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Big Data se refiere a obtener información de distintas fuentes lo más rápido posible. Al mismo tiempo, esta información se va almacenando en bases de datos que crecen de manera exponencial. En la Industria 4.0 el objetivo es que estas gigantescas bases de datos estén llenas con información de producción, logística y comercialización. Después, esta información tiene que ser procesada y analizada para que los distintos servicios de una empresa puedan tomar decisiones.
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Tomemos el ejemplo de PepsiCo que lleva años usando Big Data y análisis de datos para colaborar más de cerca con sus consumidores. Para esto, alimentan una extensa base de datos con información de sus clientes principales. En las cuales se tiene información sobre los productos, las ventas, los tiempos de entrega y la localización de los almacenes de los clientes. Con esta información, es posible tener un análisis más preciso del consumo de cada uno de los productos. Además, la actualización contínua de la base de datos también permite prever cambios en la demanda.
En este caso, Big Data y el correcto análisis aumentan la eficiencia en la cadena de suministros. Esto gracias a la reducción de gastos en la comercialización, inventario, logística y transporte entre los clientes y PepsiCo. En otras palabras, es una ventaja competitiva poder tomar decisiones basadas en información sólida de producción, logística o del mercado.
Gracias a esto, es posible tener el producto adecuado, en el lugar adecuado, en el momento adecuado. ¿Te interesa? no dudes en ver su webinar en donde Pepsico describe cómo ha usado Tableau para análisis de grandes volúmenes de datos.
Finalmente, aunque el concepto de Big Data nació hace casi una década, las aplicaciones industriales son un campo por descubrir. Encima de esto, el intercambio de millones de datos entre máquinas y seres humanos requerirá de resolver algunos paradigmas como:
  • ¿Cómo representar la información? Es decir, cómo podemos representar los datos de manera visual y comprehensiva. De manera que favorezca la comunicación entre el personal de distintas áreas. 
  • ¿Cómo utilizar la información para favorecer el aprendizaje de las máquinas?
  • ¿Por cuánto tiempo será necesario almacenar la información?
  • ¿Cómo protegeremos la información de amenazas virtuales como virus y hackers?
  • ¿Cuánto costará albergar, procesar, compartir y escalar la información?
  • ¿Cómo lograr una colaboración eficiente entre los distintos sectores de una empresa? Primero de manera local y luego a otras filiales en otros países.
Aunque seguramente habrá más paradigmas, estas son algunas de las preguntas a las que nos enfrentaremos todos en un futuro.
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Quiz Industria 4.0

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En la Realidad Mixta podemos interactuar con objetos 3D superpuestos en el mundo real, no tan sólo verlos

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Estos son ejemplos de datos no estructurados:

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En un sistema ciberfísico, la capa de aplicación procesa todos los datos que le llegan de la capa de percepción, y los retroalimenta con instrucciones para optimizar el proceso.

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Este método de aprendizaje de Machine Learning enseña a las máquinas a tomar una secuencia decisiones de manera óptima y esto lo aprende por prueba y error:

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¿Qué es la Industria 4.0?

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En una nube privada todo el servicio es gestionado por un proveedor externo, y que nuestra información o aplicaciones están repartidas entre varios servidores en uno o más centros de datos

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La manufactura aditiva sólo permite fabricar piezas hechas con material polímero:

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La forma básica de una red neuronal tiene 3 capas, ¿cuáles son?

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Este concepto se refiere al uso de instrumentos inteligentes, máquinas inteligentes, sensores inteligentes y cualquier otro tipo de dispositivo inteligente en su proceso de manufactura

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¿A qué se refiere el procesamiento en Paralelo?

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¿Cuál es la diferencia entre la Inteligencia Artificial y el Machine Learning?

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La nube son todas las cosas a las que podemos acceder de manera remota a través del internet, como apps y bases de datos

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En un Gemelo Digital, a mayor número de parámetros o variables que se intercambian entre entre las entidades físicas y virtuales, decimos que el sistema tiene mayor fidelidad:

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PhD. Jose NERI

Author PhD. Jose NERI

Evaluador Experto de la Comisión Europea para proyectos en AI, IoT, Industria 4.0. Consultor en IMEPI y socio fundador de Medusa Digital, una empresa que se dedica al uso de Inteligencia Artificial y Análisis de Datos para proyectos de Marketing 4.0 e Industria 4.0. Linkedin: jossneri

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