El Big Data en la industria

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El poder de Big Data

Hoy más que nunca las fábricas hablan a través de los datos de forma continua.

Es por ello que los datos tenemos que aprovecharlos de forma que necesitaremos procesarlos y decidir en función de lo que vayamos recibiendo.

Tenemos que ser conscientes que cada día vamos a recibir una gran cantidad de datos, pero no debemos sentirnos abrumados, es normal. La fábrica nos comunicará muchísima información y asimilar grandes cantidades de datos será nuestro objetivo. Tenemos el Big Data, el gran volumen de datos tanto estructurados como no estructurados que recogemos en la industria y para conseguir procesarlos, tenemos a la inteligencia artificial.

¿Qué es Big Data?

Es la tecnología que permite, sistemáticamente, trabajar con grandes cantidades de datos. Tal es la cantidad de información que no pueden ser procesada con herramientas tradicionales. Algunas de las funcionalidades son:

Análisis, captura de datos y almacenamiento.
Consulta y actualización.
Privacidad de la información
Fuente de datos.

Tal es la importancia del Big Data que podríamos decir que se basa en 4 pilares clave:

 El volumen de datos: la cantidad de datos recopilados y almacenados definirán el Big Data.
Tipología: los distintos tipos de datos con los que trabaja el Big Data nos darán una idea de cómo trabajar. Los datos estructurados con formato fijo se basan en una base de datos relacional, además de datos semiestructurados y no estructurados.
Velocidad: Hay capacidad de procesar en tiempo real los datos que se generan continuamente, reflejando la realidad de lo que sucede.
Valor: son útiles para los propósitos marcados en las organizaciones.

¿Cómo funciona Big Data?

Comprender el funcionamiento de Big Data para la toma de decisiones no es complicado, pero hay que ser conscientes de su potencial. Los pasos que conforman el funcionamiento del Big Data son:

Crear una estrategia: tener muy claro el fin por el que queremos implantar el Big Data en la empresa, además de conocer los recursos con los que contamos y los que necesitaremos.

Escoger las fuentes de datos: seleccionar bien las fuentes que generen datos valiosos para la empresa es clave. Estas pueden ser: información de sensores y dispositivos IIoT, datos abiertos, información de webs, etc.

Almacenamiento y gestión de los datos: el acceso fiable, los métodos de integración, asegurarse la calidad de los datos, control, almacenamiento y preparación para análisis.

Análisis de la información: como decíamos anteriormente, el valor de los datos dependerá de la identificación de patrones, correlaciones para extraer conclusiones útiles y alineadas con la estrategia.

Ventajas de aplicar Big Data en empresas industriales

En entornos industriales, la información que se genera en los procesos es inmensa y, por tanto, la opción de detectar oportunidades para la mejora de los procesos es permanente. Es aplicable a todos los componentes de la cadena de suministro y, en general, podemos decir que su aplicación en industrias optimiza los procesos, mejora la productividad, la calidad de los productos y amplia los beneficios.

Sensorizar los puntos críticos de la planta es clave, aunque estos sensores son diferentes en función de las variables que queramos medir.

Aplicaciones de Big Data en la industria

Al ser una tecnología muy versátil, se puede sacar partido en muchas áreas de una empresa industrial. Sus aplicaciones más destacadas son:

Logística y transporte.
Procesos de producción.
Control de calidad.
Tendencias de mercado.
Ciberseguridad.

Aquí destacaremos dos de los grupos más importantes:

1. Big Data en la logística y transporte

La deslocalización de los almacenes, las fluctuaciones del precio de los combustibles, la internacionalización empresarial y el auge del comercio electrónico, son tendencias logísticas en donde el Big Data puede intervenir para mejorar la toma de decisiones.

2. Big Data en los procesos de producción

Dentro de los procesos de fabricación, el análisis de datos es clave para, por ejemplo, evitar que aparezcan fallos mecánicos y mejorar así el mantenimiento. De esta manera se mejora tanto el mantenimiento preventivo como se trabaja sobre el predictivo, combinando la tecnología Big Data con la inteligencia artificial para anticiparnos a la aparición de fallos críticos.

Como vemos, no podemos imaginar un futuro sin datos. Es tan importante como tener una maquinaria para poder producir. Sin datos no tenemos conocimiento y sin él, no podremos adelantarnos al futuro o a mejorar la toma de decisiones.