La fabricación avanzada en el sector farma frente a la obsolescencia tecnológica: un reto cultural y de integración y una ventaja competitiva

Las ventajas de la industria 4.0 parecen lejanas y complejas de conseguir para muchas empresas industriales y, en algunos casos, aún un mayor reto en un entorno tan regulado como el farmacéutico/químico. Uno de los desafíos que parece insalvable es la obsolescencia de distintas tecnologías que conviven con otras nuevas y un segundo reto que no se ve es el liderazgo y motivación ante el cambio (cultural y de procesos).

El sector tiene que afrontar esta oportunidad, en muchos casos, con otras fuentes de incertidumbre y otras oportunidades, como son la guerra comercial, el Brexit, las nuevas tipologías de productos, el alto coste de desarrollo de nuevos productos, etc.

Los líderes técnicos tienen que evaluar equipos con sistemas de control obsoletos y en muchas ocasiones de difícil integración, como son sensores, equipos de medida, lectores/terminales rfid, cámaras de visión artificial, robótica, distintos sistemas dcs o scada… Además, estos líderes tienen que evaluar a las personas y la organización de este cambio, que debe ayudar a que sea una realidad y se consigan mejoras significativas.

‘¡No sé ni cómo empezar! ¡Mejor ni pensarlo con el lío que tengo encima!’. Esto lo podría decir un ingeniero, responsable de una planta farmacéutica, cuando desde la dirección general se le pide que dote de ventajas digitales y mejore la competitividad sin darle el patrocinio ni organizativo ni de liderazgo con un sentido corporativo.

El tercer reto es la falta de entendimiento de un panorama tecnológico que provee facilitadores, como una plataforma de inteligencia artificial o un robot colaborativo, y no tanto soluciones. Este punto es importante: los facilitadores se tienen que comprender y, con ese entendimiento, hay que valorar su aplicación en distintos procesos de una forma abierta. Todo ello, mientras tradicionalmente se han implantado soluciones para procesos específicos, como un robot de paletizado o un software de visión para el control de dimensionamiento de piezas. Esta complejidad tecnológica es mayor en tecnologías no específicas, como en plataformas de IoT o de inteligencia artificial, donde existen muchos componentes, muchos fabricantes e incluso soluciones tanto libres, como de pago por uso.

El punto de partida es siempre distinto para cada organización. Muchas de ellas, sobre todo las que han evolucionado durante muchos años, disponen de tecnologías industriales que son islas de información y control, y donde no se percibe el valor de la industria 4.0, porque en sí mismas no pueden evolucionar más. Otras llevan ya algunos años mejorando las operaciones de forma incremental con aplicaciones más o menos concretas, como un software de planta sin papeles o de planificación avanzada, un robot colaborativo para picking/packing o robots para múltiples operaciones de intralogística.

Sin embargo, el freno que produce la integración de distintas tecnologías (obsoletas o no) es un problema ‘menos complejo’ con las tecnologías actuales. La industria 4.0 también ha traído más capacidades de conectividad bastante estándar y, además, son más flexibles de lo que creemos. Por ejemplo, integrar un Robot colaborativo con un ERP o un software de visión artificial con un MES es algo que muchas organizaciones ya han resuelto.

Hoy, muchas empresas farmacéuticas y químicas de distinto tamaño están ya trabajando con alguna de estas nuevas tecnologías y empezando a medir las mejoras que obtienen. Unas son de retorno rápido y económico y otras de retorno indirecto, como la estandarización, mejora de la calidad o ergonomía, que son más difíciles de traducir en una cifra concreta, pero que pueden ser mucho más relevantes.

Desde las plataformas de Edge computing (computación en el mismo sitio en que se produce el proceso), hasta sencillas arquitecturas de integración de datos, lo cierto es que existen numerosas tecnologías abiertas que permiten integrar fuentes de información para digitalizar, automatizar, analizar y sincronizar procesos sin grandes esfuerzos, ni económicos ni en el tiempo. Aquí la complejidad de la decisión es más de futuro, es decir, si se va a invertir con un plan de crecimiento a largo plazo. O si realmente, más que la digitalización y mejora se está buscando un modelo de captura, automatización, registro, analítica y trazabilidad completa de la actividad y, por tanto, se trata más de una estrategia de MES incremental a medio y largo plazo.

El sector está divisando muchos puntos de mejora relacionados con reducción de costes, flexibilidad, mejora de la calidad y trazabilidad, productividad, capacidad de crecimiento, etc.:

• Estandarización, validación y recogida de información en tiempo real.
• Formación y Soporte virtual y remoto en cada puesto de trabajo.
• Inteligencia Artificial para mejora de la calidad de producción, la productividad, identificación de fallos o mantenimiento. Herramientas de simulación con IA para gemelos digitales.
• Robótica colaborativa en picking, ensamblaje, packing, procesos intermedios, inspección…
• Robótica colaborativa en intralogística de productos (finales, intermedios o materias primas/componentes), repuestos, residuos…
• Agregación e integración de Sistemas de Control Distribuido y/o Scadas.
• Incremento del uso de visión artificial y con distintas tecnologías.
• Integración de información de distintos sistemas, especialmente para control de calidad y trazabilidad.

Creo que es razonable buscar esas mejoras antes de buscar los ‘peros’ y los ‘problemas’ para no hacerlo. Un planteamiento organizado y estructurado puede ayudar a buscar las mejoras que queremos obtener. Con su priorización de negocio y su análisis tecnológico se pueden valorar la evolución o integración de los sistemas o equipos obsoletos con un criterio de mejora de negocio objetivo.

La capacidad de cada organización para integrar y mantener distintas tecnologías industriales, obsoletas o no, es uno de los factores a analizar cuando se priorizan las mejoras a implementar. Hay distintas alternativas:

1. La migración de parte de la tecnología buscando nuevo hardware o software que sea compatible.
2. La utilización de ‘piezas’ de software o hardware para integrar la tecnología obsoleta pero que funciona correctamente.
3. Evolucionar el conjunto a una nueva tecnología.

En todos los casos es muy importante establecer prioridades y riesgos y fijar un plan de mantenimiento y/o evolución tecnológica que garantice la operatividad de los procesos industriales.