Fuente: El País
Este ingeniero vasco ha ideado un sistema para anticiparse a los fallos de los objetos tecnológicos que, asegura, cada vez son más humanos. Su misión es ‘curarlos’ antes de que generen pérdidas.
Somos los médicos de las máquinas. Las escuchamos, observamos, analizamos, diagnosticamos y, luego, prescribimos la solución. A veces, hace falta operarlas y sustituirles piezas dañadas o inadecuadas, e incluso puede que necesiten un cambio de diseño. Las máquinas están dejando de ser feas. Las nuevas tecnologías nos permiten hacerlas más humanas. Hay magia en el mundo digital”. Iñigo Lazcanotegui, un guipuzcoano de Hondarribia y 38 años, es el inspirador principal del sistema de predicción de fallos para la industria 4.0 galardonado con el Premio Europeo de Innovación de 2017. Concedido por EARTO, la máxima representación europea en el ámbito de la innovación, el galardón recompensa la exitosa aplicación industrial de las tecnologías de big data desarrolladas por el centro tecnológico Tecnalia y patentadas por la empresa NEM Solutions. En la senda de la cuarta revolución industrial, la de la digitalización y automatización, la de las fábricas inteligentes permanentemente intercomunicadas, poder detectar los fallos de las máquinas antes de que entren en crisis y optimizar la producción supone una enorme ventaja que ahorra desastres y mucho dinero.
“Vengo de una familia de pescadores, pero crecí fascinado por los diseños de barcos de un tío mío ingeniero naval y por todo lo relacionado con la informática. Pertenezco a la generación que asistió al nacimiento de Internet y al desarrollo exponencial de la industria digital. A los 10 años, ya empecé a programar ordenadores. Era un friki, vivía pegado al ordenador, abducido por la informática y la música electrónica. Hice mis pinitos como hacker. Sacaba unas notas patéticas. Recuerdo una conversación con mi padre: ‘Allá tú’, me dijo. A los 18 años, mis padres me enviaron a Alemania a aprender el idioma y a hacer prácticas en una empresa. Pensaron que igual me espabilaba allí. Me aburrí mortalmente, me sentí como una patata abandonada, pero, además de alemán, aprendí a moverme en los entornos de la incertidumbre en una sociedad que da más libertad individual y trabaja de forma eficaz”.
A su regreso a casa, un año más tarde, Iñigo Lazcanotegui entró en la Universidad de Mondragón y comprobó que la ingeniería técnica informática era su territorio, lo que le apasionaba desde siempre. “El mundo digital me iba, saqué las mejores notas de mi vida, era el número uno de clase. Me propusieron aplicar la informática a la industria, unir los bits [medida de la capacidad de proceso informático del sistema] a los hierros, y me devolvieron a Alemania, a la Facultad de Matemáticas de la Universidad Tecnológica de Aquisgrán, para que me especializara en fabricación avanzada. Allí tuve que rehacer mi carrera —los alemanes solo se fían de sus cursos de enseñanza—, pero aprendí a aplicar la informática a las matemáticas y me empapé de las formas de trabajo. Por supuesto, yo también entré en el sistema de formación dual que combina el estudio con las prácticas, y que allí es lo normal. Lo que falla en la universidad española es la paulatina inserción del estudiante en las empresas. No se puede pasar de cero a 100, de lo académico a lo laboral. Las prácticas no pueden ser de tres meses de verano y tampoco deben estar mal pagadas. Tenemos un gran déficit de analistas porque hay muchos chicos con buenas notas y ninguna experiencia de trabajo”.
La predicción de fallos en la industria 4.0 se realiza gracias a la aplicación de big data que permite la gestión y el análisis inteligente de grandes volúmenes de datos en la industria y maximizar la productividad y la competitividad a escala global. La supervisión de los aerogeneradores, por ejemplo, permite detectar fallos y ahorrar mucho dinero.
El doble perfil informático e industrial —“trabajamos para digitalizar la ingeniería industrial e industrializar la informática”— es la clave, en su opinión, de la revolución 4.0 que se está gestando. “Antes, cada máquina tenía a un operario que la atendía y entendía, que conocía su comportamiento y sabía interpretar sus señales: si emitía un ruido anormal, si alteraba el ritmo… Digamos que nosotros nos hemos hecho con la libreta de aquellos maestros torneros, fresadores, etcétera, y ahora llegamos mucho más lejos, a alcanzar los secretos íntimos que no están a la vista. A estas máquinas complejas les hemos puesto sensores de todo tipo: acelerómetros, ultrasonidos, medidores térmicos, de visión… No buscamos tanto el error como establecer los patrones normales de comportamiento y saber de qué manera las variables del material utilizado, la forma del corte, el tipo de herramienta, el nivel de precisión, la temperatura atmosférica, etcétera, afectan a los procesos de mecanización. Reunimos así una ingente cantidad de datos que una vez procesados y analizados nos permiten hacer una máquina más segura y eficaz. Además de predictivos, somos prescriptivos; no atendemos solo a la sintomatología, a los 37 grados de fiebre del enfermo; vamos a la raíz, a la causa de la infección”.
Hasta ahora, Tecnalia ha aplicado su tecnología de big data en sectores de alto coste operativo, como el del ferrocarril y los aerogeneradores, pero está entrando también en las pymes. “Todas las empresas pueden sacar mayor rendimiento a sus máquinas y mejorar la productividad”, asegura. Cree que los protagonistas de la cuarta revolución industrial serán necesariamente los millennials, nativos digitales que han crecido compartiendo con naturalidad la información y conocen los beneficios de la cooperación y la apertura. Apasionado del diseño industrial —“busco sistemas funcionales aceptablemente humanos que huyan de la estética espartana, soviética, de las máquinas”—, Iñigo Lazcanotegui piensa ya en el papel que la historia reserva a la generación de sus hijos, Libe, de tres años, y Jon, de seis, llamada a conducirnos a territorios tecnológicos hoy por hoy ignotos.
Fuente: El País
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