Skip to content

Unitat 2. Tecnologies digitals habilitadores

En aquesta unitat abordarem les tecnologies digitals habilitadores (TDH), conceptes clau en el procés de transformació digital de la indústria i dels serveis. Aquestes tecnologies permeten optimitzar processos, crear nous models de negoci i accedir a mercats fins ara inexplorats. També veurem exemples concrets d’implantació, així com l’impacte que tenen en la forma de produir, gestionar i innovar dins les organitzacions.

2.1. Món digital. Tecnologies habilitadores

L’expressió tecnologies digitals habilitadores fa referència a aquelles eines i recursos tecnològics que resulten crucials per posar en marxa projectes de digitalització en qualsevol sector productiu. Aquests recursos no només brinden solucions puntuals, sinó que obren la porta a canvis profunds en els processos, la cultura corporativa i el valor que s’ofereix al client.

2.1.1. Tecnologies habilitadores

  • Intel·ligència artificial (IA): Capacitat de les màquines per aprendre de les dades, identificar patrons i prendre decisions intel·ligents.
  • Blockchain i DLT (Distributed Ledger Technology): Sistemes descentralitzats que proporcionen traçabilitat, seguretat i transparència en transaccions.
  • Realitats immersives: Tecnologia que inclou la realitat virtual (VR), la realitat augmentada (AR) i la realitat mixta (MR).
  • Robòtica col·laborativa: Robots que cooperen amb humans en tasques compartides i ajusten el seu comportament segons l’entorn.
  • Bessons digitals (digital twins): Representacions virtuals d’actius, processos o sistemes reals, emprades per monitoritzar, simular i millorar el seu funcionament.
  • Altres: 5G, IoT (Internet de les Coses), computació quàntica, etc.

2.2. Característiques de les tecnologies digitals habilitadores

Les TDH tenen un conjunt de trets diferenciadors que en justifiquen la seva importància:

  1. Escalabilitat: Són solucions que poden créixer de manera ràpida i eficient a mesura que l’organització en necessita més capacitat.
  2. Interoperabilitat: En general, estan dissenyades per integrar-se amb altres eines i plataformes, creant ecosistemes digitals complets.
  3. Obertura a la innovació: Poden aplicar-se en molts contextos diferents (des de la manufactura fins als serveis en línia).
  4. Reducció de costos i temps: Permeten automatitzar processos i agilitzen la presa de decisions mitjançant l’anàlisi de dades en temps real.

2.2.1. Aplicacions de les tecnologies habilitadores

  • Sanitat: Monitoratge de pacients, cirurgia robòtica, models predictius per al diagnòstic.
  • Fabricació: Control de qualitat automatitzat, ajustament de línies de producció segons la demanda, manteniment predictiu.
  • Logística: Optimització de rutes, gestió de flotes, seguiment de mercaderies amb sensors IoT.
  • Finances: Sistemes distribuïts de pagament, contractes intel·ligents (smart contracts), anàlisi de riscos en temps real.

2.3. Blockchain i DLT. Similituds i diferències

El blockchain és una de les tecnologies habilitadores que més atenció ha rebut als darrers anys. Es tracta d’un llibre de registres distribuït que funciona mitjançant blocs enllaçats criptogràficament. Malgrat que el terme blockchain es relaciona sovint amb les criptomonedes, les seves aplicacions van molt més enllà.

2.3.1. DTL (Distributed Ledger Technology)

  • Concepte de DLT: Fa referència a totes aquelles tecnologies que permeten mantenir registres distribuïts i sincronitzats entre múltiples nodes.
  • Diferència amb el blockchain: El blockchain és un tipus concret de DLT, caracteritzat pel seu mecanisme de blocs i cadenes criptogràfiques. No obstant això, hi ha altres variants de DLT que no necessàriament funcionen amb la mateixa lògica de blocs o que apliquen mecanismes de consens diferents.
  • Aplicacions: Traçabilitat de productes, votacions en línia, gestió documental transparent i inalterable, sistemes d’identitat digital, etc.

2.3.2. Intel·ligència artificial, machine learning i deep learning

Sota el paraigua de la intel·ligència artificial trobem: - Machine learning: Algorismes que aprenen de dades per fer prediccions o prendre decisions sense haver estat explícitament programats.
- Deep learning: Branques d’aprenentatge automàtic que utilitzen xarxes neuronals amb múltiples capes, especialment útils en reconeixement d’imatges, veu i processament del llenguatge natural.
- Aplicacions en la indústria: Detecció d’anomalies en la producció, anàlisi predictiva de la demanda, xatbots per l’atenció al client, assistents virtuals i més.

2.3.3. Realitats immersives

  • Realitat virtual (VR): Creació d’entorns completament virtuals on l’usuari se submergeix gràcies a dispositius com les ulleres o cascs VR.
  • Realitat augmentada (AR): Superposició d’elements digitals en el món real.
  • Realitat mixta (MR): Combinació d’entorns virtuals i reals que interactuen entre ells.
  • Aplicacions: Formació de personal, simulacions de manteniment, guiatge per a la reparació de màquines, projectes d’enginyeria col·laborativa.

2.3.4. Robòtica col·laborativa

La robòtica col·laborativa (cobots) té per objectiu treballar conjuntament amb humans en entorns de producció. Els cobots disposen de sensors i algorismes que els permeten detectar la presència de persones i adaptar la seva velocitat o trajectòria per garantir la seguretat.

2.3.5. Bessons digitals

El twin digital o bessó digital és una rèplica virtual d’un objecte físic, procés o sistema. Aquest model digital es nodreix de dades reals, permetent analitzar el funcionament, pronosticar esdeveniments i realitzar proves de millora sense interrompre la producció real.

2.4. Influència de les TDH en el desenvolupament de productes i prestació de serveis. Exemples significatius. Nous mercats

La convergència de les tecnologies es tradueix en la creació de nous models de negoci i en la transformació dels mètodes de disseny i fabricació. Els productes poden ser personalitzats i connectats, alhora que els serveis s’enfoquen en la recopilació i el tractament intel·ligent de dades.

2.4.1. Les TDH es fan servir en el desenvolupament de productes i serveis

  • Integració de software: Molts productes incorporen programari que controla funcionalitats o recopila dades per oferir actualitzacions i millores contínues.
  • Servitització: L’empresa passa de vendre únicament productes tangibles a oferir serveis associats, com ara manteniment predictiu, subscripcions a noves funcionalitats o consultories de dades.

2.4.2. Exemples significatius de TDH

  • Fabricació additiva (impressió 3D): Permet crear prototips i peces finals d’una manera més ràpida, econòmica i personalitzada.
  • Blockchain en la logística: Garantir la traçabilitat d’enviaments i evitar fraus o falsificacions.
  • AR en la formació de personal: Guies interactives que ajuden els treballadors a realitzar tasques complexes sense necessitat d’un expert físicament present.

2.4.3. Nous mercats

Gràcies a la irrupció de les TDH, apareixen mercats i nínxols fins ara inexistents o poc explorats: - Plataformes digitals: Economia col·laborativa, eines SaaS (Software as a Service), mercats on-line segmentats.
- Dades com a producte: Algunes empreses es dediquen exclusivament a recopilar, analitzar i vendre dades, o a oferir resultats d’anàlisis sofisticades com a servei.

2.5. TDH típiques en planta i en el negoci

2.5.1. Les tecnologies digitals habilitadores més emprades en planta industrial

  • Sistemes SCADA: Control i adquisició de dades de màquines i processos.
  • Robòtica i sensors avançats: Automatització de cadenes de muntatge, detecció de defectes, mesuraments en temps real.
  • Edge computing: Processament de dades a prop de la font, permetent reduir la latència i millorar la reacció immediata.

2.5.2. Les tecnologies digitals habilitadores més emprades en els negocis

  • ERP (Enterprise Resource Planning): Integració de la gestió financera, logística i de recursos humans.
  • CRM (Customer Relationship Management): Gestió i seguiment de relacions amb els clients.
  • Business Intelligence i analítica de dades: Explota les dades recollides per predir tendències, identificar oportunitats de mercat i optimitzar processos comercials.

2.5.3. Altres TDH

  • Sistemes de ciberseguretat avançada: Xifratge de dades, eines de detecció d’intrusions, sistemes de gestió de riscos.
  • Plataformes de col·laboració en línia: Treball remot coordinat, gestors de projectes i repositoris de codi.

2.6. Millores amb la implantació de les TDH

La implantació de les TDH en entorns industrials i de serveis genera impactes positius a nivell de productivitat, qualitat, cost i flexibilitat. Algunes millores importants inclouen:

  • Optimització de recursos: Menor desaprofitament de matèries primeres, energia i temps de producció.
  • Manteniment predictiu: Detecció anticipada d’avaries que redueix costos i temps d’inactivitat.
  • Personalització massiva: Capacitat de fabricar sèries curtes i productes adaptats a cada client de manera rendible.
  • Millora en la presa de decisions: L’anàlisi de dades en temps real dona informació clau per a l’estratègia empresarial.

2.6.1. Principals tecnologies facilitadores de la indústria 4.0

  • IoT industrial: Connectivitat avançada de màquines i dispositius.
  • Anàlisi de dades massives: Utilització de models estadístics i predictius sobre grans volums d’informació.
  • Robotització avançada: Robots col·laboratius i autònoms, integrats en la cadena de producció.
  • Integració de sistemes: ERP, CRM, SCADA i altres eines que comparteixen dades de manera harmonitzada.

2.7. Afecten les THD al medi ambient?

Les THD tenen un impacte dual en el medi ambient, amb efectes tant positius com negatius.

6.1. Efectes positius

Eficiència energètica: L'automatització i l'optimització de processos poden reduir el consum energètic.
Monitorització ambiental: IoT i big data es poden utilitzar per monitoritzar i reduir l'impacte ambiental de les operacions industrials.
Reducció de residus: L'ús de THD en la producció i la cadena de subministrament pot minimitzar els residus.

6.2. Danys al medi ambient

Consum d'energia: Les THD, especialment els centres de dades per al núvol i el processament de big data, poden tenir un alt consum energètic.
Residus electrònics: La ràpida evolució de la tecnologia pot incrementar la generació de residus electrònics.
Emissió de CO₂: Algunes tecnologies, com la mineria de criptomonedes, poden contribuir a altes emissions de CO₂.

2.8. Sistemes digitalitzats i dades

La digitalització de processos i equips genera enormes quantitats de dades digitals. El repte és traduir aquestes dades en informació valuosa per a la presa de decisions.

2.8.1. Dades digitals

  • Tipus de dades: Estructurades (base de dades relacional), semiestructurades (XML, JSON) i no estructurades (vídeos, imatges, documents de text lliure).
  • Recollida i emmagatzematge: L’entorn digital facilita la recopilació constant de dades, que s’han de guardar en sistemes adequats (data lakes, bases de dades distribuïdes, etc.).
  • Governança de dades: És imprescindible establir polítiques de privacitat, qualitat i seguretat, així com respectar la normativa vigent en protecció de dades.

2.8.2. Les dades i l’anàlisi

  • Anàlisi descriptiva: Què està passant o ha passat (estadístiques, KPIs).
  • Anàlisi predictiva: Basada en algoritmes de machine learning, serveix per predir tendències o riscos futurs.
  • Anàlisi prescriptiva: Recomana accions concretes a partir de models predictius, optimitzant la presa de decisions.

Mapa conceptual

Un esquema visual possible per aquesta unitat inclouria: 1. Definició de TDH
2. Característiques i aplicacions
3. Blockchain i DLT
4. IA i altres tecnologies (realitat immersiva, robòtica, bessons digitals)
5. Influència en productes, serveis i nous mercats
6. Implantacions típiques en planta i negoci
7. Millores i integració de dades

Activitats finals

  1. Anàlisi de casos reals: Buscar un exemple d’empresa que hagi integrat blockchain o IA en els seus processos i descriure com això ha canviat la seva oferta de valor.
  2. Debat: Com podem minimitzar els riscos de ciberseguretat en un entorn industrial altament robotitzat i connectat?
  3. Exercici de selecció tecnològica: Imaginar un projecte de digitalització d’una planta i escollir quines TDH serien prioritàries (IoT, edge computing, bessons digitals, etc.) i per què.
  4. Comparativa: Fer una taula que mostri similituds i diferències entre blockchain i altres DLT, descrivint-ne usos específics.

Enllaços web d’interès

Amb això, concloem un repàs a les tecnologies digitals habilitadores que sostenen la transformació digital en els sectors productius. Des de la robòtica col·laborativa fins als bessons digitals, passant per la IA i la realitat immersiva, totes aquestes tecnologies encapçalen la modernització de la indústria i dels serveis. La seva aplicació no només millora l’eficiència, sinó que també obre la porta a nous models de negoci i oportunitats de mercat. A més, la gestió eficaç de dades digitals, juntament amb eines de ciberseguretat, esdevé un factor decisiu per garantir l’èxit de la digitalització, l’augment de la competitivitat i el creixement sostenible de les organitzacions.