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enerTIC: Prepararse para la nueva era cognitiva en el sector de la fabricación

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  • Yolanda Mendoza

    Prepararse para la nueva era cognitiva en el sector de la fabricación

    Autor:Yolanda MendozaCargo:Responsable de Watson IoT para IBM España, Portugal, Grecia e IsraelPublicado: IBM

    Hoy el entorno empresarial está experimentando una etapa de transformación digital, en la que cobra especial protagonismo las tecnologías cognitivas. Estas pueden analizar rápidamente grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, incluyendo sonidos e imágenes, de la misma manera que lo hacen los humanos: razonando, aprendiendo e interactuando para mejorar la precisión del análisis según se va avanzando en el trabajo. Según un estudio de IBM Institute of Business Value, las compañías eléctricas, por ejemplo, ven que de aquí a 2020 pasarán de establecer simplemente unos fundamentos técnicos a habilitar estas capacidades "inteligentes" para extraer conocimiento y optimizar procesos.

    Dentro del sector de la fabricación, existen empresas que comienzan a integrar analítica, computación cognitiva y sistemas del Internet de las Cosas Industrial (IIoT) para incrementar la flexibilidad, velocidad y calidad de sus operaciones. La adopción de nuevas tecnologías es importante a la hora de impulsar una fabricación "cognitiva" pero, sin lugar a dudas, el factor clave es la implementación de una estrategia para saber hacia dónde canalizar los esfuerzos.

    Por tanto, hay que tener en cuenta siete tecnologías imprescindibles en la puesta en marcha de una fabricación "cognitiva":

    1. Tecnologías móviles: en estrategias, procesos y procedimientos para una mejor comunicación, colaboración y respuesta ante las necesidades de clientes. Puede ser en forma de sistemas o aplicaciones móviles de gestión de relaciones con los clientes (CRM, por sus siglas en inglés) con el objetivo de incrementar la transparencia a la hora de procesar pedidos.

    2. Analítica de Big Data: aprovechando los datos para dar respuesta a casi cualquier cuestión operacional, incluyendo la supervisión de calidad o la monitorización de incidencias, el rendimiento de los proveedores, pruebas y simulaciones de nuevos procesos de fabricación, etc.

    3. Analítica predictiva: permite a los fabricantes hacer un mejor uso de sus equipos y activos o prevenir incidentes mediante el análisis de datos históricos, de mantenimiento o patrones del clima.

    4. Internet de las Cosas Industrial: todos hemos oído hablar mucho del Internet de las Cosas (IoT) y de cómo hemos pasado a vivir en un entorno conectado gracias al uso de sensores, sistemas y una comunicación máquina a máquina. El Internet de las Cosas Industrial (IIoT) es simplemente el Internet de las Cosas aplicado a la fabricación. Las máquinas conectadas amplían las capacidades humanas de capturar y comunicar datos de forma más consistente y precisa. Esta información permite a las compañías abordar problemas antes, ahorrando tiempo y costes, así como apoyando la toma de decisiones.

    5. Computación cognitiva: a medida que las fábricas y los equipamientos están instrumentados con IoT, el volumen de datos se dispara. La computación tradicional difícilmente podrá abarcar tal influjo de datos y su complejidad analítica, por lo que serán necesarias capacidades cognitivas para procesar, analizar y optimizar toda esa información.

    6. Colaboración: la tecnología puede habilitar espacios virtuales en los que miembros de una cadena de suministro trabajen de forma conjunta para diseñar, desarrollar, desplegar y llevar al mercado productos y servicios.

    7. Realidad aumentada: sirve para mostrar posibles errores en IoT o recuperar información de sistemas back-end.

     Con todo, el siguiente salto cualitativo en el sector de la fabricación será esa necesidad de digitalización y, posteriormente, el paso a las capacidades cognitivas. Estas modernizarán y optimizarán áreas anteriormente inaccesibles dentro de procesos industriales, al mismo tiempo que ayudará a los profesionales a minimizar los tiempos de inactividad, optimizar el funcionamiento de activos y equipamiento, mejorar la calidad y el rendimiento, desde la fase inicial de diseño, además de reducir costes, impulsando eficiencias tanto en procedimientos como a nivel laboral o energético.


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