Industria

Más agilidad en la producción y disminución de costos

Big Data en la industria

Grandes industrias están cada vez más interesadas en el poder de procesamiento encontrado en un ambiente de Big Data. Esta capacidad de tratar los grandes volúmenes de datos generados por sensores y procesadores permite que grandes industrias monitoreen su línea de producción con gran eficiencia y en tiempo real. De esta forma, es posible reducir los costos de energía, mejorar el tiempo de producción
y, por consiguiente, aumentar los beneficios.

Incluso las pequeñas empresas pueden obtener estos beneficios:

  • Big data es más barato que otros sistemas y el costo de almacenamiento es bajo
  • Las herramientas de análisis son cada vez más sofisticadas, y muchas veces son gratuitas
  • En un ambiente con margen de ganancia estrecho, cada vuelta del tornillo cuenta.

Ejemplos prácticos


Piso de Producción

Buscando la excelencia en la calidad de sus productos, las grandes empresas buscan sustituir a los seres
humanos por la robótica. De esta manera, los montajes complejos generan menos errores. Estas máquinas están llenas de sensores, de los cuales los datos se transmiten constantemente.

Cuando los científicos de datos hacen un análisis correcto, esta información puede utilizarse para:

  • Crear modelos predictivos de fallas de los equipos
  • Simplificar la gestión del inventario
  • Identificar componentes ineficientes

Internet of Things

IoT es un concepto que cada vez se está convirtiendo en realidad. Los sensores y las etiquetas RFID se
están convirtiendo en parte de los objetos fabricados, capaces de transmitir datos entre sí y para otros
dispositivos.

Algunos ejemplos del uso de IoT son:

  • Monitoreo de desempeño de equipos industriales;
  • Control de consumo de energía;
  • y muchos otros.

Superando Obstáculos

Gran parte de los datos generados dentro de una industria está contenida en un ambiente estructurado
y aún enfrenta una serie de desafíos.

  • Variedad: Muchas veces, varias informaciones importantes permanecen restringidas y cada
    departamento acaba creando su propio repositorio de datos. Eso significa que los datos no se comparten entre los departamentos.
  • Volumen: Los datos de fuentes humanas (vendedores, proveedores, distribuidores, clientes, etc.) y redes de sensores (dentro y fuera de la fábrica) crecen de manera exponencial y exigen cada vez más poder computacional.
  • Velocidad: Las líneas de producción y las cadenas de suministro cambian rápidamente de estructura y flujo. Cuanto más dinámicos son los datos, más difícil es analizarlos.

Estos desafíos son fácilmente superados con un ambiente de Big Data bien estructurado. Además,
utilizando herramientas de análisis, es posible identificar correlaciones y patrones que a menudo no se
perciben fácilmente.

Para ayudar a su empresa a impulsar sus negocios, el equipo de Semantix cuenta con varios expertos
capacitados para implementar una solución completa en Big Data, desde la Infraestructura y la Ingestión
de Datos, hasta Analytics en tiempo real aplicando algoritmos complejos de Machine Learning.


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