BIG DATA EN LA INDUSTRIA 4.0: ¿CUÁLES SON SUS IMPACTOS?

Este artículo explora los impactos de Big Data en la industria 4.0 y las principales maneras de recolectar y aplicar este modelo.

Continúe leyendo para conocer más:

• ¿Qué es Big Data?
• ¿Cómo se utiliza en las industrias?
• ¿Cuáles son los 3 tipos de Big Data?
• Importancia de los datos en la industria 4.0
• ¿Cuál es el impacto del Big Data en las industrias?
• Tecnología de datos en las industrias: ¿cómo funciona?
• Cómo utilizar datos recolectados por cobots

Big Data se refiere a conjuntos de datos grandes, complejos y variados, que son difíciles de procesar y manejar mediante los métodos tradicionales de análisis de datos. Estos conjuntos de datos se caracterizan por su variedad, velocidad y volumen, conocidos como los "3Vs" de Big Data.

La tecnología de Big Data implica la recolección, almacenamiento, procesamiento y análisis de estos grandes conjuntos de datos para extraer información valiosa y tomar decisiones informadas.

Es necesario utilizar herramientas y técnicas avanzadas, como la computación distribuida, algoritmos de procesamiento paralelo y aprendizaje automático, para manejar la escala y complejidad de los datos.

Hay muchos ejemplos reales del uso de Big Data en diferentes sectores. Por ejemplo:

• Sector minorista: Las empresas minoristas pueden analizar grandes volúmenes de datos de transacciones, comportamiento del cliente y comentarios en redes sociales para identificar tendencias de compra, optimizar el inventario, personalizar ofertas y mejorar la experiencia del cliente.
• Salud y medicina: En el campo de la salud, Big Data puede utilizarse para analizar registros médicos electrónicos, datos genómicos, sensores de monitoreo de pacientes e información de seguros de salud para identificar patrones de enfermedades, mejorar diagnósticos, desarrollar tratamientos personalizados y prever brotes epidémicos.
• Transporte y logística: Las empresas de transporte y logística pueden usar Big Data para rastrear y optimizar rutas de entrega, gestionar flotas de vehículos, prever demanda y mejorar la eficiencia operativa.
• Marketing y publicidad: Big Data es ampliamente utilizado en marketing para analizar datos demográficos, comportamentales y de preferencias de los consumidores. Esta información se utiliza para segmentar audiencias, personalizar campañas publicitarias y medir el rendimiento de las estrategias de marketing.
• Sector financiero: Los bancos e instituciones financieras utilizan Big Data para análisis de riesgos, detección de fraudes, modelado predictivo y personalización de servicios financieros.

Estos son solo algunos ejemplos, pero el potencial de Big Data se extiende a prácticamente todos los sectores, permitiendo tomar decisiones más informadas, obtener insights valiosos y comprender más profundamente fenómenos complejos.

Los tres tipos de Big Data son: estructurado, no estructurado y semiestructurado. Estos tipos difieren en cómo los datos están organizados, almacenados y procesados. Aquí hay una breve explicación de cada uno:

• Datos Estructurados: Estos datos están organizados de manera estándar y tienen un esquema definido. Se almacenan típicamente en bases de datos relacionales o en formatos tabulares, como hojas de cálculo. Los datos estructurados tienen un formato consistente, con columnas y filas bien definidas, lo que permite consultas y análisis fáciles. Ejemplos de datos estructurados incluyen información en una base de datos de clientes, registros de ventas o registros financieros.
• Datos No Estructurados: Estos datos no tienen una estructura fija y no se pueden organizar fácilmente en un formato tabular. Pueden ser de naturaleza variada, como texto libre, imágenes, videos, audio, feeds de redes sociales, correos electrónicos, documentos, entre otros. Los datos no estructurados representan la mayor parte de los datos generados hoy en día. Son más complejos de procesar y requieren técnicas avanzadas, como el procesamiento de lenguaje natural, análisis de imágenes y reconocimiento de patrones.
• Datos Semiestructurados: Estos datos tienen cierta estructura, pero no siguen una organización tabular rigurosa. Contienen metadatos o etiquetas que proporcionan información sobre su estructura o características. Los datos semiestructurados pueden incluir archivos XML, documentos HTML, archivos JSON y otros formatos similares. Son más flexibles que los datos estructurados, permitiendo una adaptación a las necesidades específicas de análisis, pero también pueden presentar desafíos en el procesamiento debido a su naturaleza parcialmente organizada.

La industria 4.0 está transformando radicalmente el panorama industrial, y los datos juegan un papel crucial en esta revolución. Aquí hay tres argumentos que demuestran la importancia de los datos en la industria 4.0:

1. TOMA DE DECISIONES BASADAS EN DATOS

En la industria 4.0, los datos se recopilan a lo largo de toda la cadena de producción, desde sensores en máquinas hasta dispositivos portátiles en operadores.

Estos datos proporcionan información valiosa sobre el rendimiento de las máquinas, la eficiencia de la producción, la calidad del producto e incluso la salud y seguridad de los trabajadores.

Con un análisis adecuado de los datos en tiempo real y a gran escala, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y estratégicas.

Esto incluye identificar cuellos de botella en la producción, optimizar procesos, prever fallos en máquinas y adaptarse rápidamente a las demandas del mercado.

2. MEJORA DE LA EFICIENCIA Y PRODUCTIVIDAD

El análisis de datos en la industria 4.0 permite identificar ineficiencias y desperdicios en los procesos industriales. Basado en los conocimientos extraídos de los datos, las empresas pueden implementar acciones correctivas y mejorar la eficiencia operativa.

La mantenimiento predictivo es un ejemplo poderoso: mediante el análisis de datos de sensores de máquinas, es posible prever cuándo puede ocurrir una falla y programar el mantenimiento antes de que el problema se vuelva crítico.

Esto reduce los costos asociados con paradas no programadas, aumenta la vida útil de los equipos y mejora la productividad general.

3. PERSONALIZACIÓN Y CUSTOMIZACIÓN

La industria 4.0 permite una producción más personalizada y customizada, atendiendo a las demandas específicas de los clientes. El análisis de datos permite entender las preferencias de los consumidores, comportamientos de compra y tendencias del mercado.

Con base en estos datos, las empresas pueden ajustar su producción, adaptar productos a las necesidades individuales y ofrecer una experiencia personalizada a los clientes.

Esto no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también impulsa la lealtad a la marca y aumenta la competitividad en el mercado.

El impacto del Big Data en las industrias ha sido significativo, proporcionando valiosos conocimientos e impulsando la transformación digital. Aquí hay algunos datos que ilustran este impacto:

1. EFICIENCIA OPERACIONAL

Según un informe de McKinsey, las empresas industriales que implementan soluciones de Big Data pueden mejorar su eficiencia operacional hasta en un 20%.

Al recolectar y analizar datos en tiempo real de sensores y dispositivos conectados, las empresas pueden identificar oportunidades para optimizar procesos, reducir tiempos de inactividad y mejorar la productividad general.

2. MANTENIMIENTO PREDICTIVO

De acuerdo con PwC, la implementación de análisis de Big Data para mantenimiento industrial predictivo puede reducir los costos de mantenimiento hasta en un 30% y evitar fallos de equipos en hasta un 70%.

Mediante el monitoreo continuo de datos de sensores y la realización de análisis avanzados, las empresas pueden identificar patrones e indicadores anticipados de fallos en equipos, lo que permite un mantenimiento proactivo y la reducción de interrupciones no planificadas.

3. PERSONALIZACIÓN Y EXPERIENCIA DEL CLIENTE

Según Accenture, el 94% de las empresas industriales afirman que la personalización en masa es un factor importante para el crecimiento de sus negocios.

El Big Data permite la recolección y análisis de grandes volúmenes de datos sobre el comportamiento y preferencias de los clientes, lo que permite a las empresas crear productos y servicios personalizados de acuerdo con las necesidades individuales.

Esto resulta en una mayor satisfacción del cliente, aumento de la lealtad a la marca y crecimiento de los negocios.

4. REDUCCIÓN DE COSTOS Y DESPERDICIOS

Un estudio de IDC muestra que las empresas industriales que implementan soluciones de Big Data pueden obtener reducciones significativas en los costos operacionales.

Mediante el análisis de datos, las empresas pueden identificar ineficiencias en los procesos, eliminar desperdicios, optimizar el uso de recursos y mejorar la cadena de suministros. Esto conduce a una reducción de costos operativos y aumento de la rentabilidad.

5. INNOVACIÓN Y DESARROLLO DE PRODUCTOS

El análisis de Big Data permite a las industrias obtener conocimientos valiosos sobre las necesidades y preferencias del mercado. Un estudio de Forrester reveló que el 70% de las empresas industriales afirman que el Big Data tiene un impacto significativo en la innovación de productos.

Al analizar datos de mercado, retroalimentación de los clientes y tendencias, las empresas pueden identificar oportunidades de innovación, desarrollar productos más competitivos y anticipar las demandas futuras de los consumidores.

La tecnología de datos en las industrias involucra varias etapas para recopilar, almacenar, procesar y aplicar insights.

Estas etapas ilustran cómo se aplica la tecnología de datos en procedimientos rutinarios en manufacturas, permitiendo un enfoque basado en datos para mejorar la producción, calidad, mantenimiento y toma de decisiones estratégicas.

Aquí hay un paso a paso que demuestra la aplicación de esta tecnología en procedimientos rutinarios en manufacturas:

PASO 1: RECOLECCIÓN DE DATOS

El primer paso es identificar las fuentes de datos relevantes. Esto puede incluir sensores en máquinas, dispositivos IIoT (Internet Industrial de las Cosas), registros de producción, datos de calidad, entre otros.

Los sensores y dispositivos recopilan información sobre el rendimiento de las máquinas, condiciones de trabajo y procesos de producción.

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PASO 2: ALMACENAMIENTO Y GESTIÓN DE DATOS

Los datos recopilados se almacenan en un sistema centralizado, como un almacén de datos o un lago de datos. Es importante garantizar la integridad, seguridad y accesibilidad de los datos.

Tecnologías como bases de datos distribuidas, sistemas de gestión de datos en la nube o soluciones de almacenamiento escalables se usan para manejar grandes volúmenes de datos.

PASO 3: PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE DATOS

En esta etapa, los datos se procesan y analizan para obtener insights significativos. Esto puede involucrar la aplicación de técnicas de análisis de datos, como minería de datos, aprendizaje automático, inteligencia artificial y estadísticas.

Algoritmos se aplican para identificar patrones, tendencias, anomalías y correlaciones en los datos. Esto puede hacerse tanto en tiempo real (análisis en tiempo real) como en análisis históricos.

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PASO 4: EXTRACCIÓN DE INSIGHTS

Con los datos procesados, es posible extraer insights valiosos**.** Estos insights pueden ser sobre la eficiencia de la producción, calidad del producto, mantenimiento predictivo, optimización de procesos, identificación de cuellos de botella, entre otros.

Los insights se comunican a los equipos relevantes, como ingenieros de producción, gerentes de operaciones o equipos de mantenimiento.

PASO 5: TOMA DE DECISIONES Y ACCIONES

Los insights obtenidos de los datos se utilizan para fundamentar la toma de decisiones. Con base en estos datos, los equipos pueden implementar acciones correctivas, mejorar procesos, planificar mantenimiento predictivo, ajustar la producción u tomar otras decisiones estratégicas.

Las decisiones están guiadas por los insights y métricas derivados del análisis de datos.

PASO 6: MONITOREO CONTINUO Y MEJORA

La tecnología de datos en las industrias es un proceso continuo. Los datos siguen siendo recopilados, almacenados, procesados y analizados en tiempo real.

La información obtenida se usa para monitorear continuamente el rendimiento de la producción, identificar oportunidades de mejora y realizar ajustes según sea necesario.

Esto permite un enfoque orientado por datos para mejorar continuamente los procesos y la eficiencia operacional.

Los cobots, también robots industriales colaborativos, son una de las soluciones más interesantes para manufacturas interesadas en entrar en la industria 4.0 a través de la automatización de procesos monótonos, repetitivos, peligrosos y poco ergonómicos realizados por humanos.

Estos robots colaborativos son capaces de ser implementados y operar con poco impacto en el suelo de fábrica, bajo consumo de energía comparado con los robots industriales tradicionales, y aún pueden operar sin células de seguridad tras una apreciación de riesgos obligatoria.

Pero, además de los beneficios de productividad, aumento de calidad, seguridad, satisfacción de los trabajadores, retención de talentos, mayor constancia en la producción, oportunidad de abrir un tercer turno y previsibilidad productiva más ajustada, los cobots también son tecnologías altamente integrables a sistemas de información ya presentes en las manufacturas.

Esto significa que, en la práctica, los cobots pueden alimentar software con datos sobre tiempo de ciclo, desgaste de bridas, registro de errores y muchas otras informaciones.

En el ecosistema UR+ de Universal Robots, donde es posible encontrar diversos proveedores certificados alrededor del mundo, están presentes diferentes software de IA y Big Data que transforman los datos recopilados en informes útiles para la gestión de las fábricas.

Si desea entender mejor cómo funciona esto y cómo aplicar estos robots en su línea productiva, contáctenos. Universal Robots ofrece cobots con compatibilidad nativa con los principales protocolos industriales (Ethernet/IP, Profinet, Modbus/TCP).