Notas editoriales

El presente artículo es un trabajo en conjunto con los investigadores Diego Samperio Ávila y Diego Gutiérrez Vargas.

Estamos en plena Cuarta Revolución Industrial, mejor conocida como Industria 4.0, está caracterizada por la introducción de nuevas prácticas y tecnologías con las que se busca hacer más flexible a la producción y más eficiente al uso de recursos (Gubán & Kovács, 2017). Algunas de las tecnologías mejor establecidas son Big Data, y Cloud Computing; pero las cosas no se detienen y siguen surgiendo nuevas tecnologías que se suman a aquellas que definieron a la Industria 4.0. Aquí hablaremos del Internet Industrial de las Cosas (IIoT) y la Inteligencia Artificial y uno de los papeles que desempeñan.

Para explicar  al IIoT primero hay que explicar al Internet de las Cosas (IoT): Dorsemaine et al. (2015) lo definen como “Grupo de infraestructuras interconectando objetos conectados y permitiendo su administración, minado de datos y el acceso a los datos que generan”, un gran exponente del IoT son las casas inteligentes, casas equipadas con dispositivos capaces de comunicarse con algún asistente virtual o alguna aplicación mediante cuales es posible controlar a estos dispositivos, conocer su estado, consultar el histórico de, por ejemplo: la temperatura ambiental o la calidad del aire.

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El IIoT, si bien podríamos decir es una extensión del IoT o pensar que solo es conectar algunas cosas en una fábrica, tiene un enfoque bien definido: agregar valor a la producción como aumentar la producción o reducir el consumo de energía, además de interactuar y ser compuestos por sistemas diferentes como Sistemas Ciberfísicos, Sistemas de Control y Automatización, y SCADA (Boyes et al., 2018). Para lograr suele ser necesario obtener un gran volumen y variedad de datos que posteriormente deben ser analizados por lo que conocemos como Big Data. Esta obtención, compilación, y comunicado de datos es la principal tarea del IIoT que a diferencia del IoT, utiliza una gran cantidad y variedad de sensores distribuidos en la igual de grande y variada composición de equipo y zonas que uno pueda encontrar en una fábrica (Nguyen et al., 2019).

Por otra parte, tenemos a la Inteligencia Artificial y su papel como alternativa a Machine Learning en el análisis de Big Data, esto no quiere decir que el Machine Learning vaya a desaparecer. El ML tiene sus propias fortalezas y es usado para una variedad de aplicaciones como detectar fallas o predecir condiciones futuras, pero tiene desventajas y limitaciones que es donde la IA entra en acción. A continuación podemos observar oportunidades de aplicación de IIoT, Big Data, e IA en fábricas inteligentes mencionadas por Nguyen et al. (2019).

• Monitorear procesos de producción. Es una tarea importante para detectar anormalidades en líneas de producción y reducir residuos que puede ser efectuada mediante algoritmos de clasificación o de detección de anomalías.

• Administración del ciclo de vida del producto. Trae beneficios como mejorar la calidad del producto, reducir costos de prototipado, conservar funcionamiento operacional, e incluso reducir impactos ambientales al final de la vida útil.

• Mantenimiento predictivo. Al monitorear la ‘salud’ del equipo con los datos de sus sensores es posible prever averías y solo dar mantenimiento cuando es necesario, ahorrando costos, maximizar el tiempo productivo, y reducir el mantenimiento innecesario que pueda causar averías.

• Ciberseguridad. Implementar IIoT viene con sus riesgos, los cuales pueden ser mitigados usando ML y Deep Learning para detectar ataques de distintos tipos.

Si bien la implementación de sistemas de IIoT o de otra tecnología y practica de la industria 4.0 requiera enfrentarse a desafíos, es difícil ignorar los beneficios que llegan al hacerlo. Productividad, seguridad del personal, y sostenibilidad son unos cuantos aspectos que pueden atenderse en el contexto de manufactura. Pero los beneficios que traen consigo las revoluciones industriales no solo benefician a las fábricas: la máquina de vapor dio el tren al transporte, la electrificación el telégrafo a la comunicación, y la digitalización el internet a todo; no es difícil imaginar que lo que lo que la industria 4.0 traiga consigo sea distinto y sea más grande que las anteriores.

En resumen, como respuesta a las demandas cambiantes de la Industria 4.0, es esencial reconsiderar los enfoques tradicionales hacia la educación y la capacitación laboral. La implementación de tecnologías como el IIoT y la IA requiere un nuevo tipo de trabajador, equipado no solo con habilidades técnicas, sino también con competencias en análisis de datos, resolución de problemas y pensamiento crítico.

Este cambio implica una transformación profunda en los currículos y métodos educativos, favoreciendo un enfoque más práctico y basado en proyectos que prepare a los estudiantes para los desafíos del mundo real y las demandas del mercado laboral del futuro. Así, las instituciones educativas deben integrar estas tecnologías en sus programas para fomentar la creación de un workforce ágil y adaptativo, capaz de prosperar en un entorno industrial cada vez más automatizado y conectado.