No siempre es fácil mantener una visión general en el laberinto de la terminología de la digitalización.

La digitalización es un tema de discusión en todos los aspectos de la vida en estos días – en círculos políticos, éticos y profesionales. Sin embargo, en estos debates, también se suele suponer en silencio que algunos términos y palabras de moda se entienden simplemente. Para los técnicos, llegar al fondo de lo que significan estos términos es más que una aburrida necesidad, es un verdadero placer. Cosas que antes tenían un toque de ciencia ficción sobre ellas ahora se han convertido en parte de la vida real. Por lo tanto, en la siguiente entrada del blog, nos gustaría presentarles algunas piezas clave de la terminología de la digitalización.

Big data

El término “Big Data” describe volúmenes de datos que no pueden evaluarse con los métodos convencionales de tratamiento de datos, como el análisis manual, porque son demasiado complejos o demasiado grandes, cambian con frecuencia o no están suficientemente estructurados. A medida que la digitalización progresa, el volumen de datos también aumenta. La definición de big data formulada por la empresa de consultoría empresarial Gartner influyó en gran medida en la forma en que hablamos de ellos, estableciendo los aspectos principales de la siguiente manera:

Volumen: El enorme alcance de los datos

Velocidad: La alta velocidad a la que se procesan los datos

Variedad: La amplia gama de fuentes de datos disponibles

El manejo de grandes datos requiere, por lo tanto, soluciones adecuadas basadas en la inteligencia artificial. Con su apoyo, se puede obtener información significativa sobre la maquinaria y los clientes de la empresa a partir de los enormes volúmenes de datos. No es por nada que la gente está diciendo que los datos son el nuevo oro. Por supuesto, la protección de los datos es entonces también siempre una consideración, especialmente a la luz del GDPR.

Computación en nube

Los usuarios de la computación en nube se aprovechan de la infraestructura de TI de un proveedor, generalmente a través de Internet. Esto les permite acceder a la memoria, a la potencia de procesamiento o al software de aplicación, ahorrando a la empresa los costes asociados a la adquisición de hardware y software. La computación en la nube también hace posible un rápido escalamiento. Aunque existen formas mixtas de computación en la nube, las siguientes distinciones definidas por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) siguen conformando este sector. En el caso del “software como servicio”, todo lo que se necesita es una computadora con capacidad de Internet y un navegador, y el software pertinente puede utilizarse en la nube. El Engineeringtool de item es un ejemplo de esto”. La “infraestructura como servicio” ofrece acceso a recursos informáticos como la potencia de procesamiento, la memoria y las estructuras de red en la nube. Por último, “la plataforma como servicio” proporciona a los programadores un entorno externo para desarrollar y suministrar nuevas aplicaciones.

Ingeniería digital

La ingeniería digital se refiere al uso de herramientas digitales innovadoras para el trabajo diario de ingeniería mecánica. Las funciones del software en cuestión van mucho más allá de las de los programas CAD estándar. La conexión en red de los propios ingenieros es también una parte clave de la ingeniería digital. El Engineeringtool de item, por ejemplo, los números de proyecto únicos a nivel mundial permiten compartir los diseños con colegas de todo el mundo. Los buscadores de productos integrados, una función de arrastrar y soltar para la colocación sencilla de los componentes y la alineación automática de las piezas hacen que el trabajo de diseño sea aún más fácil.

Digitalización y digitalización

Si bien ambos términos pueden ser similares y se utilizan frecuentemente como sinónimos, el término “digitalización” suele referirse a un proceso puramente técnico de transferencia de información de la forma analógica a la digital, mientras que “digitalización” puede significar varias cosas. En primer lugar, puede describir el proceso de utilización de las tecnologías y herramientas digitales para optimizar los procesos internos en consonancia con el proceso de mejora continua (CIP). En segundo lugar, puede referirse a empresas que amplían o incluso reinventan su modelo de negocio basado en innovaciones tecnológicas. Además, el término digitalización se utiliza también en el sentido de “transformación digital”, proceso e idea que adopta una perspectiva holística, incorporando los cambios en la sociedad y los diferentes sectores.

Industria 4. 0

El término Industria 4.0 fue acuñado por la estrategia de alta tecnología del Gobierno Federal Alemán. El objetivo es interconectar la producción industrial con la ayuda de la tecnología de la información y las comunicaciones. La inteligente configuración de la fábrica ies un ejemplo perfecto. Mediante los sistemas ciberfísicos (CPS) es posible, por ejemplo, que las piezas de trabajo estén representadas por un agente informático, lo que les permite comunicarse por sí mismas y determinar qué empleado es el más adecuado para realizar el procesamiento. La Internet industrial de las cosas constituye la base para esto. Otro ejemplo son los sistemas de vehículos guiados automatizados (AGV) que realizan tareas de intralogística de forma autónoma. Estos ya se utilizan en numerosos sectores, incluyendo la industria automotriz.

Inteligencia artificial (IA)

De todos los términos de digitalización examinados aquí, la inteligencia artificial (IA) es ciertamente la que más se discute en este momento. La historia de la IA es tan emocionante como compleja. Fundamentalmente, sin embargo, siempre se reduce a recrear la percepción e inteligencia humanas en forma de máquina. En un contexto industrial, el aprendizaje de la máquina es actualmente lo más importante. Esto implica un algoritmo que analiza los conjuntos de datos existentes en busca de patrones recurrentes. La IA puede sacar conclusiones basadas en los hallazgos y luego aplicar este conocimiento a los nuevos datos. El aprendizaje profundo, por otro lado, es un subconjunto del aprendizaje de la máquina donde una máquina “piensa” de forma independiente – es decir, crea nuevas conexiones – utilizando redes neuronales artificiales.

Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo ddescribe un proceso por el cual la maquinaria transmite continuamente datos, y éstos se analizan para prevenir proactivamente posibles fallos. Incluso la más mínima desviación puede ser suficiente para indicar que una máquina no está funcionando como se desea. Por supuesto, hay que reunir enormes volúmenes de datos (grandes datos) para hacer las comparaciones apropiadas. Las ventajas son obvias. El mantenimiento predictivo reduce significativamente el riesgo de paradas y también facilita la planificación del servicio.

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