Las empresas de ingenier\u00eda mec\u00e1nica comprometidas con la producci\u00f3n Lean<\/a>, el proceso continuo de mejora<\/a> y el dise\u00f1o digital <\/a> ahan tomado el rumbo correcto hacia la optimizaci\u00f3n de la eficiencia en la producci\u00f3n. Aun as\u00ed, tal y como demuestra un ejemplo europeo, las posibilidades de los macrodatos comienzan a desplegar un enorme e inusitado potencial. Seg\u00fan la firma consultora de negocios McKinsey & Company,<\/a> una empresa concreta del sector qu\u00edmico, que ha superado regularmente los est\u00e1ndares de la industria en cuanto al rendimiento promedio desde la d\u00e9cada de 1960 gracias a mejoras constantes de sus procesos, experiment\u00f3 avances mucho m\u00e1s significativos tras la introducci\u00f3n de los macrodatos. Los costes energ\u00e9ticos han descendido, seg\u00fan los informes, en un 15 % y el despilfarro de materias primas se ha reducido hasta en un 20 %. Estas impactantes cifras dan pistas para explicar por qu\u00e9 los macrodatos tambi\u00e9n son relevantes en el \u00e1mbito de la ingenier\u00eda mec\u00e1nica. Pero \u00bfqu\u00e9 son exactamente los macrodatos?<\/p>\n<\/div> Al hablar de macrodatos nos referimos a vol\u00famenes de datos que son imposibles de interpretar utilizado m\u00e9todos convencionales de tratamiento de datos. Esto puede suceder por causa de su tama\u00f1o o su complejidad, porque cambian con demasiada frecuencia o porque no est\u00e1n lo suficientemente bien estructurados. Por otro lado, el t\u00e9rmino macrodatos tambi\u00e9n hace referencia al an\u00e1lisis y la utilizaci\u00f3n de los mencionados vol\u00famenes de datos. As\u00ed, cuando decimos \u00abmacrodatos\u00bb, hablamos tanto de los vol\u00famenes de datos que no se pueden evaluar de un modo convencional como del uso de m\u00e9todos avanzados para su an\u00e1lisis autom\u00e1tico.<\/p>\n Sobre esta base, se pueden ofrecer m\u00e1s detalles acerca de las destacadas mejoras del ejemplo que mencion\u00e1bamos anteriormente. Mediante el uso de un tipo de inteligencia artificial, la empresa qu\u00edmica en cuesti\u00f3n analiz\u00f3 los vol\u00famenes de datos generados durante la producci\u00f3n para determinar las repercusiones de distintos factores en el rendimiento de la producci\u00f3n, entre ellos la presi\u00f3n, temperatura y cantidad de refrigerante y el flujo de di\u00f3xido de carbono. La empresa se benefici\u00f3 de la reducci\u00f3n de los costes energ\u00e9ticos y la disminuci\u00f3n del desperdicio de materias primas antes mencionados tras adaptar sus par\u00e1metros de producci\u00f3n bas\u00e1ndose en estos an\u00e1lisis.<\/p>\n<\/div> Por tanto, las evaluaciones basadas en el principio de los macrodatos pueden ser eficaces siempre que se generan vol\u00famenes masivos de datos en el proceso de creaci\u00f3n de valor o cuando existen tantas variables implicadas que sus efectos en la eficiencia no se pueden determinar mediante m\u00e9todos convencionales. As\u00ed, en ingenier\u00eda mec\u00e1nica, los macrodatos se pueden aplicar, por ejemplo, en la producci\u00f3n de maquinaria para identificar su potencial oculto y hacer que los procesos de producci\u00f3n sean m\u00e1s eficientes. Pero no hay brillo sin sombras. A la hora de recopilar grandes vol\u00famenes de datos, es imprescindible asegurarse de que su procesamiento y almacenamiento cumplen con las regulaciones en cuanto a la protecci\u00f3n de datos, especialmente en lo que se refiere a los datos relacionados con clientes.<\/p>\n No obstante, tampoco se debe subestimar el factor humano. Despu\u00e9s de todo, se requiere un buen n\u00famero de especialistas con la capacidad necesaria para integrar e implementar macrodatos, y el personal debe estar dispuesto a trabajar en un entorno basado en datos. A pesar de que a algunos empleados les pueda resultar dif\u00edcil confiar menos en su intuici\u00f3n y experiencia y empezar a tomar decisiones bas\u00e1ndose principalmente en hechos, merece la pena que las empresas de ingenier\u00eda mec\u00e1nica acometan con decisi\u00f3n el reto de los macrodatos. Afrontar con \u00e9xito este desaf\u00edo ser\u00e1, sin duda, ampliamente recompensado.<\/p>\n Sin embargo, en un futuro ser\u00e1 m\u00e1s importante para las empresas de ingenier\u00eda mec\u00e1nica asegurarse de que la maquinaria que fabriquen sea compatible con los sistemas de an\u00e1lisis de datos de sus clientes. Aunque solo alrededor del 8 % de las peque\u00f1as y medianas empresas alemanas utilizan actualmente el an\u00e1lisis de macrodatos, aproximadamente un 46 % consideran que los macrodatos son muy importantes, tal y como se indica en el estudio (en alem\u00e1n) \u00abDer Rohstoff des 21. Jahrhunderts [= the raw material of the 21st century]: Big Data, Smart Data \u2013 Lost Data?<\/a>\u00bb. \u00bfQu\u00e9 son los macrodatos y c\u00f3mo funcionan?<\/h2>\n
El papel de los macrodatos en la ingenier\u00eda mec\u00e1nica<\/h2>\n
Es m\u00e1s, un 35 % de las empresas consultadas se muestran convencidas de que los macrodatos tendr\u00e1n un papel fundamental en el futuro. As\u00ed que es solo cuesti\u00f3n de tiempo que conceptos relacionados con los macrodatos como los m\u00e9todos de an\u00e1lisis avanzado y el aprendizaje autom\u00e1tico se asienten entre nosotros y se conviertan as\u00ed en una parte indisociable de las operaciones diarias de la ingenier\u00eda mec\u00e1nica.<\/p>\n<\/div>