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Industria 4.0
Inteligencia artificial
en el acero
Convergencia de las tecno-
logías exponenciales como
habilitadores de la transfor-
mación digital para la mejo-
ra de los procesos.
L
a convergencia de tecnologías expo-
nenciales o también llamada Indus-
tria 4.0 (I4.0) acuñado en Alemania a
principio de esta década y hoy ya exten-
dido por todo el planeta, nace por en-
tender que se está viviendo una nueva
etapa de evolución técnica-económica
de la humanidad.
Utilizar I4.0 dentro del sector de la
manufactura tiene como objetivo la
transformación digital en todos sus pro-
cesos y aquellas que la alcancen serán
llamadas Smart Industry.
Autores:
Matías Bertoni
Director General para México
y Caribe en Tecnoap
Presidente Comité I4.0 AIST México
in /bertonimatias
Everardo Alpuche M .
Business Development Manager en Tecnoap
in /ealpuchem
Referencias:
www.nuevoleon40.org
Jorge García - Technology Evaluation Center:
https://bit.ly/2Sa0vu4
Martha Sanz - computerhoy:
https://bit.ly/2Z5lRds
La transformación digital logra en
la industria de la manufactura entre
otros grandes impactos:
• Integrar e incrementar la eficien-
cia a lo largo de toda la cadena de
valor.
• Aumentar las capacidades cogni-
tivas humanas de los procesos y la
salud de las máquinas.
• Digitalizar (generar permanencia)
del conocimiento.
• Mejorar la competitividad de las
empresas y de la región que la
adopte.
Para potenciar estos temas dentro
de la industria del acero en México,
durante el 2019 se creó dentro de la
AIST el Comité de I4.0, quien está al-
tamente relacionado con la Iniciativa
Nuevo León 4.0. La Iniciativa NL4.0,
ya con 2 años de vida, busca convertir
a Nuevo León en la Economía Inteli-
gente para América. Este objetivo se
apalanca en que todo el ecosistema
de Nuevo León se adapte, se motive
a utilizar tecnologías exponenciales
poniendo el foco en los trabajadores
para la mejora de su calidad de vida,
así como también la mejora dentro
de gobierno, salud, agro, vivienda,
etc. Por esto mismo a la iniciativa es-
tán integrados como colaboradores
los 13 clústers de Nuevo León, CAIN-
TRA, CANIETI, Horno 3, la industria
en general, la academia a través de
sus 4 principales universidades, las
startups y el capital de riesgo.
Estas dos últimas, son de vital im-
portancia para el objetivo de NL4.0,
pues para buscar el crecimiento eco-
nómico será fundamental la inno-
vación a través de las startups y por
ende el capital de riesgo, siendo quie-
nes las financiarán.
Como comentamos previamente,
para mantenernos o volvernos com-
petitivos debemos utilizar las tecnolo-
gías exponenciales y mucho mejor si
las hacemos converger entre ellas para
tal fin. NL4.0 eligió como tecnologías
exponenciales, las siguientes 12: Bloc-
kchain, Cómputo en la nube (Cloud),
Robótica, Simulación, Materiales
Avanzados, Realidad Virtual / Reali-
dad Aumentada, Manufactura Aditiva
(Impresión 3D), Internet de las Cosas
(IoT), Big Data, Ciberseguridad, Soft-
ware e Inteligencia Artificial (IA).
Si bien, la IA ya ha permeado en las
cadenas de suministro y las funciones
administrativas para ofrecer mejoras
significativas, puede ahora, junto con
las iniciativas de Internet Industrial
de las Cosas (IoT), tener una presen-
cia más fuerte directamente en todos
los aspectos de la producción y la fa-
bricación. También puede llegar a un
mayor número de industrias.
En esta oportunidad nos gustaría
conversar sobre cómo esta tecnología
tiene un gran impacto en la mejora
de los procesos, sobre todo en la in-
dustria del acero.
Cimentando los conceptos
Hoy es altamente aceptado que Big
Data no es lo mismo que IA. dado que
lo primero se refiere a la parte tecno-
lógica que permite almacenar, buscar,
obtener y procesar grandes volúme-
nes de datos heterogéneos (por ejem-
plo, datos relacionales, texto plano,
imágenes, audio, video, series tem-
porales provenientes de sensores);
mientras que la IA, es una disciplina
o práctica que ha evolucionado para
utilizar la matemática, la estadística,
el aprendizaje automático (machine
learning) y la optimización, con el
objetivo de mejorar el conocimiento
y entendimiento de un proceso, y de
optimizar su desempeño en el corto
plazo, pero también en el largo, por
medio del aprendizaje continuo.