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¿Qué es el Big Data?
En las últimas décadas el término Big Data ha estado presente en muchos ámbitos de nuestra vida, sobre todo ha tenido un especial hincapié en el sector industrial. ¿Conoces qué es Big Data en la Industria 4.0?.
¿Qué función tiene el Big Data?
El término Big Data hace referencia a un análisis inteligente y masivo de datos que resulta de gran utilidad en cualquier sector. ¿Por qué es tan importante analizar todos los datos que recopilamos en la industria?
Uno de los factores más importantes es la sensorización de los sistemas. En la maquinaria o zonas donde necesitemos analizar la información deberíamos instalar dispositivos IoT, para obtener una analítica más completa de todos los datos que recopilamos. De este modo, podemos tomar decisiones estratégicas que nos ayuden a optimizar nuestra producción al máximo.
A la aplicación de sensores en la industria 4.0 se les denomina “Internet of Industrial Things”, y nos proporcionan acceso a la comunicación entre cualquier usuario o máquina a través de una conexión común.
La información obtenida por el Big Data es de tal inmensidad que no puede ser procesada con herramientas tradicionales. A continuación, destacamos algunas de las funcionalidades del Big Data que nos ayudan a garantizar un procesamiento correcto de todos los datos recogidos:
- Actualización
- Fuentes de datos
- Intercambio
- Transferencia
- Visualización
- Almacenamiento
- Análisis
- Búsqueda
- Consulta
- Privacidad de la información
Uno de los grandes desafíos del Big Data pasa por mejorar y conseguir cada vez más información. ¿Conoces sus objetivos? ¿Cuáles son las 5Vs?
- El almacenaje (volumen): se recoge mucha información de varias fuentes distintas.
- El tiempo (velocidad): se generan datos continuamente, así que es importante su procesamiento a tiempo real.
- La recolección de datos (variedad): se tratan distintos tipos de datos, ya sean “estructurados”, “semiestructurados” o incluso “no estructurados”.
- La calidad (veracidad): los datos tienen que estar basados en contenido real y reflejar realmente todo lo que está ocurriendo a lo largo del proceso productivo.
- La utilidad (valor): La información recogida debe ser útil para conseguir los objetivos establecidos.
Ventajas de uso de la información obtenida del Big Data
La información producida gracias al IoT y los sistemas de fabricación se convierten en ideas procesables. El Big Data se encarga de clasificar la información recolectada y organizarla. Aquí te contamos algunos ejemplos del gran potencial que tiene el Big Data en el ámbito industrial:
- Mejorar el almacén: Ahora las empresas pueden mejorar su eficiencia operativa, ya que pueden detectar errores humanos que puedan surgir, hacer controles de calidad constantemente y mostrar el modo más eficiente para realizar sus tareas de producción o montaje.
- Eliminar la ralentización: El Big Data identifica las variables que puedan afectar negativamente el rendimiento, ayudando a los fabricantes a identificar el problema.
- Demanda de predicción: Pueden realizarse pronósticos más exactos gracias a la visualización de su actividad, que se realiza a través de análisis internos y externos avanzo mucho más allá de los datos históricos. De esta manera la empresa puede modificar u optimizar su cartera de productos en función de la demanda.
- Mantenimiento predictivo: Los sensores alimentados por datos analizan si existen posibles fallos en el funcionamiento de la maquinaria antes de que el error se manifieste. De este modo, el sistema envía una alerta al equipo para que se reaccione a tiempo.
¿Y si no existiese el Big Data en la Industria 4.0 ?
Hoy en día las fábricas se están modernizando cada vez más rápido, haciéndose más complejas e interconectadas entre sí. Estos sucesos solo se podrían controlar con el Big Data, debido a la gran cantidad de información que nos permite procesar.
Los datos recopilados gracias al IoT y a los sistemas informáticos actuales, han favorecido que las fábricas impulsen vertiginosamente su eficiencia y rentabilidad, incrementando su producción y reduciendo la aparición de errores operativos.
