La cuarta revolución industrial ha sentado las bases para mejoras masivas en la forma en que la fabricación y la producción se llevan a cabo en la práctica. La primera revolución industrial fue cuando se introdujeron los motores de vapor, actualmente en esta era la computación ha dado como resultado el suministro de enormes cantidades de datos.
Tenemos muchos sensores en la era de la Industria 4.0 y los datos que generan estos sensores se pueden mezclar para encontrar patrones relacionados con el estado de la máquina y otras tareas relacionadas, como el análisis de intenciones (compras en línea), y más.
Como podemos ver claramente, los datos son el nuevo petróleo, tienen un papel importante que desempeñar en la transformación de las empresas para cumplir con los requisitos de la industria 4.0. Big Data se puede describir usando 3 Vs: Volumen, Velocidad y Veracidad.
Comprendamos estos tres pilares de Big Data con más detalle:
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Volumen: La cantidad de datos generados. En los últimos diez años, Internet ha generado más de la mitad de los datos desde su aparición.
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Velocidad: La velocidad a la que se generan los datos. La cantidad de datos que se generan por segundo (rendimiento).
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Veracidad: Se pueden analizar los diferentes tipos de datos que se generan como (videos, archivos de registro, etc.).
Industry 4.0 puede usar Bigdata para el mantenimiento predictivo, la planificación de la producción y la planificación de requisitos de materiales.
Big Data al rescate
Las organizaciones que se aventuran en la Industria 4.0 están utilizando Big Data, ya que se pueden implementar utilizando productos básicos debido a su rentabilidad. Big Data también ha hecho posibles los análisis escalables y precisos. Big Data se ejecuta en una arquitectura distribuida que es escalable tanto horizontal como verticalmente. Hadoop es utilizado por Yahoo Inc.
Los datos que se generan se pueden extraer para predecir patrones que antes eran imposibles de detectar. La disponibilidad de Big Data también ha ayudado a mitigar los ataques a las redes por parte de los piratas informáticos. Ha habido casos en los que las organizaciones mitigaron de manera eficiente enormes ataques mediante el análisis de archivos de registro de red.
Agregar la información puede resultar en el desarrollo de paneles expresivos que pueden proporcionar información valiosa. Big data puede manejar terabytes/petabytes de datos. Las organizaciones han utilizado Big Data para mejorar la gestión de su cadena de suministro y asegurar grandes redes.
Big data ayuda a tomar decisiones importantes, ya que los conocimientos que genera pueden ayudar a toda la organización a mejorar sus procesos. Recientemente, con la mejora en el diseño del hardware (dispositivos de estado sólido), la velocidad de escritura/lectura del disco también ha mejorado drásticamente y esto ha hecho que el análisis de big data sea más perspicaz.
Arquitectura de grandes datos
Big Data comprende plataformas de ingestión de datos que preparan los datos para el análisis y la arquitectura Mapper/Reducer. El análisis de big data comprende una arquitectura de mapeador/reductor. Los datos que se han extraído se dividen en una gran cantidad de pares de archivos más pequeños (clave/valor) que luego se ordenan/combinan en la fase de reducción. Para realizar el análisis de Bigdata, las fuentes de datos van desde archivos de registro de sitios web, sensores, etc. Tō realiza la ingesta de datos en tiempo real. Se utiliza Big Data Streaming (Apache Kafka). Las canalizaciones de transmisión de big data pueden preparar datos para su análisis en tiempo real. Big Data utiliza un tipo especial de sistema de archivos conocido como Sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS).
Casos de uso de Industria 4.0
La Industria 4.0 ha resultado en la acuñación del término Fábricas Inteligentes. La monitorización de equipos se puede realizar mediante Big Data. Los datos del sensor se pueden usar para predecir si el equipo fallará pronto. Los sensores de visión también se pueden analizar para hacer las predicciones necesarias utilizando big data (análisis de fatiga del trabajador).
La planificación de la producción se puede llevar a cabo utilizando modelos de series temporales en un gran conjunto de datos (datos de los últimos 10 años) para predecir las ventas futuras. Con base en estos datos, podemos crear programas de producción que ayudarán a acelerar la producción y reducir el desperdicio de inventario. Se pueden identificar tendencias en los datos (estacionalidad) que ayudarán a tomar las decisiones necesarias.
Las opiniones de los clientes en los sitios web se pueden analizar utilizando Big Data Frameworks. Sentiment Analysis nos proporciona una herramienta muy importante para recomendar productos a los clientes. Los motores de recomendación eficientes también se pueden diseñar utilizando los comentarios de los clientes. Este tipo de análisis utiliza la transmisión de Big Data para realizar el análisis.
También se pueden desarrollar motores de precios para recomendar los mejores precios para los productos. Los sitios web de la competencia se pueden desechar o dar el mejor precio posible al cliente. El precio eficiente de los boletos de avión es un caso de uso muy importante, ya que el precio de los boletos de avión es diferente para cada proveedor. El precio también cambia según la temporada.
