La industria 4.0 - Competencias y habilidades en esta era

¿Cuáles son los temas de mayor actualidad que deberían incluirse en el plan de estudios de los recién llegados y para los que ya están en la profesión?

La transformación digital en forma de Internet de las cosas (IoT) o Industria 4.0 (I4.0) trae tantos desafíos como oportunidades para el mantenimiento y la gestión de activos.

La transformación pone a disposición una amplia variedad de herramientas y tecnologías que incluyen dispositivos y sensores inteligentes, inspección inteligente, diagnóstico y pronóstico, computación basada en la nube, simulación, ubicación y seguimiento, y herramientas de realidad virtual y aumentada (VR / AR).

Las tecnologías en la nube permiten el acceso a la red bajo demanda a los recursos de información compartidos y los dispositivos móviles permiten el acceso a la información necesaria desde cualquier ubicación.

La simulación, combinada con la información recopilada de sensores, dispositivos y sistemas de información inteligentes, permite la presentación virtual de un sistema físico, es decir, gemelos digitales.

Las tecnologías de localización y seguimiento apoyan la identificación del operador y el equipo y permiten la trazabilidad de las acciones de mantenimiento pasadas y la geolocalización.

La transformación digital influye en los procesos de mantenimiento y gestión de activos y ofrece soluciones para prácticas más eficaces. Sin embargo, la implementación de tales tecnologías en las prácticas actuales de gestión de activos no es sencilla. Se necesitan competencias y habilidades novedosas al implementar e inscribir tecnologías digitales en las operaciones y en diferentes niveles u organizaciones, y al mantener equipos inteligentes.

Es necesaria la formación tanto de empleados experimentados como de recién llegados.

¿Qué conocimientos y habilidades necesitan los administradores de activos y mantenimiento en su vida laboral, y qué requisitos de habilidades y competencias impone el rápido desarrollo tecnológico?

En este artículo, destacamos los dominios en los que se debe prestar especial atención al desarrollo de nuevas habilidades y competencias y al contenido de la educación en todos los niveles.

Necesidades de competencia inducidas por la industria 4.0

I4.0 e IoT están cambiando el panorama industrial y requieren nuevas capacidades para la gestión de la información.

Las empresas de fabricación deben recopilar datos medidos, analizarlos, refinar la información de ellos y complementar la información con el conocimiento de sus empleados.

Un factor de éxito es la flexibilidad, que permite a las empresas de producción producir y entregar productos de alta calidad y adaptarse rápidamente a los requisitos del cliente.

Cuando los datos y la información están visibles y disponibles, las empresas pueden reconocer cosas similares entre sí y tomar decisiones más rápidas.

Las empresas de fabricación quieren convertirse en empresas ágiles que reaccionen en tiempo real a los eventos que ocurren y tomen decisiones basadas en datos [1].

Las tecnologías avanzadas de información y comunicación están creciendo en el campo de la automatización industrial y la Industria 4.0 se basa en ellas.

Mientras se implementa la Industria 4.0 con éxito, los datos que se pueden obtener deben prepararse y procesarse de manera que apoyen la toma de decisiones.

Los datos pueden ser útiles si se cumplen los requisitos técnicos para el acceso en tiempo real y si existe una infraestructura con el procesamiento de datos necesario y la transmisión de datos sin problemas.

Otro principio para una implementación exitosa de la Industria 4.0 es que las empresas de fabricación necesitan la integración de TI para mejorar el uso de datos y aumentar la agilidad [1].

La arquitectura de la computación en la nube de IoT tiene un papel importante en la gestión de datos de IoT. Los datos y las aplicaciones de IoT se almacenan en la nube para facilitar el acceso en cualquier navegador web de software de cliente.

La arquitectura de la computación en nube se adapta a la Industria 4.0 debido a su accesibilidad de control centralizado para varios usuarios como gerentes, clientes, operadores y programadores [2].

Los datos recopilados deben usarse para comprender cómo están funcionando las plantas existentes, para identificar las ineficiencias en la capacidad de producción.

Se necesitan capacidades cognitivas para convertir la explosión de macrodatos en conocimientos significativos que mejoren aún más los procesos y funciones de fabricación.

Para traducir los patrones, anomalías y tendencias en predicciones de la vida útil restante o el comportamiento futuro de un artículo, se requiere una comprensión profunda del sistema de activos.

Los modelos físicos tradicionales son muy complicados y requieren muchos esfuerzos de modelado para capturar el comportamiento relevante.

Los modelos y algoritmos basados en datos suelen utilizar técnicas de reconocimiento de patrones y aprendizaje automático para detectar cambios en los estados del sistema.

La información cualitativa, como los análisis de riesgo y confiabilidad, proporciona información esencial sobre la aplicación de destino. Estos análisis podrían proporcionar cadenas de causa-consecuencia que conectan la indicación de falla o el patrón de inicio o una desviación de una cierta cadena de eventos y vinculan el evento emergente con las consecuencias esperadas.

Esto permite al usuario hacer predicciones y tomar acciones proactivas a tiempo. Un paso más para agregar valor es conectar los datos con la información relacionada con el negocio, como los KPI, el modelo de costos y ganancias del ciclo de vida o la situación de toma de decisiones.

A pesar del rápido desarrollo digital, es responsabilidad de los seres humanos interpretar los resultados de los dispositivos y sistemas inteligentes.

En el mantenimiento inteligente, los sistemas inteligentes apoyan a los técnicos y gerentes, pero no los reemplazan. Sin embargo, los empleados que trabajan en el campo a menudo carecen de las competencias y habilidades tecnológicas necesarias, y una gran proporción de los trabajadores de campo no están acostumbrados al uso de tecnologías digitales.

Los empleados sienten que carecen de habilidades analíticas y de la capacidad de interpretar los datos proporcionados por sensores novedosos [3].

La tecnología ha evolucionado tan rápidamente que las normas relevantes (por ejemplo, EN15628: 2014) no tienen en cuenta la existencia o el uso de estas tecnologías al definir las áreas de competencia de un gerente de mantenimiento. Sin embargo, estas áreas de competencia se pueden ampliar para cubrir también los conocimientos y habilidades que surgen de I4.0 [4].

Como conclusión, se espera que los gerentes de mantenimiento utilicen sus conocimientos técnicos / de ingeniería y herramientas organizativas digitales para mejorar las tareas de mantenimiento y planificar la eficiencia en términos de disponibilidad y confiabilidad.

¿Qué habilidades requieren los ingenieros y técnicos en el dominio del mantenimiento en el futuro?

Tradicionalmente se ha pensado que el perfil de competencia de las personas que realizan actividades de mantenimiento incluye, por ejemplo, ingeniería de mantenimiento y confiabilidad, estándares, habilidades de gestión de mantenimiento y habilidades necesarias para operar sistemas de información de mantenimiento.

Además, se considera necesaria la comprensión de las cuestiones financieras, la contratación y el aseguramiento de la salud y la seguridad.

La digitalización, el IoT y muchos otros avances tecnológicos, el aumento del valor de los datos en la toma de decisiones, la creación de redes y la transformación hacia enfoques holísticos a medida que la gestión de activos plantean nuevos requisitos de competencia.

También es evidente que el mantenimiento no es una función aislada en la empresa, sino un área de negocio que colabora y se coordina con varios socios internos y externos.

Se espera que el personal de mantenimiento utilice sus habilidades tradicionales y aplique un número cada vez mayor de herramientas digitales en un entorno empresarial y operativo cada vez más complejo. Esto también requiere habilidades interpersonales y de interacción.

Las competencias y habilidades requeridas en la era de la Industria 4.0 van más allá de las definidas, p. Ej. en la norma EN15628: 2014. Por lo tanto, se propone un plan de estudios ampliado para programas educativos, así como para la educación y formación profesional continua, con el siguiente contenido temático:

Los profesionales del mantenimiento necesitan la competencia y el conocimiento básicos tradicionales sobre temas técnicos y de ingeniería, y además, las habilidades para hacer uso de tecnologías y herramientas digitales modernas para mejorar las tareas de mantenimiento y planificar la eficiencia en términos de disponibilidad y confiabilidad. En este ámbito, existe la necesidad de educación y formación continua para quienes ya ejercen la profesión.

La gestión de activos enfatiza las habilidades de gestión, los métodos de evaluación económica y el pensamiento del ciclo de vida de los activos. La educación debe ir más allá de la iniciativa mundial CDIO y también incorporar la economía, la sostenibilidad y la economía circular.

La recopilación, el análisis y el refinamiento de datos requieren capacidades cognitivas y competencia para aplicar herramientas comerciales en el entorno operativo y empresarial predominante, como el razonamiento analítico y la resolución de problemas.

La creación de redes, la subcontratación y la asociación requieren no solo capacidades en la formulación de objetivos, KPI y contratos comunes, sino también buenas habilidades de comunicación, cooperación e interacción. Los profesionales experimentados también se beneficiarían de la educación continua.

Los sistemas cada vez más complejos requieren un pensamiento sistémico y la capacidad de construir una visión holística de los impactos positivos y las consecuencias negativas de las decisiones. Esto está estrechamente relacionado con la ética de la ingeniería.

Fuente de la información: https://www.maintworld.com/

Mirka Kans, Helena Kortelainen y Lasse Metso