INDUSTRIA 4 CORIMANYA IPANAQUE - Jose Óscar Corimanya

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INDUSTRIA 4.0 
El término industria 4.0 se refiere a un nuevo modelo de organización y de control de la 
cadena de valor a través del ciclo de vida del producto y a lo largo de los sistemas de 
fabricación apoyado y hecho posible por las tecnologías de la información. 
La cuarta revolución industrial, es denominada por algunos autores como la era de la 
digitalización o Industria 4.0. Este salto paradigmático, es posible debido al crecimiento 
exponencial de la tecnología y de las TIC en las últimas décadas, y al constante trabajo 
de las industrias por adoptar y avanzar en la implementación de estas. El concepto de 
Industria 4.0, fue manejado por primera vez en la Feria de Hanover en Alemania, en el 
año 2011, para referirse a la “fábrica inteligente”, en el año 2013, en una nueva edición 
de la feria el gobierno Alemán presenta la estrategia: “Recommendations for 
implementing the strategic initiative Industrie 4.0”, propuesto por la Academia Nacional de 
Ciencia e Ingeniería de Alemania, con el fin de estructurar las condiciones iniciales de 
implementación y garantizar el futuro de la industria Alemana, siendo esta una de las 
industrias manufactureras más competitivas del mundo. Esta cuarta revolución industrial 
se desencadena debido al impacto disruptivo de las tecnologías digitales aplicadas a los 
modelos de negocio de la industria. La inteligencia de la nueva fábrica es el resultado de 
la convergencia de las tecnologías de la información, su unión en un “ecosistema digital” 
con otras tecnologías industriales y el desarrollo de nuevos procesos de organización. 
Por ello, la informática y sus profesionales serán elementos clave en el escenario de 
industria 4.0 que permita a la industria europea recuperar su competitividad. Se puede 
decir también, que es una nueva visión de la fábrica del futuro o fábrica inteligente. 
Implica la transformación digital de la industria y de las empresas con la integración de 
las nuevas tecnologías disruptivas. 
Tecnologías presentes en la Industria 4.0. 
Internet de las Cosas - IOT 
El concepto de Internet de las Cosas tiene su origen en el MIT, y “representa la próxima 
evolución de Internet. Dado que los seres humanos avanzan y evolucionan convirtiendo 
los datos en información, conocimiento y sabiduría, el IoT tiene el potencial de mejorar el 
mundo tal y como lo conocemos. 
Sistemas Ciberfísicos (CPS) 
 Para el sitio web del Ptolemy Project, los sistemas CPS, vistos como disciplina de la 
ingeniería, están centrados en tecnologías con una base sólida de abstracciones 
matemáticas e informáticas, para modelar, simular y diseñar sistemas integrados 
concurrentes en tiempo real, o dicho de otra manera emplea modelos y métodos de 
distintos campos de la ingeniería, con los modelos y métodos de la informática. 
Ciberseguridad 
Para el Director del Centro de Ciberseguridad Industrial (CCI) José Valiente, la 
Ciberseguridad es el conjunto de prácticas, procesos y tecnologías, diseñadas para 
gestionar el riesgo del ciberespacio derivado del uso, procesamiento, almacenamiento y 
transmisión de información utilizada en las organizaciones e infraestructuras industriales, 
utilizando las perspectivas de personas, procesos y tecnologías. 
Cloud Computing 
El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología NIST, define el Cloud Computing o la 
Computación en la Nube de la siguiente manera: “La computación en la nube es un 
modelo para permitir el acceso ubicuo, conveniente y bajo demanda a un conjunto 
compartido de recursos informáticos configurables (por ejemplo, redes, servidores, 
almacenamiento, aplicaciones y servicios) que pueden aprovisionarse y liberarse 
rápidamente con un mínimo esfuerzo de administración o interacción con los proveedor 
de servicios” 
Edge Computing 
Las arquitecturas centralizadas en la nube son actualmente el modelo más extendido 
para el desarrollo de aplicaciones IIoT, en contraposición con la infraestructura cloud 
tradicional, Edge Computing ofrece un enfoque diferente de nube descentralizado, donde 
el procesamiento de los datos y el almacenamiento se realiza más cerca de los 
dispositivos IOT es decir, en "el borde de la red”. Edge Computing está diseñado para 
aplicaciones de IoT en tiempo real, se distingue por tres características, minimiza la 
latencia, mejora la fiabilidad de la red y brinda una mayor seguridad ya que los datos no 
están expuestos. 
Blockchain 
Blockchain es una tecnología, que traduce “cadena de bloques”, es considerada la 
segunda era del internet. Según Tapscott, “Blockchain es un libro digital de transacciones 
económicas, el cual, se puede programar para registrar no sólo aquellas transacciones 
financieras, sino virtualmente todo lo que tiene valor”. Es en esencia una base de datos 
de registros digitales distribuidos, y compartidos entre las partes participantes, la 
información contenida está codificada mediante un proceso denominado criptografía [36], 
siendo completamente segura. Las transacciones ejecutadas en un determinado intervalo 
de tiempo, se agrupan en un bloque de información que se enlaza con otros bloques de 
información formando una cadena de bloques. 
Inteligencia artificial 
La inteligencia Artificial, es una rama del conocimiento de naturaleza multidisciplinar, 
involucra campos como las ciencias de la computación y de la información, la lógica, la 
matemática, la estadística, la biología, la psicología, la filosofía, la lingüística y otras 
áreas. Busca que los equipos informáticos y distintos dispositivos tecnológicos, realicen 
tareas que normalmente requerirían inteligencia humana, como por ejemplo las 
capacidades de aprender, razonar, resolver problemas, la percepción visual, el 
reconocimiento de voz, la toma decisiones y la traducción de idiomas. En conclusión, la 
IA involucra los sistemas que tienen la capacidad de emular el comportamiento humano 
inteligente. 
Dos de las tecnologías de mayor impacto en épocas recientes son: el Machine Learning y 
el Deep Learning 
 
Machine Learning o aprendizaje automático 
El ML, es un subconjunto de la IA. En 1959, Arthur Samuel, uno de los pioneros del 
aprendizaje automático, definió el aprendizaje automático como un “campo de estudio 
que le da a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programado 
explícitamente. 
Deep Learning 
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, generalmente 
hace uso de redes neuronales artificiales, y se denomina profundo porque utiliza redes 
neuronales profundas. La profundidad del modelo está representada por el número de 
capas en el modelo. Cada capa utiliza como entrada el resultado o salida de la capa 
anterior, utilizando algoritmos de tipo supervisado (los datos usados para el 
entrenamiento incluyen la solución deseada) y no supervisado. En el caso del análisis de 
patrones el aprendizaje es no supervisado y en el caso de problemas de clasificación el 
algoritmo de aprendizaje es supervisado. 
 
Big Data 
Respecto a la alta cantidad de datos que se procesan hoy en día en distintas 
aplicaciones, dispositivos y sistemas, vale la pena adicionar el concepto relacionado con 
la tecnología que hace posible el tratamiento y procesamiento de información con estas 
características Big Data. 
Big Data generalmente se describe en cinco dimensiones que lo caracterizan, conocidas 
como las 5 V de Big Data, estas características se enumeran brevemente a continuación. 
Volumen: Gran cantidad de información, difícil de procesar con los medios tradicionales. 
Variabilidad: La variabilidad se refiere a datos cuyo significado cambia continuamente. 
Las organizaciones necesitan desarrollar algoritmos sofisticados que puedan 'entender' el 
contexto y decodificar el significado preciso de los datos. Veracidad: las organizaciones 
deben asegurarse de que los datos que se recopilan sean válidos, los datos pueden ser 
incompletos o incorrectos. Velocidad: losdatos se generan y almacenan a una velocidad 
sin precedentes. 
 
Los pilares de la inteligencia en Industria 4.0 
 
Soluciones inteligentes 
Los productos inteligentes se caracterizan por disponer de electrónica, software 
embebido y conectividad lo que, en conjunto, le dotan de nuevas características, 
capacidades y funciones 
Innovación inteligente 
La conectividad permite extender la innovación a toda la empresa apoyándose en la 
información que fluye desde y hacia la fábrica. Apoyándose en soluciones informáticas 
como comunidades virtuales o herramientas PLM (“Product Life Management”) 
colaborativas, los procesos de innovación se abrirán a socios y clientes, potenciándosela 
orientación al cliente de la industria. La colaboración con clientes y socios acelerará el 
flujo de innovación y reducirá los tiempos de comercialización. 
Cadenas de suministro inteligentes 
Las cadenas de suministro inteligentes estarán altamente automatizadas e integradas y, 
de nuevo, serán posibles gracias a la integración del software y las comunicaciones en la 
industria. 
La fábrica inteligente 
La fábrica inteligente es el cuarto pilar de la industria 4.0. Está formada por unidades de 
producción inteligentes (CPPS) vinculadas al ecosistema de fabricación, del que conocen 
su estado y limitaciones. Como cada módulo es capaz de obtener la información que 
necesita, la fábrica se convierte en una red de agentes que toman decisiones optimizadas 
a nivel local. La producción podría organizarse según un modelo de oferta-demanda 
donde la capacidad de los sistemas es la oferta y la demanda surge de las órdenes que 
deben atenderse. Cada CPPS podría decidir su programa de producción (en base a su 
tiempo de procesamiento, las fechas de entrega u objetivos de beneficio o sostenibilidad). 
 
Tecnologías Básicas en que se sustenta la industria 4.0 
Comunicaciones móviles 
Las tecnologías móviles, internet móvil, son la base de IoT. El etiquetado de objetos y la 
comunicación M2M permiten un entorno de producción conectado en el que sistemas y 
productos se comunican entre sí. Con ello se hace posible la captura de datos, la 
coordinación de los CPPS y el despliegue de servicios remotos. Y todo ello en tiempo real 
y de manera ubicua. 
La nube (Cloud Computing) 
La nube comprende aplicaciones e infraestructuras ofrecidas como servicio a través de 
redes públicas o privadas, a menudo en modelo de pago por uso. Los productos y 
sistemas inteligentes (CPS y CPPS) generarán enormes cantidades de datos a 
almacenar y procesar que deben ser accesibles on-line desde cualquier lugar. La nube 
permite este flujo de datos sin fronteras y elimina la necesidad de inversión en 
infraestructuras para incrementarla capacidad, permitiendo una flexibilidad sin 
precedentes. 
Análisis de Datos (Big Data) 
Con un número creciente de productos (CPS) y sistemas inteligentes (CPPS) en las 
fábricas y el mercado, la cantidad de datos de que dispondrán los fabricantes se 
multiplicará. Su análisis permitirá identificar patrones e interdependencias, analizar los 
procesos y descubrir ineficiencias e incluso predecir eventos futuros. Con ello se abrirán 
nuevas oportunidades, no sólo de mejora de la eficiencia, sino de descubrimiento de 
servicios para el cliente, al que se conocerá mucho mejor. 
Comunicación Máquina a Máquina (M2M) 
La comunicación M2M es la tecnología básica de la "Internet de las cosas” (IoT). Hace 
referencia a tecnologías que permiten el intercambio de información entre los productos y 
sistemas inteligentes que constituyen el entorno Industria 4.0. Además, con esta 
información es posible construir una réplica virtual de la fábrica física, lo que permitirá 
simular no sólo productos sino procesos de fabricación completos. La forma de uso más 
evidente de comunicación M2M estará en la conexión de sistemas intra-empresa también 
será factor clave en la colaboración inter-empresas. 
Plataformas sociales 
Las plataformas sociales han transformado nuestra vida cotidiana a través de la 
comunicación instantánea, global y de uno-a-muchos. La comunicación en los entornos 
industriales se verá enormemente mejorada con una interacción más dinámica de 
contenido enriquecido que favorezca la colaboración y la innovación. Por otro lado las 
redes sociales "clásicas" facilitarán la fabricación bajo demanda y proporcionará gran 
cantidad de información sobre los clientes. 
La impresión 3D (fabricación aditiva). 
Hace referencia a la producción de objetos tridimensionales a partir de modelos virtuales. 
Aunque su uso industrial es escaso, la fabricación aditiva eliminará las desventajas en 
eficiencia de la producción de productos personalizados. Permitirá la creación rápida de 
prototipos y una fabricación altamente descentralizada: el modelo del producto podría 
enviarse al sitio de “impresión” más cercano al cliente eliminando pasos intermedios. 
Robótica avanzada y colaborativa 
La mejora de la inteligencia artificial junto con una nueva sensórica ha permitido crear 
robots cada vez más autónomos, flexibles y cooperativos. Con el tiempo, van a 
interactuar unos con otros y trabajarán con seguridad junto a los seres humanos, 
aprendiendo de ellos ofreciendo una gama de capacidades muy superiores a las 
utilizadas en la fabricación de hoy en día. 
Realidad aumentada 
Los sistemas basados en la realidad aumentada se encuentran actualmente en su 
infancia, pero en el futuro, permitirán proporcionar a los trabajadores información en 
tiempo real para mejorar la toma de decisiones y los procedimientos de trabajo. Por 
ejemplo, los trabajadores podrán recibir instrucciones para una reparación y visualizarla 
haciendo uso de dispositivos como gafas de realidad aumentada con lo que se 
incrementará la eficiencia y la seguridad. 
Seguridad 
Con el aumento de la conectividad y el uso de protocolos de comunicación estándar, la 
necesidad de proteger los sistemas industriales críticos y las líneas de fabricación de las 
amenazas a la seguridad aumenta dramáticamente. Como resultado, serán necesarias 
comunicaciones seguras y fiables, así como sofisticados de gestión de identidades y 
acceso de las máquinas y los usuarios.