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Utilización de Big Data y Machine Learning en la Industria 4.0

Jorge Pereira, director general de Keyland

22 mayo, 2018
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Desde 2010, nos hemos visto envueltos en la ola de la digitalización en todos los sectores, y ya especialmente en el Sector Industrial, desde 2011 cuando se bautizó en Europa con el nombre de Industria 4.0. Con la misma dirección y objetivos, en Estados Unidos ya en 2015 más del 70% de las empresas habían previsto inversiones en soluciones fabricación avanzada para los próximos 5 años.

Actualmente muchas empresas ya han puesto en marcha soluciones de mejora que podríamos relacionar con las líneas que propone la Industria 4.0. Pero es un camino de mejora largo, y con muchos senderos u objetivos intermedios, si se quiere tener éxito; y que si no se camina, puede significar la congelación de una empresa a medio y largo plazo.

Jorge Pereira, director general de Keyland

Una de las herramientas que analizamos en el informe “Coeficiente de implantación actual y tendencias de futuro de la industria 4.0 en España”, sobre la digitalización de la Industria 4.0 es el empleo del Big Data. Cuando se habla de Big Data y Analítica, o de Machine Learning y de Inteligencia Artificial, existe una nube de conceptos, que tienen relación entre ellos pero que tienen objetivos o alcances distintos.

Big Data, o lo que también se denomina, analítica avanzada, se aplica para identificar información relevante y mejorar procesos. Estas tecnologías pueden tener un impacto muy positivo en toda la cadena de valor de una organización. Esta analítica, que permite trabajar con grandes volúmenes de datos, de distintos orígenes y formatos, es capaz de aplicar sobre ellos modelos estadísticos u otras herramientas matemáticas para obtener evaluaciones o análisis que aporten valor y permiten mejorar las operaciones u otras actividades de forma cuantificada y justificada.

La inteligencia artificial, va más allá. Es un concepto que incluye el dotar a máquinas o equipos de la capacidad de llevar a cabo tareas de una forma que llamamos “inteligente”, o apoyar a las personas en decisiones operativas. Lo que comprende esa “inteligencia”, es que hay que hacer muchas cosas por detrás.

La Inteligencia artificial es un concepto que incluye el dotar a máquinas o equipos de la capacidad de llevar a cabo tareas de una forma que llamamos “inteligente”, o apoyar a las personas en decisiones operativas

Por su parte, el Machine Learning, dando acceso a los datos, es capaz de aprender por sí mismo de las situaciones, patrones, o características que encuentra en esa información, y utilizarlo en adelante. Cuantos más datos y más fiables mejor. A partir de ese aprendizaje, es capaz de generar conocimiento y crear acciones “inteligentes”, que se mejoran con el tiempo, volviéndose más precisas.

Por ejemplo, el área de operaciones puede utilizar analítica avanzada para evaluar y profundizar en los datos históricos del proceso, y sobre ellos, identificar patrones y relaciones entre actividades y consumos del proceso discreto, y luego optimizar los factores que demuestran tener el mayor efecto sobre el rendimiento del proceso global. Es sorprendente, que en muchas ocasiones se no conoce el valor que tienen algunos de los factores sobre un proceso, y se minusvaloran.

En el sector industrial, existen muchas aplicaciones de distintas técnicas de analítica, como por ejemplo, planificación de la producción, de capacidades, y de la distribución, procesos de calidad, simulaciones Monte Carlo, planificación de la demanda y de pricing, optimización de parámetros en procesos, etc.

En el sector industrial existen muchas aplicaciones de distintas técnicas de analítica, como, por ejemplo, planificación de la producción, de capacidades, y de la distribución, procesos de calidad, simulaciones Monte Carlo, planificación de la demanda y de pricing, optimización de parámetros en procesos, etc.

En el entorno actual, muchas empresas tienen enormes cantidades de datos y la capacidad de construir análisis de información complejos para lograr análisis y conclusiones muy relevantes. En este sentido hay muchas áreas de mejora que se pueden obtener de esta información, tales como: visualizaciones avanzadas de información, análisis de correlaciones con orígenes y causas, análisis de los factores más relevantes de un proceso, la aplicación de redes neuronales, etc.

Algunas de las áreas de impacto de la Industria 4.0 con la aplicación de estas técnicas analíticas son:

  • Mejora de la capacidad de producción
  • Monitorización de procesos productivos y del OEE
  • Optimización de consumos y de recursos
  • Mejora de la calidad de producto y servicio al cliente
  • Optimización de la cadena de aprovisionamiento
  • Optimización de inventario
  • Optimización de precios
  • Mejora del mantenimiento preventivo y predictivo
  • Mejora de información de producción y económica

El impacto en la cuenta de resultados de estas mejoras puede ser muy relevante, y en algunos casos, ayudar a crear nuevas líneas de negocios. Por eso, muchas grandes organizaciones tienen o están creando áreas específicas de Big Data y Analítica avanzada, con un enfoque de mejora interna, y de valor al negocio, y por ello tiene un alcance funcional trasversal, dependiendo de direcciones funcionales, no tecnológicas, y muy orientada al impacto económico.

Sin embargo, según nos ha revelado el estudio “Coeficiente de implantación actual y tendencias de futuro de la industria 4.0 en España”, la complejidad aparente y la falta de perfiles expertos en Big Data hace que la penetración en el tejido industrial haya sido muy baja, poco más del 15%. Este porcentaje es aún menor si se trata de proyectos estables, ya que muchos de los entrevistados habían comenzado en 2016 sus primeros pasos en la aplicación al negocio en esta tecnología.

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