Las 10 principales tendencias en ingeniería industrial en 2024

El panorama industrial está en constante evolución, exigiendo innovación y adaptación por parte de los fabricantes. A medida que avanzamos en 2024, adoptar un enfoque visionario es fundamental.

Desde los avances a nivel de PCB hasta la inteligencia artificial y las medidas de control de calidad, este artículo analiza diez tendencias clave en ingeniería que están moldeando la fabricación industrial, así como la industria de la automatización y los sistemas de prueba durante este año y, potencialmente, en los próximos.

Estos avances van más allá de simples respuestas a los desafíos actuales, ya que tienen el potencial de redefinir por completo la naturaleza de la producción.

Surge la pregunta: ¿Cuáles son algunas tendencias a las que los fabricantes deben estar atentos? Para responder a esta pregunta, exploremos las principales tendencias de la ingeniería industrial que transformarán la industria manufacturera en 2024 y más allá.

La miniaturización de los dispositivos electrónicos exige avances en las placas de circuito impreso (PCBs). Estas innovaciones incluyen el uso de nuevos materiales, técnicas de miniaturización y la integración de capacidades de Internet de las Cosas (IoT) e Inteligencia Artificial (IA) directamente en las PCBs.

Al igual que la mayoría de los productos actuales, los vehículos modernos dependen de una variedad de sensores y tecnologías para mejorar la experiencia del usuario. Sistemas sofisticados de asistencia al conductor, navegación y conducción autónoma, entretenimiento inmersivo y funciones de conectividad solo son posibles gracias a las continuas innovaciones en el desarrollo de PCBs.

La automatización de final de línea (EoL) está experimentando una transformación significativa impulsada por una combinación poderosa de tecnologías y aplicaciones. Los sistemas robóticos, las tecnologías de inspección basadas en IA y las soluciones de mantenimiento predictivo están desempeñando un papel clave en esta evolución, abarcando procesos como: pruebas e inspección, empaquetado, clasificación y logística, gestión de datos, entre otros.

Los avances en hardware y software han permitido la proliferación de robots en la fabricación. A medida que la Industria 5.0 enfatiza la colaboración entre humanos y máquinas, los robots altamente especializados asumen tareas exigentes, mientras que los robots colaborativos (cobots) con sensores avanzados, visión artificial y capacidades de manipulación trabajan de manera segura junto a los empleados humanos. Esto abre nuevas posibilidades para procesos de fabricación más flexibles y ágiles.

Si bien existe un debate continuo sobre si la IA y las tecnologías de la Industria 4.0 y 5.0 reemplazarán la mano de obra humana, lo que es seguro es que estos avances optimizan la producción, elevan la calidad del producto y mejoran la eficiencia general de la manufactura.

Los sistemas de inspección impulsados por IA, los algoritmos de aprendizaje automático (ML) y las herramientas de monitoreo en tiempo real están transformando el control de calidad de un proceso reactivo a uno proactivo. Esto permite a los fabricantes ahorrar tiempo y dinero al tiempo que garantiza consistencia y una mejora continua en la calidad del producto.

Los algoritmos de IA analizan datos históricos de los equipos para realizar mantenimiento predictivo, anticipando posibles fallos antes de que ocurran. Este enfoque preventivo minimiza los tiempos de inactividad no planificados y prolonga la vida útil de las máquinas, lo que se traduce en ahorros significativos para los fabricantes. Del mismo modo, la IA se integra en los procesos de control de calidad para garantizar la producción constante de productos sin defectos.

La IA puede generar casos de prueba, mientras que el aprendizaje automático (ML) ayuda a identificar patrones e irregularidades en los datos de prueba. Esto conduce a procesos de prueba más eficientes y precisos, lo que se traduce en productos de mayor calidad y mayor satisfacción del cliente.

Los sensores interconectados, el procesamiento de datos en la nube, el monitoreo remoto y los dispositivos conectados a través del Internet de las Cosas (IoT) continúan siendo tendencias clave en la manufactura en 2024.

Las principales razones detrás de esta evolución son:

• Proliferación de sensores: Cada vez más accesibles y extendidos, los sensores facilitan la recopilación y el procesamiento de datos en tiempo real.
• Mejor comunicación: Redes más rápidas y confiables permiten una transmisión de datos fluida y eficiente.
• Innovación basada en datos: Se están desarrollando estrategias más avanzadas para aplicar el análisis de datos en mantenimiento predictivo y optimización de procesos.

Además, la adopción de redes 5G está proporcionando a los fabricantes el ancho de banda y la velocidad necesarios para gestionar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Gracias a ello, las empresas pueden anticiparse a fallos, minimizar tiempos de inactividad y mejorar la eficiencia operativa.

A medida que los sistemas de automatización se vuelven más interconectados, la ciberseguridad se vuelve un aspecto fundamental. Esta tendencia se centra en la implementación de protocolos de cifrado, segmentación de redes y sistemas de detección de intrusiones para proteger datos sensibles y prevenir amenazas cibernéticas.

Con la creciente integración de la inteligencia artificial (IA) en los sistemas de manufactura, los fabricantes deben desarrollar marcos de seguridad sólidos y establecer políticas y protocolos integrales que garanticen la integridad y protección de los datos en todos los sistemas.

A medida que la sostenibilidad y las iniciativas ESG (Medioambientales, Sociales y de Gobernanza) adquieren mayor relevancia para los fabricantes, la adopción de procesos sostenibles y estrategias de neutralidad de carbono será más crucial que nunca. Estos esfuerzos buscan minimizar el impacto ambiental y responder a la creciente demanda de clientes comprometidos con la sostenibilidad.

Además de cumplir con regulaciones gubernamentales, los fabricantes también deberán adaptarse a nuevos requisitos ESG de clientes comerciales que buscan socios sostenibles.

Esta transición hacia una manufactura más ecológica implica:

• Desarrollar materiales “ecofriendly”
• Implementar tecnologías energéticamente eficientes
• Aplicar principios de economía circular en los sistemas de automatización y prueba, con el objetivo de reducir el desperdicio en todo el proceso productivo.

La Realidad Aumentada (AR) y la Realidad Virtual (VR) están transformando los procesos de manufactura, ayudando en una era de mayor eficiencia, seguridad mejorada e innovación acelerada.

• Revolucionando la Capacitación: AR y VR están redefiniendo la capacitación de los empleados. Las simulaciones virtuales crean entornos libres de riesgos para que los trabajadores aprendan procedimientos complejos y se familiaricen con la maquinaria antes de ingresar al piso de producción, lo que reduce el tiempo de capacitación y mejora la retención del conocimiento.
• Mejorando la Eficiencia y Precisión: AR empodera a los técnicos con orientación en tiempo real y sin manos durante las tareas de mantenimiento y reparación. Los técnicos pueden acceder a información crucial e instrucciones paso a paso directamente a través de dispositivos de AR, lo que lleva a una resolución de problemas más rápida y reparaciones más precisas.
• Optimizando el Diseño y el Desarrollo de Prototipos: VR permite que los ingenieros y diseñadores entren en un mundo virtual e interactúen con sus creaciones en 3D. Esta experiencia inmersiva facilita el ajuste del diseño, permite detectar posibles fallos temprano y agiliza el proceso de prototipado, acelerando finalmente los ciclos de desarrollo de productos.
• El Auge de las «Fábricas Oscuras»: El poder combinado de AR y VR allana el camino para líneas de producción altamente automatizadas, conocidas como «fábricas oscuras». Estas instalaciones dependen en gran medida de los robots y la automatización, con los trabajadores humanos desempeñando un rol más supervisivo y analítico.

Se espera que la adopción de estas aplicaciones se dispare en 2024, mejorando la eficiencia, reduciendo errores y aumentando la seguridad de los trabajadores.

El procesamiento de datos local está ganando relevancia en los sistemas de automatización y prueba, permitiendo que el análisis, procesamiento y toma de decisiones se realicen directamente en el lugar donde se generan los datos.

• Latencia Reducida: Este tipo de procesamiento localiza los datos cerca de su origen, lo que minimiza los retrasos y facilita la toma de decisiones casi en tiempo real en el entorno de fabricación.
• Mayor Seguridad: Al procesar los datos localmente, se mejora la privacidad y se reducen los riesgos de seguridad asociados con la transmisión de información a través de redes.
• Escalabilidad: Las soluciones de procesamiento local son muy escalables, adaptándose perfectamente a entornos de fabricación dinámicos con demandas de producción variables.
• Análisis Local: Los análisis sofisticados realizados en el lugar proporcionan información más detallada sobre los procesos de producción en tiempo real.
• Integración Local y en la Nube: Al combinar el procesamiento local con la nube, se optimiza el uso de los recursos y se asegura un flujo de datos constante.
• IA y ML Locales: Integrar inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en el procesamiento local permite tomar decisiones autónomas y realizar análisis predictivos.

Este enfoque permite a los fabricantes obtener información más precisa, optimizar los procesos y responder de manera ágil a las demandas del mercado.

La impresión 3D ha experimentado una transformación notable, pasando de ser una herramienta de Desarrollo de Prototipos a convertirse en una tecnología de producción común. Los avances en materiales y técnicas de impresión están impulsando este cambio, haciendo que la impresión 3D sea una opción viable para una mayor variedad de aplicaciones en la fabricación. Esta versatilidad permite a los fabricantes crear prototipos con mucho detalle y componentes complejos con menos desperdicio.

Una ventaja significativa de la fabricación aditiva es la reducción de residuos en comparación con los métodos tradicionales sustractivos. Las técnicas tradicionales eliminan material para crear una forma, generando una cantidad considerable de residuos. La impresión 3D, por otro lado, construye objetos capa por capa, minimizando el uso de material excedente y promoviendo la sostenibilidad. Más allá del prototipado rápido y la personalización de productos, la impresión 3D tiene un gran potencial para acelerar y facilitar el mantenimiento y las reparaciones.

En conjunto con los Sistemas Ciberfísicos (CSP), la tecnología de gemelo digital permite la creación de réplicas virtuales de activos físicos, revolucionando el diseño, desarrollo y prueba de sistemas de automatización.

Estos modelos virtuales se actualizan constantemente con datos en tiempo real transmitidos desde sensores integrados en los CSP. Al analizar estos datos, el gemelo digital puede predecir problemas potenciales y facilitar el mantenimiento predictivo, optimizar el rendimiento y, esencialmente, actuar como un espejo digital en constante aprendizaje del sistema físico.

Los gemelos digitales también se pueden utilizar para simular diferentes diseños de sistemas y procesos de producción en el mundo virtual antes de la implementación física, lo que permite una optimización del rendimiento en las primeras etapas del desarrollo.