La Comisión Europea ha comenzado el año definiendo este nuevo término. De acuerdo con el informe Industry 5.0 – Towards a sustainable, human centric and resilient European industry, la Industria 5.0 es una nueva visión que reconoce “el poder de la industria para alcanzar objetivos sociales más allá de los trabajos y el crecimiento y convertirse en un proveedor resiliente de prosperidad, todo ello haciendo que la producción respete los límites de nuestro planeta y coloque el bienestar de los empleados en el centro de los procesos de producción”.
Se trata, pues, de un enfoque sostenible, humano y resiliente que quiere ir más allá en el desarrollo del sector y que éste pueda afrontar con éxito las disrupciones y desafíos, sirviéndose de la tecnología para lograrlo. En concreto, la Comisión Europea identifica seis categorías tecnológicas que son clave para el éxito, entre ellas que la industria se convierta en un faro de innovación y un acelerador del cambio.
En este contexto la digitalización ofrece oportunidades significativas para la industria. Las tecnologías digitales como la inteligencia artificial (IA) permiten una innovación radical en el sentido de optimizar las operaciones y potenciar el giro a operaciones más verdes, repensando los procesos de producción y su impacto medioambiental.
El IoT y los datos han adquirido un valor sin precedentes en los últimos tiempos, especialmente desde la irrupción de la pandemia. Dentro de una organización, puede haber miles de elementos pertenecientes a esa red de IoT que se encuentran gestionando datos de manera continua. Aplicando en ellos los gemelos digitales y técnicas de analítica avanzada e inteligencia artificial se llega a optimizar el proceso de fabricación industrial y a generar nuevos modelos de negocio que responden de forma ágil a las tendencias del mercado.
La analítica predictiva y avanzada, por tanto, juega un papel principal en la nueva Industria 5.0. Gracias a ella, se extraen los insights apropiados para tomar mejores decisiones. Los beneficios son múltiples: mejorar la calidad de la producción, maximizar el rendimiento de los equipos (se puede predecir cuándo se va a producir una avería en las máquinas o limitar el tiempo de inactividad no planificado), minimizar el impacto de los defectos postventa, incrementar la eficiencia energética, gestionar mejor la cadena de suministro, reducir los riesgos y anticiparse a los acontecimientos para estar adecuadamente preparados ante lo que está por venir (cambios en la demanda, problemas de inventario, circunstancias meteorológicas, etc.).
