El valor de la gestión de datos

El análisis predictivo con datos de automatización y control de procesos

Posted on Fri, Dec 22, 2017

El IIoT o Internet Industrial de las Cosas es parte del concepto más amplio conocido como Internet de las cosas y del cual hemos hablado en diversas ocasiones. El IIoT trata del uso de las tecnologías del Internet de las cosas en fabricación.

automatizacion y control de procesos

Créditos fotográficos: ipopba

En aplicaciones de automatización y control de procesos, el big data generado por este IIoT, puede ser utilizado para realizar análisis predictivo. Se trata del santo grial del IIoT: la capacidad de predecir el futuro a través de esa inmensa cantidad de datos generada por la automatización y control de procesos.

 

Automatización y control de procesos, big data y análisis predictivo

El entorno productivo se va transformando a medida que cambian las exigencias de la demanda y que aparecen nuevos avances en la tecnología. La producción modular o la incorporación de las impresoras 3D son sólo algunos ejemplos de que big data ya está presente en la fábrica.

 

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De hecho, al pensar en una aplicación industrial típica hoy día, puede verse que ya se están recopilando y registrando una gran cantidad de datos. Entre esta información se encuentra todo lo relacionado con los procesos, sus entradas y salidas, o las variables del sistema de control.

Las aplicaciones de automatización y control de procesos, al estar conectadas, son las responsables de crear la base de grandes datos de IIoT a la que se accederá a través de la nube para practicar los procesos de analítica avanzada.

Las predicciones ganarán en fiabilidad al ser el resultado de:

  • La recopilación de datos de series de tiempo, un formato muy común en aplicaciones industriales que consiste en un conjunto de puntos de datos con marcas de tiempo asociadas y que, básicamente, es una grabación de una variable.
  • La preparación de esos datos, que ya pueden considerarse como Big Data, para garantizar su limpieza y completitud.
  • Su análisis, que permite extraer estadísticas significativas de los datos al identificar correlaciones entre datos procedentes de la automatización y control de procesos, tendencias y hechos aislados que puedan calificarse como relevantes.

No obstante, es necesario garantizar el acceso a mucha información, puesto que eso es lo que permitirá enriquecer la investigación de los datos al combinarlos entre sí, complementarlos con nuevas perspectivas o ampliar la visión sobre el campo que se está estudiando.

 

Beneficios del uso de datos procedentes de la automatización y control de procesos

El análisis predictivo puede parecer algo lejano a un entorno productivo o difícil de implementar en una fábrica. Sin embargo, las nuevas herramientas, más flexibles y personalizables, que además van reduciendo su coste, permiten que cada vez sean más las organizaciones que pueden permitirse el aprovechar los datos procedentes de la automatización y control de procesos para:

  1. Anticiparse a los fallos del sistema o de alguno de sus componentes. Esta información nos permitirá poner soluciones antes de que los problemas se presenten. De esta forma, se cuenta con el margen de tiempo suficiente para enviar piezas de repuesto y técnicos de servicio cuando y donde sean requeridos.
  2. Maximizar el tiempo de actividad. Al no producirse interrupciones y evitar sufrir las consecuencias de los fallos técnicos, el rendimiento del sistema se optimiza.
  3. Mejorar la efectividad general del equipo. La implementación del análisis predictivo consigue que los negocios sean más eficientes y competitivos.

Puede ser que big data, machine learning y cognitive computing formen parte de la realidad de la mayoría de fábricas muy pronto. Pero no hay que olvidar que todo empieza por los datos.

 

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Topics: Data Scientist