Nuevos modelos de negocio en el paradigma Industria 5.0. Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático para optimizar procesos industriales

Abstract

La tesis que se presenta a continuación se desarrolla en el marco de una vertiginosa evolución de los sistemas de producción hacia un nuevo paradigma conocido como Industria 5.0. Este nuevo modelo, que surge como una versión superadora del modelo Industria 4.0, impulsa a empresas productivas tradicionales a migrar hacia entornos de producción inteligentes, que demandan nuevas soluciones para adaptar los procesos productivos e incorporar nuevas prácticas que permitan generar mayor competitividad por parte de las empresas industriales. La evolución hacia un nuevo paradigma desde el modelo Industria 4.0, se puede explicar por la dinámica de los sistemas productivos, la digitalización, el aumento de la complejidad en los mercados, la necesidad de dar respuesta a la emergencia ambiental, entre otras cuestiones. Mientras que Industria 4.0 apunta a generar sistemas productivos cognitivos, la naciente era de la Industria 5.0 propone una evolución desde la anterior, para establecer cadenas de valor globales más resilientes, sostenibles y circulares que beneficien a la sociedad en su conjunto. Además, el nuevo marco pone el foco en las personas que intervienen en los procesos industriales, y busca lograr procesos productivos que minimicen el impacto ambiental hacia la neutralidad de la huella de carbono (CO2). En este escenario, surgen oportunidades para la adopción de nuevos modelos de negocio, y modelos operativos que deben adaptarse al marco en el que operan empresas industriales tradicionales, muchas de ellas establecidas y con prácticas, y una cultura organizacional que se desarrollan desde hace más de 100 años como los casos de la industria del acero, la minería, y la industria de procesos en general. El trabajo que se presenta en esta tesis aborda oportunidades y riesgos que surgen bajo el paradigma digital en la industria, particularmente a partir del potencial disruptivo que ofrece la Inteligencia Artificial, y las demandas desde la industria para generar procesos más eficientes. Como ejemplo de oportunidades en los modelos de negocio, es evidente que la digitalización bajo el modelo Industria 4.0/industria 5.0, y las ventajas de la adopción de Internet Industrial de las Cosas, permite una respuesta más rápida a las demandas de los clientes, aumenta la flexibilidad permitiendo la adaptabilidad a los procesos de fabricación, permiten empoderar a las personas a partir de contar con mayor información, y proporciona una enorme cantidad de herramientas para la mejora de la calidad en los procesos, entre otras ventajas. En cuanto a los riesgos y aspectos críticos que considera este trabajo se encuentran la necesidad de considerar a las personas del piso de planta, la generación e integración de datos desde las operaciones, y la importancia de generar impacto, y un retorno de la inversión en plazos tan cortos como sea posible. Esta tesis se focaliza en la adopción de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, y su integración con Internet Industrial de las Cosas en la Industria 4.0, y el emergente modelo Industria 5.0, a través de nuevos modelos de negocio, estrategia de plataformas de software de bajo código, y variantes de metodologías ágiles para gestionar el cambio. Estos son los temas en los que se centra el trabajo. Por otro lado, considera la integración de datos como impulsor de la optimización de procesos industriales para aumentar la competitividad, pero sobre todo para generar sustentabilidad ambiental, lograr democratizar el conocimiento en los procesos para empoderar a las personas, y por último alcanzar una mejor integración de las cadenas de valor. El trabajo desarrolla casos de aplicación en industrias de procesos, que se consideran relevantes con respecto a la posibilidad de adopción de soluciones de inteligencia artificial. En todos los casos buscaban la optimización de procesos industriales en el marco del paradigma de Industria 4.0/5.0. Los casos demuestran los beneficios de implementar soluciones que permiten generar inteligencia en los procesos industriales a partir del uso de los datos de los procesos, integrando soluciones de Internet Industrial de las Cosas con plataformas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Por lo tanto, se muestra como un nuevo modelo de negocio basado en una plataforma de software de bajo código, adoptado a través de la metodología Lean Startup, permite facilitar la adopción de soluciones de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en procesos industriales.