¿Cómo puede la producción de automóviles seguir siendo competitiva en tiempos de mayor variedad y ciclos de producto cada vez más rápidos? El nuevo estudio "At the end of the line - How automakers can embrace flexible production" [1] ve la solución, al menos para el segmento premium, en una producción inteligente en red y autoorganizada.
Esto supone un replanteamiento en comparación con el principio actual de la cadena de abalorios, como escriben los autores del estudio de Strategy& Deutschland, la consultora estratégica de PwC, y el Instituto Fraunhofer de Optrónica, Tecnologías de Sistemas y Explotación de Imágenes IOSB. Sin embargo, los costes podrían amortizarse en muy poco tiempo.
Autónomo en la carretera, incluso antes de estar terminado: en lugar de en la cadena de montaje, la carrocería del coche navega por la fábrica en un sistema de transporte sin conductor, en un recorrido optimizado individualmente entre las máquinas y sistemas modulares, versátiles y totalmente conectados en red. En lugar de la planificación y el control humanos, esto se basa en una autoorganización digitalizada e impulsada por IA que no se limita a las instalaciones de la fábrica, sino que se extiende a toda la cadena de suministro. Esta es la visión del estudio que ahora se publica para la futura producción de coches que compitan por el favor de los compradores individuales, en contraste con la producción de modelos de volumen para compartir coche, por ejemplo.
El principio de la cadena perlada llega a sus límites
"La idea de la producción autoorganizada ya se encuentra en los primeros documentos sobre la Industria 4.0, e incluso entonces no era nueva", explica el Dr. Olaf Sauer, uno de los autores del estudio. En sus "Recomendaciones de implementación para el futuro proyecto Industria 4.0" de 2013, acatech describía la visión de que "los productos inteligentes (...) son capaces de controlar la producción de forma autónoma gracias a su capacidad de conexión en red ad hoc y a la inclusión de una descripción digital del producto". En la actualidad, el estado del arte en materia de carrocería, pintura y ensamblaje es el principio de control de la cadena de abalorios, aplicado de forma coherente hasta la entrega "just-in-sequence": los componentes llegan en el orden exacto para los vehículos o abalorios que se van a fabricar. "Sin embargo, la creciente diversidad de tipos de vehículos, variantes y derivados está llevando el principio de la cadena de talón a sus límites", explica Sauer, que coordina la unidad de negocio de Automatización y Digitalización en Fraunhofer IOSB. "Por ejemplo, el contenido de trabajo real y el esfuerzo implicado en un paso de procesamiento particular pueden variar enormemente de un vehículo a otro - sin embargo, un tiempo de ciclo promedio estandarizado debe aplicarse a todos ellos."
Ejemplos prometedores de implantación de la producción autoorganizada
La adaptabilidad necesaria también es difícil de conseguir en este marco. Hoy en día, la norma son los equipos automatizados diseñados para series, variantes de motor o ámbitos de montaje específicos. "Estos sistemas son muy eficientes cuando se utiliza una gran capacidad, pero si la demanda fluctúa, como ahora durante la crisis del coronavirus, los costes fijos se convierten en un problema", afirma Sauer. Para que la producción sea rentable en estas circunstancias se necesitan sistemas más flexibles, recursos operativos de aplicación más universal y una producción modularizada que pueda adaptarse a nuevas tareas sin elevados costes de ingeniería.
"Por supuesto, esto es difícil de implementar, pero es posible con el estado actual de la técnica y merece la pena desde el punto de vista económico, como demuestran algunos ejemplos que examinamos con más detalle en el estudio", afirma Sauer. Los retos incluyen la localización permanente y el seguimiento en línea de carrocerías, componentes y medios de transporte, así como la simulación y el control operativo de todo el sistema. Métodos como el aprendizaje por refuerzo y los centros de datos escalables en la nube (nodos GAIA-X directamente en la nave de producción) proporcionan las herramientas adecuadas.
Fraunhofer IOSB lleva a cabo estudios de casos sobre la introducción de la producción y la logística autoorganizadas para clientes de la industria manufacturera. También se están desarrollando y evaluando en entornos de simulación algoritmos para la planificación distribuida.
Cadenas de suministro flexibles y resistentes
Sin embargo, la autoorganización no sólo tiene lugar en la fábrica, sino que también puede ayudar a nivel de las cadenas de suministro globales. "Los proveedores son reacios a ceder la soberanía de la planificación y, por tanto, la información confidencial a un orquestador central de la cadena de suministro", explica Olaf Sauer. La autoorganización y la planificación descentralizada basada en agentes ofrecen una salida a este dilema.
Con la Smart Factory Web [2], que ha sido declarada banco de pruebas oficial por el Industrial Internet Consortium, Fraunhofer IOSB ha desarrollado un mercado para la utilización flexible de las capacidades de producción disponibles en todo el mundo. Este mercado está vinculado a un modelo de descripción detallada de las capacidades de producción existentes y permite supervisar en línea procesos de producción específicos. Al mismo tiempo, la Smart Factory Web cumple las normas más estrictas de seguridad y soberanía de datos.
"Sin embargo, la autoorganización en una red de instalaciones de producción y proveedores requerirá el uso sistemático de métodos de inteligencia artificial y aprendizaje automático", afirma el Dr. Julius Pfrommer, jefe de grupo de investigación en Fraunhofer IOSB y otro de los autores del estudio. Esto incluye también modelos de aprendizaje generados entre empresas ("aprendizaje federado"). "Sin embargo, para que los métodos de IA se conviertan en una herramienta fácilmente manejable para los ingenieros de planificación y desarrollo, en la práctica aún hay que salvar ciertas distancias". Fraunhofer IOSB está abordando este reto junto con el Instituto de Tecnología de Karlsruhe (KIT) y el Centro de Investigación de Tecnología de la Información FZI en el nuevo Centro de Competencia de Karlsruhe para la Ingeniería de IA (CC-KING) [3]. Financiado por el Ministerio de Economía de Baden-Württemberg, el centro desarrolla principios metodológicos, herramientas y escenarios de demostración para la ingeniería de IA y ofrece servicios de consultoría y formación para la industria y las PYME.
[1] El estudio "At the end of the line - How automakers can embrace flexible production" de Strategy& Germany y Fraunhofer IOSB ya está disponible y puede descargarse gratuitamente. Más información y enlace de descarga en www.iosb.fraunhofer.de/end-of-the-line.
[2] www.smartfactoryweb.de
[3] www.ki-engineering.eu
