Explorando la interacción entre la fabricación inteligente y los macrodatos

Recientemente, la fabricación tradicional, en la que las materias primas se unen en un proceso de creación de productos de múltiples fases, ha pasado a un segundo plano en la fabricación inteligente. La fabricación inteligente se basa en la concepción histórica de la fabricación como una construcción impulsada por procesos y materiales, agregando tecnología de la información, flexibilidad y control por computadora.

Este artículo analiza el floreciente campo de la fabricación inteligente y, más específicamente, el papel cada vez más relevante del big data para ayudar a los equipos de desarrollo de productos en todas las industrias a mejorar los procesos, controlar los costos, diseñar productos y alinear la oferta de producción con la demanda de los consumidores. Al examinar la interacción entre la fabricación inteligente y el análisis de big data, este artículo describe el entorno actual de big data y fabricación inteligente, explora desarrollos futuros e identifica las limitaciones de big data en la fabricación inteligente.

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Las empresas utilizan cada vez más la tecnología para capturar datos sobre sus productos. Logística de la cadena de suministro, seguimiento de los detalles del cliente, detección de defectos de productos mediante sensores ópticos, consumo de combustible de camiones y velocidad:todas estas son áreas en las que las empresas de fabricación transforman los datos recopilados en información empresarial valiosa.

Sin embargo, los datos suelen estar mal organizados en bases de datos desarticuladas, lo que supone una pérdida de tiempo y recursos. La relación actual entre la fabricación inteligente y el análisis de big data adolece de una falta de personal calificado, una inversión inadecuada de la industria y el gobierno, preocupaciones por la privacidad de los datos y la practicidad del almacenamiento a largo plazo de datos de alta calidad. El modelado predictivo, aunque actualmente se encuentra en una etapa emergente, sigue siendo reemplazado con demasiada frecuencia por el modelado "reactivo"; es decir, recopilar datos sobre procesos que ya se han ejecutado, en lugar de hacer predicciones para evitar que vuelvan a producirse resultados no deseados. Los desarrollos futuros en la fabricación inteligente en lo que respecta al análisis de big data deben corregir estas debilidades, y las empresas deben determinar si existe una aplicación valiosa de esta asociación de tecnologías emergentes en sus propias organizaciones.

Al describir el estado actual de la fabricación inteligente y su intersección con el análisis de big data, podemos comenzar a hacer inferencias sobre posibles desarrollos futuros. En primer lugar, las empresas deben aprender a organizar sus datos de forma más eficaz. Los sistemas de administración de bases de datos unificados pueden recuperar el tiempo perdido en la búsqueda de información en fuentes irrelevantes. Además, las empresas deben asegurarse de haber contratado al personal técnico mejor calificado para manejar los datos. Muchos títulos de licenciatura en negocios carecen severamente de capacitación en análisis y ciencia de datos que sea relevante para el mercado, y se basan en un enfoque completamente teórico o en poner en práctica conceptos de maneras profesionalmente inútiles.

Además, alguna evidencia sugiere que para que la fabricación inteligente y el análisis de big data se asocien de manera más efectiva y sirvan como ejemplo para desarrollos futuros, deben implementarse de manera que sirvan al interés público para atraer inversiones gubernamentales. El cuidado de la salud, la seguridad / ciberseguridad y las energías renovables merecen un énfasis especial:todos son cruciales para el desarrollo social y económico, pero a menudo son ineficientes tanto en el costo como en la entrega.