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El análisis predictivo en el que se basa el Big Data facilita la identificación de actividades fraudulentas, la optimización de las estrategias de marketing, la predicción del abandono y la mejora de la experiencia de usuario.
Los procesos mediante los cuales las empresas fabrican sus productos y los distribuyen en el mercado hoy han cambiado radicalmente. Estas cada vez disponen de un mayor número de datos, información imposible de gestionar si no es con un software diseñado para tal función. Las nuevas tecnologías y la transformación digital, la Inteligencia Artificial o el internet de las cosas han contribuido a todo este cambio integrándose en el sector productivo, de tal manera que el Big Data y la Industria 4.0 van indiscutiblemente de la mano.
Por un lado, el big data se basa en el análisis de grandes volúmenes de datos, empleando una tecnología específica que permite su procesamiento. Por otra parte, la Industria 4.0 se sustenta en esa revolución digital cuya clave es la hiperconectividad. Esa información manejada adecuadamente se traduce en un aumento de la productividad, ya que permite llevar a cabo predicciones y tomar las decisiones pertinentes.
Solamente a partir del cotejo de una gran cantidad de datos es posible obtener patrones de análisis predictivo recurriendo a técnicas de aprendizaje automático y a la estadística. El objetivo no es otro que predecir comportamientos o riesgos para poder reducirlos o introducir las estrategias necesarias para evitarlos con el fin de aumentar la rentabilidad.
Tan importante como contar con la información adecuada es saber procesarla para obtener todo su potencial valor para llegar a ese análisis predictivo que garantiza unos resultados precisos a partir de los cuales plantearse la toma de decisiones. Todo esto trae consigo una serie de ventajas como:
- Resulta mucho más sencilla la implementación de procesos automatizados.
- Pueden planificarse los periodos de inactividad.
- Disminuye las pérdidas producidas por fallos o por el mal estado de los productos.
- Aumenta, por lo tanto, el grado de satisfacción de los clientes y la competitividad de la empresa.
- Incremento de los ingresos y las ventas, ya que las empresas que han incorporado big data obtienen mayores beneficios.
- Al permitir recopilar datos durante la cadena de suministro, su control es mucho mayor y hace que sea más fácil detectar tendencias, comportamientos o fallos.
Aplicaciones del Big Data en la Industria 4.0
Según el estudio Uso de tecnologías digitales por empresas en España 2022 realizado por el Observatorio nacional de Tecnología y Sociedad (ONTSI), un 11 % de las empresas españolas analiza grandes cantidades de datos; cifra que aumenta hasta el 29 % en el caso de las grandes empresas. El big data se encarga de traducir esos datos para darles diferentes usos. Estas son algunas de sus aplicaciones:
Smart factory
Gracias al big data las empresas pueden optar por adoptar procesos de fabricación inteligentes, aquellos que incorporan diferentes tecnologías revolucionando el modo de fabricación, con plantas de producción automatizada.
Mantenimiento predictivo
El big data también permite predecir posibles fallos en las máquinas antes de que sucedan y así poder intervenir para evitarlos o ponerle solución sin necesidad de tener que parar la producción de manera no planificada, con las pérdidas que eso supondría. Los datos que reciben determinados sensores responden a unos patrones; cuando estos se rompen, salta la alarma ante una posible avería en la maquinaría.
Eliminación de cuellos de botella
Es posible reconocer los factores y variables que pueden afectar al rendimiento de la producción, ralentizándola. Saber cuál es el origen del problema hace que se pueda actuar directamente en la causa para evitar cuellos de botella.
Optimización de recursos
La interconexión entre departamentos y ofrecer una visión integral facilita poder supervisar de manera conjunta todos los procesos, garantizando así un mejor control de los recursos, tanto humanos como económicos o tecnológicos, y en este caso tangibles e intangibles.
Control de suministros
La analítica descriptiva permite conocer en todo momento el stock del que dispone la empresa. A partir del análisis de los datos recopilados es posible mejorar la gestión de la cadena de suministro para que sea más efectiva y mejorar también la relación con los proveedores, programando pedidos de manera automática, basándose en los resultados, el histórico y los problemas detectados.
Mejora de procesos operativos
Es una de las ventajas más valoradas por la empresa, que puede tener un mayor control de todos sus activos, realizando un seguimiento de todos ellos. De esta manera, puede identificar fallos, reducir tiempos o, incluso, diseñar rutas de producción y montaje mucho más efectivas.
Predicciones más precisas
El análisis del comportamiento de los clientes y el de las tendencias del mercado es mucho más exhaustivo, por lo que la empresa cuenta con una información especialmente útil a la hora de introducir algún cambio en su cartera de productos.
Ciberseguridad
Las empresas han encontrado en el big data el mejor aliado para combatir los ciberataques, identificando posibles ataques o violaciones de seguridad en tiempo real.
El Máster en Industria 4.0 online de UNIR se centra en el reto de la transformación digital de las empresas, una transformación que necesariamente pasa por los beneficios que el big data aporta a esta industria. No solo almacena datos, sino que también los analiza y actualiza para convertirlos en valiosa información para cualquier empresa a la hora de descubrir tendencias o identificar patrones. Esto, sumado a la interconexión de equipos, ha dado lugar a máquinas inteligentes, capaces de tomar decisiones basadas en ese análisis predictivo.
