Big data, inteligencia artificial e industria 4.0

ANALÍTICA PREDICTIVA
Gracias al Internet de las Cosas (IoT), los dispositivos y sensores conectados a la nube también se convierten en fuente de información para el big data. Esto abre todo un mundo de posibilidades a la hora de capturar los distintos aspectos que intervienen en un proceso para poder analizarlo y proponer más valor para el cliente, optimizar o poner en marcha nuevos modelos… Cualquier proceso que genere cantidades masivas de información, evolucione de forma muy rápida o deba contemplar fuentes muy heterogéneas de datos debería aprovechar el beneficio que ofrece esta tecnología.

Además, los costes asociados a la sensorización de las máquinas son cada vez más bajos. Si a esto le unimos el imparable avance que están viviendo las tecnologías asociadas, la consecuencia es que su implantación sea cada vez más relevante.

Desde el punto de vista empresarial, puede ser muy útil para establecer objetivos de negocio realistas, planificar de forma más efectiva o acotar expectativas de un modo más razonable.

Algunos casos de uso en el entorno industrial podrían ser:

Diagnósticos predictivos. El big data puede ayudar a identificar los posibles patrones en los datos de calidad del producto, en los de fabricación, en las reclamaciones de garantía y en los informes de servicio, así como en los datos de uso sobre los productos. Todo ello reduciendo los costes de garantía y optimizando los procesos de fabricación.

Optimización del rendimiento de máquinas y dispositivos.

En el caso de las redes de energía, las aplicaciones de predicción emplean modelos que supervisan la disponibilidad de las plantas, las tendencias históricas, la estacionalidad y la meteorología. La inteligencia artificial y el big data permiten también optimizar el rendimiento de servidores y data centers.

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