Industria 4.0

Artículo de Blog
Utiliza la ciencia de datos para explotar todo el potencial de los datos de tu fábrica

Cada vez es más recurrente que los clientes en México nos llamen para que integremos las tecnologías de la Industria 4.0 (ver curso en línea Industria 4.0 aquí) a sus máquinas y a sus procesos. De manera más específica, nuestros clientes comienzan a darse cuenta de la importancia de tener datos de sus procesos, datos de las máquinas, datos de logística, datos de producción, datos de los proveedores, etc., etc. Algunos de entre ellos, ya tienen dispositivos IIoT en sus procesos y ya tienen una plataforma en la nube para recolectar datos de manera masiva (Big Data), visualizar y hacer análisis simples de sus datos.

Mientras que otros de nuestros clientes, apenas están buscando alternativas para conectar sus máquinas y procesos con la nube para comenzar a extraer y guardar información vital de sus procesos. Sin embargo, de manera generalizada, hemos identificado que aún hay desconocimiento sobre el verdadero potencial de los datos que recolectamos, y sobre quién puede ayudarnos a desbloquear este potencial.

Análisis de datos: rompiendo las barreras de la información

En el mundo del Big Data, de la Industria 4.0 y del Internet de las Cosas Industrial, lo más común es guardar nuestros datos de proceso y luego darles un primer significado haciendo un análisis muy básico, llamado análisis descriptivo. La finalidad de este tipo de análisis es básicamente hacer gráficas tipo Excel para presentar los resultados, donde en la mayoría de los casos, este tipo de análisis suele decirnos lo que sucedió en el pasado.

Pero es momento de mencionarles que el análisis descriptivo es el más básico de los análisis que podemos aplicar a nuestros datos. En seguida tenemos en orden de menor a mayor dificultad el análisis de diagnóstico, el análisis predictivo, y finalmente el análisis prescriptivo. Donde el análisis prescriptivo puede relacionarse a lo que sucede cuando usamos Waze, supongo que ya les habrá pasado o habrán visto que cuando usamos el Waze para llegar a nuestro destino, y de repente nos pasamos de calle o nos equivocamos de ruta, y el Waze automáticamente calcula en tiempo real una nueva ruta para llegar a nuestro destino en el menor tiempo posible.
Bueno, pues en este caso Waze analiza muchos datos, ejecuta un análisis prescriptivo y nos da como resultado a este análisis, la mejor acción posible para optimizar nuestra ruta. Imaginen utilizar este tipo de análisis con sus datos de sus máquinas y procesos, y que una máquina nos diga instantáneamente qué hacer en caso de que haya un problema con nuestro proceso. ¿Sería increíble no? No olviden inscribirse a nuestro curso en línea sobre la Industria 4.0 para saber mucho más sobre estos temas.

Ciencia de datos y científicos de datos

Los científicos de datos, o Ingenieros en Ciencias de Datos, forman parte de una nueva profesión dedicada a extraer datos, transformarlos en información útil y presentarlos de la manera más rápida y comprensible a una audiencia. Sin embargo, esta nueva profesión no puede actuar de manera individual, es necesario que pueda cooperar con el personal involucrado en sus procesos para poder tener un mejor entendimiento de los datos que tiene a la vista y dar así una interpretación de lo que sucede, está sucediendo, o sucederá en el futuro con sus procesos. Por si se lo preguntan, los científicos de datos tienden a utilizar Python o R como sus lenguajes de análisis, transformación y visualización de datos, y aunque se puede aprender en línea en la mayoría de las ocasiones, también hay carreras universitarias dedicadas a este rubro.

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Análisis descriptivo

Este es el más básico que se puede aplicar a nuestros datos, también se tiene el análisis de diagnóstico, análisis predictivo y análisis prescriptivo

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Científico de datos

Tienden a utilizar Python o R como sus lenguajes de análisis, trasformación y visualización de datos 

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La realidad aumentada Industrial se divide en dos categorías

En  Real-time Machine Data Overlay y soporte aumentado basado en la web

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