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El ‘big data’ y la inteligencia artificial aportan nuevas oportunidades para la empresa

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¿Qué papel juega o jugará el big data en el futuro para la optimización de servicios o detección de necesidades en las empresas? ¿Y la inteligencia artificial? Ambos desarrollos despuntan en el mundo de la industria conectada 4.0 ya que permitirán resolver tanto problemas del futuro como del presente en nuestras empresas.

Las compañías expertas consultadas recomiendan contar con el talento adecuado capaz de interpretar cantidades ingentes de información a disposición de las compañías para predecir y optimizar los procesos productivos.

 

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Para Daniel Sáez, director de Área de Inteligencia Estratégica y Competitiva de Instituto Tecnológico de Informática, “nuevos materiales con los que construir hardware de menor tamaño, con mayor capacidad de cálculo y mayor autonomía y con facilidad de interacción con los personas y de comunicaciones de grandes cantidades de datos de forma segura para ser analizados por granjas de servidores da altas prestaciones, proporcionando una computación elástica (cloud) y con capacidad de interpretar la información, aprender de ella y tomar decisiones de forma autónoma (inteligencia artificial y sistemas cognitivos)… conforman el presente y futuro tecnológico cercano”, avanza.

Su compañero, Juan Carlos Pérez, del Área de Percepción, Reconocimiento, Aprendizaje e Inteligencia Artificial aclara que “según se van transfiriendo los nuevos resultados de investigación a los procesos productivos, aumenta el abanico de aplicaciones de la inteligencia artificial en la industria. Por un lado, las soluciones sobre tiempo real en planta ofrecen garantías de resultados precisos y plazos de cálculo compatibles con los ritmos de producción, Por otro, empiezan a generalizarse las aplicaciones avanzadas de análisis de los diferentes factores relacionados con la producción, desde los modelos predictivos para el mantenimiento preventivo hasta la estimación de la evolución de la demanda, stocks, precios de materias primas, suministros, logística, etc.”.

Entre las aplicaciones en planta, J.C. Pérez destaca “la influencia de los sistemas de control de calidad, por visión u otras formas de sensorización, cada vez más sofisticados, así como los sistemas de manipulación y asistencia a los operadores humanos, que aumentarán la productividad de los puestos de trabajo y se unirán a los actuales sistemas automatizados en las aplicaciones donde estos últimos no sean posibles o adecuados”.

Por otro lado, Raúl Hüssein, responsable del Servicio de Análisis de Datos Avanzados de ITI hace hincapié en la necesidad de utilización de tecnologías big data para la extracción de valor de grandes cantidades de datos, de múltiples formatos y tamaños.

“En el futuro, big data creará nuevas oportunidades a través de soluciones, como el mantenimiento predictivo y optimización de procesos productivos, gracias a sus capacidades para mejorar las técnicas de análisis de datos clásicas, mediante el tratamiento de grandes volúmenes de información”. ¿En qué mejoras se traduce? Para Hüssein, “el big data impacta horizontalmente creando oportunidades para que las organizaciones puedan obtener una ventaja competitiva, permitiendo transformar la forma en que interactúan con sus clientes, conocen y optimizan sus procesos, crean nuevos servicios y se integran con su entorno”.

Diego Sáez de Eguílaz, cofundador y responsable de Desarrollo de Negocio de MESbook considera “fundamental” el big data “para conseguir niveles de eficiencia superlativos y predecir, no solo averías, sino productividad, calidad y costes que se van a obtener con unos determinados componentes”.

En esta línea, Sáez de Eguílaz introduce el concepto de la receta perfecta: “mejor relación de materia prima, proveedor, máquina, condiciones de esa máquina, trabajador, turno, hora, temperatura, humedad…¿para qué? maximizar productividad, calidad y costes”.

Por su parte, la inteligencia artificial será capaz, en tiempo real, de “relacionar todo y proponer, instruir, alertar…, todo ello para tomar acciones correctivas lo antes posible, clave para minimizar la pérdida en situación del bajo desempeño. Nosotros lo llamamos MESbook Autodaptativo y MESbook Experto Conectado, capaz de corregir errores, crear escandallos y rutas de fabricación, proponer acciones correctivas ante incidencias, lanzar mensajería push a distintos niveles, etc.”, argumenta Sáez de Eguílaz.

Big data, tecnología habilitante

Inmaculada Pérez Garro, directora de la Oficina  GMV Región Este califica el big data “como una tecnología habilitante y la base para muchos servicios predictivos actuales y futuros”. Como herramienta, –adelanta– ofrece infinidad de posibilidades, entre ellas la detección temprana de necesidades de futuros clientes, “siendo los aspectos de privacidad de los clientes cruciales, hasta el punto de que ya se encuentran regulados en el ámbito europeo”, indica. Pérez adelanta también que en “áreas como la salud, la industria o la energía, las mejoras que el big data puede proporcionar son importantes y palpables”.

La responsable de GMV afirma que el papel de la inteligencia artificial aumentará en los procesos productivos. “A los resultados actuales hay que añadir un futuro más que prometedor debido a la cantidad de programas y recursos que se están dedicando a la innovación sobre la inteligencia artificial”.

En concreto, acentúa que “uniendo la inteligencia artificial con machine learning (aprendizaje automático) y big data se puede lograr una mejora productiva en cualquiera de los parámetros en los que es posible realizar mediciones”.

Joaquín Garrido, socio director de Clavei, describe que “la gran cantidad de información que manejan las organizaciones sigue creciendo, impulsada por la industria conectada 4.0, internet y el IoT. Así, tecnologías como big data, inteligencia artificial y machine learning, que hasta hace poco formaban parte de universidades, centros de investigación y grandes empresas, están siendo aplicadas en escenarios más comunes de nuestro entorno”.

2017-OCT-TICS-circuits-2Los hándicaps del big data

Garrido define cuatro hándicaps a los que se enfrenta actualmente el big data y que “los ha generado la propia digitalización, cada vez más paulatina, de nuestro entorno”. El primero de ellos sería los volúmenes de información desorbitados y en constante crecimiento que requieren de arquitecturas de la información muy escalables; el segundo, fuentes de información muy variables que deben conjugarse al mismo tiempo en el sistema; el tercero, la necesidad de procesarlos rápidamente –”sea o no en tiempo real, debe contar con tiempos de respuesta para tomar decisiones asumibles por el caso de uso del problema big data que se quiere resolver”– opina; y el cuarto, la veracidad de la información, coherente y correctamente validada.

“Para ayudar en la resolución y toma de decisiones, –informa Garrido existen sistemas y arquitecturas informáticas para entornos big data, en donde se forman conglomerados de diferentes herramientas muy variables y adaptadas a la información que se quiera procesar y almacenar”.

El machine learning

Otro aspecto en el que hace hincapié Joaquín Garrido es el aprendizaje automático o machine learning, una parte de las ciencias de la computación, muy ligada a la inteligencia artificial que, a partir de la aplicación de algoritmos, pueden llegar a aprender, establecer patrones sobre los datos y realizar predicciones sobre los mismos. En este sentido, “las posibilidades de predicción generan un gran abanico de casos de uso”, revela Garrido.

¿Y cuál es el problema ahora? “Contar con el talento adecuado que sepa introducir estas tecnologías en el día a día de las organizaciones para ayudarlas en su proceso de transformación digital y de reinvención interna”, recalca.

En definitiva, razona Garrido, “la utilización de todo este tipo de sistemas persigue la eficacia de las acciones emprendidas y la posibilidad de valorar supuestos escenarios con gran agilidad. No hay nada de magia en todo esto, sino ingeniería y estadística”.

Garrido también coincide con el resto de entrevistados en que la inteligencia artificial aumentará su presencia en los procesos productivos. “La necesidad de contar con este tipo de sistemas en las organizaciones está calando poco a poco. La industria 4.0 habla de smart factories y de una interconexión total. La tendencia es trabajar con cantidades ingentes de información, muy valiosa si sabemos explotarla”.

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