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Industria 4.0: elemento de nueva revolución industrial

Ago 9, 2023 | Articulo

La humanidad ha sido capaz de modificar su entorno usando herramientas que crea usando la materia prima de su entorno. Gracias a esto, se han llevado a cabo muchas revoluciones que marcaron la historia humana. Entre estas, podemos señalar la revolución agrícola y las revoluciones industriales, las cuales son 4. Sin embargo, mucha gente se pregunta, ¿cómo es la cuarta revolución industrial?, ¿Qué es la industria 4.0? Esas y más preguntas serán aclaradas en este artículo.

Las revoluciones industriales en una cascara de nuez

Primera revolución industrial o industria 1.0

La primera revolución industrial tuvo lugar en Inglaterra, en los años 1750 -1840. Esta primera revolución industrial introdujo por la primera máquina de vapor. Thomas Newcomen inventó el innovador sistema. Posteriormente, fue perfeccionado por James Watt en 1785. Este acontecimiento fue unos de los pilares de todas las revoluciones industriales por venir, y marcó el comienzo de una nueva era, tal y como fue la revolución agrícola.

La industrialización fue un cambio bastante significativo para su época, ya que sustituyó la fuerza motora animal por la industrial. Además, logró sustituir la intervención humana en varios procesos de la producción. Así, se logró reducir considerablemente los accidentes laborales y el abuso laboral que sufrían algunos.

Desde el punto de vista tecnológico, la industria 1.0 permitió una transición de la tecnología agrícola y artesanal, a la mecanización de los procesos y con ello la sustitución del trabajo manual por el de máquinas. Así mismo la expansión de industrias como la de los textiles, la metalúrgica, la siderúrgica y la de transporte.

Segunda revolución industrial o industria 2.0

Principalmente, la industria 2.0 se caracterizó por la aplicación de energía eléctrica a diversos aparatos y procesos. Además, por las nuevas e innovadoras formas de telecomunicaciones, como el telégrafo de Samuel Morse, la radio por Marconi, la bombilla de Edison y el teléfono por Bell; asimismo, inventos como el avión de los hermanos Wright, el automóvil por Karl Benz y el motor diésel de Rudolf Diesel.

Tercera revolución industrial o industria 3.0

La tercera revolución industrial tuvo lugar entre el año 1960 y 1990. Durante estas décadas la humanidad revolucionó la historia al desarrollar y acelerar los avances tecnológicos. Entre estos, tenemos:

  • Bioingeniería,
  • informática,
  • farmacia,
  • ordenadores.

El impacto de esta revolución a la industria promovió la modernización de las formas de producción, gracias a la automatización y a la robotización de procesos y equipos. Por tal motivo, las empresas han empezado a invertir más en tecnología que en mano de obra.

Por otro lado, en términos de energía, se introdujeron innovaciones como la energía nuclear y el inicio de investigaciones relacionadas con el uso de energías alternativas como la eólica, la solar, la biomasa, geotérmica, mareomotriz, etc.

La Industria 4.0

La industria 4.0 es la cuarta etapa industrial más importante desde el inicio de la primera revolución industrial y la revolución agrícola. La cuarta revolución industrial fusiona los sistemas físicos, los sistemas digitales y los sistemas biológicos, para generar una red de producción inteligente donde los distintos componentes interaccionan y colaboran entre sí, lo cual modifica trascendentalmente la forma en que vemos y nos interrelacionamos con el mundo.

Las características de la industria 4.0 son muy variadas, por lo que puede ser complejo describir en qué consiste o en qué consiste. Por eso, a continuación le mostraremos las tecnologías aplicadas en la industria 4.0.

Ciberseguridad

En un mundo tan conectado como lo supone la industria 4.0 requiere de medidas de seguridad para proteger los datos de las empresas. Además, los sistemas industriales críticos y líneas de producción. Así mismo, se requiere resguardar la propiedad intelectual, datos privados y privacidad.

Big Data y análisis de datos

Todas las empresas requieren del análisis de datos para tener una visión en tiempo real de lo que ocurre en su proceso de producción, ventas, etc. No importa si una compañía pequeña o grande, todas requieren analizar los datos. No obstante, muchas empresas tienen una producción muy grande y trabajan con una cantidad impresionante de datos que requieren un método para analizarlos rápidamente. Ahí es donde interviene el Big Data.

El Big Data, como su nombre lo indica, consiste en analizar un gran conjunto de datos que requieren de un procesamiento rápido y eficiente. La mayoría de estos datos sobrepasan la capacidad de los sistemas informáticos habituales.

En la industria 4.0 el Big Data juega un papel fundamental para los sistemas y equipos de producción masivo, sistema de gestión de proveedores, etc. Por esto, el análisis de datos masivos se convertirá en un estándar para las grandes empresas en esta cuarta revolución industrial.

IoT: el internet de las cosas en la industria 4.0

Las siglas en inglés IoT (internet of things, internet de las cosas) se refiere a la posibilidad de conectarse y comunicarse entre ellos a través de redes de internet. Esto es una realidad hoy día. Desde la comodidad del teléfono se puede controlar una amplia variedad de dispositivos domésticos. Lo mismo puede ser aplicado para usos industriales. De igual forma, la comunicación y transferencia de datos usando el internet permite la descentralización del análisis de datos, la toma de decisiones y las respuestas en tiempo real.

La fabricación aditiva

Los impresores 3D se extienden cada vez más en el mercado, ya que permiten al usuario crear prototipos y componentes individuales. Además, se aplican para la fabricación de piezas personalizadas, lo cual puede reducir el uso de materias primas, los stocks y las distancias de transporte.

Inteligencias artificiales y aplicaciones en la industria 4.0

La inteligencia artificial es un campo de estudio bastante amplio que involucra diversas disciplinas del conocimiento humano. Entre estas, tenemos:

  • biología,
  • ciencias de computación e informática,
  • lógica,
  • matemática,
  • estadística,
  • psicología,
  • filosofía,
  • lingüística.

Estas disciplinas se encuentran en sinergia con tecnologías avanzadas. Esto, con el fin que los equipos informáticos y diversos dispositivos tecnológicos realice tareas que normalmente requerían inteligencia humana. Por ejemplo, la capacidad de aprender, razonar, resolver problemas, percepción visual, traducción de idiomas, toma de decisiones, etc.

En la actualidad, dos tecnologías de la inteligencia artificial con más relevancia, y de ellos hablaremos sobre ellos brevemente, son:

  • Machine learning.
  • Deep learning.

Machine Learning en la industria 4.0

El Machine learning es una área de las inteligencias artificiales. El Machine learning usa datos para alimentar un algoritmo con el fin de que sea capaz de comprender la relación entre la entrada y salida del sistema bajo estudio. Para obtener conocimiento de los datos obtenidos, usa algoritmos para la predicción, clasificación y generación de conocimiento.

Las aplicaciones actuales del Machine learning son muy extensas. Entre ellas, podemos destacar:

  • Seguridad de datos.
  • Crear predicciones e inversiones en el mercado bursátil.
  • Aplicaciones para diagnóstico médico asistido por computadoras.
  • Marketing personalizado, donde la IA es capaz de comprender el comportamiento de los usuarios y realizar recomendaciones a los usuarios.
  • Motores de búsqueda.
  • Procesado de lenguaje natural; es decir, pueden actuar como un asistente virtual.

Deep learning

El Deep learning o aprendizaje multicapa es un subconjunto del Machine learning. Normalmente, usa redes neuronales artificiales profundas. La profundidad del modelo dependerá del número de capas neuronales del modelo. Aquí, cada capa utiliza como entrada el resultado o salida de la capa anterior, utilizando algoritmos de tipo supervisado y no supervisado. En el caso del análisis de patrones el aprendizaje, es no supervisado y en el caso de problemas de clasificación el algoritmo de aprendizaje es supervisado.

Algunos algoritmos de aprendizaje automático mostraron puntos saturaciones en relación al volumen de procesamiento de datos. Sin embargo, el Deep learning evita este punto, porque su análisis multicapa permite procesar grandes volúmenes de datos.

Pensamientos finales de la industria 4.0

Las revoluciones industriales fueron y son puntos de inflexión para la sociedad humana. Estas marcan el cambio de estilo de vida, niveles de prosperidad de países, diferentes niveles de empleo y desempleo, interacción con el medio ambiente, el uso de recursos naturales, etc.

En esta cuarta revolución industrial se evidencia el uso y desarrollo de tecnologías nunca antes vistas por la humanidad. Estas bien podrían ser de gran utilidad para aumentar la productividad, el desarrollo, etc. Sin embargo, por otro lado, pueden aumentar el índice de desempleo y dictarán de forma indirecta el estilo de vida de la mayoría de las personas. Por ejemplo, las recomendaciones de los algoritmos de marketing han mostrado un cambio en los hábitos del consumidor.

El trabajo de cada sector de la sociedad será desarrollar un análisis crítico de los impactos tanto positivos como negativos de la industria 4.0, visto desde diferentes frentes: en lo económico, social, medio ambiente, etc. Además, en la capacidad de adaptarse a estos cambios, con la premisa de elevar nuestra calidad de vida.

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