66 entrega, lo que da transparencia y monitoriza- ción del seguimiento hasta el cliente. Control de calidad de productos en intralogística Otro escenario puede ser una empresa de paquetería, donde la velocidad con la que se transportan los paquetes no hará más que aumentar, y las distancias entre ellos se reducen cada vez más, por lo que comprobar la calidad de los productos es también cada vez más importante. Para lograrlo, los datos del paquete se leen en la cinta transportado- ra y se transfieren al software, que identifica y compara cada uno de estos paquetes. En un entorno de logística interna, se pueden obtener respuestas a preguntas clave como ¿Existen daños en el paquete? ¿El código está completo? ¿El peso y el volumen son idénticos? ¿Se apilan los paquetes o faltan algunos? La detección automática de errores es posible gracias a los datos comple- tos de productos y producción. Además, los datos se sincronizan completamente en cuestión de segundos. Los defectos de calidad pueden seguirse en todos los centros y permite detectar la ubicación de los puntos débiles, que, además, pueden ser identifica- dos y solucionados durante el proceso. Así con el incremento de la velocidad de las cintas transportadoras, se garantiza la máxima productividad en cada ubicación y globalmente. Este ejemplo de un proceso intralogístico muestra cómo se puede implementar los requisitos de calidad y la mayor eficiencia de los recursos en un contexto 4.0. Los sensores detectan cambios en el objeto y permiten la perfecta adquisición de datos; la combina- ción de una gran variedad de datos y el software de análisis son el paso previo para la Industria 4.0 y su sostenibilidad. Los materiales del proceso de producción y de la cadena de suministro deben identifi- carse de forma fiable e inequívoca para un control automatizado eficiente. Desde un paquete individual sobre una cinta transpor- tadora hasta una visión general completa de millones de paquetes transportados a diario, debe existir un método cómodo de consulta y análisis de todos los datos adquiridos. Si bien lo sensores inteligentes se encargan de adquirir y transmitir estos datos, los usuarios no perciben su valor real hasta que no los pueden usar para mejorar sus procesos empresariales. De los sensores convencionales a los sensores inteligentes “Sensor Intelligence”, el lema de Sick refleja el esfuerzo que ha estado dedicando a la inteligencia de los sensores y su situación a la cabeza del sector. Sick ya concibió el futuro de la automatización en 2004, una visión que actualmente se identifica con el concepto de la “Industria 4.0”. El pasado y el futuro en el desarrollo de sensores inteligentes no son independientes, sino que los desarrollos tecnológicos dependen unos de otros. Si nos acercamos al fundador de la empresa, Erwin Sick, ya concibió esta visión de los sensores con precisión óptica y mecánica; reforzándola en la década de 1950 para crear soluciones inteligentes y pioneras en la protección de máquinas y monitoriza- ción de emisiones. Poco después, los avances de la electróni- ca permitieron miniaturizar los dispositivos, que se convirtieron en la fuerza impulsora de la ingeniería de automatización. Un ejemplo de los éxitos de la microelectrónica los encontramos en los ASIC (circuitos integra- dos de aplicación específica) en los que Sick utilizó sensores ópticos e inductivos. La creciente velocidad de la potencia de cálculo de los chips modernos hace posible el procesamiento remoto de volúmenes de datos significativamente mayores y capaci- Soluciones 4.0 a los cuatro retos a nivel de producción 1.- Control de calidad en el nivel de sensores y accionamientos. Los crecientes requisitos de calidad y la eficiencia en los recursos requieren una detección de fallos autónoma a través de datos completos sobre productos y producción. En el control de calidad, los materiales del proceso de producción y de la cadena de suministro deben identificarse de forma fiable e inequívoca para permitir un control automatiza- do eficiente. 2.- Automatización flexible en el nivel de máquinas. Las plantas de fabricación deben ser flexibles y adaptarse a los deseos de cada cliente. Debido a la gran diversidad de productos, incluso cuando los tamaños de los lotes siguen reduciéndose, los componentes inteligentes (sensores inteligentes) deben ser capaces de ajustarse y controlarse por sí solos. 3.- Seguridad a nivel de producción. Interacción entre personas y máquinas, en la que se tiene en cuenta la seguridad y la ergonomía del lugar de trabajo. Las cuestiones esenciales se refieren a la función que deben desempeñar las personas en la producción futura y la forma en que los sensores pueden ayudarles y ofrecerles seguridad en esa tarea. 4.- Seguimiento y localización en el nivel corporativo. Integración vertical es un término clave para el seguimiento y la localización. La trazabilidad de los productos en los procesos complejos de fabricación y logística es prioritaria para esta integración. La logística para la producción y para el transporte van unidas hasta la entrega al cliente; por tanto, el flujo de materiales ha de ser transparente para tomar decisiones con mayor rapidez. manutencion & almacenaje 514 ECOSISTEMA INDUSTRIA 4.0 Escáner Los sensores inteligentes en la base