INDUSTRIA 4.0
¿Qué entiendes por Industria 4.0?
Es la actual revolución industrial, consiste en la digitalización de los
procesos industriales por medio de la interacción de la inteligencia
artificial con las máquinas y la optimización de recursos enfocada
en la creación de efectivas metodologías comerciales. La industria
4.0 fusiona digitalmente diversas disciplinas garantizando la
satisfacción del cliente y la personalización de servicios.
¿Qué es Inteligencia Artificial?
La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas
aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y
realicen tareas como hacen los humanos. La mayoría de los
ejemplos de inteligencia artificial de los que usted escucha hoy día –
desde computadoras que juegan ajedrez hasta automóviles que se
conducen por sí solos – se sustentan mayormente en aprendizaje a
fondo (deep learning) y procesamiento del lenguaje natural.
Mediante el uso de estas tecnologías, las computadoras pueden ser
entrenadas para realizar tareas específicas procesando grandes
cantidades de datos y reconociendo patrones en los datos.
¿Qué es Big Data?
El Big Data es el análisis masivo de datos. Una cuantía de datos,
tan sumamente grande, que las aplicaciones de software de
procesamiento de datos que tradicionalmente se venían usando no
son capaces de capturar, tratar y poner en valor en un tiempo
razonable.
Igualmente, el mismo término se refiere a las nuevas tecnologías
que hacen posible el almacenamiento y procesamiento, además de
al uso que se hace de la información obtenida a través de dichas
tecnologías.
Características:
Velocidad: nuestro concepto de inmediatez ha cambiado en
los últimos tiempos y se busca información que llegue
prácticamente al instante.
Volumen: La cantidad de datos generados está aumentando.
Según crecen las bases de datos, también lo han de hacer
las aplicaciones y arquitectura construida para soportar la
recogida y almacenamiento de datos cada vez más variados.
Variedad: los datos sobre los que trabajan las técnicas de
macrodatos son diversos pues, como hemos visto, proceden
de numerosas fuentes y se encuentran en distintos formatos.
Veracidad: saber la fiabilidad de la información recogida es
importante para obtener unos datos de calidad e, incluso,
dependiendo de las aplicaciones que se le vaya a dar a
misma, se convierte en fundamental.
Valor: una gran cuantía de datos frecuentemente extrae
pequeñas informaciones de valor. Cómo conseguir dicha
información de manera eficiente es uno de los retos que
afronta día a día el área de la inteligencia de datos.
Visualización: Convertir cientos de hojas de información en
un único gráfico que muestre claramente unas conclusiones
predictivas es un ejemplo de cómo mostrar los resultados de
forma clara y sencilla en un evidente ejercicio de
sintetización.
Variabilidad: en un entorno tan cambiante como el de los
macrodatos, la información varía mucho. Y también han de
hacerlo los modelos o tratamientos que se aplican en torno a
esta, pues no son fijos en el tiempo y requieren de un control
periódico.
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