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Del IoT al Machine Learning, guía para no perderse en el camino de la Industria 4.0

Del IoT al Machine Learning, guía para no perderse en el camino de la Industria 4.0

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La Industria 4.0 o la Cuarta Revolución Industrial -cuya concepción está trascendiendo la esfera industrial hasta adquirir implicaciones tanto políticas como sociales- comprende diversos ámbitos que abarcan desde los sistemas ciberfísicos hasta la impresión en 3D. La introducción de estas tecnologías digitales en los procesos industriales multiplica las posibilidades del sector revolucionando la forma de entender la fabricación, los productos e incluso los modelos de negocio.

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Tiempo de Lectura: 3 minutos

Del IoT al Machine Learning, guía para no perderse en el camino de la Industria 4.0Existen múltiples tecnologías que se enmarcan dentro de la Industria 4.0. No obstante, podemos circunscribir los procesos de digitalización de entornos industriales alrededor de tres elementos. Por un lado, la recopilación de datos de máquinas, almacenes y artículos; esto se logra a través del Internet de las Cosas o IoT, por sus siglas en inglés. En segundo lugar, el análisis y la explotación de esa cantidad ingente de datos a través de las técnicas de Big Data e inteligencia de negocio (BI). Y, por último, la analítica predictiva basada en datos mediante el denominado aprendizaje automático o Machine Learning.

A lo largo de todo este proceso observamos un elemento indispensable sobre el que giran las tres fases: la información. Obtener, almacenar y gestionar datos relevantes de forma inteligente juega un papel determinante en la denominada Industria 4.0. De esta manera, el Big Data se convierte en el eje sobre el que deben pivotar el resto de acciones de la empresa en términos de digitalización. No obstante, la avalancha de datos a la que se enfrentan las organizaciones puede llegar a suponer una amenaza para la viabilidad del proyecto. Veamos cómo se deben desarrolla las tres fases de la Industria 4.0.

IoT: conectar el mundo físico y digital

En una primera fase de la digitalización industrial, las empresas necesitan capturar en tiempo real la máxima información posible, estructurada y accesible, sobre lo que está sucediendo en su negocio. El desarrollo de sensores inteligentes, susceptibles de ser ubicados en múltiples emplazamientos de los procesos industriales, permiten captar un gran número de parámetros en base a diversos indicadores. Estos sistemas son complementados con la tecnología cloud. La aparición de soluciones en la nube permite a las compañías almacenar y administrar en tiempo real las múltiples medidas que se obtienen de los sensores. Esto proceso es lo que denominamos Internet de las cosas (IoT).

Existen una serie de ventajas inherentes al IoT que podrían ser aprovechadas de forma inmediata por la industria, como la detección de posibles fallos, la previsión del desgaste de piezas o la reconfiguración de parámetros y calibraciones. Sin embargo, muchos profesionales aún se muestran cautos en relación a su aplicación real en la industria. En este sentido, hay una percepción generalizada de que el mundo real industrial no está tan preparado para la hiperconectividad. Es necesario confiar en agentes que cubran este salto desde unos sistemas analógicos a otros inteligentes donde la tecnología permita conectar el mundo real para comunicarlo hacia la nube a través de los llamados sistemas ciberfísicos. En cualquier caso, es una tendencia imparable ya que diversos estudios estiman que para 2020 habrá en el mundo 212 billones de dispositivos conectados con sensores.

Big Data: recogida y analítica de datos para crear inteligencia

Del IoT al Machine Learning, guía para no perderse en el camino de la Industria 4.0La segunda fase consiste en analizar lo que está pasando a través de herramientas que identifiquen patrones e ineficiencias. Las soluciones de Big Data, permiten una recogida y un tratamiento sistematizado de los datos relevantes, obtenidos a través de la sensorización, para tomar decisiones que afectan tanto al futuro inmediato de las organizaciones (solucionar una avería o reponer una pieza) como a su desarrollo a largo plazo (cambiar de proveedor, modificar los embalajes o renovar la maquinaria).

Se trata de un proceso muy complejo debido a dos factores. Por un lado, el ingente volumen de datos que se maneja y que no para de aumentar segundo a segundo. Recordemos que el 90% de los datos que existen actualmente en el mundo se han creado únicamente en los últimos dos años. El segundo factor hace referencia a la heterogeneidad de las fuentes de donde proceden dichos datos. El auge del Big Data en otros sectores, especialmente el retail, ha puesto de manifiesto el interés de las empresas por recolectar de forma masiva información sobre sus clientes, sus procesos y sus productos. Animados por los buenos resultados en el sector minorista, el Big Data y el BI está empezando a calar hondo también en la industria.

Machine Learning: enseñar a la máquina

En última instancia, las empresas no solo querrán saber qué es lo que ha pasado o está pasando en esos momentos, sino qué es lo que va a pasar en un futuro próximo. Esto se consigue dotando a los equipos de fabricación de aplicaciones inteligentes que realicen mediciones a lo largo de todos los procesos al conjugar los datos históricos y los modelos predictivos. Lo que conocemos como Machine Learning o aprendizaje automático es la última fase de la evolución de la Industria 4.0.

El análisis predictivo, basado en la inteligencia artificial, requiere el diseño y puesta en marcha de algoritmos que aprendan a representar datos y a detectar tendencias. El objetivo del sistema es desarrollar modelos de comportamientos futuros a partir de los datos. En este sentido, la calidad y cantidad de información resulta imprescindible para dar el siguiente paso hacia la Cuarta Revolución Industrial. Como vemos, esto nos lleva de nuevo hacia el Big Data.

 

 

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