¿Cuál es el papel de Big Data en la Industria 4.0?
Ya mostramos que la recolección de datos tiene innumerables ventajas para su industria y que la plataforma MInA y Livemes auxilian a las industrias en ese proceso. Podemos cruzar esa información con otras fuentes de datos como sistemas de ERPs, sistemas de control de calidad, sistemas expertos, entre otros. Pero ¿cómo tratar todo ese volumen de datos y obtener insights? ¿Será que Big Data puede resolver estos problemas?
Esta es una de las principales preguntas de la actualidad, los expertos dicen que estamos viviendo la era de la información, haciendo los datos los mayores activos de las empresas. Y la Industria 4.0 forma parte de esta nueva era, y eso es lo que vamos a discutir a continuación.
Big Data
Fonte: http://reamp.com.br
¿Qué es Big Data?
El volumen de datos de las redes sociales, sitios, vídeos, IoT, y otras formas de compartir información han aumentado en proporciones extremas en los últimos años. Para tener una noción Twitter genera alrededor de 12 terabytes de tweets por día, los medidores inteligentes de energía generan alrededor de 350 mil millones de mediciones al año y Google estima que cada dos días se generan 5 exabytes de información, que es el mismo volumen de información generado hasta 2003 por toda la civilización.
Magnitudes de los datos del Big Data
Adaptado de: http://www.tech-faq.com/zettabyte.html
En la imagen anterior podemos ver la grandeza de los datos, el tamaño de un archivo de texto de 10.000 caracteres tiene alrededor de 1 kilobyte, si comparamos eso con el volumen generado por tweets todos los días (12 terabytes), conseguimos imaginar cuántos millones de palabras se envían. Podemos también imaginar el volumen de 5 exabytes de información que Google estima que se generan cada dos días, siendo que para cada exabyte son 1.000 petabytes, y gran parte de esa información puede estar relacionada a su industria.
Las herramientas comunes como hojas de cálculo o sistemas de BI (Business Intelligence) no soportan todo este aumento en el volumen de datos. Por este motivo fue necesario el desarrollo de herramientas más poderosas, teniendo velocidad y soportando una gran variedad de datos (archivos textos, imágenes, vídeos, entre otros). Estos tres requerimientos se conocen como los 3V del Big Data (Volumen, Velocidad y Variedad).
Podemos concluir entonces que el término Big Data se aplica a soluciones que trabajan con gran volumen de datos, con velocidad y extrayendo información de diferentes tipos de datos, para posibilitar la obtención de insights para la toma de decisiones estratégicas. El volumen de datos procede de ERPs, sistemas expertos y / o sistemas legados (estos tipos de datos se llaman datos estructurados), y también datos de otras fuentes, como redes sociales, red de sensores, IIoT, hojas de cálculo, textos, fotos , vídeos, entre otras fuentes de datos (éstos a su vez se llaman datos no estructurados).
¿Cómo se aplica el Big Data en la industria 4.0?
Big Data es un término orientado al tratamiento de grandes volúmenes de información y se aplica en la industria 4.0, principalmente a causa del IIoT, que está constituido por diversos sensores que recogen información en tiempo real de todo el proceso productivo. Desde el proveedor de la materia prima hasta la entrega al consumidor. Estos sensores pueden recoger información de temperatura, humedad, cantidad, espesores, entre otras informaciones.
Todos los datos recolectados necesitan ser tratados y almacenados, para posteriormente generar una base de conocimiento para las tomas de decisiones de la industria. Estas bases de conocimiento normalmente se enriquecen con información de otras fuentes que forman parte del Big Data. En el siguiente ejemplo, su aplicación de Big Data está recibiendo datos del piso de la fábrica referente a la producción del producto A en color rojo, pero al mismo tiempo está analizando Twitter, donde los consumidores están mostrando preferencia para el producto A en el color púrpura. Si el sector de planificación de producción analiza esta información es posible reajustar la producción para el producto A en color púrpura en lugar de rojo.
Este parece ser un ejemplo simple, pero si pensamos en todo el trabajo para analizar todas estas informaciones manualmente, desde informes manuales de producción y la lectura de tweets, ese análisis se volvería inútil, pues quedaría inviable entregar una información hace tiempo adecuado al sector de planificación de producción para un reajuste de las órdenes de producción. Es importante recordar que aún podemos cruzar esa información con los datos de los proveedores, otros sistemas de la empresa (ERPs, sistemas expertos) y datos no estructurados, como por ejemplo, cámaras filmando gondolas de venta e identificando qué productos son vistos y manejados.
Entonces, ¿cuáles son los beneficios de Big Data en la Industria 4.0?
En el transcurso del texto se mencionaron algunos de los beneficios, siendo uno de ellos la velocidad de la entrega de informaciones de grandes masas de datos, con datos en diversos formatos, dispuestos en diversas fuentes, como la IIoT y redes sociales. Además de este beneficio, existen otros como el monitoreo de equipos en tiempo real, para identificación de escenarios que tengan la probabilidad de ocurrencia de una parada de producción, identificación de cuellos de botella en el proceso productivo, agregación de información de diversas fuentes de datos, como sites de Internet proveedores, redes sociales, publicaciones en Facebook y Twitter.
Con todos estos beneficios no debemos dejar para mañana la recolección de los datos del piso de fabrica. Póngase en contacto con Harbor y analice nuestras soluciones para la recolección de datos y asegúrese de que su empresa esté siempre en el mercado. La toma de decisiones no debe ser hecha solamente con conocimiento empírico, recuerde que los datos de su empresa y de todo el mercado pueden ayudarle en las tomas de decisiones haciéndolas más rápidas y asertivas.
Ingeniero Mecánico, post graduado en Informática Industrial, fundó la HarboR en 1996. A lo largo de estos años trabajó con programación, desarrollo e implantación de sistemas (MES y CEP), gestión de proyectos y equipos. Hoy se dedica principalmente al diseño de las soluciones y productos de HarboR, especialmente los destinados a la Industria 4.0