La Industria 4.0, también llamada Cuarta Revolución Industrial, supone una forma completamente nueva de organizar los medios de producción. Sin embargo, cuando hablamos de esta industria digitalizada, no podemos olvidarnos de la analítica de datos o el Big Data. Este concepto ha ido evolucionando en los últimos años, pero es ahora cuando más poder tiene.

El gran valor de los datos en la industria y  el mundo OT (tecnologías operativas) están conectados. Es por ello necesario conocer en qué sentido puede utilizarse esta tecnología en la Industria 4.0. ¿Te interesa este tema? ¡Entonces sigue leyendo nuestro último artículo!

Big Data e Industria 4.0

Las estrategias de digitalización de la Industria 4.0 están cada vez más basadas en analítica de datos. Este tipo de análisis brinda a las industrias miles de posibilidades distintas. Por ejemplo, puede crear informes detallados sobre lo que ocurre en una fábrica. Y también algoritmos de inteligencia artificial que reaccionen en tiempo real a imprevistos de producción.

Es importante entender que estas aplicaciones y máquinas no son autónomas por sí mismas desde el principio. Es necesario que, antes de que reaccione sola ante imprevistos, un ingeniero haya indicado cómo actuar ante ellos. De la misma manera, el ingeniero debe conocer todos los imprevisto que pueden surgir en la línea de producción y sus factores. Es decir, a parte de necesitar un analista de datos, este tipo de proyectos necesitan expertos en la industria.

Objetivos del análisis de datos

En el marco de la Industria 4.0, el Big Data implica una buena organización de los proyectos en los que se aplique. Uno de los primeros pasos sería definir el objetivo a conseguir, que debe ser medible y focalizado. En algunos casos, tendemos a utilizar tecnologías como la inteligencia artificial sin haber analizado antes el problema a resolver. Esto supone que, en ocasiones, los resultados no correspondan con las expectativas que se tenían al principio del proyecto.

Debido a esto, es necesario tener claros los objetivos a conseguir desde el momento inicial de cualquier proyecto de análisis de datos en la Industria 4.0. Ejemplos de estos objetivos pueden ser reducir un porcentaje de las paradas de mantenimiento o aumentar la producción. Otros pueden ser mejorar la calidad, disminuir las piezas de producción no aptas, etc. El objetivo principal no debe ser digitalizar la fábrica, sino plantear un objetivo con principio y fin, que presente beneficios a la empresa.

Pasos a seguir

Tras definir el objetivo a conseguir, la industria en cuestión debe definir los pasos a seguir en su proyecto de análisis de datos. Podemos hablar de 4 etapas distintas en este proceso:

Etapa de descripción

Esta etapa descriptiva está ya implementada en la mayoría de las empresas de la industria. Su objetivo principal es informar de los procesos que tienen lugar en la fábrica. Lo hacen a través de informes que recogen análisis estadísticos y descriptivos de todos los factores de producción. Como por ejemplo, informes de paradas, de mantenimientos, de fallos, de calidad, etc. De esta manera se conocer al detalle todo lo que ocurre en la fábrica y con su maquinaria.

Etapa de diagnóstico

En esta etapa es necesario preguntarse el por qué de todo lo que ocurre en la fábrica. ¿Por qué estas piezas están defectuosas? o, ¿por qué saltó esa alarma? En algún momento dado también ha podido ser necesario parar la producción, ¿por qué? Los resultados de estas preguntas se presentan en forma de informes que recogen todas estas situaciones y su posible origen. Es decir, es una relación de situaciones y variables.

Etapa de predicción

En esta etapa el objetivo principal es mirar hacia el futuro. A partir de los que ya se conoce de la fábrica gracias a las etapas anteriores, debemos identificar lo que puede ocurrir. Un ejemplo tiene que ver con las paradas de producción. Si sabemos que una máquina ha superado el límite en un 10%, si esta vuelve a aumentar se tomarán medidas. Como que si sobrepasa el 5%, se identifique en cuánto tiempo va a haber una parada porque el límite haya sido sobrepasado.

Etapa de prescripción

Basada en las fases anteriores, esta etapa nos ayudará a decir a las máquinas qué hacer ante los imprevistos. Como por ejemplo, a partir del ejemplo anterior, podremos disminuir la velocidad de la máquina, para aumentar cuando la temperatura se estabilice. Algo que evitará paradas y aumentará la producción. Así también se consigue un programa de autorregulación de la línea de producción basado en algoritmos que detecten fallos. Por ejemplo, que una pieza no se haya producido correctamente. Después de detectarlo, tomará las medidas que sean necesarias.

Industria 4.0 en la Universidad de Alcalá

Como hemos visto, el mundo del análisis de datos en la Industria 4.0 es muy amplio. Y por eso es necesario marcarse objetivos desde el principio y seguir unas fases concretas. También es necesario contar con profesionales que conozcan de primera mano estas fábricas inteligentes. Para ello, desde la Universidad de Alcalá te proponemos el Máster en Industria 4.0. Un máster que te formará de manera completa para conocer todo lo que necesitas sobre este tipo de industria. ¿Te interesa? ¡Apúntate ya!