Cabecera personalizada

El blog de Mikel Niño
Emprendimiento digital, startups, Big Data Analytics y nuevos modelos de negocio

Comparando el papel de la analítica de datos en “Industrie 4.0” y en “Industrial Internet”

Hemos revisado en entradas anteriores las reflexiones que motivan la aparición de diferentes modelos estratégicos, tanto públicos como privados, para el desarrollo de la competitividad de la industria manufacturera mediante una progresiva adopción de tecnología, sobre todo ligada a la automatización de la recolección, compartición y análisis de datos. En esta entrada quiero comparar algunas de las ideas básicas dentro de dos de estos modelos, el Industrie 4.0 alemán y el Industrial Internet de General Electric, deteniéndome en el papel que la analítica de datos juega en ambos casos.

Aunque el foco de análisis en ambos casos tiene grandes solapes, presentan algunas diferentes fundamentales. Ya en su diferente naturaleza tenemos la primera diferencia entre sus documentos fundacionales, que de hecho condiciona el estilo de uno y otro. Mientras que el informe final del grupo de trabajo de Industrie 4.0 aúna reflexiones de varios frentes, (tanto académicos como industriales) y abarca recomendaciones para líneas muy diversas (dentro de su naturaleza de política pública que debe equilibrar aspectos de muy diferente índole), el informe sobre Industrial Internet es de corte mucho más corporativo, con un estilo bastante más directo y con un mayor detalle en las proyecciones económicas.

El papel que juega el procesamiento de datos es muy diferente en ambos modelos. La manera en que la estrategia Industrie 4.0 integra la capacidad de captación y compartición de datos entre máquinas y productos (basada en el concepto de los “Sistemas Ciber-Físicos”) está enfocada sobre todo a una mayor automatización y autonomía de dichos elementos dentro del proceso industrial en el que se encuadran. Este enfoque se basa en conceptualizar un modelo integrador de la información (gracias al uso de técnicas semánticas) que define el comportamiento de dichos elementos, de manera que conozcan su histórico de datos y sean conscientes de su estado actual, y puedan evaluar en todo momento cuál es la siguiente tarea que se debe activar e incluso enviar la orden pertinente a través de la interconexión de elementos existente en una “smart factory”. De aquí se deriva un mayor énfasis en la obtención de procesos más flexibles y dinámicos, y que permitan una mayor personalización de los productos sin perder la rentabilidad, mientras que la analítica de esos datos mediante Data Mining, usando o no de Big Data, queda en un segundo plano y no se menciona de manera tan explícita.

Donde sí se menciona explícitamente (y mucho) el uso de analítica avanzada es en el modelo de Industrial Internet, mediante la combinación de la automatización de la captación de datos masivos, el uso de algoritmos predictivos y el conocimiento experto del dominio (una combinación al más puro estilo de la “ciencia de datos”). La manera en que se presenta dicha analítica de datos también difiere de la visión Industrie 4.0, ya que en el informe de General Electric  se insiste mucho en cómo esa “información inteligente” (el análisis y visualización de esos modelos predictivos) debe servir para que los responsables de toma de decisiones puedan actuar en tiempo real. Este enfoque presenta, por tanto, una inteligencia artificial más supeditada a apoyar al experto en su labor, y no tan autónoma como se presenta en el modelo propuesto desde Alemania.

No hay comentarios:

Publicar un comentario