1. Big Data: la estructura de datos y su combinación dan como resultado un marco de referencia preciso para la toma de decisiones estratégicas, advirtiendo a las empresas sobre los patrones de producción y las nuevas oportunidades para los numerosos procesos y tecnologías. En el caso de Flex, cuenta con una amplia base de datos que se actualiza en tiempo real y permite realizar análisis predictivos de los procesos, así como un seguimiento activo de los KPIs de nuestra industria y la interconectividad entre nuestros procesos.
2. Máquina a máquina (M2M): en esta nueva era los datos son la moneda de cambio. En línea con esta idea, incorporamos sensores y software a los objetos físicos para sustentar una red, a través de la cual se intercambian los datos y fluyen eficientemente. El uso de estas herramientas de digitalización nos ayuda a recoger datos en tiempo real para identificar ineficiencias y facilitar la toma de decisiones; gracias a ello, es posible anticiparse a los problemas y a las soluciones. La monitorización de los sistemas M2M sirve de plataforma para impulsar sistemas como las simulaciones de procesos, los gemelos digitales y la inteligencia artificial, entre otras tendencias, que se alimentan de datos.
3. Automatización: al programar equipos que ejecutan acciones precisas bajo la supervisión de ingenieros, logramos reducir el tiempo de lanzamiento de un producto al mercado, mejorar la gestión del personal y reducir casi por completo el margen de error durante cada operación. En consecuencia, estamos migrando a la era de la automatización con un crecimiento exponencial, un ejemplo de su aplicación en la actualidad son las inspecciones de calidad integradas a través de Co-Bots.
4. Fabricación aditiva: es el nombre de la impresión 3D en la producción industrial. Permite crear los modelos precisos que necesitan nuestros clientes a un costo menor, en menos tiempo y acelerando el tiempo de lanzamiento de un producto al mercado.
5. Gemelos digitales: también conocidos como digital twins, son modelos virtuales que nos ayudan a validar la eficiencia de un proceso de fabricación. Se trata de modelos de predicción orientados a identificar cuellos de botella, ineficiencias o necesidades específicas para anticiparse a estos problemas antes de que aparezcan en las líneas de producción reales. Su utilidad puede extenderse a toda clase de procesos, desde calidad hasta monitoreo de activos, tan es así, que un estudio de Markets and Markets predice que el mercado de gemelos digitales alcanzará un valor de 73.5 mil millones de dólares para el año 2027. Representa un crecimiento a una tasa anual compuesta de 60.6% ( Digital Twin Market, Global Forecast 2027, Markets and Markets , junio 2022).
