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En el punto álgido de la pandemia de Covid-19, el mundo necesitaba soluciones, y rápido. Era necesario desarrollar nuevos medicamentos para prevenir los casos más graves de la enfermedad. Pero, ¿cómo? Por aquél entonces, el proceso de concepción y aprobación de un nuevo medicamento solía tardar entre 12 y 15 años. Para la empresa farmacéutica Pfizer, la solución consistió en aprovechar herramientas digitales capaces de acelerar este proceso. Utilizó superordenadores para identificar las moléculas adecuadas y recurrió a la inteligencia artificial (IA) para analizar enormes volúmenes de datos de pacientes destinados a estudios clínicos y para optimizar las cadenas de suministro. Como resultado, solo hicieron falta 18 meses para pasar de la primera síntesis a escala de laboratorio del principio activo principal a la producción en serie de Paxlovid, el medicamento antivírico contra la COVID-19.

Pero cuando se trata “únicamente” de los objetivos clásicos de digitalización de la Industria 4.0, la inversión tiende a ser más contenida. Esta es la situación, por ejemplo, cuando se trata de reducir los defectos de fabricación, evitar tiempos de parada y disminuir los costes operativos mediante flujos de trabajo automatizados, el control digital de procesos y el mantenimiento predictivo. Rockwell Automation, uno de los principales actores de su sector, encuestó a 1.500 líderes de fabricación de todo el mundo. Los resultados, publicados en el “Informe sobre el estado de la fabricación inteligente” de la empresa, muestran que la industria de proceso está aún muy lejos de la digitalización integral de sus plantas. Según el informe, para 2025 —más de diez años después de la proclamación de la Cuarta Revolución Industrial— solo el 20 % de las empresas estará invirtiendo a escala en tecnologías de la Industria 4.0. Así pues, en materia de digitalización, la industria de proceso se asemeja a una gran obra en construcción en la que los avances progresan con notable lentitud. Es hora, pues, de echar un vistazo detrás de las vallas publicitarias y encontrar respuestas a las preguntas más acuciantes: ¿Por qué no está más extendida la digitalización de las plantas de proceso? ¿Por qué se tambalean tanto los pilares de la transformación? ¿Y puede que este palacio de ensueño que es la digitalización resulte ser solo eso, un sueño?

Porque lo cierto es que muchas empresas de la industria de proceso llevan años atrapadas en el ‘purgatorio de los pilotos’: lanzan numerosos proyectos independientes para probar tecnologías digitales ya disponibles, como IIoT, soluciones en la nube o gemelos digitales. Sin embargo, estos proyectos piloto suelen quedar aislados y no logran escalarse ni adaptarse a aplicaciones de mayor alcance. El Foro Económico Mundial identificó este fenómeno ya en 2018 y, hasta la fecha, poco ha cambiado. En el estudio de Rockwell Automation, el 56 % de las empresas encuestadas indicaron que actualmente estaban ejecutando proyectos piloto. Otro 20 % aún no ha hecho nada, si bien tiene previsto realizar inversiones en este sentido.

En la práctica actual, la mayoría de las empresas se enfocan casi exclusivamente en el componente tecnológico. Aún más problemática es la tendencia habitual a plantear las iniciativas de digitalización como proyectos tecnológicos o de TI centrados en mejorar funciones aisladas, en lugar de orientarse a los beneficios reales que pueden generar. Para la consultora de gestión McKinsey & Company, sin embargo, la pregunta fundamental es: “¿Qué valor añadido aporta a mi empresa?” Y es una pregunta que a menudo queda sin respuesta. Lo mismo ocurre con la cuestión de qué objetivos y criterios concretos deben utilizarse como métricas de éxito en la transformación digital. El Instituto Fraunhofer de Tecnología de Producción de Alemania ha llegado a una conclusión similar. En su opinión, a muchas empresas les cuesta evaluar el potencial de la Industria 4.0 para aportar valor a su propia producción. Esto, a su vez, provoca una reducción en la inversión. Para generar un valor añadido sostenible, el informe de Rockwell Automation recomienda que las empresas identifiquen y prioricen aquellos casos de uso capaces de resolver problemas de producción y operativos, y que además ofrezcan un retorno de la inversión rápido.

Rolf Birkhofer, director general de Endress+Hauser Digital Solutions, respalda este enfoque de digitalización, caracterizado por avanzar de forma muy focalizada y paso a paso. Avanzar en pasos más pequeños tiene sentido porque los beneficios —y, por tanto, las tecnologías que se despliegan— pueden variar según la aplicación. “En instalaciones de menor tamaño, los operadores pueden recortar costes mediante la monitorización remota de los puntos de medición, evitando así desplazamientos y la asistencia en campo, que resulta más costosa. En plantas de mayor tamaño, ya hemos demostrado con gran éxito que la gestión de la base instalada de instrumentos de campo genera beneficios rápidos”. Y Rolf Birkhofer coincide también con el informe de Rockwell Automation: “La digitalización tiene éxito cuando una solución se mantiene en uso a largo plazo y se amortiza dentro del plazo previsto”.

Uno de estos casos de digitalización más exitosos es el uso del gemelo digital en la ingeniería de plantas. Ya que permite a las empresas planificar, simular y optimizar sus plantas virtualmente. Coca-Cola, por ejemplo, utiliza gemelos digitales para simular todas las fases de la línea de llenado en su planta de alta tecnología de Estambul. Las simulaciones que utilizan los gemelos digitales ayudan a identificar y prevenir posibles cuellos de botella, averías de las máquinas y pérdidas de eficiencia, así como a probar posibles escenarios. Esto se traduce en menos rechazos, un menor consumo de energía y un ahorro económico significativo.

Pero en muchas empresas, los gemelos digitales no alcanzan todo su potencial porque los datos necesarios suelen estar fragmentados y repartidos entre múltiples sistemas, formatos y áreas de responsabilidad. “Un gemelo digital solo funciona cuando se dispone de datos completos a lo largo de todo su ciclo de vida”, afirma Hans-Joachim Fröhlich, director de tecnología y cartera de Endress+Hauser. “Hoy en día, esta continuidad de principio a fin suele faltar, o bien los distintos datos no encajan de forma fluida”.

Y aquí aparece la dificultad: no todos los responsables de recopilar y procesar datos obtienen un beneficio directo de ese trabajo tan laborioso. “Por tanto, toda la organización necesita una comprensión compartida de los procesos empresariales que atraviesan distintos departamentos”, explica Wilhelm Otten. La integración fluida de los datos —superando los silos funcionales— es un requisito fundamental para escalar los proyectos piloto en prácticamente todas las aplicaciones de la Industria 4.0. “Una de las razones por las que la digitalización en la industria de proceso avanza tan lentamente es el déficit continuo en la interoperabilidad necesaria. Todavía no es posible intercambiar datos sin fisuras, ni dentro de las empresas ni entre ellas”, afirma Hans-Joachim Fröhlich.

Es probable que en los próximos meses aumente el impulso en este ámbito por dos razones principales. En primer lugar, se ha generado una creciente sensación de urgencia, impulsada por una competencia cada vez más intensa, normativas más estrictas, cadenas de suministro sometidas a presión, la escasez creciente de personal cualificado y una mayor exigencia en materia de ciberseguridad. La segunda es la perspectiva de la inteligencia artificial como turbocompresor de la digitalización. Tras los éxitos de la industria farmacéutica (Pfizer es un buen ejemplo), muchas empresas ven la IA como una panacea. Según el informe de Rockwell Automation, el 95 % de las empresas de la industria de procesos ya están invirtiendo en IA y aprendizaje automático o tienen previsto hacerlo en los próximos cinco años. Entre las aplicaciones más prometedoras se encuentran el control de calidad, la ciberseguridad y la optimización de procesos. Se espera que la IA haga que la producción sea mejor, más fiable, más segura y más eficiente, y, por tanto, más sostenible.

Para aprovechar plenamente el potencial de la inteligencia artificial es imprescindible contar con una base de datos sólida y con flujos de información continuos y bien integrados. Para las empresas, las inversiones en digitalización se están convirtiendo en algo esencial, sobre todo como base para otras tecnologías venideras. Para los autores del "Informe sobre el estado de la fabricación inteligente 2025", no hay ninguna duda: “La transformación industrial está cobrando impulso”.