rigen el pensamiento racional es decir aquellos caacutelculos que hacen posible percibir razonar y actuar En este enfoque se encuentra la loacutegica que intenta expresar las leyes que gobiernan la manera que tiene de operar la mente

53 El Machine Learning (ML) o Aprendizaje Automaacutetico

La primera aplicacioacuten praacutectica del ML que alcanzoacute renombre a nivel mundial fue la deteccioacuten de correo malicioso en la deacutecada de los 90 A partir de ese momento y hasta diacutea de hoy han surgido cientos de aplicaciones de esta ciencia que de manera silen-ciosa alimentan cientos de productos y funciones que se utilizan de manera cotidiana Actualmente con la cantidad de datos disponible las aplicaciones que tiene el ML son muy extensas

Guiacutea Asebec 40

147

El ML es la ciencia (y arte) de programar computadoras para que puedan extraer informacioacuten o conocimiento a partir de los datos proporcionados Una definicioacuten maacutes general seria ldquoEl Machine Learning es el campo de estudio que proporciona a las com-putadoras la habilidad de aprender sin ser expliacutecitamente programadasrdquo Arthur Samuel 1959 91

Como se observa en la figura 54 el ML es un campo de estudio resultante de la inter-seccioacuten entre la estadiacutestica la IA y la ciencia de las computadoras En algunos aacutembitos se conoce tambieacuten el ML como anaacutelisis de prediccioacuten (predictivo) o aprendizaje esta-diacutestico

La aplicacioacuten de meacutetodos de ML se ha vuelto omnipresente en la vida cotidiana a lo largo de los uacuteltimos antildeos claro ejemplo de ello son las constantes recomendaciones automaacuteticas de queacute peliacuteculas ver queacute comida pedir o queacute productos comprar que se ofrecen en muacuteltiples soportes digitales Actualmente cualquiera de las webs o dispositi-vos que se utilizan a nivel personal o profesional funcionan a partir de algoritmos de ML En este sentido otro buen ejemplo del uso de algoritmos de ML son las webs complejas como las de Facebook Amazon o Netflix las cuales contienen distribuidos por las mis-mas varios modelos de ML para poder realizar buacutesquedas de manera raacutepida o eficiente o realizar las recomendaciones adecuadas a cada usuario

Figura 54 Diagrama representando los campos que constituyen el Machine Learning


148

Maacutes allaacute de las aplicaciones comerciales el ML ha tenido una gran influencia en la forma en la que la investigacioacuten basada en el procesamiento de datos se realiza ac-tualmente Asiacute gran cantidad de herramientas de ML se han aplicado en la resolucioacuten de problemas cientiacuteficos como la comprensioacuten de fenoacutemenos coacutesmicos y estelares la buacutesqueda de planetas distantes el anaacutelisis secuencial de ADN o el desarrollo de trata-mientos personalizados para la cura del caacutencer

En las primeras aplicaciones ldquointeligentesrdquo muchos de los sistemas utilizaban reglas codificadas a mano para llevar a cabo decisiones sobre coacutemo procesar los datos o ajus-tar las entradas que proporcionaba el usuario Este tipo de reglas teniacutean demasiadas desventajas ya que la loacutegica requerida para tomar una decisioacuten es especiacutefica en cada dominio y tarea Ademaacutes disentildear reglas requiere un conocimiento extenso de coacutemo se debe tomar cierta decisioacuten Un ejemplo donde este tipo de reglas codificadas ldquoma-nualmenterdquo fallariacutea seriacutea en la deteccioacuten de caras existente en las imaacutegenes El principal problema que existiriacutea en esta forma de proceder seriacutea que el modo en que un orde-nador interpreta los piacutexeles es muy diferente a la que tienen los humanos de detectar un rostro Esta diferencia de percepcioacuten hace baacutesicamente imposible para un humano crear un buen conjunto de reglas que le especifiquen a una computadora aquello que constituye una cara dentro de una imagen digital

Sin embargo utilizando ML simplemente presentando una gran coleccioacuten de imaacute-genes a un algoritmo es suficiente para que eacuteste determine queacute caracteriacutesticas yo especificaciones son necesarias para identificar una cara

El ML tiene su maacutexima utilidad en las aacutereas en las que los problemas propuestos son demasiado complejos para ser resueltos mediante las aproximaciones tradicionales o no se conoce ninguacuten algoritmo que los resuelva Por otro lado otro caso en el que suele utilizarse este tipo de teacutecnicas es para identificar patrones que en un principio pueden no ser aparentes en el seno de grandes cantidades de datos Esta buacutesqueda de patro-nes recibe el nombre de Data Mining (mineriacutea de datos)

De manera abreviada las tareas en las que el ML proporciona buenos resultados son

1 La resolucioacuten de problemas para los que existe solucioacuten pero su obtencioacuten re-quiere del uso de muchas reglas hechas ldquomanualmenterdquo

2 La resolucioacuten de problemas complejos en los que o bien no existe solucioacuten co-nocida o el uso de aproximaciones conocidas no da una buena solucioacuten

3 La resolucioacuten de problemas con condiciones fluctuantes ya que los algoritmos de ML pueden adaptarse a los nuevos datos disponibles

4 La resolucioacuten de problemas complejos que requieran la manipulacioacuten de gran-des cantidades de datos

Guiacutea Asebec 40

149

Existen varias maneras de categorizar los sistemas de ML dependiendo de si estaacuten o no entrenados con supervisioacuten humana de si pueden o no aprender gradualmente sobre la marcha de si funcionan simplemente comparando nuevos puntos de datos con otros conocidos o en su lugar detectan patrones en los datos de entrenamiento y construyen un modelo predictivo A continuacioacuten se definen con un poco maacutes de deta-lle cada una de estas categoriacuteas para poder comprender sus diferencias

531 Sistemas de Machine Learning en funcioacuten del tipo de supervisioacuten

5311 Aprendizaje supervisado

Los algoritmos de ML maacutes eficientes son aquellos que automatizan los procesos de toma de decisiones mediante la generalizacioacuten de ejemplos conocidos Se define como de aprendizaje supervisado aquel algoritmo en el que el usuario proporciona los pares de datos de entrada y de salida deseados de manera el algoritmo encuentra la forma de producir la salida deseada frente a nuevos datos de entrada que no ha procesado anteriormente todo ello sin la ayuda de un humano

En el aprendizaje supervisado se distinguen dos tipos de meacutetodos el de regresioacuten y el de clasificacioacuten

53111 Regresioacuten

La regresioacuten es aquel meacutetodo de aprendizaje supervisado que tiene como objetivo predecir valores continuos a partir de datos etiquetados En la figura 55 se presentan un conjunto de datos donde las variables independientes son ldquoPeriodordquo y ldquoDemandardquo y la variable dependiente es ldquoPronoacutesticordquo En este caso a partir de las variables inde-pendientes se entrena un modelo lineal que predice el valor continuacuteo esperado para

Figura 55 Ejemplo de aprendizaje supervisado aplicando el meacutetodo de regresioacuten lineal


150

ldquoPronoacutesticordquo En el lado derecho de la figura aparece la representacioacuten graacutefica de los datos asiacute como la recta de regresioacuten obtenida a partir del modelo y que para nuevos valores de las variables independientes proporciona el valor esperado para la variable independiente


La clasificacioacuten se define como el meacutetodo de aprendizaje supervisado que tiene como objetivo la clasificacioacuten de los datos histoacutericos etiquetados en diferentes grupos A modo de ejemplo en la figura 56 aparecen representados un conjunto de puntos cada uno de los cuales pertenece a una clase distinta (rojo o azul) El objetivo es predecir la clase a la que pertenece el nuevo punto (negro) Para resolver el problema se utiliza el conocido como meacutetodo de clasificacioacuten de los K vecinos maacutes cercanos (en ingleacutes K-nearest neighbours abreviado como K-nn) para una k=5 lo cual quiere decir que a la hora de clasificar el nuevo punto se toman los 5 puntos maacutes proacuteximos a eacutel y la clase con mayor representacioacuten es la que adopta el valor predicho para el nuevo punto En el caso concreto aquiacute descrito el nuevo punto se clasificariacutea como de clase azul

Una aplicacioacuten en la industria de procesos de esta metodologiacutea podriacutea ser el clasifi-car los requisitos que debe cumplir un producto para pasar un determinado control de calidad Asiacute en la figura 56 si se considerasen los puntos rojos como aquellos productos que hubiesen suspendido el control y los azules como aquellos que hubiesen superado el control haciendo uso del meacutetodo k-nn explicado anteriormente se obtendriacutea que el nuevo producto a evaluar pasariacutea el control o no dependiendo de la mayor clase de representacioacuten de los puntos que rodean al nuevo punto a etiquetar

Figura 56 Ejemplo de aprendizaje supervisado aplicando el meacutetodo de clasificacioacuten KNN

Guiacutea Asebec 40

151

5312 Aprendizaje no supervisado

Por otro lado los algoritmos de aprendizaje no supervisado son aquellos en los que soacutelo se le proporcionan al algoritmo los datos de entrada sin las salidas deseadas Exis-ten muchas aplicaciones de este tipo de aprendizaje las cuales pueden categorizarse seguacuten tres tipos diferentes

53121 Clustering

La teacutecnica del Clustering consiste baacutesicamente en realizar particiones del conjunto de datos objeto del problema en grupos maacutes pequentildeos llamados cluacutesteres El objetivo es encontrar las particiones sobre el conjunto de datos de tal manera que cada cluacutester englobe aquellos puntos que son similares De manera similar a los algoritmos de clasi-ficacioacuten el Clustering asigna una clase a cada uno de los puntos de los datos indicando a queacute cluacutester pertenecen

En la figura 57 aparece en el lado izquierdo una representacioacuten de un conjunto de datos sin etiquetar En el lado derecho aparece el mismo conjunto de datos una vez apli-cado el conocido como algoritmo de Clustering k-Means para una k=3 clases El algo-ritmo intenta encontrar el centro de los cluacutesteres que sean representativos para ciertas regiones de los datos Para ello se basa en la repeticioacuten de dos pasos ciacuteclicos asignar a cada punto de los datos el centro del cluacutester que estaacute maacutes cerca y despueacutes mover el centro de cada cluacutester en funcioacuten de la media de los datos que se encuentran en ese cluacutester El algoritmo finaliza el proceso una vez que ya no se producen maacutes cambios en el nuacutemero de puntos que forman cada uno de los cluacutesteres

Figura 57 Ejemplo de aprendizaje no supervisado de Clustering con el meacutetodo k-Means


152

El empleo de este tipo de algoritmos como el k-MEANS es de gran utilidad para cla-sificar los tipos de clientes que tiene una compantildeiacutea Por ejemplo una compantildeiacutea de tele-foniacutea tiene los datos personales de cada uno de sus clientes la zona geograacutefica a la que pertenecen las tarifas o productos que tienen contratados el tiempo que llevan en la compantildeiacutea si han renovado sus servicios o han cambiado de tarifa etc Con todos estos datos pueden crear cluacutesteres del tipo de clientes que posee la empresa y de este modo puede predecirse queacute tipo de tarifa o servicio ofrecerle o recomendarle a un cliente en funcioacuten de las caracteriacutesticas que presenten los clientes que pertenecen a ese cluacutester

53122 Visualizacioacuten y reduccioacuten de dimensionalidad

Los algoritmos de visualizacioacuten generan una representacioacuten en dos o tres dimensio-nes a partir de datos complejos y sin etiquetar Este tipo de algoritmos intentan explicar preservando la mayor parte posible de la estructura de los datos originales coacutemo estaacuten estos organizados permitiendo identificar patrones existentes en los mismos

Una tarea relacionada con la visualizacioacuten es la reduccioacuten de dimensionalidad Cuando los datos de entrada contienen 4 o maacutes dimensiones es complicado realizar una repre-sentacioacuten que describa toda la informacioacuten disponible Asiacute el objetivo de los meacutetodos de reduccioacuten de la dimensionalidad es simplificar los datos sin perder demasiada informa-cioacuten Una forma de conseguir dicho objetivo es combinar varias de las caracteriacutesticas que estaacuten relacionadas en el conjunto de datos en una sola Las principales razones por las cuales suele emplearse alguno de los diversos meacutetodos de reduccioacuten de la dimensiona-lidad son el identificar y eliminar las variables irrelevantes en el conjunto de datos mejorar el rendimiento computacional y reducir la complejidad del modelo y sus resultados

A modo de ejemplo en el lado izquierdo de la figura 58 se muestra un conjunto de datos con cuatro variables continuas la longitud y el ancho del seacutepalo y la longitud y

Figura 58 Ejemplo de aprendizaje no supervisado por reduccioacuten de dimensionalidad aplicando el meacutetodo de PCA

Guiacutea Asebec 40

153

el ancho del peacutetalo de diversos tipos de flores Con tal de aplicar la reduccioacuten de di-mensionalidad sobre las variables del conjunto datos en el lado derecho se muestra el resultado de aplicar el conocido como meacutetodo PCA El meacutetodo PCA identifica la com-binacioacuten de atributos (o componentes principales) del conjunto de datos que explica la mayor varianza de los datos Asiacute en la imagen de la derecha se muestran las dos componentes principales obtenidas a partir del meacutetodo PCA (en la imagen PC1 y PC2) las cuales capturan casi el 98 de la variacioacuten de los datos originales De este modo se ha pasado de un conjunto de datos con cuatro variables distintas a un conjunto de datos con dos variables que son combinacioacuten de las cuatro variables originales

53123 Aprendizaje por reglas de asociacioacuten

Este tipo de meacutetodos de aprendizaje no supervisado tiene como objetivo el profundi-zar en estructuras con grandes cantidades de datos con tal de descubrir relaciones en-tre los diferentes atributos existentes en el conjunto de datos Las reglas de asociacioacuten tienen diversas aplicaciones como por ejemplo el soporte en la toma de decisiones el diagnoacutestico y la prediccioacuten de alarmas en telecomunicaciones el anaacutelisis de informa-cioacuten de ventas la distribucioacuten de mercanciacuteas en tiendas o la segmentacioacuten de clientes en base a patrones de compra

Un ejemplo tiacutepico de las reglas de asociacioacuten es el anaacutelisis de la cesta de la compra En ella se encuentran asociaciones entre los productos que compran los clientes y que pueden impactar en las estrategias de marketing de la compantildeiacutea

5313 Aprendizaje semi-supervisado

Otro tipo de aprendizaje a tener en cuenta es el conocido como aprendizaje semi supervisado Dentro de este tipo de ML se encuentran aquellos algoritmos que pueden manejar datos de entrenamiento parcialmente etiquetados Generalmente la mayoriacutea de los datos que tratan este tipo de modelos no estaacuten etiquetados

La aplicacioacuten de este tipo de aprendizaje es cada vez maacutes comuacuten hoy en diacutea Un claro ejemplo donde se aplican este tipo de modelos es el anaacutelisis de conversaciones grabadas en un call center El objetivo es inferir automaacuteticamente caracteriacutesticas de los interlocutores sus estados de aacutenimo los motivos de la llamada etc Para ello es ne-cesario disponer de un volumen elevado de casos ya etiquetados sobre los cuales se aprenden los patrones de cada tipologiacutea de llamada lo cual es una tarea bastante cos-tosa en tiempo Para los casos en los que el etiquetado es escaso se aplica el meacutetodo de aprendizaje semi supervisado Self-Learning En la primera fase del meacutetodo se entre-na a un clasificador con los pocos datos etiquetados Posteriormente el clasificador se utiliza para predecir los datos no etiquetados y las predicciones con mayor fiabilidad se antildeaden al conjunto de entrenamiento Despueacutes se reentrena el clasificador con el nuevo conjunto de entrenamiento y finalmente se repite este proceso hasta que no puedan antildeadirse nuevos datos al conjunto


154

Por uacuteltimo aunque no vale la pena considerarlo como una categoriacutea especiacutefica del ML supervisado puede hablarse del conocido como aprendizaje reforzado En este tipo de aprendizaje el sistema puede observar el entorno seleccionar y realizar acciones En funcioacuten de las acciones tomadas el sistema obtiene recompensas a cambio o sancio-nes por lo que debe aprender por siacute mismo cuaacutel es la mejor estrategia para obtener la mayor recompensa posible con el tiempo

532 Sistemas de Machine Learning seguacuten su capacidad de aprendizaje incremental

Otro criterio de clasificacioacuten de los sistemas de ML es el de discernir si el sistema puede o no aprender incrementalmente a partir de un flujo de datos entrantes Para aquellos casos en los que el sistema puede ir aprendiendo de los datos nuevos entran-tes se dice que el aprendizaje es en liacutenea y por el contrario para aquellos que no se dice que el aprendizaje es por lotes

5321 Aprendizaje por lotes

Este tipo de algoritmos de ML deben ser entrenados utilizando todos los datos dis-ponibles y son incapaces de aprender de forma incremental Esto toma mucho maacutes tiempo y recursos informaacuteticos Primero se entrena al sistema y posteriormente se lanza a produccioacuten y se ejecuta sin que el sistema vuelva a aprender nada maacutes Este tipo de sistemas recibe tambieacuten el nombre de ML con aprendizaje fuera de liacutenea

Si se quiere que un sistema de aprendizaje por lotes mejore sus caracteriacutesticas me-diante la incorporacioacuten de nuevos datos de aprendizaje debe entrenarse una nueva versioacuten del sistema desde cero sobre el conjunto de datos completo (datos antiguos y nuevos) detener el sistema anterior que se ha lanzado a produccioacuten y reemplazarlo por el nuevo El entrenamiento con el conjunto completo de datos puede llevar horas por lo que si el sistema necesita adaptarse a los datos que cambian raacutepidamente es conve-niente buscar otro tipo de sistemas

5322 Aprendizaje en liacutenea

En los algoritmos de ML con aprendizaje en liacutenea el sistema se entrena de manera incremental al alimentarlo con datos individuales o en pequentildeos grupos de manera secuencial Cada paso de aprendizaje es raacutepido y tiene bajo coste computacional por lo que el sistema aprende sobre los datos a medida que estaacuten disponibles Este tipo de aprendizaje es ideal para aquellos sistemas que reciben datos de manera continua y necesitan adaptarse a los cambios de forma raacutepida y autoacutenoma Una vez que el sistema ya ha aprendido sobre los nuevos datos puede descartarlos a menos que necesite re-troceder a un estado anterior

Un paraacutemetro importante en este tipo de sistemas es la tasa de aprendizaje Esta tasa indica al sistema de aprendizaje en liacutenea coacutemo de raacutepido debe adaptarse a los datos

Guiacutea Asebec 40

155

cambiantes Si la tasa de aprendizaje es alta el sistema se adapta raacutepidamente a los nuevos datos pero por el contrario tambieacuten olvida raacutepidamente los datos antiguos De forma anaacuteloga para una tasa de aprendizaje baja el sistema tendraacute maacutes inercia es decir aprenderaacute maacutes lentamente pero tambieacuten seraacute menos sensible al ruido en los nuevos datos

533 Sistemas de Machine Learning seguacuten su capacidad de definir modelos predictivos

Otra manera de categorizar los sistemas de ML es por el modo en el que generalizan La mayoriacutea de las tareas de ML consisten en hacer predicciones Esto significa que dado un nuacutemero de ejemplos de entrenamiento el sistema necesita ser capaz de generalizar a ejemplos que no ha visto antes El objetivo no es solo funcionar correctamente sobre los ejemplos de entreno sino sobre los nuevos problemas que se le planteen Hay dos aproximaciones principales a la generalizacioacuten el aprendizaje basado en instancias o el aprendizaje basado en modelos

5331 Aprendizaje basado en instancias

La forma maacutes trivial de aprendizaje es mediante la memoria Aquel aprendizaje en el que los sistemas aprenden los ejemplos de memoria y posteriormente los generaliza a los nuevos casos utilizando una medida de similitud recibe el nombre de aprendizaje basado en instancias

5332 Aprendizaje basado en modelos

Otra manera de generalizar a partir de un conjunto de datos es crear un modelo a partir de eacutestos y luego utilizar dicho modelo para hacer las predicciones Este tipo de aprendizaje recibe el nombre de aprendizaje basado en modelos

De manera resumida este tipo de aprendizaje se compone de los siguientes pasos

bull Estudiar los datosbull Seleccionar un modelobull Entrenar el modelo sobre los datos de entrenamiento es decir que el algoritmo de

aprendizaje busque los paraacutemetros del modelo que minimicen la funcioacuten de costobull Aplicar el modelo para que haga predicciones sobre los nuevos casos esperando

que el modelo generalice de forma correcta

534 Redes Neuronales Artificiales (ANN)

Hasta el momento se ha definido el ML como un subconjunto de la IA donde las computadoras aprenden a hacer algo sin ser programadas para hacerlo Sin embar-go es cierto que los algoritmos de ML pueden programarse de muchas maneras diferentes


156

Un tipo de problema habitual podriacutea ser por ejemplo el de identificar animales den-tro de una imagen El entrenamiento del modelo consistiriacutea por ejemplo en mostrar diferentes imaacutegenes de animales cada una con una etiqueta con el nombre del tipo de animal que aparece en la imagen La rutina finalmente aprenderiacutea las combinaciones de las caracteriacutesticas que tienden a aparecer juntas y a asociar esas caracteriacutesticas al animal que aparece en la etiqueta Una vez construido el modelo el programa de ML testeariacutea el modelo intentando identificar cada una de las etiquetas de los animales en un conjunto de imaacutegenes que no ha visto antes Posteriormente se probariacutea el modelo evaluando su rendimiento y realizando ajustes progresivos del mismo hasta que se al-cance un nivel de precisioacuten suficientemente alto para identificar a los distintos animales Esta tarea de identificacioacuten de animales puede llevarse a cabo mediante distintos algo-ritmos de ML pero uno de los maacutes utilizados para este tipo de tareas es el de las Redes Neuronales Artificiales (ANN Artificial Neural Networks)

Tanto el sistema nervioso como el cerebro humano estaacuten formados por millones de neuronas Dichas neuronas estaacuten interconectadas entre ellas y para desempentildear ciertas tareas especiacuteficas como son los caacutelculos matemaacuteticos la memoria o el posicionamiento Estas neuronas se activan formando diferentes grupos para cada tarea Otra cualidad del cerebro es la adquisicioacuten de conocimiento a partir de la experiencia es decir apren-der a partir de la interaccioacuten con el medio ambiente Las ANN nacen de este intereacutes por aprender y son modelos que se asemejan aunque de un modo maacutes simple a las redes neuronales bioloacutegicas Las ANN tratan de extraer las capacidades que tiene el cerebro para dar solucioacuten a problemas complejos como el de la visioacuten el reconocimiento de patrones el control moto-sensorial etc

Una ANN es un conjunto de algoritmos del campo de la IA cuyo propoacutesito es mo-delar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas en las que se llevan a cabo transformaciones no-lineales muacuteltiples Las ANN se componen de un conjunto de elementos de proceso llamados neuronas Las neuronas se distribuyen en capas cada neurona de la capa anterior estaacute conectada a neuronas de la siguiente capa De este modo se tienen tres tipos de capas una capa de entrada capas intermedias que reciben el nombre de capas ocultas y una capa de salida La informacioacuten a traveacutes de la red neuronal se propaga de la siguiente manera cada elemento de proceso recibe una sentildeal de entrada de las unidades anteriores y comunica su salida a las unidades posteriores tras aplicar una transformacioacuten no-lineal a la sentildeal entrante La inferencia de las propiedades que se quiere obtener tiene lugar en las neuronas y la concatena-cioacuten de estos modelos inferenciales da como resultado un modelo uacutenico que recoge la abstraccioacuten buscada

Guiacutea Asebec 40

157

En la figura 59 se observa un ejemplo de red neuronal artificial con los diferentes ele-mentos que la componen

Las ANN ofrecen las siguientes ventajas

bull Permiten modelar procesos no linealesbull El proceso de aprendizaje consiste baacutesicamente en presentar a la red un ejemplo y

modificar sus pesos sinaacutepticos (paraacutemetros de ajuste) de acuerdo con su respuestabull La red tiene la capacidad de adaptar sus paraacutemetros en tiempo realbull Debido a la interconexioacuten masiva la falla de un procesador no altera seriamente la

operacioacutenbull Uniformidad en el anaacutelisis y el disentildeo

Entre las ventajas de las redes neuronales artificiales estaacute la realizacioacuten de distintas tareas relacionadas con la IA Estas tareas pueden clasificarse en dos grandes bloques ya comentados tareas de clasificacioacuten supervisadas y no supervisadas Como se ha descrito a lo largo del capiacutetulo en las tareas de clasificacioacuten supervisada la red neuronal parte de los datos de entrada crea su propia prediccioacuten y realiza ajustes en funcioacuten de la respuesta esperada hasta que finalmente el resultado previsto se acerca al espera-do Por el contrario en las tareas de clasificacioacuten no supervisada a la red neuronal no se le indica cuaacutel es la respuesta correcta y realiza sus propias asociaciones basadas en alguna funcioacuten de costo

Figura 59 Ejemplo de Red Neuronal Artificial


158

Un ejemplo del uso que podriacutea daacutersele a las ANN en el proceso de fabricacioacuten ce-raacutemica seriacutea el poder anticipar el comportamiento de los soportes ceraacutemicos durante la coccioacuten en base a la medida de propiedades como las distribuciones de densidad y espesor en el seno de estos Asiacute combinando los resultados de un equipo de medida no destructiva de la densidad aparente con los datos proporcionados por un sistema de medida dimensional en salida de horno y una ANN debidamente disentildeada y entrenada podriacutea llegar a establecerse en un periodo de tiempo relativamente prudencial un mo-delo predictivo que indicase si los soportes recieacuten conformados van a tener tendencia a presentar problemas de estabilidad dimensional en unas determinadas condiciones de coccioacuten Ejemplos similares podriacutean plantearse para otros paraacutemetros clave del proceso de fabricacioacuten ceraacutemico como son la tendencia a la aparicioacuten de tonalidades en el pro-ducto final o los cambios en su curvatura

54 Deep Learning (DL) o Aprendizaje Profundo

El enfoque tradicional de la analiacutetica de datos basada en el ML consiste en utilizar aquellos datos disponibles para entrenar o establecer sistemas con capacidad predic-tiva posteriormente llegar a establecer un modelo analiacutetico y finalmente calcular los paraacutemetros (o los valores desconocidos) de ese modelo Estas teacutecnicas pueden pro-ducir sistemas predictivos que no generalizan bien porque la integridad y la correccioacuten dependen de la calidad del modelo y sus caracteriacutesticas (SAS 2019) La promesa del conocido como Deep Learning (DL) o aprendizaje profundo es generar sistemas pre-dictivos que generalicen bien se adapten bien mejoren continuamente conforme se le proporcionan nuevos datos y sean maacutes dinaacutemicos que los sistemas predictivos basados en reglas estrictas De este modo al trabajar con DL no se ajusta el modelo sino que se entrena una tarea concreta

El enfoque planteado por el DL consiste en reemplazar la formulacioacuten y especifi-cacioacuten del modelado mediante ML convencional por ANN que estaacuten compuestas de varios niveles dispuestos en modo jeraacuterquico Estas redes neuronales deben aprender a reconocer las caracteriacutesticas latentes de los datos Este aprendizaje de la red de DL se lleva a cabo de la siguiente manera la red aprende algo simple en el nivel inicial de la jerarquiacutea y luego enviacutea esta informacioacuten al siguiente nivel El siguiente nivel toma la in-formacioacuten simple la combina en algo un poco maacutes complejo y lo pasa al nivel sucesivo De este modo este proceso se reitera a lo largo de los diferentes niveles de la jerarquiacutea hasta llegar a la capa de salida De forma resumida una ANN de DL presentariacutea el mis-mo esquema que se representa en la figura 59 pero en lugar de tener una uacutenica capa oculta presentariacutea muacuteltiples capas ocultas jerarquizadas

Los modelos computacionales de DL imitan las caracteriacutesticas de arquitectura que po-see el sistema nervioso permitiendo que dentro del sistema global haya redes de uni-dades de proceso que se especialicen en la deteccioacuten de determinadas caracteriacutesticas ocultas en los datos Este enfoque ha permitido mejorar los resultados obtenidos a partir de las primeras ANN como por ejemplo en la tarea de la percepcioacuten computacional

Guiacutea Asebec 40

159

Retomando el ejemplo de la clasificacioacuten de imaacutegenes de animales el nivel inicial de una red neuronal de DL podriacutea utilizar las diferencias entre las aacutereas maacutes claras de las imaacutegenes y las maacutes oscuras para aprender donde se encuentran los bordes o liacuteneas de la imagen El nivel inicial pasariacutea esa informacioacuten sobre las aristas o bordes al segundo nivel que combinariacutea las aristas en formas simples como una liacutenea diagonal o un aacutengu-lo recto El tercer nivel combinariacutea las formas simples en objetos maacutes complejos como pudieran ser oacutevalos o rectaacutengulos De este modo el siguiente nivel podriacutea combinar los oacutevalos y los rectaacutengulos en bigotes patas o colas rudimentarias Este proceso continua-riacutea hasta que se alcanzase el nivel superior en la jerarquiacutea donde la red habriacutea aprendido a identificar cada uno de los animales

En la seccioacuten anterior de ML se ha descrito un meacutetodo de entrenamiento para el re-conocimiento del tipo de animal que aparece en un conjunto de imaacutegenes donde cada imagen estaacute etiquetada correctamente con el animal que aparece en ella Cada paso iterativo en el testeo y refinado del modelo implica comparar la etiqueta de la imagen con la etiqueta que el programa le ha asignado para determinar si el programa ha sido capaz o no de identificar correctamente al tipo de animal y por tanto estamos ante un meacutetodo de aprendizaje supervisado El aprendizaje supervisado es relativamente raacutepido y exige relativamente menos potencia de coacutemputo que algunas otras teacutecnicas de entre-namiento que se utilizan en el ML

En el mundo real se recopila una inmensa cantidad de datos como puede ser infor-macioacuten sobre personas a traveacutes de redes sociales hardware software permisos de aplicaciones o cookies de webs y todos estos datos pueden ser muy valiosos El pro-blema surge cuando se tiene que la mayoriacutea de esos datos no estaacuten etiquetados y por tanto estos datos no se pueden utilizar para entrenar programas de ML que dependan del aprendizaje supervisado Para abordar este problema una posible solucioacuten seriacutea etiquetar todos esos datos no etiquetados pero este es un proceso largo y muy costoso

En este campo las redes de DL destacan en el aprendizaje no supervisado y son buena alternativa a los algoritmos de aprendizaje supervisado frente a la problemaacutetica de los datos no etiquetados o no estructurados Retomando el problema de la clasificacioacuten de animales mediante imaacutegenes aunque estas imaacutegenes no esteacuten etiquetadas las redes de DL son capaces de aprender a identificar los animales que aparecen en cada una de ellas

Por contrapartida los algoritmos de DL necesitan mucha potencia de coacutemputo para resolver los problemas Este costo viene dado por su naturaleza iterativa por lo que su complejidad aumenta conforme se incrementa el nuacutemero de capas y el volumen de da-tos que se necesita para entrenar este tipo de redes Aun asiacute su capacidad de mejorar y adaptarse continuamente a cambios en el patroacuten de informacioacuten impliacutecito su eficiencia o la capacidad de simplificar las operaciones analiacuteticas existentes hacen del DL una herramienta que presenta grandes oportunidades con numerosas aplicaciones en la industria Algunas de las aplicaciones comerciales maacutes populares del DL actualmente son el reconocimiento del habla el reconocimiento de imaacutegenes el procesamiento del


160

lenguaje natural o los sistemas de recomendacioacuten encontraacutendose estas en sectores tan variados como la conduccioacuten autoacutenoma o los dispositivos meacutedicos

Conduccioacuten autoacutenoma Los investigadores del aacutembito de la automocioacuten emplean el aprendizaje profundo para detectar automaacuteticamente objetos tales como sentildeales de stop y semaacuteforos Ademaacutes el aprendizaje profundo se utiliza para detectar peatones lo que contribuye a reducir los accidentes

Sector aeroespacial y de defensa El aprendizaje profundo se utiliza para identificar objetos desde sateacutelites que localizan aacutereas de intereacutes e identifican las zonas seguras o no seguras para las tropas

Investigacioacuten meacutedica Los investigadores del caacutencer utilizan el aprendizaje profundo para detectar ceacutelulas canceriacutegenas de forma automaacutetica Algunos equipos de UCLA han construido un microscopio avanzado que produce un conjunto de datos mul-ti-dimensional empleado para entrenar una aplicacioacuten de DL con el fin de identificar con precisioacuten las ceacutelulas canceriacutegenas

Automatizacioacuten industrial El aprendizaje profundo estaacute ayudando a mejorar la segu-ridad de los trabajadores en entornos con maquinaria pesada gracias a la deteccioacuten automaacutetica de personas u objetos cuando se encuentran a una distancia no segura de las maacutequinas

Electroacutenica (CES) El aprendizaje electroacutenico se usa en la audicioacuten automatizada y la traduccioacuten del habla Por ejemplo los dispositivos de asistencia domeacutestica que res-ponden a la voz y conocen sus preferencias se basan en aplicaciones de aprendizaje profundo

Capiacutetulo 6 Estandarizacioacutende la Industria 40

Capiacutetulo 6 Estandarizacioacuten de la Industria 40

162

En el capiacutetulo 6 de la Guiacutea se hace una introduccioacuten a lo queacute es y significa la estandarizacioacuten normalizacioacuten o regulacioacuten aplicable a la Industria 40 desde la perspectiva de los habilitadores o herramientas digitales

Se identifican los grupos de trabajo que desarrollan tanto a nivel internacio-nal como nacional los distintos estaacutendares aplicables a los habilitadores digitales que favorecen el desarrollo de la Industria 40 Posteriormente se incide con mayor profun-didad en los estaacutendares espantildeoles que establecen los requerimientos para considerar una organizacioacuten como Industria 40 asiacute como la forma de evaluar estos requerimientos

Por uacuteltimo se enumeran diferentes modelos de gestioacuten o buenas praacutecticas que pue-den ser utilizados para facilitar la transformacioacuten digital de la industria ceraacutemica

61 La estandarizacioacuten como motor de la Industria 40

La normalizacioacuten o estandarizacioacuten tiene como objeto la elaboracioacuten de una serie de especificaciones teacutecnicas (normas) que son utilizadas de modo voluntario La legisla-cioacuten espantildeola (artiacuteculo 8 de la Ley 211992 de Industria) define norma como ldquola especifi-cacioacuten teacutecnica de aplicacioacuten repetitiva o continuada cuya observancia no es obligatoria establecida con participacioacuten de todas las partes interesadas que aprueba un Organis-mo reconocido a nivel nacional o internacional por su actividad normativardquo

Las normas son elaboradas por los organismos de normalizacioacuten (en el caso de Es-pantildea UNE Asociacioacuten espantildeola de normalizacioacuten) a traveacutes de Comiteacutes Teacutecnicos de Normalizacioacuten en los que estaacute presente una representacioacuten equilibrada de todas aque-llas entidades que tienen intereacutes en la normalizacioacuten de un tema en concreto lo que garantiza la transparencia apertura y consenso en su trabajo

Los comiteacutes estaacuten formados por grupos de intereacutes representantes de las empresas organizaciones de consumidores colegios profesionales organismos de certificacioacuten ensayos e inspeccioacuten organizaciones ambientales y sociales autoridades y organismos encargados de hacer cumplir la legislacioacuten asociaciones sectoriales sindicatos institu-ciones educativas y centros de investigacioacuten entre otros

El proceso de elaboracioacuten de una norma estaacute sometido a una serie de fases que per-miten asegurar que el documento final es fruto del consenso y que cualquier persona aunque no pertenezca al oacutergano de trabajo que la elabora pueda emitir sus opiniones o comentarios

Las normas crean una base segura para la contratacioacuten teacutecnica garantizan la inte-roperabilidad en las aplicaciones y protegen a los consumidores mediante un regla-mento que proporciona la base para el desarrollo de productos permitiendo ademaacutes la comunicacioacuten entre todos los implicados mediante teacuterminos y definiciones estan-darizados

Guiacutea Asebec 40

163

Es por esta razoacuten que la estandarizacioacuten es de central importancia para el eacutexito del futuro de la Industria 40 Es necesaria una normalizacioacuten internacional soacutelida consen-suada y oficialmente reconocida por lo que la IEC (Comisioacuten Electroteacutecnica Internacio-nal organizacioacuten de normalizacioacuten en los campos eleacutectrico electroacutenico y tecnologiacuteas relacionadas) ha tomado la iniciativa proporcionando la coordinacioacuten a traveacutes de su Grupo Estrateacutegico IEC 8 I 40 Fabricacioacuten Inteligente

Es sabido que tener un modelo ayuda a centrarse en los puntos importantes Un modelo de referencia es un esquema que describe coherentemente un aspecto que desempentildea un papel importante en una situacioacuten relevante Un modelo de referencia que satisface estos criterios es un modelo de referencia estandarizable Una vez este modelo ha sido definido el segundo objetivo es tener un uacutenico modelo de referencia para una situacioacuten particular y manejar globalmente ese modelo como el uacutenico estaacuten-dar Esto sin embargo no siempre puede hacerse Los modelos de referencia nunca son los uacutenicos modelos verdaderos 92

Conviene recordar algunos beneficios que ofrece la estandarizacioacuten de la Industria 40 para las empresas Les ofrece una base soacutelida sobre la que disentildear nuevas tecno-logiacuteas y mejorar sus procesos En concreto los estaacutendares facilitan el acceso al merca-do proporcionan economiacuteas de escala y fomentan la innovacioacuten Ademaacutes sirven para aumentar el conocimiento de las iniciativas y los avances teacutecnicos Para las pymes es importante que las soluciones que utilicen se basen en estaacutendares para proporcionar-les independencia de proveedores evitar bloqueos tecnoloacutegicos y permitir la maacutexima interoperabilidad con el mundo exterior

La fabricacioacuten del futuro estaacute orientada a la disponibilidad de toda la informacioacuten ne-cesaria en tiempo real mediante la conexioacuten de todos los elementos que participan en la cadena de valor Necesita un nivel sin precedentes de integracioacuten de la informacioacuten de todos los dominios empresariales

Si se quieren cumplir los objetivos buscados este flujo de informacioacuten tiene que ser continuo y uniforme y esto debe hacerse necesariamente a traveacutes de interfaces norma-lizadas 93

62 Normalizacioacuten y ldquohabilitadores digitalesrdquo en la Industria 40

La Industria 40 supone la aplicacioacuten de un conjunto de tecnologiacuteas en toda la cadena de valor de la industria Estos cambios brindan beneficios tanto a nivel de proceso como de producto y de modelo de negocio

Como se ha explicado a lo largo de la Guiacutea los ldquohabilitadores digitalesrdquo son el conjunto de tecnologiacuteas que hacen posible esta nueva industria que explota el potencial del internet de las cosas En efecto eacutestas permiten la hibridacioacuten entre el mundo fiacutesico y el digital es decir vincular el mundo fiacutesico al virtual para hacer de la industria una industria inteligente 94


164

Para interconectar todos los sistemas en los procesos de investigacioacuten disentildeo de-sarrollo produccioacuten y logiacutestica asiacute como prestar los servicios asociados hacen falta interfaces estandarizadas

En ese empentildeo estaacuten trabajando desde hace antildeos las organizaciones internacionales de normalizacioacuten la Organizacioacuten Internacional de Normalizacioacuten (ISO) y la Comisioacuten Electroteacutecnica Internacional (IEC) Sus estaacutendares ya se utilizan en los modelos de fabri-cacioacuten de la Industria 30 y ahora se trata de hacerlos evolucionar en los aspectos que sean necesarios 95

Para cada necesidad tecnoloacutegica de la Industria 40 existe un comiteacute de normaliza-cioacuten aportando soluciones Estos comiteacutes internacionales de normalizacioacuten tienen sus comiteacutes espantildeoles equivalentes en UNE La participacioacuten en los comiteacutes teacutecnicos de normalizacioacuten de UNE estaacute abierta a la industria espantildeola Desde los comiteacutes de nor-malizacioacuten de UNE la industria espantildeola puede defender sus intereses en los foros internacionales donde se toman las decisiones 96

Figura 61 Marco conceptual de habilitadores digitales (Fuente ldquoLa transformacioacuten digital de la industria espantildeolardquo -Minetur 2015)

Guiacutea Asebec 40

165

En Espantildea se ha creado el Comiteacute Teacutecnico de Normalizacioacuten CTN 71 sobre Tecno-logiacuteas Habilitadoras Digitales (THD) de UNE Este pretende favorecer el desarrollo de las nuevas tecnologiacuteas digitales entre los sectores econoacutemicos del paiacutes mediante la elaboracioacuten y uso de estaacutendares que rigen estos nuevos mercados

621 Ciberseguridad

La utilizacioacuten masiva de las tecnologiacuteas de la informacioacuten en los procesos empresa-riales productivos y en los productos reportaraacute enormes ventajas pero traeraacute consigo la necesidad de garantizar la proteccioacuten y privacidad de la informacioacuten

La informacioacuten seraacute el activo maacutes valioso de la empresa y tecnologiacuteas como el Cloud Computing o los modelos de investigacioacuten y desarrollo colaborativo haraacuten imposible definir con precisioacuten un periacutemetro de proteccioacuten

El comiteacute de normalizacioacuten internacional ISOIEC JTC 1SC 27 Teacutecnicas de seguri-dad para tecnologiacuteas de la informacioacuten elabora estaacutendares para la proteccioacuten de la informacioacuten en TIC En Espantildea el comiteacute CTN 320 Ciberseguridad y proteccioacuten de datos personales es el encargado de la estandarizacioacuten en este campo

El conjunto ISOIEC 27000 corresponde a los estaacutendares internacionales sobre la Seguridad de la Informacioacuten La norma UNE-EN ISOIEC 27000 contiene el vocabulario en el que se apoyan el resto de las normas

Como normas maacutes relevantes cabe citar UNE-EN ISOIEC 27001 ldquoSistema de gestioacuten de la seguridad de la Informacioacutenrdquo que es el conjunto de requisitos para implementar un SGSI y UNE-EN ISOIEC 27002 recopilacioacuten de buenas praacutecticas para la Seguridad de la Informacioacuten que describe los controles y objetivos de control La norma UNE-EN ISOIEC 27001 es certificable

Otras normas relacionadas con este campo son ISOIEC 27032 Directrices para ci-berseguridad ISOIEC 27033 Seguridad de las redes ISOIEC 27034 Seguridad de las aplicaciones ISOIEC 27035 Gestioacuten de incidentes de seguridad de TI ISOIEC 27036 Gestioacuten de la seguridad de la informacioacuten en relaciones con terceros UNE-EN ISOIEC 27037 Gestioacuten de evidencias digitales e ISOIEC 27050 Gestioacuten de los procesos de investigacioacuten (e-Discovery)

Cabe citar tambieacuten la norma ISOIEC 15408 ldquoInformation technology mdash Security te-chniques mdash Evaluation criteria for IT securityrdquo que proporciona una guiacutea muy uacutetil que define un criterio estaacutendar a usar como base para la evaluacioacuten de las propiedades y caracteriacutesticas de seguridad de un determinado producto o Sistema IT y proporciona criterios y argumentos comprensibles para los diferentes perfiles de actores que se en-cuentran relacionados con las tecnologiacuteas de la seguridad (desarrolladores evaluado-res de seguridad y usuarios)


166

Por otra parte el grupo de trabajo IECSC 65CWG 13 Redes industriales Cibersegu-ridad elabora estaacutendares especiacuteficos de aplicacioacuten a la ciberseguridad de los sistemas de control y automatizacioacuten industrial (IACS Industrial Automation and Control Systems)

Tambieacuten se han definido los estaacutendares de la Serie IEC 62443 (Industrial Communica-tion Networks - Network and System Security) que son una evolucioacuten de los estaacutendares elaborados por el comiteacute ISA 99 de la International Society of Automation Definen los alineamientos del control de seguridad para proveedores que fabrican componentes para sistemas de control de procesos integradores que construyen tales sistemas inte-grando los componentes operarios que operan los sistemas y todas las organizaciones involucradas con los sistemas de control de procesos

622 Conectividad

La conectividad es otra aacuterea esencial para el eacutexito de la implantacioacuten de la Industria 40 Este nuevo paradigma industrial descansa en un flujo de informacioacuten para el cual todos los componentes que intervienen tienen que estar conectados Los estaacutendares se desarrollan en los comiteacutes IEC TC 65 Medicioacuten control y automatizacioacuten de procesos industriales Son normas aplicables a los sistemas y elementos utilizados para la medicioacuten y control de procesos industriales de fabricacioacuten por lotes o continuos

Asiacute mismo el comiteacute internacional ISOTC 184 Sistemas de automatizacioacuten e integra-cioacuten desarrolla los estaacutendares de sistemas de informacioacuten automatizacioacuten y sistemas de control y tecnologiacuteas de integracioacuten En Espantildea el comiteacute encargado de desarrollar la estandarizacioacuten en este campo es el CTN 116SC5 Sistemas industriales automatiza-dos Requisitos que permitan la integracioacuten de sistemas Este comiteacute ha desarrollado la norma UNE-EN ISO 11354-1 Tecnologiacuteas avanzadas de automatizacioacuten y sus aplicacio-nes Requisitos para establecer la interoperabilidad entre procesos de fabricacioacuten en las empresas Parte 1 Marco para la interoperabilidad en las empresas

623 Roboacutetica avanzada

La flexibilidad inherente a los procesos de fabricacioacuten de la Industria 40 requeriraacute de robots con nuevas capacidades que interactuacuteen con el entorno (proceso e incluso con el propio producto)

El comiteacute internacional ISO TC 299 Robots y dispositivos roboacuteticos elabora los estaacuten-dares utilizados en los robots de manipulacioacuten controlados automaacuteticamente y repro-gramables tanto fijos como moacuteviles A nivel nacional tenemos el comiteacute CTN 116SC2 Sistemas industriales automatizados Robots para la fabricacioacuten Normas desarrolladas por estos comiteacutes son

bull UNE-EN ISO 10218-1 Robots y dispositivos roboacuteticos Requisitos de seguridad para robots industriales Parte 1 Robots

Guiacutea Asebec 40

167

bull UNE-EN ISO 10218-2 Robots y dispositivos roboacuteticos Requisitos de seguridad para robots industriales Parte 2 Sistemas robot e integracioacuten

bull ISO TS 150662016 Robots and robotic devices mdash Collaborative robots Especifi-cacioacuten teacutecnica

624 Nuevas tecnologiacuteas de fabricacioacuten

Las nuevas tecnologiacuteas de fabricacioacuten permitiraacuten pasar de un modelo de produccioacuten de grandes lotes de productos iguales a pequentildeos lotes de productos personalizados o incluso a la fabricacioacuten de productos individuales a un precio competitivo

La fabricacioacuten aditiva o impresioacuten 3D que ya se utiliza ampliamente en la fabricacioacuten de prototipos estaacute avanzando hacia la produccioacuten del producto final

El comiteacute internacional ISO TC 261 Fabricacioacuten aditiva asiacute como el comiteacute nacional CTN 116GT 1 estaacuten encargados de desarrollar la estandarizacioacuten de los procesos pro-cedimientos de ensayo paraacutemetros de calidad y acuerdos de suministro relacionados con la fabricacioacuten aditiva Normas desarrolladas por estos comiteacutes son

bull ISOASTM DIS 52904 Additive manufacturing mdash Process characteristics and per-formance mdash Standard practice for metal powder bed fusion process to meet cri-tical applications

bull ISOASTM DIS 52907 Additive manufacturing mdash Technical specifications on metal powders

bull ISOASTM DIS 52911-1 Additive manufacturing mdash Technical design guideline for powder bed fusion mdash Part 1 Laser-based powder bed fusion of metals

bull UNE-EN ISOASTM 529152016 Especificacioacuten del formato de archivo para fa-bricacioacuten aditiva (AMF) elaborada en colaboracioacuten con ASTM que especifica el formato de intercambio de datos entre los programas de disentildeo asistido por or-denador y los equipos de fabricacioacuten aditiva

bull ISOASTM WD 52941 Additive manufacturing mdash System performance and relia-bility mdash Standard test method for acceptance of powder-bed fusion machines for metallic materials for aerospace application

bull ISOASTM WD 52942 Additive manufacturing mdash Qualification principles mdash Qua-lifying machine operators of metal powder bed fusion machines and equipment used in aerospace applications


168

Existe una tecnologiacutea similar especiacutefica para los productos electroacutenicos la electroacute-nica impresa Con nuevas formas de impresioacuten y materiales innovadores la electroacutenica impresa puede fabricar productos a precio competitivo y con nuevas posibilidades El comiteacute internacional IEC TC 119 Electroacutenica impresa elabora los estaacutendares aplicables a los materiales procesos equipos productos y a los requisitos de seguridad necesarios para el desarrollo de la tecnologiacutea de electroacutenica impresa

625 Sensores e internet de las cosas

Las redes de sensores inalaacutembricas (WSN) e Internet de las Cosas (IoT) son dos recur-sos tecnoloacutegicos aplicables a la industria que comparten entre siacute ser una infraestructura de red autoacutenoma en la cual se interconectan objetos para medir variables fiacutesicas y dar solucioacuten a problemas

A nivel internacional el comiteacute ISOIEC JTC 1SC 41 Internet de las cosas y tecnolo-giacuteas relacionadas desarrolla estaacutendares relacionados con internet de las cosas (IoT) y redes de sensores

El subcomiteacute de normalizacioacuten CTN 71SC 41 IoT y Tecnologiacuteas relacionadas desa-rrollaraacute estaacutendares en el campo del Internet de los Cosas (IoT) y redes de sensores des-tinados a garantizar la interoperabilidad y fiabilidad de estas redes y dispositivos tanto geneacutericas como para sectores concretos

Por su parte el grupo de trabajo nacional CTN 71GT 7 Redes de sensores ha elabo-rado los siguientes estaacutendares

bull UNE-ISOIEC 29182-1 Tecnologiacutea de la informacioacuten Redes de sensores Arqui-tectura de referencia para redes de sensores Parte 1 Visioacuten general y requisitos

bull UNE-ISOIEC 29182-2 Tecnologiacutea de la informacioacuten Redes de sensores Arqui-tectura de referencia para redes de sensores Parte 2 Vocabulario y terminologiacutea

bull UNE-ISOIEC 29182-6 Tecnologiacutea de la informacioacuten Redes de sensores Arqui-tectura de referencia para redes de sensores Parte 6 Aplicaciones

626 Cloud computing

La posibilidad de disponer de toda la informacioacuten procesos datos etc dentro de la red de internet como en una nube en donde todo el mundo puede acceder a la infor-macioacuten completa sin poseer una gran infraestructura es un nuevo servicio que ofrece el mundo digital a las empresas

El comiteacute internacional ISOIEC JTC 1SC 38 Computacioacuten en la nube y plataformas distribuidas es el responsable de desarrollar los estaacutendares que garantizan la interope-

Guiacutea Asebec 40

169

rabilidad y portabilidad de los datos y aplicaciones en la nube que permitan una esca-labilidad real sin dependencias de tecnologiacuteas propietarias

Hasta el momento este comiteacute ha desarrollado los estaacutendares ISOIEC 17788 Com-putacioacuten en nube Descripcioacuten y vocabulario e ISOIEC 17789 Computacioacuten en nube Arquitectura de Referencia

627 Inteligencia artificial

El comiteacute internacional ISOIEC JTC 1SC 42 Inteligencia Artificial desarrolla los es-taacutendares necesarios para el despliegue de la Inteligencia Artificial o capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos para aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a traveacutes de la adapta-cioacuten flexible Algunas de las normas desarrolladas por este comiteacute son

bull ISOIEC 20546 Information technology mdash Big Data mdash Overview and vocabulary

bull ISOIEC TR 20547-2 Information technology mdash Big Data reference architecture mdash Part 2 Use cases and derived requirements

bull ISOIEC TR 20547-52018 Information technology mdash Big Data reference architec-ture mdash Part 5 Standards roadmap

A nivel nacional es de reciente creacioacuten el subcomiteacute CTN 71SC 42 Inteligencia Arti-ficial (IA) y Big Data que elaboraraacute estaacutendares aplicables a estas tecnologiacuteas cubriendo aspectos como la arquitectura de referencia gestioacuten de riesgos confiabilidad y otros asuntos teacutecnicos asiacute como otros estaacutendares relacionados con los aspectos eacuteticos y so-ciales vinculados al uso de estas tecnologiacuteas

La recopilacioacuten de datos de forma masiva que implica la Industria 40 no sirve de nada si no se sabe extraer y analizar convenientemente Analizando los datos obtenidos de la planta se puede realizar mantenimiento preventivo u optimizacioacuten de procesos De los datos obtenidos de los productos se puede obtener informacioacuten que se puede utili-zar en los procesos de disentildeo en el propio mantenimiento predictivo de los productos o para realizar estudios de haacutebitos de consumo

Para poder hacer un uso eficiente del Big Data es esencial que los conjuntos de datos esteacuten estandarizados y contar con una arquitectura de referencia El comiteacute ISOIEC JTC 1WG 9 Big Data ha comenzado la elaboracioacuten de la norma internacional que especifi-caraacute la arquitectura de Referencia 93


170

63 Sistema de gestioacuten para la digitalizacioacuten industrial

En Espantildea se ha creado el comiteacute CTN GET24 - Procesos de transformacioacuten para la Industria 40 (grupo especiacutefico de caraacutecter temporal) encargado de la normalizacioacuten de los procesos de transformacioacuten digital de las organizaciones

Los estaacutendares que ha desarrollado este comiteacute permiten la evaluacioacuten de la confor-midad es decir certificacioacuten de las empresas industriales que cumplan con los reque-rimientos recogidos en la normativa desarrollada

Esta normativa se fundamenta en dos grandes principios el anaacutelisis gestioacuten y mitiga-cioacuten de los riesgos de las Tecnologiacuteas de la Informacioacuten en las organizaciones y el ciclo de mejora continua conocido por sus siglas en ingleacutes PDCA (Planificar Hacer Verificar Actuar) El ciclo de mejora continua es la base conceptual sobre la que se desarrollan actualmente las normas que definen los sistemas de gestioacuten en cualquier campo de actividad

Se han desarrollado dos normas la especificacioacuten UNE 00602018 Industria 40 Sis-tema de gestioacuten para la digitalizacioacuten Requisitos y la especificacioacuten UNE 00612019 Industria 40 Sistema de gestioacuten para la digitalizacioacuten Criterios para la evaluacioacuten de requisitos

El estaacutendar UNE 0060 define el sistema de gestioacuten para guiar el proceso de transfor-macioacuten digital de las empresas industriales de cualquier tamantildeo y sector garantizando la maacutexima interoperabilidad que la Industria 40 requiere Se caracteriza por

bull Facilidad de utilizacioacuten integrable con otros sistemas de gestioacuten ISO implantadosbull Enfoque a PYME requisitos adaptados a las necesidades de las PYMEbull Orientacioacuten al cliente (digital)bull Procesos clave de negocio aquellos que tienen un impacto significativo en los re-

sultados de la Empresa

El objetivo principal de esta norma es favorecer la digitalizacioacuten de la industria espa-ntildeola a traveacutes de un sistema de gestioacuten eficaz La especificacioacuten se ha debatido en el seno de UNE dentro de un grupo multisectorial en el que han intervenido asociaciones de aparatos de iluminacioacuten proveedores de automocioacuten alimentacioacuten y bebidas cons-truccioacuten y empresas tecnoloacutegicas empresas y pymes y con la participacioacuten directa del Ministerio de Industria

UNE 0060 describe los requisitos para que una industria de cualquier tamantildeo yo actividad sea considerada como Industria Digital y pueda ser evaluada internamente o por agentes externos (por ejemplo entidades de certificacioacuten) como tal

Guiacutea Asebec 40

171

La norma contempla los siguientes apartados

bull Liderazgo para superar la resistencia al cambio que aparece de manera natural en el proceso de transformacioacuten digital y de implantacioacuten de los habilitadores tecnoloacutegicos relacionados con la Industria 40 en todos los sectores

bull Planificacioacuten de la digitalizacioacuten de forma que la Industria 40 identifique para actuar sobre ellos de forma coherente y planeada

i Los procesos clave de negocio en su cadena de valor orientada al cliente ii Los productosservicios que puedan ser transformados o complementadosiii Los cambios disruptivos que maacutes impacten en su modelo de negocioiv Las competencias y roles digitales que precisan en su actividad

bull Apoyo para el establecimiento implementacioacuten mantenimiento y mejora conti-nua de la digitalizacioacuten asiacute como los recursos econoacutemicos y financieros necesa-rios para lograrlo Concretamente

i La infraestructura que presta soporte para todos los procesos de la organiza-cioacuten y que permite que se adopten las tecnologiacuteas que facilitan la digitalizacioacuten

ii El capital humano con habilidades y competencias suficientes en el aacutembito digital para asegurar la digitalizacioacuten de sus procesos y actividades y su evo-lucioacuten en el tiempo

iii Informacioacuten documentada que contemple al menos el mapa de procesos de la organizacioacuten el organigrama funcional la planificacioacuten detallada de di-gitalizacioacuten y la documentacioacuten explicativa del cumplimiento de los distintos requisitos especificados

bull Operacioacuten para implementar y controlar los procesos necesarios en especial los identificados como procesos clave de negocio Para cumplir los requisitos y desa-rrollar las acciones en el entorno digital Tambieacuten para controlar los cambios pla-nificados y revisar las consecuencias de los cambios no previstos tomando accio-nes para mitigar cualquier efecto adverso La implementacioacuten y desarrollo de las actividades de digitalizacioacuten debe considerarse desde diferentes puntos de vista

i Visioacuten de los procesos contemplando al menos los procesos clave como disentildeo de productosservicios la fabricacioacuten la logiacutestica y distribucioacuten y los de relacioacuten con el cliente marketingcomunicacioacuten venta posventa y atencioacuten al cliente

ii Visioacuten de cliente y productoservicio Comunicacioacuten con el cliente transfor-macioacuten digital en el disentildeo desarrollo y produccioacuten Marketing digital

iii Visioacuten de los datos digitales Utilizacioacuten de la informacioacuten y de los datos de los procesos

iv Visioacuten de la tecnologiacutea en relacioacuten a la conectividad procesamiento y almace-namiento de la informacioacuten y los datos la hibridacioacuten del mundo fiacutesico y digital las aplicaciones de cliente y la seguridad de la informacioacuten (ciberseguridad)


172

bull Innovacioacuten para contar con un sistema que permita generar enriquecer ma-terializar y compartir de manera efectiva todo el conocimiento que se genere dentro de la organizacioacuten con el fin de potenciar los procesos de transformacioacuten a traveacutes de la Industria 40 que ayuden a construir ventajas competitivas de alto valor antildeadido reduciendo errores mejorando la calidad y la velocidad en el de-sarrollo y entrega de los productos o servicios

bull Seguimiento medicioacuten y evaluacioacuten para evaluar la conformidad con los requi-sitos establecidos y asegurar la eficacia del sistema implementado

bull Mejora continua mediante anaacutelisis perioacutedico de la idoneidad adecuacioacuten y efica-cia de la digitalizacioacuten implementada en las actividades procesos y productos Implantacioacuten de las acciones de mejora consecuencia de este anaacutelisis

Por su parte la especificacioacuten UNE 0061 establece el procedimiento de evaluacioacuten de la conformidad con los requisitos de la Especificacioacuten UNE 0060 Concretamente define la duracioacuten del ciclo de mejora continua establece los criterios detallados para evaluar el cumplimiento de los requisitos definidos en la Especificacioacuten UNE 0060 y establece los criterios miacutenimos de cumplimiento de requisitos para conseguir la consi-deracioacuten de Industria Digital

bull Ciclo de mejora continua Un proceso de mejora continua es una actividad recu-rrente para mejorar el desempentildeo El periodo del ciclo de mejora continua del proceso de evaluacioacuten de la digitalizacioacuten se ha establecido en 3 antildeos

bull Criterios de evaluacioacuten de los requisitos Define el criterio de evaluacioacuten de los requisitos extraiacutedos de la Especificacioacuten UNE 0060 Los requisitos catalogados como Obligatorios deben estar contemplados siempre en el proceso de digita-lizacioacuten de la organizacioacuten industrial Uacutenicamente se admitiraacuten exclusiones por razones reglamentarias que se apliquen a un sector concreto Los requisitos cata-logados como Valorables pueden excluirse del proceso si objetivamente no son aplicables y se justifica debidamente Los requisitos catalogados como No Eva-luables no se evaluacutean directamente Su cumplimiento se evaluacutea a traveacutes de otros requisitos El nuacutemero de requisitos a evaluar en relacioacuten con cada apartado son

bull Contexto de la industria digital 4 obligatoriosbull Liderazgo 5 obligatoriosbull Planificacioacuten 4 obligatorios 6 valorables y 2 no evaluablesbull Infraestructura 3 obligatorios 3 valorables y 1 no evaluablebull Competencias talento y capital humano 4 obligatorios y 2 valorablesbull Informacioacuten documentada 5 obligatoriosbull Operacioacuten 2 obligatorios y 1 valorablebull Visioacuten de los procesos 1 obligatoriobull Visioacuten de cliente y ProductoServicio 2 obligatorios

Guiacutea Asebec 40

173

bull Visioacuten de los datos digitales 1 obligatorio y 1 valorablebull Visioacuten de la tecnologiacutea 2 obligatorios y 1 valorablebull Conectividad 4 obligatorios y 3 valorablesbull Procesamiento y almacenamiento 1 obligatorio y 4 valorablesbull Hibridacioacuten del mundo fiacutesico y digital 7 valorablesbull Aplicaciones de cliente 3 obligatorios y 2 valorables bull Seguridad de la informacioacuten Ciberseguridad 8 obligatoriosbull Innovacioacuten 5 obligatorios y 1 valorablebull Seguimiento medicioacuten y evaluacioacuten 3 obligatoriosbull Mejora continua 1 obligatorio

bull Criterios miacutenimos de cumplimiento de los requisitos a lo largo del ciclo de me-jora continua para conseguir la consideracioacuten de Industria Digital la organizacioacuten debe cumplir los criterios miacutenimos aplicables tanto a los requisitos obligatorios como a los requisitos valorables

i Requisitos obligatorios 80 al inicio del proceso 85 al finalizar el primer antildeo del ciclo de mejora continua 90 al finalizar el segundo antildeo del ciclo de mejora continua 100 al finalizar el ciclo completo de mejora continua

ii Requisitos valorables 35 al inicio del proceso 60 al finalizar el ciclo com-pleto de mejora continua

Ademaacutes de la consideracioacuten de Industria Digital se puede alcanzar un nivel de In-dustria Digital Excelente Para conseguir este nivel de excelencia la organizacioacuten debe cumplir el 100 de los requisitos obligatorios y el 80 de la puntuacioacuten maacutexima conse-guible en requisitos valorables

64 Modelos de gestioacuten y de buenas praacutecticas

Independientemente de los estaacutendares ya citados existen diferentes modelos y herra-mientas que pueden ser empleadas hacia la transformacioacuten digital de la Industria 40 97

bull ITIL (ITSMF IT Service Management Forum) Biblioteca de infraestructura de tec-nologiacutea de la informacioacuten (Information Technology Infrastructure Library) de la Oficina de Gobierno de Comercio (Office of Government Commerce OGC) UK es un marco sobre las mejores praacutecticas relacionado con la entrega de servicios de TI buscando calidad y efectividad

bull eTOM Mapa mejorado de operaciones de telecomunicaciones (Enhanced Tele-com Operations Map) de Telemanagement Forum (TMF) estaacute compuesto por un grupo de empresas que suministran servicios o aplicaciones de telecomu-nicaciones Este es un marco de referencia de proceso para organizaciones de telecomunicaciones con el objetivo de garantizar la interoperabilidad en la admi-nistracioacuten de redes sistemas comerciales y sistemas operativos eTOM describe los procesos necesarios para automatizar e interconectar sistemas o elementos


174

bull CMMI Integracioacuten de modelos de madurez de capacidades (Capability Maturity Model Integration) pertenece a la Centro de investigacioacuten del Instituto de Inge-nieriacutea de Software (SEI Software Engineering Institute) Es un marco para mejorar los procesos orientados a la prestacioacuten de servicios El grado de madurez se cuantifica en cinco niveles progresivos lo que ayuda a tener en cuenta el camino evolutivo que se puede seguir durante un crecimiento de madurez

bull COBIT Objetivos de control para la informacioacuten y tecnologiacutea relacionada (Control Objectives for Information and related Technology) de la Asociacioacuten de Auditoriacutea y Control de Sistemas de Informacioacuten (ISACA Information Systems Audit and Con-trol Association) y Gobierno de TI Institute (ITGI) es un marco de mejores praacutecticas para la gestioacuten de TI utilizando un conjunto de los objetivos de control general-mente aceptados Esta referencia podriacutea ser utilizada para definir los objetivos y las praacutecticas en cualquier marco relacionado con las instalaciones de TIC

bull TOGAF El Esquema de Arquitectura del Open Group (The Open Group Architec-ture Framework) desarrollada por The Open Group es una de las metodologiacuteas maacutes populares para desarrollar Arquitectura Empresarial TOGAF es una herra-mienta para asistir en la aceptacioacuten creacioacuten uso y mantenimiento de arquitec-turas Estaacute basado en un modelo iterativo de procesos apoyado por las mejores praacutecticas y un conjunto reutilizable de activos arquitectoacutenicos existentes

bull TRL Niveles de Madurez Tecnoloacutegica (Technology Readiness Levels) son un meacutetodo para poder medir el grado de madurez de una tecnologiacutea Se conside-ran 9 niveles y es ampliamente aceptado (Departamento de Defensa de EEUU NASA Agencia Europea Espacial o Comisioacuten Europea) En funcioacuten del aacutembito se usan diferentes definiciones y aunque entre ellos existen diferencias son con-ceptualmente similares

bull Ciclo de sobreexpectacioacuten de Gartner Se trata de una representacioacuten graacutefica de la madurez adopcioacuten y aplicacioacuten comercial de tecnologiacuteas especiacuteficas en la que se caracterizan el exceso de entusiasmo inicial y la posterior decepcioacuten que generalmente sigue a la introduccioacuten de nuevas tecnologiacuteas Es un modelo de comportamiento ampliamente empleado para las TIC

bull HADA Herramienta de Autodiagnoacutestico Digital Avanzado Desarrollada dentro del marco de la iniciativa Industria Conectada 40 en colaboracioacuten con la EOI (Escuela de Organizacioacuten Industrial) que permite conocer el grado de madurez tecnoloacutegica Consta de una serie de preguntas agrupadas en 5 dimensiones

bull Industry 40 Readiness (IMPULS) Modelo de Madurez Industria 40 realizado por la Fundacioacuten IMPULS de la Federacioacuten de Ingenieriacutea Alemana Es un modelo de orientacioacuten muy tecnoloacutegica dividido en 6 dimensiones y que contempla 18 ele-mentos para indicar el grado de madurez que representa en 6 niveles

bull Industry 40 Self Assessment (PwC) Herramienta de autoevaluacioacuten elaborada por PwC que considera 6 dimensiones y que permite identificar necesidades asiacute como clasificar el nivel de madurez actual de la empresa en 4 niveles

Bibliografiacutea

Guiacutea Asebec 40

177

BIBLIOGRAFIacuteA

Capiacutetulo 11 httpswwwdeutschlanddeestopiceconomiaglobalizacion-comercio-mundialindustria-

40-en-la-feria-de-hannover2 httpwwwbbccommundonoticias-376318343 httpwwwbmbfdeen19955php4 httpwwwindustriaconectada40gobesPaginasindexaspx5 httpwwwacatechdefileadminuser_uploadBaumstruktur_nach_WebsiteAcatechroot

dePublikationenProjektberichteacatech_STUDIE_Maturity_Index_eng_WEBpdf6 INDUSTRIA CONECTADA 40 LA TRANSFORMACIOacuteN DIGITAL DE LA INDUSTRIA ESPANtildeOLA INFORME

PRELIMINAR (httpwww6mitycesIndustriaConectada40informe-industria-conectada40pdf)7 Gilchrist A ldquoIndustry 40 The Industrial Internet of Thingsrdquo Editorial Apress 20168 Parrott A Warshaw L ldquoIndustry 40 and the digital twin Manufacturing meets its matchrdquo Deloitte

University Press 20179 Parrott A Warshaw L ldquoIndustry 40 and the digital twin Manufacturing meets its matchrdquo Deloitte

University Press 2017 (httpswww2deloittecomcontentdamDeloittecnDocumentscip

deloitte-cn-cip-industry-4-0-digital-twin-technology-en-171215pdf)

Capiacutetulo 210 httpstsappsnistgovpublicationget_pdfcfmpub_id=82026711 Simpson J A Hocken R J Albus J S The Automated Manufacturing Research Facility of the

National Bureau of Standards Journal of Manufacturing Systems Society of Manufacturing Engineers 1981

12 N Abid Ali Khan M Shyam Sundar S Sambiah ldquoLow-cost USB20 to CAN20 bridge design for Automotive Electronic Circuitrdquo International Journal of Electronics Engineering 2 (2) 2010 pp 287 ndash 293

13 Bosch R ldquoAutomotive Serial Controller Area Networkrdquo International Congress and Exposition Detroit 24-28 Febrero 1986

14 httpswwwcan-ciaorgcan-knowledgecancan-history15 httpswwwresearchgatenetfigureTypical-Automotive-CAN-Network_fig1_210264476

[accessed 27 Apr 2020]16 httpswwwisoorgstandard20380html17 httpwwwmodbusorgfaqphp18 httpswwwisoorgstandard14252html19 httpsstandardsieeeorgstandard802_1X-2020html20 httpsieeexploreieeeorgbrowsestandardsget-programpageseriesid=6821 Liberg O Sundberg M Wang E Bergman J Sachs J ldquoCellular Internet of Thingsrdquo Academic

Press 201822 httpsopcfoundationorgaboutopc-foundationhistory23 httpsrevistadigitalinesemesgestion-integradaprotocolo-opc-ua-caracteristicas-y-

aplicaciones24 httpswwwciscocomcdamenussolutionscollateralindustry-solutionswhite-

paper-c11-738950pdf25 https1ieee802orgtsn26 httpswww3gpporgdynareportSpecListhtmrelease=Rel-15amptech=427 httpswwwidtechexcomresearcharticlesidtechex-research-5g-is-coming-what-to-expect-

and-why-00014993asp

178

Bibliografiacutea

28 httpstoolsietforghtmlrfc837629 httpswww3gpporgnews-events1785-nb_iot_complete30 httpswww3gpporgnews-events1906-c_iot31 httpsaccent-systemscomesblogdiferencias-nb-iot-lte-m32 httpswwwsigfoxcomensigfox-story33 httpspatentimagesstoragegoogleapiscom7bc752702f5f975a85c9US20160094269A1

pdf34 httpsdocumentstrendmicrocomassetswhite_paperswp-the-fragility-of-industrial-IoTs-

data-backbonepdfv135 httpswwwisoorgstandard69466html36 httpsdlacmorgdoi1011451255421125542437 httpstoolsietforghtmlrfc725238 httpcryptostanfordedu~nagendrapapersdtlspdf39 Nagendra M Rescorla E ldquoThe Design and Implementation of Datagram TLSrdquo Standford 2006

Capiacutetulo 340 JL Pentildea La simulacioacuten dinaacutemica en el control de procesos Ingenieriacutea Quiacutemica JulioAgosto

139-145 199841 TE Marlin Process Control Designing Processes and Control Systems for Dynamic Performance

McGraw-Hill International Editions 745-773 199542 JC Jarque et al Comportamiento de composiciones ceraacutemicas frente al secado en condiciones

industriales En el VII Congreso Mundial de la Calidad del Azulejo y del Pavimento Ceraacutemico - Qualicer 2002 Castelloacuten Caacutemara Oficial de Comercio Industria y Navegacioacuten 2002

43 JL Amoroacutes et al Mejora de la estabilidad dimensional de piezas de gres porcelaacutenico a traveacutes de la medida en contiacutenuo de la humedad de los soportes prensados Ceraacutemica Informacioacuten 311 117-126 2004

44 JL Amoroacutes Vidriados para pavimentos y revestimientos ceraacutemicos Evolucioacuten y perspectiva Qualicer 1992 73-103 1995

45 BLASCO A ENRIQUE JE ARREacuteBOLA C Los defloculantes y su accioacuten en las pastas ceraacutemicas para atomizacioacuten Ceraacutem cristal 98 37-41 1986

46 V Cantavella E Saacutenchez G Mallol E Monfort L Miralles E Cuesta MC Garciacutea Control de la operacioacuten de molienda en continuo En VII Congreso Mundial de la Calidad del Azulejo y del Pavimento Ceraacutemico - Qualicer 2002 Castelloacuten Caacutemara Oficial de Comercio Industria y Navegacioacuten 2002

47 M Moschini GM Revel S Rocchi D Totaro I Roncarati Medida en liacutenea de la densidad y viscosidad de la barbotina En VIII Congreso Mundial de la Calidad del Azulejo y del Pavimento Ceraacutemico - Qualicer 2004 Castelloacuten Caacutemara Oficial de Comercio Industria y Navegacioacuten 2004

48 JL Amoroacutes Pastas ceraacutemicas para pavimentos de monococcioacuten Influencia de las variables de prensado sobre las propiedades de la pieza en crudo y sobre su comportamiento durante el prensado y la coccioacuten Valencia Universidad 1987 p 61 Tesis doctoral

49 JL Amoroacutes et al La operacioacuten de prensado en la fabricacioacuten de pavimento por monococcioacuten I Influencia de la naturaleza del polvo de prensas sobre las propiedades de la pieza en crudo Bol Soc Esp Ceram Vidrio 27(5) 273-282 1988

50 JL Amoroacutes et al La operacioacuten de prensado de pavimentos por monococcioacuten II Influencia de la naturaleza del polvo de prensas sobre las propiedades de la pieza en cocido Bol Soc Esp Ceram Vidrio 29(3) 151-158 1990

51 F Negre JC Jarque C Feliuacute JE Enrique Estudio de la operacioacuten de secado por atomizacioacuten de polvos ceraacutemicos a escala industrial su control y automatizacioacuten Teacutecnica Ceraacutemica 228 736-744 1994

Guiacutea Asebec 40

179

52 JARQUE JC CANTAVELLA V SANZ V MESTRE S Control automaacutetico de la humedad en una instalacioacuten de secado por atomizacioacuten XL Congreso de la Sociedad Espantildeola de Ceraacutemica y Vidrio 8-11 de noviembre de 2000 Onda (Castelloacuten)

53 A Escardino JL Amoroacutes V Beltraacuten Cineacutetica de la oxidacioacuten de la materia orgaacutenica en productos ceraacutemicos prensados En I Congreso Iberoamericano de Ceraacutemica Vidrio y Refractarios Arganda del Rey Sociedad Espantildeola de Ceraacutemica y Vidrio (1) 317-329 1983

54 ENRIQUE JE GARCIacuteA J AMOROacuteS JL BELTRAacuteN V Alternativas al meacutetodo de inmersioacuten en mercurio para la determinacioacuten de la densidad aparente de baldosas ceraacutemicas Teacutecnica Ceraacutemica 250 18-27 1997

55 CANTAVELLA V LLORENS D MEZQUITA A MOLTOacute C BHARDWAJ MC VILANOVA P FERRANDO J MALDONADO-ZAGAL S Uso de la teacutecnica de ultrasonidos para medir la densidad aprente de las baldosas en crudo y optimizar el proceso de prensado En el IX Congreso Mundial de la Calidad del Azulejo y del Pavimento Ceraacutemico - Qualicer 2006 Castelloacuten Caacutemara Oficial de Comercio Industria y Navegacioacuten 2006

56 MARCHETTI B REVE GM Medida en liacutenea de la densidad en crudo de baldosas ceraacutemicas Anaacutelisis de incertidumbres En el VII Congreso Mundial de la Calidad del Azulejo y del Pavimento Ceraacutemico - Qualicer 2002 Castelloacuten Caacutemara Oficial de Comercio Industria y Navegacioacuten 2002

57 BLASCO A LLORENS D MALLOL G JARQUE JC Experimental Study of the determination of dry compaction of ware shaped by unidirectional pressing in continuous operation and in true time Tile Brick Int 8(6) 424 - 438 1992

58 G Mallol A Mezquita D Llorens JC Jarque J Sahuacuten F Valle Estudio de la operacioacuten de secado de los soportes de las baldosas ceraacutemicas de secaderos verticales En el VII Congreso Mundial de la Calidad del Azulejo y del Pavimento Ceraacutemico - Qualicer 2002 Castelloacuten Caacutemara Oficial de Comercio Industria y Navegacioacuten 2002

59 JC Jarque Estudio del comportamiento mecaacutenico de soportes ceraacutemicos crudos Mejora de sus propiedades mecaacutenicas Universitat Jaume I de Castelloacute Castelloacute 2001

60 JE Enrique V Cantavella DT Llorens Dispositivo y meacutetodo de control automaacutetico de aportacioacuten de fluidos Patente P9901211 1999

61 S Coe The Automatic Inspection of Ceramic Tiles Between Press and Kiln cfiBer DKG 79 (2002) No 11

62 BLASCO A CARDA L MALLOL G MONFORT E Optimizacioacuten de las condiciones de funcionamiento en hornos monoestrato (I) Curva de presiones Teacutecnica Ceraacutemica 206 585-593 1992

63 BLASCO A ENRIQUE JE MALLOL G MONFORT E Optimizacioacuten de las condiciones de funcionamiento en hornos monoestrato (II) Caudal de aire de combustioacuten Teacutecnica Ceraacutemica 218 716-729 1993

64 D Llorens G Mallol E Monfort A Moreno C Ferrer Optimizacioacuten de las condiciones de funcionamiento en hornos monoestrato (III) Medida de gradientes transversales de temperatura Teacutecnica Ceraacutemica 227 653-662 1994

65 JC Jarque et al Influencia de las condiciones de operacioacuten del horno de rodillos sobre la curvatura de las piezas Teacutecnica Ceraacutemica 303 685-687 2002

66 JL Amoroacutes et al Estabilidad dimensional en piezas de monococcioacuten porosa En Actas del II Congreso Mundial de la Calidad del Azulejo y del Pavimento Ceraacutemico Castelloacuten Caacutemara Oficial de Comercio Industria y Navegacioacuten 347-376 1992

67 V Cantavella Simulacioacuten de la deformacioacuten de baldosas ceraacutemicas durante la coccioacuten Universitat Jaume I de Castelloacute Castelloacute 1998

68 JL Amoroacutes et al Acuerdo esmalte-soporte (I) Causas y factores de los que depende Teacutecnica Ceraacutemica 178 582-592 1989

69 R Massen T Franz The Quality of Automatic Tile Quality Inspection Systems cfiBer DKG 78 (2001) No 1-2

70 S Coe Automatic tile inspection International Ceramics 1 33 35 2000

180

Bibliografiacutea

Capiacutetulo 471 Muumlnch Administracioacuten Escuelas proceso administrativo aacutereas funcionales y desarrollo

emprendedor Editorial Pearson Primera edicioacuten 2007 pp 75-7672 Taylor F W (1911) The Principles of Scientific Management New York NY USA and London

UK Harper amp Brothers LCCN 11010339 OCLC 233134 (Tambieacuten disponible para descarga en el proyecto Gutenberg)

73 Gantt H L Work Wages and Profit The Engineering Magazine (Nueva York) 1915 ISBN 0879600489

74 Tornos Juan P Lova Ruiz A ldquoInvestigacioacuten Operativa para ingenierosrdquo Editorial Universidad Politegravecnica de Valegravencia 2003

75 Kantoroacutevich L Meacutetodos matemaacuteticos para la organizacioacuten y la produccioacuten 193976 Dantzig G Linear Programming and Extensions United States Air Force 194877 McNaughton R Scheduling with deadlines and loss functions Management Science pp 1ndash12

195978 A H Land and A G Doig An automatic method of solving discrete programming problems

Econometrica pp 497ndash520 196079 Michael R Garey y David S Johnson Computers and intractability A guide to the theory of NP-

completeness Macmillan Higher Education Nueva York 197980 L Monostori et al Cyber-physical systems in manufacturing CIRP Annals Volume 65 Issue 2

(2016) 621-64181 T Uhleman et al The Digital Twin Realizing the Cyber-Physical Production System for Industry 40

Procedia CIRP Volume 61 (2017) 335-34082 E Negri et al A review of the roles of Digital Twin in CPS-based production systems Procedia

Manufacturing Volume 11 (2017) 939-94883 W Krintzinger et al Digital Twin in manufacturing a categorical literature review and classification

IFAC PapersOnLine 51-11 (2018) 1016-102284 Y Lu et al Digital Twin-driven smart manufacturing Connotation reference model applications

and research issues Robotics and Computer-Integrated Manufacturing Volume 61 (2020) 10183785 G Mallol Control y automatizacioacuten en la industria ceraacutemica Evolucioacuten y perspectivas Ceraacutemica

Informacioacuten 347 (2007) 63-8086 J L Hervas et al A place-based policy for promoting Industry 40 the case of the Castellon

ceramic tile district European Planning Studies (2019)87 S Robinson Simulation ndash The Practice of Model Development and Use 2nd edition Palgrave

McMillan (2017)88 A M Law Simulation modelling and analysis New York McGraw-hill Inc (2007)

Capiacutetulo 589 httpswwwsascomes_esinsightsanalyticsdeep-learninghtml90 McCarthy J Minsky M Rochester N Shannon CE A Proposal for the Dartmouth Summer

Research Project on Artificial Intelligence August 31 195591 Samuel A L ldquoSome Studies in Machine Learning Using the Game of Checkersrdquo IBM Journal of

Research and Development 1959 pp 206ndash226

Guiacutea Asebec 40

181

Capiacutetulo 692 httpwwwembclelectroindustriaarticulomvcxid=2935ampedi=146ampxit=industria-40-o-smart-

industry93 Documento ldquoEstandarizacioacuten para la Industria 40 Informes de Normalizacioacutenrdquo UNE Asociacioacuten

espantildeola de normalizacioacuten94 Documento ldquoNormalizacioacuten y la Industria 40rdquo Octubre 2018 UNE Asociacioacuten espantildeola de

normalizacioacuten95 Especificacioacuten UNE 00602018 Industria 40 Sistema de gestioacuten para la digitalizacioacuten Requisitos96 Especificacioacuten UNE 00612019 Industria 40 Sistema de gestioacuten para la digitalizacioacuten Criterios

para la evaluacioacuten de requisitos97 Proyecto fin de carrera ldquoMarco para la evaluacioacuten en la implementacioacuten de la Industria 40rdquo Autor

Mordf Dolores Saacutenchez Pena Dep de Organizacioacuten Industrial y Gestioacuten de Empresas Escuela Teacutecnica Superior de Ingenieriacutea Universidad de Sevilla

Guiacutea Asebec 40

183

Empresas colaboradoras

BARBIERI amp TAROZZI IBERICA SL

CHUMILLAS TECHNOLOGY SL - CHT

EFI CRETAPRINT SLU

ERRECE MAQUINARIA CERAMICA SL

INTEGRA SYNERGY SYSTEMS SLU

INNOVA MAQUINARIA INDUSTRIAL SL

KERAJET SA

MACER SL

MAINCER SL

SACMI IBERICA SA

SYSTEM ESPANtildeA SA

TALLERES FORO SA

Financiado por

Colaborador Autor

Iacutendice




13 Estructura general de la guiacutea para la transformacioacuten haciacutea la Industria Ceraacutemica 40




23 Nuevos estaacutendares de comunicacioacuten para industria 40








51 Generalidades









Bibliografiacutea

Botoacuten 9

Paacutegina 14

Paacutegina 16

Paacutegina 18

Paacutegina 20

Paacutegina 22

Paacutegina 24

Paacutegina 26

Paacutegina 28

Paacutegina 30

Paacutegina 32

Botoacuten 4

Paacutegina 34

Paacutegina 36

Paacutegina 38

Paacutegina 40

Paacutegina 42

Paacutegina 44

Paacutegina 46

Paacutegina 48

Paacutegina 50

Paacutegina 52

Paacutegina 54

Paacutegina 56

Paacutegina 58

Paacutegina 60

Botoacuten 5

Paacutegina 64

Paacutegina 66

Paacutegina 68

Paacutegina 70

Paacutegina 72

Paacutegina 74

Paacutegina 76

Paacutegina 78

Paacutegina 80

Paacutegina 82

Paacutegina 84

Paacutegina 86

Paacutegina 88

Paacutegina 90

Paacutegina 92

Paacutegina 94

Paacutegina 96

Paacutegina 98

Paacutegina 100

Paacutegina 102

Paacutegina 104

Paacutegina 106

Paacutegina 108

Paacutegina 110

Paacutegina 112

Paacutegina 114

Botoacuten 6

Paacutegina 116

Paacutegina 118

Paacutegina 120

Paacutegina 122

Paacutegina 124

Paacutegina 126

Paacutegina 128

Paacutegina 130

Paacutegina 132

Paacutegina 134

Paacutegina 136

Botoacuten 7

Paacutegina 140

Paacutegina 142

Paacutegina 144

Paacutegina 146

Paacutegina 148

Paacutegina 150

Paacutegina 152

Paacutegina 154

Paacutegina 156

Paacutegina 158

Paacutegina 160

Botoacuten 8

Paacutegina 162

Paacutegina 164

Paacutegina 166

Paacutegina 168

Paacutegina 170

Paacutegina 172

Paacutegina 174

Paacutegina 178

Paacutegina 180

Financiado por

Colaborador

Autor










Iacutendice











14





figura 11)



Guiacutea Asebec 40

15






16






Guiacutea Asebec 40

17






18






Guiacutea Asebec 40

19







20




Guiacutea Asebec 40

21







22






Guiacutea Asebec 40

23








24




Guiacutea Asebec 40

25






26







Guiacutea Asebec 40

27






28






Guiacutea Asebec 40

29






30







Guiacutea Asebec 40

31








32









34








Guiacutea Asebec 40

35













36








Guiacutea Asebec 40

37








38








Guiacutea Asebec 40

39








40












Guiacutea Asebec 40

41












42







221 Buses de campo


Guiacutea Asebec 40

43















44





Guiacutea Asebec 40

45







Ventajas


Inconvenientes






46





Ventajas


Guiacutea Asebec 40

47


Inconvenientes











48





Ventajas



Inconvenientes






Guiacutea Asebec 40

49






Modbus TCP




50

EthernetIP


EtherCAT




ProfiNET



Guiacutea Asebec 40

51







52







Guiacutea Asebec 40

53












54














Interoperabilidad


Guiacutea Asebec 40

55












56



2331 5G





Guiacutea Asebec 40

57




2332 LPWAN





58

23321 NB-IoT







23322 LTE-M1




23323 SigFox



Guiacutea Asebec 40

59








NB-IoT LTE-M









Voz No Siacute



60







Guiacutea Asebec 40

61








64








Guiacutea Asebec 40

65








66







Guiacutea Asebec 40

67











68








Guiacutea Asebec 40

69








70








Guiacutea Asebec 40

71






72







Guiacutea Asebec 40

73








74







Guiacutea Asebec 40

75





76





Guiacutea Asebec 40

77





PRODUCTIVA







OEE = D x R x C ()




















CONSUMO DE RECURSOS






COSTES VARIABLES





78




PRODUCTIVA







OEE = D x R x C ()





















CONSUMO DE RECURSOS





COSTES VARIABLES





Guiacutea Asebec 40

79






PRODUCTIVA










CONSUMO DE RECURSOS












COSTES VARIABLES










80



322 Conformado





Guiacutea Asebec 40

81






82





Guiacutea Asebec 40

83






84



32221 Prensado





Guiacutea Asebec 40

85





86









Guiacutea Asebec 40

87





88



32222 Secado







Guiacutea Asebec 40

89






90







Guiacutea Asebec 40

91

Tabla 331 Prensa



PRODUCTIVA









OEE = D x R x C ()































CONSUMO DE RECURSOS




COSTES VARIABLES






92

Tabla 332 Secadero



PRODUCTIVA





















CONSUMO DE RECURSOS




COSTES VARIABLES





Guiacutea Asebec 40

93




PRODUCTIVA





















CONSUMO DE RECURSOS






COSTES VARIABLES








94







Guiacutea Asebec 40

95







96





Guiacutea Asebec 40

97








98






Guiacutea Asebec 40

99







100



PRODUCTIVA









OEE = D x R x C ()





















CONSUMO DE RECURSOS





COSTES VARIABLES






Guiacutea Asebec 40

101




PRODUCTIVA





















CONSUMO DE RECURSOS





COSTES VARIABLES







102



324 Coccioacuten





Guiacutea Asebec 40

103









104





Guiacutea Asebec 40

105






106








Guiacutea Asebec 40

107



PRODUCTIVA









OEE = D x R x C ()
































CONSUMO DE RECURSOS




COSTES VARIABLES







108





PRODUCTIVA























CONSUMO DE RECURSOS







COSTES VARIABLES






Guiacutea Asebec 40

109











110






Guiacutea Asebec 40

111



PRODUCTIVA









OEE = D x R x C ()





Alabeo lado X (mm)

Alabeo lado Y (mm)

Calibre pieza






CONSUMO DE RECURSOS





COSTES VARIABLES








112




PRODUCTIVA





















CONSUMO DE RECURSOS






COSTES VARIABLES






Guiacutea Asebec 40

113







114




MOLIENDA




defloculante M -


ATOMIZACIOacuteN





A Medio

PRENSADO


consigna A Bajo


consigna M Bajo

SECADO



gases

M Alto



Ciclo secadoM -









COCCIOacuteN




Aspecto visual M -

Temperatura Ciclo

Aire quemadores

M -

CLASIFICACIOacuteN








116







Guiacutea Asebec 40

117






118







Guiacutea Asebec 40

119






120




Guiacutea Asebec 40

121







122


413 Sistemas MESMOM





Guiacutea Asebec 40

123






124










Guiacutea Asebec 40

125





126


414 Sistemas GMAO





Guiacutea Asebec 40

127












128







Guiacutea Asebec 40

129






130
















Guiacutea Asebec 40

131







132






Guiacutea Asebec 40

133







134







Guiacutea Asebec 40

135




136







Guiacutea Asebec 40

137










140



51 Generalidades






Guiacutea Asebec 40

141










142




Guiacutea Asebec 40

143






144






Guiacutea Asebec 40

145







146













Guiacutea Asebec 40

147






148










Guiacutea Asebec 40

149










150






Guiacutea Asebec 40

151



53121 Clustering





152







Guiacutea Asebec 40

153









154










Guiacutea Asebec 40

155















156




Guiacutea Asebec 40

157









158






Guiacutea Asebec 40

159







160









162










Guiacutea Asebec 40

163










164





Guiacutea Asebec 40

165


621 Ciberseguridad









166



622 Conectividad







Guiacutea Asebec 40

167














168










626 Cloud computing



Guiacutea Asebec 40

169












170











Guiacutea Asebec 40

171















172








Guiacutea Asebec 40

173











174









Bibliografiacutea

Guiacutea Asebec 40

177

BIBLIOGRAFIacuteA

















and-why-00014993asp

178

Bibliografiacutea

















Guiacutea Asebec 40

179




















180

Bibliografiacutea





















Guiacutea Asebec 40

181







Guiacutea Asebec 40

183




EFI CRETAPRINT SLU




KERAJET SA

MACER SL

MAINCER SL

SACMI IBERICA SA


TALLERES FORO SA

Financiado por

Colaborador Autor

Iacutendice
















51 Generalidades









Bibliografiacutea

Botoacuten 9

Paacutegina 14

Paacutegina 16

Paacutegina 18

Paacutegina 20

Paacutegina 22

Paacutegina 24

Paacutegina 26

Paacutegina 28

Paacutegina 30

Paacutegina 32

Botoacuten 4

Paacutegina 34

Paacutegina 36

Paacutegina 38

Paacutegina 40

Paacutegina 42

Paacutegina 44

Paacutegina 46

Paacutegina 48

Paacutegina 50

Paacutegina 52

Paacutegina 54

Paacutegina 56

Paacutegina 58

Paacutegina 60

Botoacuten 5

Paacutegina 64

Paacutegina 66

Paacutegina 68

Paacutegina 70

Paacutegina 72

Paacutegina 74

Paacutegina 76

Paacutegina 78

Paacutegina 80

Paacutegina 82

Paacutegina 84

Paacutegina 86

Paacutegina 88

Paacutegina 90

Paacutegina 92

Paacutegina 94

Paacutegina 96

Paacutegina 98

Paacutegina 100

Paacutegina 102

Paacutegina 104

Paacutegina 106

Paacutegina 108

Paacutegina 110

Paacutegina 112

Paacutegina 114

Botoacuten 6

Paacutegina 116

Paacutegina 118

Paacutegina 120

Paacutegina 122

Paacutegina 124

Paacutegina 126

Paacutegina 128

Paacutegina 130

Paacutegina 132

Paacutegina 134

Paacutegina 136

Botoacuten 7

Paacutegina 140

Paacutegina 142

Paacutegina 144

Paacutegina 146

Paacutegina 148

Paacutegina 150

Paacutegina 152

Paacutegina 154

Paacutegina 156

Paacutegina 158

Paacutegina 160

Botoacuten 8

Paacutegina 162

Paacutegina 164

Paacutegina 166

Paacutegina 168

Paacutegina 170

Paacutegina 172

Paacutegina 174

Paacutegina 178

Paacutegina 180










Iacutendice











14





figura 11)



Guiacutea Asebec 40

15






16






Guiacutea Asebec 40

17






18






Guiacutea Asebec 40

19







20




Guiacutea Asebec 40

21







22






Guiacutea Asebec 40

23








24




Guiacutea Asebec 40

25






26







Guiacutea Asebec 40

27






28






Guiacutea Asebec 40

29






30







Guiacutea Asebec 40

31








32









34








Guiacutea Asebec 40

35













36








Guiacutea Asebec 40

37








38








Guiacutea Asebec 40

39








40












Guiacutea Asebec 40

41












42







221 Buses de campo


Guiacutea Asebec 40

43















44





Guiacutea Asebec 40

45







Ventajas


Inconvenientes






46





Ventajas


Guiacutea Asebec 40

47


Inconvenientes











48





Ventajas



Inconvenientes






Guiacutea Asebec 40

49






Modbus TCP




50

EthernetIP


EtherCAT




ProfiNET



Guiacutea Asebec 40

51







52







Guiacutea Asebec 40

53












54














Interoperabilidad


Guiacutea Asebec 40

55












56



2331 5G





Guiacutea Asebec 40

57




2332 LPWAN





58

23321 NB-IoT







23322 LTE-M1




23323 SigFox



Guiacutea Asebec 40

59








NB-IoT LTE-M









Voz No Siacute



60







Guiacutea Asebec 40

61








64








Guiacutea Asebec 40

65








66







Guiacutea Asebec 40

67











68








Guiacutea Asebec 40

69








70








Guiacutea Asebec 40

71






72







Guiacutea Asebec 40

73








74







Guiacutea Asebec 40

75





76





Guiacutea Asebec 40

77





PRODUCTIVA







OEE = D x R x C ()




















CONSUMO DE RECURSOS






COSTES VARIABLES





78




PRODUCTIVA







OEE = D x R x C ()





















CONSUMO DE RECURSOS





COSTES VARIABLES





Guiacutea Asebec 40

79






PRODUCTIVA










CONSUMO DE RECURSOS












COSTES VARIABLES










80



322 Conformado





Guiacutea Asebec 40

81






82





Guiacutea Asebec 40

83






84



32221 Prensado





Guiacutea Asebec 40

85





86









Guiacutea Asebec 40

87





88



32222 Secado







Guiacutea Asebec 40

89






90







Guiacutea Asebec 40

91

Tabla 331 Prensa



PRODUCTIVA









OEE = D x R x C ()































CONSUMO DE RECURSOS




COSTES VARIABLES






92

Tabla 332 Secadero



PRODUCTIVA





















CONSUMO DE RECURSOS




COSTES VARIABLES





Guiacutea Asebec 40

93




PRODUCTIVA





















CONSUMO DE RECURSOS






COSTES VARIABLES








94







Guiacutea Asebec 40

95







96





Guiacutea Asebec 40

97








98






Guiacutea Asebec 40

99







100



PRODUCTIVA









OEE = D x R x C ()





















CONSUMO DE RECURSOS





COSTES VARIABLES






Guiacutea Asebec 40

101




PRODUCTIVA





















CONSUMO DE RECURSOS





COSTES VARIABLES







102



324 Coccioacuten





Guiacutea Asebec 40

103









104





Guiacutea Asebec 40

105






106








Guiacutea Asebec 40

107



PRODUCTIVA









OEE = D x R x C ()
































CONSUMO DE RECURSOS




COSTES VARIABLES







108





PRODUCTIVA























CONSUMO DE RECURSOS







COSTES VARIABLES






Guiacutea Asebec 40

109











110






Guiacutea Asebec 40

111



PRODUCTIVA









OEE = D x R x C ()





Alabeo lado X (mm)

Alabeo lado Y (mm)

Calibre pieza






CONSUMO DE RECURSOS





COSTES VARIABLES








112




PRODUCTIVA





















CONSUMO DE RECURSOS






COSTES VARIABLES






Guiacutea Asebec 40

113







114




MOLIENDA




defloculante M -


ATOMIZACIOacuteN





A Medio

PRENSADO


consigna A Bajo


consigna M Bajo

SECADO



gases

M Alto



Ciclo secadoM -









COCCIOacuteN




Aspecto visual M -

Temperatura Ciclo

Aire quemadores

M -

CLASIFICACIOacuteN








116







Guiacutea Asebec 40

117






118







Guiacutea Asebec 40

119






120




Guiacutea Asebec 40

121







122


413 Sistemas MESMOM





Guiacutea Asebec 40

123






124










Guiacutea Asebec 40

125





126


414 Sistemas GMAO





Guiacutea Asebec 40

127












128







Guiacutea Asebec 40

129






130
















Guiacutea Asebec 40

131







132






Guiacutea Asebec 40

133







134







Guiacutea Asebec 40

135




136







Guiacutea Asebec 40

137










140



51 Generalidades






Guiacutea Asebec 40

141










142




Guiacutea Asebec 40

143






144






Guiacutea Asebec 40

145







146













Guiacutea Asebec 40

147






148










Guiacutea Asebec 40

149










150






Guiacutea Asebec 40

151



53121 Clustering





152







Guiacutea Asebec 40

153









154










Guiacutea Asebec 40

155















156




Guiacutea Asebec 40

157









158






Guiacutea Asebec 40

159







160









162










Guiacutea Asebec 40

163










164





Guiacutea Asebec 40

165


621 Ciberseguridad









166



622 Conectividad







Guiacutea Asebec 40

167














168










626 Cloud computing



Guiacutea Asebec 40

169












170











Guiacutea Asebec 40

171















172








Guiacutea Asebec 40

173











174









Bibliografiacutea

Guiacutea Asebec 40

177

BIBLIOGRAFIacuteA

















and-why-00014993asp

178

Bibliografiacutea

















Guiacutea Asebec 40

179




















180

Bibliografiacutea





















Guiacutea Asebec 40

181







Guiacutea Asebec 40

183




EFI CRETAPRINT SLU




KERAJET SA

MACER SL

MAINCER SL

SACMI IBERICA SA


TALLERES FORO SA

Financiado por

Colaborador Autor

Iacutendice
















51 Generalidades









Bibliografiacutea

Botoacuten 9

Paacutegina 14

Paacutegina 16

Paacutegina 18

Paacutegina 20

Paacutegina 22

Paacutegina 24

Paacutegina 26

Paacutegina 28

Paacutegina 30

Paacutegina 32

Botoacuten 4

Paacutegina 34

Paacutegina 36

Paacutegina 38

Paacutegina 40

Paacutegina 42

Paacutegina 44

Paacutegina 46

Paacutegina 48

Paacutegina 50

Paacutegina 52

Paacutegina 54

Paacutegina 56

Paacutegina 58

Paacutegina 60

Botoacuten 5

Paacutegina 64

Paacutegina 66

Paacutegina 68

Paacutegina 70

Paacutegina 72

Paacutegina 74

Paacutegina 76

Paacutegina 78

Paacutegina 80

Paacutegina 82

Paacutegina 84

Paacutegina 86

Paacutegina 88

Paacutegina 90

Paacutegina 92

Paacutegina 94

Paacutegina 96

Paacutegina 98

Paacutegina 100

Paacutegina 102

Paacutegina 104

Paacutegina 106

Paacutegina 108

Paacutegina 110

Paacutegina 112

Paacutegina 114

Botoacuten 6

Paacutegina 116

Paacutegina 118

Paacutegina 120

Paacutegina 122

Paacutegina 124

Paacutegina 126

Paacutegina 128

Paacutegina 130

Paacutegina 132

Paacutegina 134

Paacutegina 136

Botoacuten 7

Paacutegina 140

Paacutegina 142

Paacutegina 144

Paacutegina 146

Paacutegina 148

Paacutegina 150

Paacutegina 152

Paacutegina 154

Paacutegina 156

Paacutegina 158

Paacutegina 160

Botoacuten 8

Paacutegina 162

Paacutegina 164

Paacutegina 166

Paacutegina 168

Paacutegina 170

Paacutegina 172

Paacutegina 174

Paacutegina 178

Paacutegina 180