Industria 4.0

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La primera revolución utilizó la energía del vapor para automatizar las fábricas y los viajes, y se le llamó simplemente Revolución Industrial. La segunda revolución aceleró la industria por medio de la  electricidad. La tercera, incluyó a computadores, robots, e Internet. Ahora, la cuarta revolución, la que también llamamos Industria 4.0, se basa en la recolección y uso de información, es decir, datos, que provienen de sensores, recopiladores de contenidos, computación en la nube (cloud computing), e Internet de las cosas (IoT), por nombrar algunos.

Por ejemplo, los sensores integrados en las operaciones mineras modernas generan enormes cantidades de datos geocientíficos, datos operativos, y estado de los equipamientos. Estos datos, que incluso pueden obtenerse en tiempo real, se capturan a lo largo de todo el proceso minero, desde el punto de extracción hasta el transporte final del mineral a las plantas. La analítica de estos datos impulsa una mejor utilización de los activos, mayor productividad, y optimiza el timing del flujo de materiales, entre otro beneficios.

Ahora bien, el  adoptar un modelo de Industria 4.0 no conlleva solamente a una mayor eficiencia en la gestión/producción y al aumento de las ganancias, sino que las empresas que incorporan el análisis de los datos a sus tomas de decisiones son más atractivas para el talento, más competitivas, y son capaces de identificar pequeños problemas antes de que se vuelvan grandes problemas. 

Sin embargo,  entender los datos y saber cómo analizarlos para, por ejemplo, aplicar los aprendizajes a un caso de negocios específico, es aun un gran desafío para la industria. Forbes señala que casi el 95 % de las empresas, a nivel mundial, declararon que los datos no estructurados son uno de sus mayores problemas. Por otro lado, las empresas que adoptaron de manera temprana las prácticas de la Industria 4.0 dijeron tener una mayor resiliencia a las crisis, sobre todo durante esta pandemia Covid-19. 

No obstante, la analítica avanzada in-house puede demandar una gran inversión, dado sus costos de implementación (profesionales, data workstations, servidores, etc). Esto es aun más complejo en el caso de las PYMES, en donde un team o un profesional de datos podría no justificar un empleo de tiempo completo. En la mayoría de los casos, tiene más sentido buscar un partner externo que proporcione Ciencia de Datos como un Servicio (CDcuS).

Con Ciencia de Datos como un Servicio (CDcuS), la implementación de análisis de datos avanzados dentro de su organización se subcontrata por completo y, por lo tanto, la lleva a cabo un equipo experimentado de científicos e ingenieros de datos que pertenece a una empresa externa. CDcuS ayuda a su organización a aprovechar al máximo sus datos y al mismo tiempo ahorra drásticamente los costos de implementación.

En NEWENCODE proporcionamos CDcuS en una amplia gama de proyectos para universidades, centros de investigación, empresas emergentes (startups), empresas e industrias. Sin restricciones de tamaño, apoyamos a organizaciones que requieren asistencia para desarrollar y utilizar Ciencia e/o Ingeniería de Datos con el fin de alcanzar con éxito sus objetivos y metas.