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Ene

La Industria 4.0, un cambio de versión con tecnologías ya maduras

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De todas las revoluciones industriales que han hecho avanzar al mundo, la cuarta y actual es seguramente la que se afronta con menos riesgo. No se trata de inventar nada, sino de llevar a las fábricas una serie de tecnologías que están ya maduras y que forman parte de nuestro día a día. Desde luego esto supondrá cambios en el mercado de trabajo y la búsqueda de perfiles profesionales con capacitación específica, pero no va a representar un vuelco social como el que marcó la primera revolución industrial, cuando el hombre fue sustituído por la máquina.

Las tecnologías 4.0 forman parte ya de nuestro día a día. ¿Las buscamos?

-Big Data:

Los datos son el quid de la cuestión. ¿Cuántas veces en la última semana ha pinchado el botón de “he leído y acepto” la política de privacidad de datos al descargar una aplicación para el móvil, registrarse en una plataforma en la web…? Cada vez que hacemos eso estamos aportando datos sobre nosotros, nuestros gustos, nuestros intereses. Cuando aceptamos las famosas “cookies” permitimos que la red sepa por dónde navegamos, qué capta nuestra atención, cuánto tiempo dedicamos a cada página… Todo eso engrosa el Big Data, el gigantesco depósito de datos que existen sobre casi todo.

Los datos, el Big Data, tienen una traducción muy palpable en nuestra vida cotidiana. Cuando Netflix nos sugiere las películas que más se adaptan a nuestros gustos, puede hacerlo porque guarda la información de nuestras elecciones previas, y porque con ella puede sacar partido de otras tecnologías que veremos a continuación. El Big Data se emplea ya en casi todo. La campaña electoral de Obama fue la primera que sacó partido a los datos y estos han pasado ya a ser una referencia indiscutible para los estrategas políticos. La investigación en el ámbito sanitario, el marketing en cualquier ámbito de actividad… hasta el fútbol utiliza el Big Data!

¿Y en la industria? La industria ha comenzado también a obtener beneficios del Big Data, pero este proceso todavía tiene que avanzar mucho en los próximos años. Cualquier línea de producción está salpicada de sensores que extraen datos sobre el número de unidades manufacturadas, la cantidad de materia prima utilizada, temperatura, humedad…, todo tipo de variables que influyen en el resultado final. Las máquinas recogen multitud de datos y las empresas han de utilizarlos para mejorar.

El Big Data se puede traducir para la industria en el desarrollo de modelos predictivos que sirvan para aprender de la experiencia y evitar errores. Esto significará un ahorro de costes y un aumento de la calidad, con todo lo que de ello se deriva en la cuenta de resultados.

-Machine Learning o Aprendizaje Automático:

Es el siguiente paso. Ya que tenemos datos, aprendamos de ellos. Y la novedad es que contamos con herramientas capaces de procesar ingentes cantidades de datos y extraer patrones de ellos. Con mayor o menor ayuda e intervención de las personas, el hecho es que las máquinas se están convirtiendo en “inteligentes” gracias a estas tecnologías.

En nuestro día a día ya está el Machine Learning. Por ejemplo, nuestro correo electrónico es capaz de ir aprendiendo qué es spam para nosotros. Lo hace porque le señalamos los envíos no deseados o porque el gestor de mail que utilizamos cuenta con sus propias instrucciones sobre lo que se considera un mensaje basura. A nuestro alrededor, las máquinas aprenden constantemente sobre nosotros: en publicidad, nos envían de nuevo la publicidad de aquel hotel por el que nos interesamos; el sistema de escritura predictiva del móvil va conociendo nuestras palabras más utilizadas…

Para la industria, el Machine Learning es una herramienta poderosa. Puede hacer más eficientes todos los procesos de los que se extraen datos. Los ejemplos pueden ser infinitos. Podemos saber con antelación cuándo va a parar una máquina, adelantarnos a variaciones en la demanda, evitar fallos en la calidad del producto…

La Visión Artificial es una rama más en el enorme árbol de la Inteligencia Artificial. Está en nuestros móviles, por ejemplo, cuando al hacer una foto se enmarcan las caras, las identifica como de hombre o mujer e incluso les asigna edad. Hay aplicaciones que se utilizan para detectar fotos en la red, algo similar a la que utilizamos para identificar una canción que está sonando.

En definitiva, las máquinas son capaces de reconocer patrones. Esto, en la industria, puede servir para identificar las taras de una pieza de tela en una fábrica textil, por ejemplo, o para señalar las piezas defectuosas en cualquier cadena de producción. Es una transformación hacia la eficiencia que cada vez más empresas están dispuestas a afrontar.
Tenemos la tecnología, solo hay que construir con ella la solución más eficiente para cada uso. “No basta tener buen ingenio, lo principal es aplicarlo bien”, dijo Descartes.

¿Quiénes somos?
Ártabro Tech es una empresa de base tecnológica cuyas capacidades se focalizan en el diseño de soluciones para la Industria 4.0. La firma ha desarrollado una innovadora herramienta, Legato, para la implementación de software que integre Big Data, Machine Learning, Visión Artificial e Internet de las Cosas, ofreciendo así desarrollos a medida del cliente en el mínimo tiempo y con la máxima eficiencia