Big Data en la Industria 4.0, cómo funciona y por qué es el futuro

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Jaime Mira Galiana

Economista, Experto y Consultor en Logística Ex- Director Técnico de la Fundación Icil y profesor del Máster Director General y de Logística de empresas de Logística y operadores logísticos

Publicado el 18 abril 2022 - 2 minutos de lectura

Prácticamente todos los sectores industriales están dando pasos importantes hacia la llamada Industria 4.0, caracterizada por la transformación digital y el uso de tecnologías vanguardistas y disruptivas, como la Inteligencia Artificial (IA), el internet de las cosas (IoT) y, muy especialmente, el Big Data.

¿Cómo funciona el Big Data en la Industria 4.0?

El Big Data consiste en la recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos a través de un software específico con capacidad para transformar toda esta información, en principio desordenada y hasta caótica, en datos procesables y extremadamente útiles. El objetivo del Big Data es utilizar esta información para realizar predicciones, elevar la productividad y tomar las mejores decisiones organizativas, operacionales, financieras, etc. 

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big data en carretillas elevadoras industria 4.0

La Industria 4.0 se caracteriza por tratarse de una auténtica revolución digital de carácter global, donde los diferentes sistemas y procesos se encuentran conectados.

 Esta hiperconexión convierte en mucho más importante y productivo el papel del Big Data, puesto que la información proveniente de, por ejemplo, el IoT, puede llegar a transformarse en sistemas de aprendizaje informático gracias a la tecnología IA.

 La interconexión entre sistemas, computadoras y la capacidad de análisis de grandes cantidades de datos, provenientes de todo tipo de fuentes y objetos conectados a Internet, hace posible la existencia de smart factories. Es decir, de plataformas o centros de producción inteligentes, dotados de máquinas avanzadas con funcionamiento autónomo y con capacidad para tomar sus propias decisiones.

En definitiva, la aportación del Big Data a la industria 4.0 consiste en dotar de mucha más capacidad y utilidad a otras tecnologías incipientes como el IoT y la IA, al extraer grandes volúmenes de datos, organizarlos, analizarlos y convertirlos en información de alto valor para lograr la excelencia operativa y productiva.

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Aplicaciones del Big Data en la Industria 4.0

El software de Big Data procesa y analiza la información recopilada y extrae conclusiones relevantes, las cuales ayudan a mejorar todo tipo de operaciones de las empresas. El análisis complejo de datos puede usarse en aplicaciones tan diversas como:

  • Procesos de fabricación inteligentes. El Big Data permite la integración de sistemas y la recopilación de todos los datos necesarios, haciendo realidad el concepto de smart factories. Este tipo de factorías están compuestas de plantas de producción automatizadas, donde las máquinas son capaces de realizar trabajos complejos, solucionar problemas y tomar decisiones en base a una programación previa.
  • Gestión con proveedores. El análisis complejo de datos permite establecer sistemas efectivos que mejoran la relación con los proveedores, actuando de forma proactiva. Por ejemplo, programar pedidos de forma automática tomando como referencia el análisis histórico de actividades, los resultados obtenidos y los problemas detectados.
  • Planificación de recursos empresariales. El uso adecuado del Big Data permite optimizar los recursos de las empresas, tanto humanos como tecnológicos, a través de una visualización completa e integral de procesos y sistemas que, normalmente, se tratarían de un modo aislado. Tener en cuenta las interrelaciones entre departamentos y actividades ayuda a tomar las mejores decisiones de todo tipo, desde operacionales hasta de recursos humanos e incluso financieras.
  • Optimización de la logística y el funcionamiento de los almacenes. El análisis de la información procedente de sensores, etiquetas RFID y todo tipo de dispositivos portátiles permite hacer realidad el concepto de almacenes inteligentes. El futuro de la logística pasa por la puesta en marcha de sistemas cada vez más automatizados y robotizados, donde las tareas repetitivas y penosas son realizadas por máquinas, lo que permite a los operarios dedicarse a funciones de supervisión, programación y control de calidad.
  • Mantenimiento predictivo. Otra de las aplicaciones más interesantes del Big Data es que, a través de sensores nutridos por datos, es posible predecir posibles fallos en la maquinaria antes de se produzcan las averías. De esta forma, se evitan parones en la producción que podrían derivar en importantes pérdidas económicas.

almacen en industria 4.0 y big data

Estos son algunos de los usos del Big Data en el contexto de la Industria 4.0, pero existen muchos más, como por ejemplo: gestión de la cadena de suministro, análisis de no conformidad, tratamiento de residuos y optimización de la sostenibilidad o la eficiencia energética.

La importancia del Big Data para el futuro de la Industria 4.0

Sin un desarrollo adecuado del Big Data, las tecnologías 4.0 se quedan a medio camino a la hora de extraerle todo el valor potencial de la información proveniente de las bases de datos de las empresas y, sobre todo, de sensores, etiquetas RFID y dispositivos englobados en lo que se conoce internet de las cosas (IoT).

El análisis complejo de grandes volúmenes de datos es el único método efectivo para generar patrones de análisis predictivo, lo que permite a la maquinaria que conforma la Industria 4.0 funcionar de forma autónoma y con precisión. Además, las conclusiones generadas a partir del Big Data constituyen una referencia de primer orden para tomar la mejores decisiones empresariales. En definitiva, sin el Big Data no es posible la existencia de la Industria 4.0, ni tampoco de su progreso y desarrollo.

Toyota Material Handling utiliza el Big Data para optimizar la gestión de las carretillas elevadoras inteligentes teniendo en cuenta puntos clave como costes, seguridad, productividad, seguridad y medio ambiente. Por ejemplo, a través del análisis de horarios, tipos de trabajo o dificultad de conducción, podemos perfeccionar la asignación de tareas a los operarios y mejorar así los procesos.

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