CAPACITACION INDUSTRIA 4.0
EL
INTERNET DE LAS COSAS (IOT)
El
concepto de Internet de las Cosas en manufactura representa un cambio en el
proceso productivo centralizado a un proceso productivo inteligente, en base a
los avances tecnológicos que están vigentes hoy en día. Estos nos ofrecen la
capacidad de conectar todo (dispositivos, maquinas, equipos, etc.) A una red, y esta red digital nos permite
recibir información desde muchas fuentes para ser almacenada, transferida,
analizada, personalizada o en términos generales procesados, algo que se ha
buscado desde hace mucho tiempo lograr la manufactura automatizada sin
intervención humana. Los problemas que hay en el sistema pueden ser resueltos y
las decisiones pueden y deben ser tomadas a partir del análisis de datos,
manteniendo una calidad adecuada y reduciendo los costos y los riesgos para el
elemento humano.
Basada
en conceptos y aplicaciones como la computación en la nube, el análisis de
datos, comunicación estándar, etc. las empresas serán capaces de incrementar la
flexibilidad y escalabilidad de sus tareas. Lo que se llama la Industria 4.0
esto se logra en conjunto con la generalización de la conectividad y la
automatización nos permitirá aumentar la capacidad en la toma de decisiones y las oportunidades de mejora
en tiempo real. El Internet de las Cosas impulsa la competitividad, la
eficiencia y garantizará el desarrollo gracias a la tecnología.
IoT es un concepto que se refiere a la interconexión en forma digital
de objetos simples y cotidianos por medio de internet. Como puede ser también
la definición de Internet de las cosas es el esquema en el que se conectarían a
internet las cosas u objetos con las personas. También suele
referirse como el internet de todas las
cosas, con la finalidad de que los objetos de la vida cotidiana fueran conectadas
y por lo tanto incorporadas en conjunto
con los elementos tecnológicos con los cuales podrían ser identificados y gestionados por
otros equipos, de la misma manera que si lo fuesen por seres humanos.
El
concepto de internet de las cosas lo propuso Kevin Ashton en el Auto-ID
Center del MIT en 1999, donde se
realizaban investigaciones en el campo de la identificación por radiofrecuencia
en red (RFID) y tecnologías de sensores. .Actualmente, el término
internet de las cosas se usa con una denotación de conexión avanzada de
dispositivos, sistemas y servicios que va más allá de la tradicional M2M (máquina
a máquina) y cubre una amplia variedad de protocolos, dominios y
aplicaciones. Que pueden
proporcionar un enfoque determinado a la orientación hacia los consumidores,
por la que cualquiera puede enlazar elementos del mundo real al mundo digital
utilizando ciertos elementos tecnológicos.
El BIG DATA (BD)
El “Big Data” la traducción literal seria grandes datos, pero a lo que
este termino se refiere es a almacenar grandes
cantidades de datos para posteriormente sacarle provecho a los mismos, para
obtener de ellos resultados significativos, BD se puede interpretar de
diferente forma para otras tantas
diferentes aplicaciones, y no se puede utilizar solo como un término limitado
al ámbito tecnológico. En los tiempos actuales se ha convertido en una
necesidad en los negocios puesto que nos ofrece soluciones a desafíos y
problemas que desde hace tiempo se planteaban las organizaciones de manufactura
e ingeniería. Como se podremos ver más adelante algunas empresas usaran Big
Data para transformar sus procesos, sus organizaciones y propiamente sus industrias. Hemos observado que las grandes cantidades de datos que
se recopilan a lo largo del tiempo se les pueden denominar propiamente como
el big
data. Aunque tengamos varias definiciones para este término, no hay todavía una definición universal al respecto.
La Organización Mundial de Normalización (ISO) ha creado un grupo de trabajo
que va a redactar la norma de vocabulario ISO 3534-5, dedicada al mundo del big data y la analítica de datos. Mientras se
define una definición universal comentamos algunas de las más utilizadas. La
definición que proporciona el diccionario de inglés de Oxford es “datos de
tamaño muy grande, típicamente hasta el extremo de que su gestión presenta
retos logísticos significativos”.
Como almacenar grandes cantidades de datos
Tradicionalmente la estructura de un conjunto
de datos se presenta como una matriz de n filas y p columnas,
representando cada fila información sobre p variables medidas en cada
unidad (individuo, empresa, dirección, ciudad, estado civil, etc.). Por
ejemplo, la hoja de cálculo Excel 2013 puede utilizarse para mostrar 1.048.576
filas por 16.384 columnas en cada hoja, siendo los límites máximo de
almacenamiento en memoria de 2 gigabytes (GB) en un entorno de 32 bits, y los
límites propios del sistema y su memoria en un entorno de 64 bits.
Big Data requiere sólidas capacidades analíticas
El Big Data no genera valor por sí mismo hasta que esta
información es procesada en la búsqueda de solucionar problemas y retos del negocio.
Para ello se requiere acceso a los datos de diferentes tipos, así como unas
sólidas capacidades analíticas que incluyen tanto herramientas de software como
los conocimientos necesarios para utilizarlas. El análisis de las compañías
implicadas en actividades Big Data nos revelan que es necesario un sólido
núcleo de capacidades analíticas diseñado para trabajar con datos
estructurados, así como consultas básicas y visualización y minería de datos,
además se requiere a la adopción de tecnologías como simulación, texto en
lenguaje natural, análisis geoespacial, análisis de flujo, análisis de vídeo y
análisis de voz.
Metodología para Big Data
Orientado
a la recopilación de conocimiento y observación del mercado
Educar: Crear una base de conocimiento
Explorar: Definir el caso de negocio y la hoja de ruta;
Implicar: Aceptar Big Data;
Ejecutar: Implantar Big Data a gran escala;
19- SISTEMAS DE
INFORMACION EN MANUFACTURA 
