Industria 4.0 y análisis de datos

  • 12 Ago 2021
Industria 4.0 y análisis de datos

Uno de los pilares de la industria 4.0 son los sistemas ciber físicos, siendo que una de las principales funciones de este tipo de sistema es transformar datos del ambiente físico para el mundo digital, y viceversa.

Cuando pensamos en el ambiente industrial, podemos identificar diversos equipamientos que poseen esta capacidad, como sensores inteligentes, controladores que pueden integrar diversas máquinas e quipos con capacitad de internet de las cosas (IoT y IIoT). Cada uno de estos equipos pueden generar una cantidad de datos inmensa sobre el funcionamiento del ambiente industrial y sus parámetros de ejecución. En este sentido, podemos colectar datos de temperatura en un determinado equipo, número de rotaciones de un motor, vibración generada por el equipo, consumo de energía y tantos otros datos que muchas veces acaban siendo ignorados. 

Sin embargo, lo que se percibe es que sistemas ciber físicos por sí solos no responden por lo que es llamada la cuarta revolución industria, pues esta cantidad de datos no generar ningún valor. Conforme Gökalp et al (2016) las empresas necesitan procesar estos datos y transformarlos en información oportuna y valiosa para la toma de decisiones y optimización de los procesos. Para transformar estos datos en información, existen algunas tecnologías que pueden ser aplicadas, entre las que podemos listar big data analytics e inteligencia artificial. Tecnologías como estas permiten identificar patrones entre los datos e presentar relaciones que ni siempre son obvias para el tomador de decisiones. Además de esto, es posible predecir resultados conforme informaciones extraídas del parque industrial, y hasta de la cadena de suministros. A partir del momento en que son utilizadas estas informaciones basadas en datos para gerenciar el negocio, es posible promover iniciativas para la generación de recetas o reducción de costos, contribuyendo así, para el crecimiento de la empresa. 

En este sentido, algunas técnicas para transformación de los datos en información que surgieron, siendo ellas: (i) Machine Learning y (ii) Estatísticas. La técnica de Machine Learning puede ser utilizada para que un sistema pueda aprender como el proceso funciona y eventualmente proponer mejores parametrizaciones con base en lo que fue identificado. Por otro lado, empleando algunas técnicas de Estadísticas, es posible predecir informaciones utilizando un histórico de datos, como, por ejemplo, la necesidad de mantenimiento antes de que una máquina falle y cause un problema complejo. Finalmente, la real revolución está en la utilización de estos diversos conceptos de forma integrada y que los mismos consigan hacer una diferencia substancial en la toma de decisiones, causando impacto en los resultados presentados por la industria. 

Hoy Antara se está preparando para actuar como integrador de información, permitiendo que los datos generados por medio de las máquinas, sensores y equipos sea asociado con la información contenida en Antara, proveyendo así, de subsidios para la toma de decisiones. De esta forma estamos conectados con las tendencias de la industria 4.0, y siempre considerando las particularidades y desafíos de cada cliente. 

Referencias:

Gökalp, Mert & Kayabay, Kerem & Akyol, Mehmet Ali & Eren, P. & Koçyiğit, Altan. (2016). Big Data for Industry 4.0: A Conceptual Framework. 431-434. 10.1109/CSCI.2016.0088.

* Texto elaborado por el equipo de SystemHaus

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