Análisis de los avances más recientes en la industria 4.0 Big Data Jhonatan Ojeda Angel Ariza Andrea Triana Fabian Alvarado Definición 01 Big Data Industrias 4.0 02 Análisis en tiempo real 03 Predicción y mantenimiento predictivo 04 Optimización 05 Personalización y mejora de la experiencia del cliente Table of Contents 01 Definición Industria 4.0 y Big Data La industria 4.0 y el Big Data son dos conceptos que están transformando la forma en que operan las empresas y los sectores industriales. El análisis de los avances más recientes en la industria 4.0 y el Big Data implica examinar cómo estas tecnologías se están utilizando para impulsar la eficiencia, la productividad y la toma de decisiones en diversos ámbitos. Industria 4.0 La industria 4.0 se refiere a la integración de tecnologías digitales y físicas en los procesos industriales para crear entornos de producción inteligentes y conectados. Esto implica el uso de sensores, sistemas ciber físicos, computación en la nube, inteligencia artificial y otras tecnologías avanzadas para mejorar la automatización, la eficiencia y la flexibilidad de la producción. Big Data El Big Data, por otro lado, se refiere al manejo y análisis de grandes volúmenes de datos que se generan en diversas fuentes, como sensores, máquinas, transacciones comerciales y redes sociales. Estos datos se caracterizan por su variedad, volumen y velocidad, lo que requiere herramientas y técnicas específicas para su procesamiento y extracción de información relevante. En el contexto de la industria 4.0, el análisis de Big Data estos son algunos avances recientes en este campo incluyen: Análisis en tiempo real El análisis en tiempo real es uno de los avances más significativos en el campo del Big Data aplicado a la industria 4.0. Tradicionalmente, las empresas solían depender de análisis retrospectivos y reportes basados en datos históricos para tomar decisiones. Sin embargo, con el análisis en tiempo real, las organizaciones tienen la capacidad de procesar y analizar datos a medida que se generan, lo que les permite tomar decisiones inmediatas y fundamentadas en información actualizada. El análisis en tiempo real se basa en tecnologías de procesamiento de datos de alto rendimiento que permiten la captura, el procesamiento y el análisis de grandes volúmenes de datos a una velocidad cercana al tiempo real. Estas tecnologías incluyen bases de datos en memoria, procesamiento distribuido y sistemas de streaming. Ventajas Detección y respuesta instantánea: Las empresas pueden identificar de manera temprana problemas o anomalías en los procesos de producción. Por ejemplo, si se detecta una desviación en la temperatura de una máquina, se puede tomar una acción inmediata para evitar un fallo o una disminución en la calidad del producto. Optimización de la eficiencia operativa: Permite monitorear y optimizar los procesos en tiempo real. Al recopilar datos sobre el rendimiento de las máquinas, los tiempos de ciclo, los flujos de materiales y otros indicadores clave, las empresas pueden identificar cuellos de botella, realizar ajustes y mejorar la eficiencia operativa en tiempo real. Gestión de la calidad Las empresas pueden detectar problemas de calidad de manera inmediata y tomar medidas correctivas. Por ejemplo, al analizar datos de sensores y sistemas de control, se pueden identificar desviaciones en los parámetros de calidad y activar alertas para detener la producción o ajustar los procesos antes de que se generen productos defectuosos. Personalización y respuesta al cliente Permite capturar y analizar datos de los clientes en tiempo real. Esto facilita la personalización de productos y servicios en función de las preferencias y comportamientos actuales de los clientes. Por ejemplo, los minoristas pueden utilizar el análisis en tiempo real para ofrecer recomendaciones de productos personalizadas o para ajustar la disponibilidad de productos según la demanda en tiempo real. GE y Predix La empresa líder en el campo de la tecnología industrial, ha hecho uso de la IA y el Big Data para mejorar sus operaciones y la eficiencia de sus productos. Un ejemplo de esto es su plataforma Predix, la cual recopila y analiza datos en tiempo real, mejorando así la toma de decisiones y la eficiencia operativa Big Data: Predicción y mantenimiento predictivo Big Data: Predicción y mantenimiento predictivo. El análisis de Big Data facilita la identificación de patrones y tendencias en los datos históricos, lo que permite predecir posibles problemas y fallas en los equipos de producción. Esto permite llevar a cabo el mantenimiento predictivo, donde los equipos se reparan o reemplazan antes de que ocurran problemas graves, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costos asociados. Diferencias entre mantenimiento predictivo y preventivo El uso de Big Data en procesos de mantenimiento preventivo, es muy útil para definir el momento óptimo de cambio de componentes o elementos que, en un momento u otro deben ser cambiados, por ejemplo, aceites o taladrinas. Basándose en las horas de uso reales tomados gracias a dispositivos IoT de captura de datos en planta, así como el uso que ha recibido durante esas horas, podemos determinar el estado exacto de degradación en el que se encuentran los componentes, permitiendo a los equipos de mantenimiento definir el momento ideal para su reemplazo. El mantenimiento predictivo, tiene como objetivo la supervisión y aseguramiento del correcto funcionamiento de componentes que no disponen un proceso de reposición programado, como pueden ser los rodamientos, válvulas neumáticas, grippers…evitando paradas inesperadas de manera anticipada. Además, el mantenimiento predictivo tiene un factor muy importante, la correlación de variables, con esto se puede determinar y cuantificar, la degradación que se está sufriendo en los procesos. Big Data: Predicción y mantenimiento predictivo. El análisis de Big Data facilita la identificación de patrones y tendencias en los datos históricos, lo que permite predecir posibles problemas y fallas en los equipos de producción. Esto permite llevar a cabo el mantenimiento predictivo, donde los equipos se reparan o reemplazan antes de que ocurran problemas graves, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costos asociados. Optimizació n Requerimientos Recopilación de Datos Para lograr la optimización que la Big Data ofrece, se requiere la obtención de dichos datos, en las cuales se ofrecen: - Sensors IoT - Dispositivos Móviles - Redes Sociales - Sistemas de Gestión Interna Almacenamiento de Datos Una vez obtenidos los datos por los medios anterior mencionados, llegamos a otras herramientas de almacenamiento como: - Bases de Datos Distribuidas - Nubes de Almacenamiento - Tecnologías de Almacenamientos Aplicación Si hablamos de la Aplicación de estos datos y llegar a la optimización de procesos de la cadena de suministros, debemos tener en cuenta: - Identificar los Datos Relevantes - Determinar las Tecnologías de Captación y Almacenamiento - Plantear las Necesidades - Implementar Sistemas de Visualización, Análisis y Seguridad - Monitorear los Recursos para Encontrar Posibles Fallos Es importante destacar que la implementación puede variar según las necesidades y recursos de cada empresa. Personalización y mejora de la experiencia del cliente Personalización y mejora de la experiencia del cliente Mejora Continua Interacción en Tiempo Real Al analizar estos datos, las empresas pueden identificar áreas en las que pueden mejorar la experiencia del cliente, ajustar sus productos o servicios, y tomar decisiones informadas basadas en datos. Esto significa que pueden adaptar las interacciones y la experiencia del cliente en el momento, ofreciendo respuestas y soluciones rápidas y personalizadas. Segmentación de Clientes Estos segmentos se crean en base a características y comportamientos comunes, lo que facilita la personalización de la comunicación y las ofertas dirigidas a cada segmento. Gracias por su atención