¿Cómo funciona el big data en la industria 4.0?

Seguro que has oído hablar del concepto “big data”. Este término se refiere al tratamiento masivo e inteligente de datos, y puede resultar de gran utilidad en cualquier sector. En nuestro caso, esta práctica nos ayuda mucho a tomar mejores decisiones en el ámbito de la industria 4.0. Precisamente en este campo se genera una cantidad de información demasiado vasta como para trabajar con ella de forma manual. Por ello, el big data se ha convertido en un procedimiento fundamental a la hora de extraer insights de valor en cualquier empresa relacionada con la industria.

 

Toda actividad económica hace uso de información relativa a clientes, materias primas, funcionamiento de los servicios y otras muchas actividades. Hoy en día no es posible entender una empresa digitalizada y moderna que no explote a través de big data todos los datos que se gestan a lo largo de la jornada de producción. Y el sector industrial no es una excepción.

 

El big data se utiliza para garantizar la trazabilidad de un producto, entender el resultado a nivel de performance de una serie de máquinas o incluso ejecutar tareas tan esenciales como la contabilidad de una compañía. En el caso de la industria 4.0, el análisis de datos asociado a esta doctrina facilita llevar un control del stock y la demanda de materiales, productos o servicios, así como del estado en el que se encuentran los activos en la fábrica.

 

La gestión de datos en procesos industriales es fundamental para explotar al máximo las capacidades de la planta. Sin embargo, no todas las organizaciones tienen claro cómo gestionar esta información o de dónde obtenerla. Por eso, dedicamos las siguientes líneas a contarte cómo funciona el big data en la industria 4.0.

 

La estrecha relación de Big Data con la industria 4.0

 

El análisis de datos en la industria suele venir precedido del uso de la inteligencia artificial. Esta tecnología facilita a las máquinas todas las herramientas necesarias para que aprendan por sí mismas en lo que se denomina como machine learning. A través de este proceso, las máquinas y los sensores aprenden de toda la información que reciben a lo largo de las actividades en las que participan.

 

Para poder tratar los datos de forma rigurosa es necesario conectar los sistemas de producción con la red informatizada de la empresa. Es esto lo que hará posible que los operarios se comuniquen con las máquinas y que estas se vinculen entre sí. De este modo, pueden hallarse conclusiones valiosas a través de los datos sin que nadie intervenga en el proceso.

 

La sensorización es otro de los factores clave en este sentido. Para que el proceso de analítica tenga éxito es más que recomendable instalar dispositivos IoT en la propia maquinaria o en aquellas zonas que reciban información a estudiar. La implementación de este tipo de sensores en la industria 4.0 se denomina Internet of Industrial Things, ya que facilita que cualquier usuario o máquina de la planta se comunique a través de una conexión en común.

 

Como decíamos al inicio, es fácil obtener información de los procesos en los que trabaja la empresa, pero extraer, tratar y filtrar todos los datos de una fábrica puede convertirse en un reto. En este punto entra en juego el big data, combinado con IA y una base de datos enriquecida y organizada. Las técnicas de big data permiten clasificar todos los datos extraídos para obtener conclusiones de valor real para la empresa.

 

¿Qué beneficios aporta la información tratada a través de big data?

 

  • Mejora de la eficiencia. La analítica de datos permite comprobar cuándo se han cometido errores para subsanarlos. También da la información necesaria para realizar controles de calidad en los puntos más calientes y necesarios de la organización. Además, muestra de forma contrastada cuáles son los procesos más y menos productivos para plantear cambios de ser necesario.
  • Aumento del rendimiento. El estudio de los estímulos de la planta facilita comprobar las causas de los bajos rendimientos en departamentos o máquinas localizadas. De este modo, se pueden eliminar o adaptar los procesos limitantes.
  • Personalización de servicios. El big data permite hacer predicciones después de analizar las preferencias de los clientes y el comportamiento de los proveedores. Esto permite adaptar casi por completo los productos o servicios a las necesidades del cliente final y mejora la comunicación con los intermediarios. 
  • Mantenimiento predictivo. Los dispositivos IIoT recopilan información para entender cuándo la maquinaria está funcionando y cuándo aparecen imprevistos. De este modo, se reduce la cantidad de posibles fallos y se notifica en todo momento a los especialistas en el caso de que surja algún error.

 

Claves para desplegar el big data en el sector industrial

 

Lo primero que hay que saber de esta tendencia es que se basa en 3 conceptos generales: 

 

  • Volumen. La industria recoge mucha información de varias fuentes distintas. Entre ellas, encontramos los sensores IIoT y el equipamiento de la fábrica, pero también se extraen datos de las transacciones comerciales, por ejemplo.
  • Velocidad. La sensorización y las conexiones rápidas a Internet han facilitado el rápido acceso a la información. Sin embargo, la competencia también cuenta con este factor, por lo que hay que mantener un ritmo considerable.
  • Variedad. La información puede obtenerse en distintos formatos, desde datos numéricos a textos desestructurados, pasando por correos electrónicos o documentos detallados extraídos a partir de machine learning.

 

Sabiendo esto, se entiende que el foco no debe ponerse en la cantidad de información que se maneja, sino en lo que se hace con ella. El análisis de los activos correctos puede facilitar nuevas soluciones a problemas existentes y una mejora general de la productividad. Por eso, uno de los movimientos más importantes es identificar las fuentes de información que realmente aportarán valor.

 

El big data facilita la integración de todos los sistemas de la empresa para obtener una imagen global de todo lo que está sucediendo. Una buena estrategia de analítica es aquella que desglosa los distintos tipos de datos y formatos y permite filtrar la información para que sea inteligible y esté al alcance de los profesionales.

 

También es importante poder adquirir datos no solo del global de la organización, sino de todas y cada una de las máquinas conectadas, así como de los resultados de las actividades de los especialistas. De nada sirve contar con mucha información de un solo aspecto de la compañía, ya que lo importante en estos casos es poder llegar a conclusiones reveladoras.

 

En este sentido, el big data ha de tener en cuenta el pasado y el presente de la planta, para luego poder predecir su futuro. Como vemos, mantener una estructura y un orden es vital para que esta tecnología dé los frutos esperados. 

 

Por qué tu empresa necesita implementar una estrategia de big data

 

Las compañías del sector industrial que quieran prosperar necesitan adaptarse al nuevo entorno digital. De no hacerlo, podrías quedarte atrás y perder un gran abanico de oportunidades competitivas. En este sentido, la mayoría de las empresas relacionadas con la industria 4.0 ya están explotando estas posibilidades al máximo.

 

No obstante, es crucial tener en cuenta que una estrategia de big data requiere de una planificación estricta que permita conectar ordenada y controladamente todos los activos relevantes de la planta. De lo contrario, los datos obtenidos serán sesgados y carecerán de valor.

 

Para que puedas disfrutar de todas las ventajas del big data y no pierdas el tiempo, queremos ayudarte a implementar una estrategia estudiada y que tenga en cuenta todo aquello que realmente te importe.

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