Acceder a los datos desde la planta de fabricación es uno de los temas de interés clave para la mayoría de los proveedores de plataformas en la nube debido al ritmo de adopción de la Industria 4.0.

La Industria 4.0, también conocida como la Cuarta Revolución Industrial, hace referencia a la tendencia emergente de la transformación tecnológica en los sectores de la fabricación y relacionados. Implica la integración de tecnologías avanzadas como el Internet de las cosas (IdC), la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning, ML) en el proceso de producción, lo que da lugar a fábricas “más inteligentes” que son más eficientes y flexibles, y que tienen mayor capacidad de respuesta ante las demandas del cliente.

Uno de los requisitos clave de las prácticas de la Industria 4.0 es la capacidad de recopilar y analizar grandes cantidades de datos, permitiendo así una mayor eficiencia, precisión y toma de decisiones. Por ejemplo, los datos se pueden utilizar para optimizar procesos de producción, predecir las necesidades de mantenimiento y mejorar la calidad de los productos. Todo esto está impulsado por las plataformas de datos y analíticas que proporcionan velocidad, flexibilidad y escalabilidad.

En general, no se puede sobrestimar la importancia de los datos en la Industria 4.0. Según una encuesta llevada a cabo por IoT Business News, las empresas que no aplican una estrategia de Industria 4.0 son una minoría. Un abrumador 72 % de los encuestados afirma que está en proceso de implementar la Industria 4.0/fábrica inteligente a través de varias iniciativas en curso, algunas de ellas ya completadas. Al aprovechar los principios de la Industria 4.0 de forma eficiente, las empresas pueden impulsar la eficiencia operativa, la innovación y la competitividad de la era digital.

La Industria 4.0 requiere varias categorías de datos, desde series temporales y datos transaccionales hasta datos estructurados y no estructurados. También depende de la integración de sistemas de tecnología de la información (TI) y tecnología operativa (TO) para respaldar las funciones en toda la organización. La ampliación de las iniciativas clave de la Industria 4.0, como mejorar la eficiencia y reducir el tiempo de inactividad al incluir conjuntos de datos más amplios (tanto internos como externos), ofrece a las empresas un valor y una precisión aún mayores en los resultados.

Los equipos de TO también deben lidiar con la complejidad añadida de varios protocolos de comunicación que gobiernan el intercambio de los datos para controlar y supervisar las máquinas de fabricación. Para ello es necesario el uso de un software especializado que conecta las máquinas para extraer datos de ellas. 

Tanto los datos de TI como de TO son importantes para la Industria 4.0, y ambos tipos de datos se deben comprender de forma holística para obtener información significativa a fin de optimizar las operaciones de producción. Los casos de uso, como la calidad predictiva, necesitan datos de pruebas (calidad) y datos de parámetros de procesos de las máquinas procedentes de sensores o controladores lógicos programables (programmable logic controllers, PLC), correlacionados para crear modelos de IA/ML que puedan identificar la combinación de los parámetros de procesos que hayan podido derivar en la fabricación de productos de baja calidad. Además, al trabajar en casos de uso de sostenibilidad, como la optimización energética en una planta de fabricación, hacen falta hardware y sensores especializados adicionales para interactuar con medidores de energía con el fin de extraer métricas relevantes.

En Snowflake, somos conscientes de la importancia del aprovechamiento y la ingesta de los datos de TI y TO con identificación de activos precisos, jerarquía de plantas y secure data sharing para clientes y partners, con el fin de lograr la convergencia de TI/TO, y para ayudar a obtener información significativa de tus datos. Esto se puede conseguir con las capacidades principales de la plataforma de Snowflake junto con nuestra amplia red de partners, así como al ingerir datos de TI procedentes de sistemas de planificación de recursos empresariales (enterprise resource planning, ERP), planificación de requisitos de capacidad (capacity requirements planning, CRP) y gestión de relaciones con proveedores (supplier relationship management, SRM).

Dada la complejidad de la ingesta de datos de sistemas de TO casi en tiempo real, Snowflake está estableciendo una arquitectura de referencia estandarizada. Al trabajar con nuestros partners, esta arquitectura de referencia estandarizada proporciona hardware de conectividad avanzada que respalda las analíticas de última generación y que, además, es un dispositivo de puerta de enlace. Gracias a este trabajo conjunto, la arquitectura incluye la ingesta de datos basada en MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) en Snowflake, que así logra una comunicación altamente escalable, rápida, flexible (datos de TO publicados por excepción del edge a la nube) y segura. La publicación de los datos de TO también conserva los modelos de datos de planta/activos con metadatos, lo que mejora los resultados empresariales para los fabricantes, como la optimización del rendimiento energético y de activos, así como el mantenimiento y la calidad predictivos (todos logrados a través de la aplicación de esta arquitectura de datos integrada).

En el caso de nuestros clientes y partners, esto cambia el enfoque de crear soluciones de ingesta de datos e integración a centrarse en lo que pueda impulsar los resultados empresariales.

Esta arquitectura establece una conectividad de la máquina a la nube en cuestión de días en lugar de semanas o meses, ofreciendo así a las empresas una obtención más rápida del retorno de la inversión (ROI). En el caso de los clientes que puedan tener restricciones sobre las analíticas que se vayan a llevar a cabo en la nube frente a los entornos del edge, la solución se puede escalar de ser una puerta de enlace del edge a una plataforma de analíticas del edge. 

Las capacidades de Snowflake para fabricación combinan rápidamente datos de todas las funciones, transacciones, datos financieros y, ahora, datos detallados a nivel de fabricación, que son un elemento determinante para acelerar las iniciativas de Industria 4.0. No te pierdas la información sobre la Industria 4.0 y la cadena de suministro que llegará los próximos meses.

Para obtener más información, visita Snowflake para fabricación.