La Asociación GSM (GSMA) ha instado a los líderes industriales a aumentar el uso de la tecnología inteligente en la carrera hacia las cero emisiones netas, y predice que hacerlo podría contribuir a la reducción de hasta el 40% de las emisiones necesarias. El uso de tecnologías inteligentes para rebajar el consumo energético no es algo nuevo para el sector de fabricación, pero los retos de la implantación de estas tecnologías in situ han supuesto una barrera para su adopción. Jörgen Friesendahl, jefe de la oferta global de mecanizado basado en datos de Sandvik Coromant, asesora a la industria del mecanizado sobre la implementación de fábricas inteligentes para reducir las emisiones de carbono e incrementar los beneficios.
En su investigación sobre el Internet de las Cosas (IoT) y la reducción de las emisiones de carbono, la GSMA estimó que, en el ámbito de la fabricación, el 16% de la reducción de carbono necesaria para alcanzar las cero emisiones netas podría lograrse utilizando procesos de fabricación inteligentes. Esto equivale a 1,4 gigatoneladas de CO2, o a las emisiones de 140 millones de coches.
Teniendo en cuenta estas extraordinarias cifras, cabe preguntarse por qué, en una industria que acuñó por primera vez la frase Industria 4.0 hace más de una década, no se han implementado universalmente las tecnologías inteligentes. De hecho, se sabe que solo el 1% de la industria de fabricación utiliza actualmente tecnología conectada.
“La barrera más común para la adopción de la tecnología inteligente en la fabricación es la falta de comprensión de la facilidad con la que se pueden implementar estas herramientas”, asegura Jörgen Friesendahl: “Si nos remontamos a los inicios de la Industria 4.0 -una frase que se utilizó originalmente en Hannover Messe en 2011-, las fábricas inteligentes se consideraban plantas futuristas poco parecidas a los centros de fabricación reales. Hoy en día, sabemos que la digitalización no requiere una revisión completa de la planta y suele conseguirse de forma gradual a través de tecnologías del IoT escalables y del big data”.
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