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Industria 4.0 y el Big Data Analytics

Como el Big Data Analytics puede ayudar a la Industria 4.0

Industria 4.0 & Big Data Analytics

La Industria 4.0 nace a partir de la introducción de tecnologías como el Internet de las cosas (IoT) y la implantación de servicios basados en Internet en el marco del entorno de fabricación. Esta evolución tanto tecnológica como organizativa genera la denominada “cuarta revolución industrial”, la cual se basa en un modelo de fábrica inteligente, o Smart Factory, en donde es factible comunicación entre todos los componentes de la cadena de producción, de tal forma que colaboran entre si y son optimizados usando tecnologías de la información. La implantación de este modelo innovador conlleva la posibilidad de conocer al mínimo detalle que ocurre en un punto concreto de la cadena de producción y actuar en consecuencia. Sin embargo, no basta con desplegar la infraestructura necesaria, sino que resulta crucial determinar cómo extraer valor de la información generada en un entorno de Industria 4.0. Para obtener dicho valor resulta imprescindible el uso de Big Data Analytics: la aplicación de técnicas analíticas y estadísticas para operar sobre grandes volúmenes de datos heterogéneos.

Antes de la llegada de este nuevo paradigma, los datos generados en una cadena producción industrial estaban abocados a su eliminación: eran recopilados, pero no se almacenaban debido a la carencia o coste del espacio de almacenamiento o de recursos para procesarlos adecuadamente. Gracias al bajo coste de entrada en la implantación de soluciones basadas en tecnologías Cloud, es posible solventar los problemas de almacenamiento y, simultáneamente, disponer bajo demanda de una gran potencia de cómputo para analizar dichos datos. Por lo tanto, la aplicación del Big Data Analytics está al alcance de cualquier organización, independientemente de su tamaño, abriendo un amplio abanico de posibilidades.

Razones principales para introducir Big data Analytics en la industria

Alto volumen de información dispersa

En un proceso industrial existen un amplio número de máquinas, con varios sensores asociados, que aportan información relevante en espacios de tiempo del orden de milisegundos. En un principio toda la información aportada puede resultar útil con lo cual en un entorno ideal no debe eliminarse. Si a este hecho añadimos el valor de proporcionar una perspectiva histórica de la evolución de información, el volumen en términos de almacenamiento se dispara con relativa facilidad. En este entorno es imprescindible la introducción de tecnologías capaces de lidiar con semejantes volúmenes de información.

Heterogeneidad tecnológica

La implantación de la Industria 4.0 implica la participación de dispositivos de distintos fabricantes y con gran variedad de funciones. Una consecuencia es que el proceso de adquisición de información suele ser específico para cada tecnología involucrada. Habitualmente los datos se obtienen en formatos dispares por lo que es necesario un costoso procesado previo, computacionalmente hablando, para que sean útiles en el proceso de análisis.

Análisis basados en el origen espacial y temporal de los datos

Las dos dimensiones claves en cualquier proceso de captura de datos industrial, son el origen espacial del dato, por ejemplo, que cadena de producción o máquina lo originó, y el instante temporal preciso en el cual se originó dicho dato. El análisis pormenorizado en base a estas dos dimensiones resulta clave para elaborar conclusiones. Sin embargo, para poder agregar información al nivel temporal deseado, por ejemplo, cuantas averías se han producido durante el fin de semana en un turno de producción concreto, es necesario emplear técnicas analíticas y bases de datos especialmente diseñadas con tal fin.

Relevancia de los datos anómalos

En entornos industriales, habitualmente los datos anómalos son quienes aportan un mayor valor, ya que permiten detectar comportamientos que deben evitarse. Sin embargo, es habitual que se produzcan valores erróneos o “ruido” a causa del proceso de transmisión o procesamiento, por lo tanto, sin el uso de técnicas analíticas avanzadas es complicado discernir entre datos anómalos y erróneos.

Por lo tanto, apostar por el uso de Big Data Analytics, es apostar por el futuro. Con casi total seguridad el entorno IoT presente en la Industria 4.0 se convertirá en el mayor generador de Big Data en los próximos años. Sin embargo, mientras que la producción de los datos no entraña una especial dificultad, convertir esos datos en valor real para la organización es todo un reto.