Cambios tecnológicos en la industria 4.0

En el nuevo paradigma provocado por la transformación en el que se encuentran inmersos diversos sectores industriales, como el energético, retail o logístico, bajo el concepto de industria 4.0, es decir, con la incorporación de las tecnologías y la digitalización de los procesos de producción con el objetivo de hacerlos más productivos y eficientes; los datos y su explotación cobran especial protagonismo. La industria 4.0 genera un serie de realidades nuevas.

Conectividad de principio a fin.

La integración, tanto vertical como horizontal, de los actores en la cadena de suministro, mejoran los resultados y la eficiencia de la industria considerablemente aunque, para ello, también se hace indispensable la estandarización de protocolos de comunicación. La mejora de la conectividad desde el diseño y planificación, pasando por la producción, la entrega o el análisis, implica incremento de la eficiencia y control de rendimiento. Tecnologías de sensorización e IoT, hacen que los procesos estén más optimizados y acortan los tiempos de respuesta ante incidencias o problemas en la producción. El objetivo final es interconectar todos los pasos y todos los dispositivos involucrados de manera que la cadena de valor quede monitorizada y disponible para su análisis.

Descentralización.

La dependencia de los entornos físicos se reducen sustancialmente, creando entornos virtuales a lo largo de la cadena de suministro. La aplicación de tecnologías de inteligencia artificial proporcional a las máquinas la capacidad de tomar decisiones en los procesos, de tener “decisión autónoma” sin necesidad de acción directa del usuario, que ejercerá una función más de supervisión.

Analítica avanzada.

“Si no puedes medir, no puedes mejorar” es una verdad que impacta en muchos sectores, sino todos, y entornos profesionales. En la era de los datos, si no mides la capacidad de mejora se reduce considerablemente. El big data y cloud computing son tecnologías clave en esta transformación hacia la industria 4.0, facilitando el flujo de datos y permitiendo identificar patrones, detectar errores, predecir eventos a partir del histórico de eventos mediante machine learning, todo ello con una rapidez, flexibilidad y alcance sin precedentes.

Tiempo real.

La capacidad de acortar tiempos de respuesta hasta alcanzar el near real-time o real-time, incorpora inteligencia al Negocio, pudiendo tomar decisiones en cuestión de segundos desde que ocurre el evento. La industria está forzada a ser capaz de saber qué es lo que está ocurriendo en cada momento e, incluso, predecir lo que puede ocurrir. Esta es una de las ventajas aportadas por la digitalización y, concretamente, por tecnologías cloud computing.

Rápida adaptabilidad.

La construcción de la nueva industria 4.0 implica pensar en el futuro haciéndola modulable y escalable. Conceptos como automatización o reutilización generan una industria menos estanca, más flexible y con mejor capacidad de reacción al cambio. En este sentido, no es solo una cuestión tecnológica, este cambio también es cultural, obligando al componente humano, preparado para colaborar con la tecnología y con capacidad de evolucionar con ella.

Orientación a cliente.

El cliente se convierte en el centro de la estrategia 4.0 y es en quien debe repercutir todas las mejoras de la cadena de producción. Los clientes también son 4.0 y exigen resolver sus necesidades de manera inmediata. Para lograr una verdadera transformación digital, y por tanto evolución hacia este nuevo paradigma industrial, tanto los clientes internos (empleados) como los externos (consumidores particulares o industriales) deben estar integrados, estos últimos recibiendo mayor flexibilidad, personalización, adecuación a la necesidad, calidad, reducción de plazos y costes…

Casos de uso en la industria 4.0

Controlar el consumo, personalizar la oferta, sostenibilidad y eficiencia, son los retos a los que se enfrenta la nueva industria y, para hacer esto realidad, no solo basta con acumular datos, sino tener la capacidad de analizar y presentar la información para extraer conclusiones. Algunos casos de uso a los que se enfrenta la industria 4.0 apoyándose en tecnologías big data y machine learning, son los siguientes:

OPTIMIZACIÓN DEL RENDIMIENTO

Mediante machine learning es posible optimizar la generación de secuencias de recursos para alcanzar tasas máximas de rendimiento en comparación con las operaciones y costes. Esto puede aumentar la eficiencia del sistema, ya que el proceso puede aprender a lo largo del tiempo cómo se comportan los diferentes subsistemas de rendimiento, para que el proceso se adapte automáticamente.

PREDICCIÓN DE FALLOS

Mediante el análisis de registros históricos y sistemas de registro que contienen información sobre datos de predicción meteorológica, datos de observación, predicción de fallos y datos de fallos reales, es posible predecir fallos importantes utilizando näive bayes, regresión logística y otros clasificadores de aprendizaje profundo.

PREDICCIÓN DE APAGONES EN TIEMPO REAL

Este modelo lleva el concepto de red inteligente a un nuevo nivel, proporcionando la capacidad de predecir los incidencias, vulnerabilidades y el impacto económico de los daños potenciales. Al analizar el impacto de una vulnerabilidad potencial y los impactos de apagones del sistema, los investigadores pueden predecir dónde y cuándo pueden ocurrir éstos.

PRECIO DINÁMICO

La optimización de los precios puede mejorar los ingresos entre un 5 y un 10%. El mapeo granular del valor de la vida útil de los dispositivos, tarifas y canales; el cálculo de la elasticidad del precio en la intersección del dispositivo, los canales y el plan de precios; y la posterior combinación de estos conocimientos en simulaciones para evaluar cómo el precio y las promociones afectan los volúmenes y los ingresos futuros. La aplicación de este enfoque puede proporcionar información clave para informar las acciones, como la fijación de precios y las promociones.

AUTOMATIZACIÓN DE OPERACIONES

La inteligencia artificial puede hacer que las operaciones sean más eficientes, gracias a una combinación de robótica y optimización de procesos que mejora la productividad y reduce los costes de mano de obra. En tienda, por ejemplo, el aprendizaje automático puede ayudar a optimizar el volumen de productos y mejorar la eficiencia del surtido en un 50%.

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