La industria 4.0 es la fusión del mundo real con el mundo virtual. Esta revolución digital está marcada por la tecnología que aprovecha el Big Data y la Inteligencia Artificial (IA) para nutrir sistemas de aprendizaje automático. Los fabricantes en el mercado actual buscan lograr la inteligencia empresarial a través de la recopilación, el análisis y el intercambio de datos en todos los dominios funcionales clave para poder lograr la excelencia productiva.  

¿Qué es el Big Data?

Aunque parezca un concepto relativamente nuevo, el Big Data no es más que las grandes cantidades de datos que puede tener una empresa.  Muchas veces, estos datos deben someterse a un modo de organización que dependa de algún software. Posteriormente, toda esta información se convertiría en datos útiles que ayudarán a la toma de decisiones, así como la mejora de la productividad. Generalmente, estos datos son demasiados, pero son necesarios para determinar qué puedan afectar, ya sea de manera positiva o no, a las empresas. Para poder ejecutar el Big Data, es necesario que la empresa esté inmersa en la Industria 4.0. De esta manera, muchos de los procesos que se manejan ya se encuentra interconectados. Gracias a esto, es posible que toda la información llegue al Big Data, no importa de qué área sea. De esta forma, el Big Data en la Industria 4.0 sirve para que otras tecnologías empleadas al interior de las compañías puedan tener mayor capacidad y ser útiles a otras soluciones tecnológicas. Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes. La naturaleza compleja del Big Data se debe principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas, como los web logs, la identificación por radiofrecuencia (RFID), los sensores incorporados en dispositivos, la maquinaria, los vehículos, las búsquedas en Internet, las redes sociales como Facebook, computadoras portátiles, teléfonos inteligentes y otros teléfonos móviles, dispositivos GPS y registros de centros de llamadas. En la mayoría de los casos, con el fin de utilizar eficazmente el Big Data, debe combinarse con datos estructurados (normalmente de una base de datos relacional) de una aplicación comercial más convencional, como un ERP (Enterprise Resource Planning) o un CRM (Customer Relationship Management).

¿Cómo funciona el Big Data en la industria 4?0?

La interconexión entre sistemas y ordenadores y la capacidad de análisis de grandes cantidades de datos han hecho posible la existencia de máquinas inteligentes que pueden tomar decisiones con conocimiento de causa y sin ningún humano involucrado. El Internet of Things (IoT) lleva conectando elementos muchos años, pero el valor extraído de los datos a través del Big Data ha llevado el término a un nuevo nivel: El Internet de los Sistemas. El análisis del Big Data aporta información valiosa sobre elementos clave como lo son los mercados o las direcciones comerciales, identificando cuáles potencialmente generarán las mayores ganancias. Es fundamental en la toma de decisiones estratégicas tal y como planes de expansión y desarrollo o análisis financieros.

Usos del Big Data en la industria 4.0

La cantidad de información que producen IoT y los sistemas de fabricación actuales debe traducirse en ideas procesables. Por eso, el Big Data clasifica la información recopilada y extrae conclusiones relevantes que ayudan a mejorar las operaciones de las empresas de las siguientes maneras: Mejora de procesos de almacén: Gracias a sensores y dispositivos portátiles, las empresas pueden mejorar la eficiencia operativa al detectar errores humanos, hacer controles de calidad y mostrar rutas óptimas de producción o montaje. Eliminación de cuellos de botella: Big Data identifica los variables que puedan afectar el rendimiento, sin coste adicional, guiando a los fabricantes en identificar el problema. Demanda de predicción: Predicciones más precisas y significativa gracias a la visualización de actividad a través de análisis interno (preferencias de clientes) y externo (tendencias y eventos externos) más allá de datos históricos. Esto permite a la empresa modificar/optimizar su cartera de productos. Mantenimiento predictivo: Sensores nutridos por datos identifican posibles fallos en el funcionamiento de la maquinaria antes de que se convierta en avería, al identificar rupturas en patrones. El sistema envía una alerta al equipo para que reaccione a tiempo. Estos son sólo algunos de los beneficios del análisis de Big Data en los sistemas de producción, pero hay muchos más; seguridad mejorada, optimización de carga, gestión de la cadena de suministro, análisis de no conformidad, etc.

Beneficios del Big Data en la industria 4.0

Contar con soluciones para el análisis de Big Data dentro la fábrica es sinónimo de disfrutar de una serie de ventajas muy apreciadas por todas las partes implicadas, como son:  

• Se agiliza y facilita la integración de procesos automatizados.
• Se reduce el tiempo de inactividad y las paradas no planificadas gracias al mantenimiento predictivo.
• Reducción de pérdidas por averías o por productos de mala calidad.
• Niveles de calidad optimizados.
• Mayor satisfacción de los clientes, tanto por los productos ofrecidos, como por la mejora en su atención.
• Más competitividad en el sector.
• Incremento de los ingresos y las ventas.
• Gestión de la cadena de suministro más precisa.
• Mejor conocimiento del mercado, con la posibilidad de poder realizar proyecciones fiables de la demanda.

Importancia del Big Data en la industria 4.0

Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.

Figura 1. El Big Data ayuda a optimizar grandes cantidades de información para sacar el máximo provecho. Fuente: Pollux.

La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación. El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices. Las empresas con más éxito con Big Data consiguen valor de las siguientes formas:

• Reducción de coste. Las grandes tecnologías de datos, como Hadoop y el análisis basado en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios.
• Más rápido, mejor toma de decisiones. Con la velocidad de Hadoop y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
• Nuevos productos y servicios. Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.