Ensayo Data Analytics en la industria 4.0

ENSAYO DATA ANALYTICS EN LA INDUSTRIA 4.0

PRESENTADO POR:

DOCENTE:

FACULTAD INGENIERÍA INDUSTRIAL

INTELIGENCIA DE MERCADOS

UNIVERSIDAD ECCI

2020

Ensayo

Data Analytics en la industria 4.0

En este artículo, discutiremos la relación entre el análisis de datos y la Industria 4.0, sus principios de funcionamiento, beneficios y desafíos, y las condiciones requeridas para lograr la integración.

¿Podemos preguntarnos primero si la tecnología es la debilidad de nuestra generación? Quizás sea la Revolución Industrial. La gente piensa que estos avances nos remodelarán y pueden poner fin a nuestra función en la sociedad de esa época. "Industria 4.0" es un nuevo término que está repensando la forma en que interactuamos y pensamos sobre el mercado global. Esta es una era de progreso sin fin, búsqueda constante y cambio constante. La Industria 4.0 busca organizar los sistemas de producción para redirigirlos a la conectividad y la eficiencia.

En Industria 4.0 se generará una gran cantidad de datos, los cuales deben ser analizados para dar respuesta a diferentes interrogantes de la industria. Estos datos nos permiten tomar decisiones importantes, como pronóstico de demanda, optimización de la cadena de suministro, optimización de inventarios, mantenimiento planificado de equipos y ruta de entrega.

A lo largo de la historia, el análisis de datos siempre ha sido indispensable y, debido a la tecnología actual, solo hoy es posible recopilar, clasificar y analizar grandes cantidades de información.

La realidad es que se ha generado una gran cantidad de datos en los últimos años, lo que significa que la llegada de la cuarta revolución industrial o Industria 4.0 reforzará aún más la gestión de la información digital en la empresa.

El análisis de datos tiene como objetivo principal brindar información sobre el proceso que se lleva a cabo en la industria, para lo cual se agregan datos estadísticos e informes de análisis descriptivo de todos los factores de producción. Por ejemplo, informes sobre tiempo de inactividad, optimizar los procesos de fabricación, alcanzar una mayor flexibilidad, mantenimiento, fallas, calidad, etc.

Algunos ejemplos de análisis de datos del comercio electrónico que incluye verificar el tráfico del sitio web o los patrones de navegación para determinar qué clientes comprarán más o menos un determinado producto o servicio en función de compras anteriores o patrones de visualización.

Específicamente, el análisis de datos permite a las empresas reducir la información más relevante y analizarla para tomar decisiones comerciales clave. Este enfoque empresarial proactivo es transformador y permite a los analistas y a los responsables de la toma de decisiones obtener de forma continua los mejores conocimientos y conocimientos futuros en tiempo real.

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