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▷ Industria 4.0 y big data

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Valor del sector de los macrodatos

ResumenLa Industria 4.0 es la cuarta revolución industrial para la producción descentralizada a través de instalaciones compartidas para lograr la fabricación bajo demanda y la eficiencia de los recursos. Evoluciona desde la Industria 3.0, que se centra en el funcionamiento rutinario. La analítica de datos es el conjunto de técnicas que se centran en la obtención de información procesable para tomar decisiones inteligentes a partir de una cantidad masiva de datos. Dado que el rendimiento de las operaciones rutinarias puede mejorarse mediante decisiones inteligentes y que las decisiones inteligentes necesitan el apoyo de las operaciones rutinarias para recopilar los datos pertinentes, cada vez hay más esfuerzos de investigación en la fusión entre la Industria 4.0 y la analítica de datos. Para comprender mejor los esfuerzos de investigación actuales, los temas candentes y los temas de tendencia en esta intersección crítica, se introducen primero los conceptos básicos de la Industria 4.0 y la analítica de datos. A continuación, la fusión entre ambos se descompone en tres componentes: sectores industriales, sistemas ciberfísicos y métodos analíticos. Se estudian y discuten los esfuerzos de investigación conjuntos en diferentes intersecciones con diferentes componentes. Por último, se realiza una revisión sistemática de la literatura sobre la interacción entre la Industria 4.0 y la analítica de datos para comprender el enfoque y la tendencia de la investigación existente.

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Ejemplos de big data en la industria

La analítica de big data es el uso de tecnologías informáticas avanzadas sobre enormes conjuntos de datos para descubrir valiosas correlaciones, patrones, tendencias y preferencias para que las empresas tomen mejores decisiones. En la Industria 4.0, la analítica de big data desempeña un papel en algunas áreas, como en las fábricas inteligentes, donde los datos de los sensores de la maquinaria de producción se analizan para predecir cuándo serán necesarias las operaciones de mantenimiento y reparación. Mediante su aplicación, los fabricantes experimentan la eficiencia de la producción, comprenden sus datos en tiempo real con sistemas de autoservicio, optimizan el mantenimiento predictivo y automatizan la gestión de la producción.

Los fabricantes utilizan la analítica de big data de la misma manera que la mayoría de las entidades comerciales, excepto con un enfoque más estrecho. Recogen enormes cantidades de datos procedentes de sensores inteligentes a través de plataformas de computación en la nube e IIoT que les permiten descubrir patrones que les ayudan a mejorar la eficiencia de la gestión de la cadena de suministro.

La analítica de big data puede ayudarles a descubrir variables ocultas que causan cuellos de botella en la producción que ni siquiera sabían que existían. Tras identificar el origen del problema, los fabricantes utilizan la analítica de datos dirigida para comprender mejor la causa subyacente de las variables de los cuellos de botella. Esto ayuda a los fabricantes a mejorar la producción y a reducir los costes y eliminar los residuos.

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La llamada fabricación inteligente o industria 4.0, se atribuye a la continua evolución de las tecnologías en los campos de la comunicación, las redes, el almacenamiento y la informática. Estas se han aplicado al mundo más tradicional de la automatización industrial para aumentar la productividad y la calidad de vida de los trabajadores, …

Todas las contribuciones a este tema de investigación deben estar dentro del ámbito de la sección y la revista a la que se presentan, tal como se define en sus declaraciones de misión. Frontiers se reserva el derecho de orientar un manuscrito fuera del ámbito a una sección o revista más adecuada en cualquier fase de la revisión por pares.

Tecnologías de la industria 4.0

Los big data industriales se refieren a una gran cantidad de series temporales diversificadas generadas a gran velocidad por los equipos industriales,[1] conocidos como el Internet de las cosas.[2] El término surgió en 2012 junto con el concepto de “Industria 4.0″, y se refiere a los big data”, populares en el marketing de las tecnologías de la información, en el sentido de que los datos creados por los equipos industriales podrían tener más valor comercial potencial.[3] Los big data industriales aprovechan la tecnología del Internet industrial. Utiliza los datos en bruto para apoyar la toma de decisiones de la dirección, con el fin de reducir los costes de mantenimiento y mejorar el servicio al cliente[2].

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Big data se refiere a los datos generados en gran volumen, alta variedad y alta velocidad que requieren nuevas tecnologías de procesamiento para permitir una mejor toma de decisiones, el descubrimiento de conocimientos y la optimización de procesos[4] A veces, también se añade la característica de veracidad para enfatizar la calidad e integridad de los datos[5] Sin embargo, para los big data industriales, debería haber dos “V” más. Una es la visibilidad, que se refiere al descubrimiento de conocimientos inesperados de los activos y/o procesos existentes y, de este modo, a la transferencia de conocimientos invisibles a valor visible. La otra “V” es el valor.

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