El mundo está en constante cambio y las industrias no se quedan atrás. La optimización de los procesos, automatización e inteligencia aplicadas lograron un aumento de la productividad que no se detiene. La industria 4.0 es uno de los avances más importantes para mantener en movimiento esta rueda. Se caracteriza por la adopción de tecnologías capaces de optimizar cualquier tarea de manera inteligente.
La industria 4.0 también llamada “cuarta revolución” es sinónimo de procesamiento de datos y la conectividad. Un ejemplo de su aplicación actual es haber logrado la interacción sin fallas de robots con las personas sin riesgos de accidentes. Esto requirió muchos años de perfeccionamiento de la automatización industrial. Junto con IoT, la industria 4.0 permite identificar los desvíos de productividad. También brinda un enfoque preciso para optimizar los tiempos y lograr resultados superiores.
La información es la materia prima principal de este nuevo modelo. El procesamiento de los datos es fundamental para encontrar nuevas aplicaciones y optimizar los procesos industriales. Asimismo, la integración entre los procesos y los nuevos enfoques mejoran la sinergia e impactan directamente en la productividad.
¿De qué es capaz la industria 4.0?
- 🔸 Monitorear herramientas, equipos y componentes a través de IoT.
- 🔸 Facilitar la alineación entre la industria y sus proveedores al integrar cada cadena productiva.
- 🔸 Generar información sobre procesos, gaps y mantenimiento al procesar y compartir datos en tiempo real.
- 🔸 Reduce los costos al optimizar los procesos
¿Qué tecnologías utiliza?
Machine learning: Es una forma de inteligencia artificial llamada “aprendizaje automático”. Está diseñado para aprender por sí mismo. Es capaz de identificar patrones y y tomar decisiones basadas en lo que analizó.
Edge computing: Ayuda a aliviar la transmisión del gran volumen de datos que se debe transmitir. Permite el envío en tiempo real de los datos recopilados.
Visión computacional: Se basa en capturar imágenes y videos. Permite analizar equipos y capturar datos de forma similiar a la visión humana pero con más precisión y agudeza. Puede tomar imágenes a nivel microscópico.
Deep learning: Se construye de múltiples capas de datos. Genera conexiones (sinápsis) que les permite no tener que aprender una y otra vez los datos.
