Lo que necesitas saber sobre
Industria 4.0

Mientras los titulares y las presentaciones corporativas se llenan de promesas sobre la supremacía de la IA Cuántica y la resolución de problemas imposibles, la realidad en las trincheras de la empresa es muy distinta. ¿De qué sirve tener la capacidad de computación más potente del planeta si nuestros sistemas aún no pueden generar un forecast de demanda fiable debido a datos sucios y desestructurados?
En este artículo, analizamos la brecha entre el hype tecnológico que venden los CTOs en sus PowerPoints y la cruda necesidad de madurez en la ingeniería de datos. Porque aplicar mecánica cuántica a una base de datos caótica no es innovación; es simplemente la forma más cara y rápida de procesar basura.

Este artículo presenta un caso práctico real, que demuestra el valor de la optimización bajo incertidumbre. Enfrentados al clásico dilema entre costes de inventario y nivel de servicio, aplicamos una metodología que combina un gemelo digital, simulación de Montecarlo y un optimizador de caja negra. Los resultados cuantificables incluyen una reducción del 18% en los costes totales de inventario, un aumento de 4.2 puntos en el nivel de servicio y una liberación del 25% del capital inmovilizado.

En nuestro viaje hasta ahora, hemos dado dos pasos gigantescos. Primero, aceptamos que la predicción perfecta es un mito y que la verdadera meta es la resiliencia. Segundo, aprendimos a modelar la incertidumbre, usando la Simulación de Monte Carlo para crear un mapa detallado de miles, o incluso millones, de futuros posibles para nuestra fábrica.
Ahora nos encontramos ante un mapa increíblemente rico, pero también abrumador. Tenemos un millón de resultados posibles para cada decisión que tomemos. La pregunta es obvia: ¿cómo elegimos la mejor?

Deja de buscar una única respuesta y empieza a prepararte para miles de futuros posibles.
En nuestro anterior artículo, La Trampa del Forecast Perfecto, nos planteamos una nueva pregunta: «¿Cuál es la mejor decisión que puedo tomar hoy, sabiendo que pueden ocurrir miles de escenarios diferentes mañana?»
Fantástico. Pero, ¿cómo empezamos a responder a eso? Suena abstracto, casi filosófico. La respuesta es que el primer paso consiste en tratar la incertidumbre no como un enemigo al que temer, sino como una variable que podemos describir, medir y, en definitiva, modelar.

Deja de perseguir una bola de cristal y empieza a construir una operación industrial a prueba de futuro.
Es lunes, 8 de la mañana. Revisas tu dashboard. El OEE está en verde, el plan de producción de la semana está cerrado y el flamante modelo de machine learning que habéis implementado predice una demanda estable. Por fin, piensas, todo está bajo control.
A las 10:15, suena el teléfono. Tu proveedor principal de un componente crítico en Francia acaba de sufrir un retraso. La producción se detendrá en 48 horas. De repente, el forecast perfecto de hace dos horas no sirve absolutamente para nada.

La Eficiencia Global de los Equipos (OEE) es un indicador ampliamente utilizado en la industria para medir la eficiencia con la que los recursos son usados para la producción. No obstante, tradicionalmente se aplica sólo para puestos de trabajo automatizados. ¿Qué hacer en líneas semiautomatizadas en entornos 4.0?

Cada verano, de forma irremediable, surge esa canción que se acomoda plácidamente y por largo tiempo en la mente (colectiva) del pobre ciudadano de a pie. No se habla de otra cosa. Pues con la tecnología pasa exactamente igual, y ahora es el turno (¿?) del gemelo digital.

El aseguramiento de la trazabilidad o la calidad de los productos es uno de los objetivos más importantes y a veces más complicados de acometer durante el proceso de producción de cualquier compañía. Exploremos el papel del Deep Learning en la trazabilidad y el aseguramiento de la calidad.

Sin trazabilidad, la seguridad de los alimentos queda muy comprometida. Esto hace que las empresas del sector no tengan otra opción que tenerla en cuenta si no quieren verse envueltas en situaciones complejas. Si no tienes del todo clara la idea de trazabilidad, sus implicaciones y cómo asentarla en tu planta, te recomendamos que inviertas unos minutos de tu tiempo en leer este artículo.

Aunque la digitalización industrial no sea, ni mucho menos, algo novedoso, es cierto que en los últimos meses muchos han tomado realmente consciencia de lo importante que es. Tanto para los que llevan años interesándose en ella, como para los menos introducidos en la materia, es este artículo que repasa su situación y sus puntos estratégicos.