Autor: idbox

El surgimiento del Internet industrial está generando una gran cantidad de oportunidades de eficiencia energética. Las empresas del sector energético son una de las grandes beneficiadas de la aplicación de proyectos de Big Data. La clave para hacer realidad este potencial no es sólo la recopilación de datos, sino el análisis y presentación de los datos que permita a las empresas extraer conclusiones efectivas y relevantes para conseguir una mayor eficiencia energética. Reconociendo esto, los principales actores en tecnología y transformación digital están desarrollando aplicaciones y servicios que permiten a las empresas aprovechar el Big Data e impulsar la eficiencia industrial. Esta propuesta de valor cada vez está más clara en las empresas y el ritmo en el desarrollo de herramientas para explotar los datos de manera efectiva se está acelerando.

La industria energética ha estado recopilando grandes cantidades de datos en sus plantas y equipos de instalaciones, incluidos sensores, sistemas SCADA y datos históricos. Ciertamente, hay miles de sensores en una planta de energía, que reúnen cuatrillones de bytes de datos por año. Pero su uso ha sido bastante mínimo en términos de analizar sus datos. Quizás solo el 2% de los datos se analizaron de manera efectiva y el resto casi se perdió.

Sin embargo, todo eso está cambiando. En general, la industria energética se enfoca en aprovechar los grandes datos de manera más efectiva, haciendo conexiones entre los requisitos del mercado y las condiciones del mercado con el fin de analizar y gestionar de manera efectiva todo su entorno y así hacer que los datos se vuelvan extremadamente importantes para lograr un entorno eficiente.

La clave para el uso efectivo de esta información es permitir una visión más avanzada del rendimiento de la planta y los activos y, por lo tanto, la gestión y la comprensión del estado de mantenimiento de la máquina y el equipo. Claramente, estos conocimientos pueden aumentar la confiabilidad de los sistemas de la planta y permitir una mayor optimización de los programas de administración y mantenimiento, así como también presentar oportunidades para mejorar la eficiencia energética del proceso.

Hacer un correcto uso de estos datos desde el punto de vista de la predictibilidad es obviamente más crítico. Cuanto más comprendas los datos, más eficazmente podrás gestionar tus plantas, lo que puede ayudarte a ser más competitivo en el mercado. Conseguir una visualización clara de la información es la clave para poder tomar decisiones inteligentes.

El impulso para una visualización de datos más efectiva ha llevado a algunos de los principales actores del sector industrial a lanzar productos que respaldan el uso de Big Data entre sus clientes. Ofrecer a las empresas la posibilidad de calcular rápidamente el ahorro potencial de energía realizando ciertas tareas detectadas gracias a un análisis y visualización de datos es la clave del éxito.

El poder de la inteligencia y el Big Data en la eficiencia energética

Reducir el desperdicio de energía es una cuestión de mejores luces y un mejor aislamiento, mejores calentadores y mejores aires acondicionados. Pero ante todo es un desafío de datos. No puedes reducir el desperdicio de energía hasta que sepas lo que se está desperdiciando, y la mayoría de nosotros no tenemos la más mínima idea de la energía que estamos usando en casa. Se necesitan datos para hacer un trabajo de ahorro de energía eficiente.

Gracias al crecimiento de los sensores inteligentes y al gran volumen de datos que producen, junto con las nuevas empresas que saben cómo reducir esa información, los usuarios de energía desde grandes fábricas hasta hogares individuales pueden rastrear y reducir el desperdicio de una manera que antes no era posible.

Para las empresas, una gestión de energía más inteligente puede mantener las redes sobrecargadas en funcionamiento y evitar la necesidad de plantas nuevas y caras. El uso de energía no es constante a lo largo del día o del año; tiende a aumentar en la mitad del día, especialmente durante los veranos calurosos.

IDboxRT puede ayudar a las empresas a suavizar la curva de demanda a través de una administración de energía más inteligente. Los algoritmos de IDboxRT clasifican los datos creados por medidores inteligentes, así como factores externos que pueden influir en el consumo de energía en diferentes momentos, como el clima, y permite a las empresas cambiar automáticamente el uso de electricidad. IDboxRT hace que el sistema esté más informado con datos en tiempo real, y lo hace más fiable consiguiendo en los negocios una mayor eficiencia energética.

Una administración de energía más inteligente también puede ayudar a las empresas de servicios públicos a manejar mejor las fuentes renovables intermitentes, como la eólica o la solar, compensando automáticamente cuando el viento no sopla o el sol no brilla.

Estos proyectos de eficiencia energética permiten a las empresas ahorrar hasta un 70% desde el punto de vista de infraestructura y tecnología. Si hablamos de cliente final, los ahorros pueden llegar hasta a un 10% en su tarifa consiguiendo gestionar la reducción de pérdidas de energía y así controlamos el gasto.

El verdadero avance no es solo la cantidad total de todos estos datos, es todo lo que podemos hacer con ellos.

El Mercado de Reino Unido tendrá pronto la oportunidad de beneficiarse de IDboxRT, la mejor solución de inteligencia operacional, además de otras innovadoras soluciones en el campo de la inteligencia operacional, gracias al nuevo acuerdo comercial entre Stefanini y CIC Consulting Informático.
IDboxRT es un pionero software que asiste en la toma de decisiones operacionales a través de la supervisión de procesos industriales, energéticos y smart. Una potente plataforma capaz de integrar millones de señales en milisegundos, de aunar todos los orígenes de información disponibles, procesar las señales integradas y ofrecer potentes herramientas para su monitorización y análisis.

Con una interfaz de usuario accesible desde cualquier dispositivo, IDboxRT ofrece información completa y precisa que capacita a los usuarios para tomar mejores decisiones operativas en menos tiempo y con mayor autonomía; IDboxRT es simple, rápido y adaptable.

Manuel Frade, el director ejecutivo de EMEA en Stefanini, comenta: “La combinación de esta solución validada de CIC Consulting Informático y el soporte al cliente disponible desde Stefanini con una plantilla de 23.000 empleados, implican que juntos podemos hacer que sea posible que un gran número de negocios se beneficien de una mayor inteligencia operativa.

“Nos complace que esta solución de IO forme parte del porfolio digital de Stefanini, en continuo crecimiento, pero fundamentalmente este acuerdo se trata de co-crear soluciones para hacer un mundo mejor”

La alianza estará centrada inicialmente en dos mercados verticales clave. El primero de ellos el sector utilities (Gestión del agua y residuos), aprovechando la amplia experiencia de CIC Consulting Informático con las principales gestoras en el mercado español, donde su tecnología IDboxRT ha sido implementada para minimizar el desperdicio de agua, mejorar la red de distribución e impulsar la transición hacia una red de aguas inteligente. El segundo de ellos es la industria, en el cual la exitosa aplicación de IDboxRT ha llevado a la optimización de procesos de producción y a la eficiencia energética.

“Valoramos enormemente nuestra relación con Stefanini,” dijo Carlos San Martín, director de CIC Consulting Informático, “y esperamos trabajar juntos para ofrecer más soluciones IO de valor añadido en los próximos años».

Los avances en la creación de redes, los algoritmos de procesamiento de la información y las tecnologías de almacenamiento de datos están permitiendo que las máquinas adquieran conjuntos de habilidades y capacidades complejas. Mientras tanto, el mundo debe preguntarse exactamente cómo se implementarán estas tecnologías y cómo impactarán en los mercados e industrias existentes. La industria de mantenimiento predictivo no es una excepción.

Todos los días, dependemos de muchos sistemas y máquinas. Usamos coches para viajar, un ascensor para subir y bajar y un avión para volar. La electricidad llega a través de turbinas y en una máquina de hospital nos mantiene vivos. Estos sistemas pueden fallar. Algunos fallos son sólo un inconveniente, mientras que otros pueden significar la vida o muerte.

Cuando hay mucho en juego, realizamos un mantenimiento regular en nuestros sistemas. Por ejemplo, los coches se reparan una vez cada pocos meses y las aeronaves reciben servicio todos los días. Sin embargo, estos enfoques resultan un desperdicio de recursos.

Hasta hace poco, en la industria de gestión de activos industriales cuando se rompía un equipo, se intentaba arreglar, cuando algo funcionaba mal, se remplazaba.

Pero ¿qué pasaría si pudieras rastrear el estado de tus activos a lo largo del tiempo, y luego usar esa información para identificar la frecuencia óptima de mantenimiento? ¿Y qué pasaría si pudieras predecir con exactitud cuándo se rompe un activo en particular para que pudieras repararlo o reemplazarlo de manera preventiva?

Ahora, es posible. Gracias a la ciencia de datos, el Internet de las cosas (IoT) y el aprendizaje automático, la administración de activos se está moviendo rápidamente hacia un modelo de mantenimiento y servicio predictivo.

No hay duda de que el mantenimiento predictivo es una estrategia superior en comparación con el mantenimiento preventivo común y especialmente el mantenimiento reactivo.

¿Cómo funcionan las nuevas tecnologías que controlan un mantenimiento predictivo?

Digamos que eres un operador de parques eólicos con 50 turbinas para monitorizar, puede ser difícil controlar cada una de ellas. Las turbinas están equipadas con cientos de sensores que miden cosas como velocidad de rotación y temperatura, esa información es relevante si puede usarse para tomar mejores decisiones.

Los sistemas de monitorización y de Inteligencia Operacional no solo agregarán los datos del sensor, sino que también lo analizarán utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Estos datos dan el poder para ubicarse en una turbina específica y obtener información sobre a cuánto desgaste ha estado expuesta durante el último año y cuántas veces se rompió el mes pasado. A partir de ahí, puedes determinar una frecuencia de mantenimiento óptima y predecir cuándo es probable que ocurra un problema, ayudando a optimizar costos y evitar dolores de cabeza.

Ser proactivo en el sector industrial

La técnica del mantenimiento predictivo se utiliza para pronosticar los fallos de la maquinaria y reducir así costes de mantenimiento, mejorar la eficiencia y la disponibilidad.

La conexión de las máquinas industriales a internet ha permitido pasar de un mantenimiento reactivo o preventivo a un mantenimiento predictivo mucho más exhaustivo que nos ayuda a anteponernos a los problemas. El mantenimiento reactivo, el habitual hasta ahora, se basa en actuar sobre la máquina o pieza averiada en el momento en el que comienza a fallar. Pero esta manera de actuar produce un aumento de costes, una reducción de la productividad y, sobre todo, de la fiabilidad sobre la máquina, lo que lleva consigo un aumento de los costes laborales.

La clave está en la unión de IoT y Machine Learning. Ambas técnicas proporcionan diagnósticos en tiempo real y avisos acerca del reemplazo de componentes antes del final de su vida útil, lo que disminuye de forma extrema las situaciones “fuera de servicio” en el mundo la fabricación.

La Inteligencia Artificial (IA) es una de las fuerzas más transformadoras de nuestro tiempo. Podemos estar ante el gran debate sobre cómo afectará o transformará la Inteligencia Artificial nuestro entorno. Lo único que tenemos claro y todos podemos estar de acuerdo es que la IA no sería nada sin big data.

Aunque las tecnologías de la IA han existido durante varias décadas, es la explosión de datos, la materia prima de Inteligencia artificial, la que le ha permitido avanzar a velocidades increíbles. Son los miles de millones de búsquedas realizadas todos los días en Google las que proporcionan un conjunto de datos en tiempo real considerable y hacen posible las preferencias de búsquedas.

Cada año, la cantidad de datos que producimos se duplica y se predice que en la próxima década habrá 150 mil millones de sensores en red (más de 20 veces la cantidad de personas en la Tierra). Esta información es fundamental para ayudar a los dispositivos de Inteligencia Artificial a aprender cómo piensan y sienten los humanos, y acelera su curva de aprendizaje, y también permite la automatización del análisis de datos. Cuanta más información hay para procesar, cuantos más datos recibe el sistema, más aprende y, en última instancia, se vuelve más preciso. La Inteligencia Artificial ahora es capaz de aprender sin apoyo humano.

En el pasado, el crecimiento de la Inteligencia Artificial se ralentizaba debido a conjuntos de datos limitados, muestras representativas de datos en lugar de datos en tiempo real, de la vida real y la incapacidad de analizar cantidades masivas de datos en segundos. Hoy en día, hay acceso en tiempo real y siempre disponible a los datos y herramientas que permiten un análisis rápido. Esto ha impulsado la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático y permitió la transición a un enfoque basado en datos. Nuestra tecnología ahora es lo suficientemente ágil para acceder a estos conjuntos de datos y evolucionar rápidamente en la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático.

Big Data está potenciando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

El aprendizaje automático se define como una aplicación avanzada de la Inteligencia Artificial en máquinas y aparatos tecnológicos interconectados al darles acceso a bases de datos y hacer que aprendan cosas nuevas de manera autónoma y programada.

Estamos en el punto en que la capacidad de las máquinas para ver, comprender e interactuar con el mundo está creciendo a un ritmo tremendo y solo está aumentando con el volumen de datos que les ayuda a aprender y comprender aún más rápido. Big Data es el combustible que alimenta a la Inteligencia Artificial.

Una de las principales preocupaciones de la Inteligencia artificial es que reducirá al mínimo las necesidades humanas en todos los sectores de trabajo, ya que la mayor parte del trabajo será realizado por robots y dispositivos tecnológicos, mientras que la verdad está lejos de serlo cuando observamos el papel que juega el big data. El análisis de big data sentimental y emocional siempre requerirá inteligencia humana ya que las máquinas carecen de inteligencia emocional y habilidades de toma de decisiones basadas en sentimientos.

No hay Inteligencia Artificial sin Big Data ni Big Data sin Inteligencia Artificial

Dado que los seres humanos carecen de la capacidad de procesar y analizar millones de conjuntos de datos de forma rápida y eficiente, La IA llena el vacío procesando la información y dándole sentido. Lo que las máquinas pueden hacer en cinco minutos puede llevar días o semanas para que los humanos obtengan un resultado mientras siguen siendo propensos a errores humanos.

El Big Data tiene un enorme potencial para llevar las iniciativas comerciales al siguiente nivel. Mediante esta tecnología, las empresas pueden monitorizar mejor sus sistemas, hacer predicciones e implementar estrategias basadas en datos en toda su organización.

La Inteligencia Artificial completa la tarea que comenzó el big data.

Sin Inteligencia Artificial el big data sería agobiante y caótico. Pero al incorporar la Inteligencia Artificial en el análisis de big data, la tecnología se vuelve útil, lucrativa y tiene la capacidad de impulsar a las empresas hacia el futuro.

Primero conocimos en el sector industrial sobre el poder del vapor y el agua con la máquina de vapor; después con la electricidad y líneas de ensamblaje; luego la automatización … Entonces, ¿qué viene después?

Los avances tecnológicos industriales fueron incrementales, especialmente en comparación con los avances que transformaron la tecnología de la información y las comunicaciones móviles.

Ahora estamos en medio de una cuarta ola de avances tecnológicos en el sector industrial: el surgimiento de la nueva tecnología industrial digital conocida como Industria 4.0, una transformación impulsada por nueve avances tecnológicos fundamentales.

Algunos lo llaman la cuarta revolución industrial, o industria 4.0, pero como sea que lo llames, representa la combinación de sistemas ciberfísicos, Internet de las cosas e Internet de los sistemas.

En esta transformación, sensores, máquinas, piezas de trabajo y sistemas de TI se conectarán a lo largo de la cadena de valor más allá de una única empresa. Estos sistemas conectados (también conocidos como sistemas ciberfísicos) pueden interactuar entre sí utilizando protocolos estándar basados en Internet y analizar datos para predecir fallas, configurarse y adaptarse a los cambios.

La Industria 4.0 hará posible recopilar y analizar datos entre máquinas, permitiendo procesos más rápidos, más flexibles y más eficientes para producir productos de mayor calidad a un costo reducido. Esto, a su vez, aumentará la productividad de fabricación.

En resumen, es la idea de las fábricas inteligentes en las que las máquinas se complementan con conectividad y se conectan a un sistema que puede visualizar toda la cadena de producción y tomar decisiones por sí mismo.

La industria 4.0 está en camino y cambiará la mayoría de nuestros trabajos. Esta cuarta revolución es totalmente diferente de las tres anteriores, que se caracterizaron principalmente por los avances en la tecnología.

En esta cuarta revolución, enfrentamos una gama de nuevas tecnologías que combinan los mundos físico y digital. Las nuevas tecnologías están teniendo un impacto en todas las disciplinas e industrias, e incluso están llegando a desafiar nuestras ideas sobre lo que significa ser humano.

El potencial que han adquirido las nuevas tecnologías es imparable, logra conectar a miles de millones de personas y mejorar drásticamente la eficiencia en los negocios y las organizaciones, ayudando a regenerar el entorno natural a través de una mejor gestión de activos, incluso deshaciendo todo el daño que las revoluciones anteriores han causado.

Los nuevos pilares del avance tecnológico en el sector industrial

Muchos de los avances en tecnología en el sector industrial que forman la base para Industria 4.0, ya se usan en la fabricación y han conseguido transformar los procesos de producción: se han formado flujos de producción totalmente integrados, automatizados y optimizados, consiguiendo una mayor eficiencia y un cambio de las relaciones de producción tradicional entre proveedores, productores y clientes, así como entre humanos y máquinas.

Big Data y Analytics

La analítica basada en grandes conjuntos de datos ha surgido recientemente en el mundo de la fabricación, donde optimiza la calidad de producción, ahorra energía y mejora el servicio de los equipos.

En un contexto de Industria 4.0, la recopilación y evaluación exhaustiva de datos de muchas fuentes diferentes (equipos y sistemas de producción, así como sistemas de administración de clientes y empresas) se convertirán en estándares para respaldar la toma de decisiones en tiempo real.

Simulación

En la fase de ingeniería, las simulaciones tridimensionales de productos, materiales y procesos de producción ya se utilizan, pero en el futuro, las simulaciones también se usarán más extensivamente en las operaciones de la planta.

Estas simulaciones aprovecharán los datos en tiempo real para reflejar el mundo físico en un modelo virtual, que puede incluir máquinas, productos y humanos. Esto permite a los operadores probar y optimizar la configuración de la máquina para el próximo producto en línea en el mundo virtual antes del cambio físico, reduciendo los tiempos de configuración de la máquina y aumentando la calidad.

El Internet Industrial de las Cosas en el sector industrial

En la actualidad, sólo algunos de los sensores y máquinas de un fabricante se conectan en red y utilizan la informática integrada. Normalmente están organizados en una pirámide de automatización vertical en la que sensores y dispositivos de campo con inteligencia limitada y controladores de automatización alimentan a un sistema de control de proceso de fabricación global. Pero con el Internet industrial de las cosas se enriquecerán con sistemas integrados y se conectarán utilizando tecnologías estándar. Esto permite que los dispositivos de campo se comuniquen e interactúen entre sí y con controladores más centralizados, según sea necesario. También descentraliza el análisis y la toma de decisiones, permitiendo respuestas en tiempo real.

Tanto los productores como los proveedores deben trabajar para adaptar la infraestructura y la educación a medida que adoptan las tecnologías de Industria 4.0. Nosotros ya estamos preparados para esta cuarta revolución industrial con nuestra herramienta IDbox, basada en internet industrial y Big Data para obtener el mejor rendimiento en integración de información y Business analytics.

¿Ayudarán la Inteligencia Artificial y el Big Data a los hackers a acceder a información y tomar el control de nuestra vida cotidiana?

Puede que esto ya esté sucediendo. A medida que la tecnología se desarrolla, la posibilidad de que los hackers puedan crear un enorme golpe destructivo al público está creciendo a lo largo del tiempo. Podrían ser hackers o incluso ciberterroristas. Dicho esto, la amenaza del Big Data es real.

Existen numerosas películas que muestran ejemplos de lo que los hackers son capaces de hacer y qué significa el impacto de dicho ataque. Por ejemplo, apagar toda la electricidad en una ciudad, lanzar misiles contra civiles, estaciones de policía u otra base del ejército. Los hackers pueden tomar el control de sistemas importantes y hacer lo que quieran durante un cierto período de tiempo.

Los ataques complejos se hacen más fáciles gracias a la Inteligencia Artificial.

Los expertos en seguridad han mencionado que tales ataques de gran impacto no son causados por unos pocos ajustes simples en un sistema. Sin embargo, los hackers podrían desplegar la Inteligencia Artificial para entrar lentamente en el sistema y conseguir el control total. Utilizan estrategias como la realización de cambios lentos en los sistemas, de esta manera parece que ocurren naturalmente y así evitan ser detectados.

Cuando se trata de big data, los hackers pueden dañar o cambiar grandes conjuntos de datos con ajustes relativamente pequeños para beneficiarse de eso. Podría ser, de alguna manera, inofensivo para el público, pero los hackers podrían explotar los informes comerciales financieros anuales para obtener una ventaja personal. Dichos cambios en los modelos de información financiera realizados por los hackers podrían cambiar la toma de decisiones de los CEO, comerciantes, banqueros y otras personas que basan sus decisiones en estos informes financieros.

La brecha que han abierto los hackers es una sentencia monumental de ciberseguridad, que plantea muchas preocupaciones de privacidad.

Entonces, ¿qué puedes hacer para protegerte de los hackers?

Los datos a los que acceden los hackers contienen información extremadamente confidencial. Por ello debemos de tener todas nuestras aplicaciones, programas o cuentas bien protegidas:

1. Contraseñas únicas: Nunca use la misma contraseña. La seguridad con contraseña es un problema real. Preferiblemente, use una contraseña larga y compleja. Si te quedas sin ideas, simplemente descarga un generador de contraseñas y guárdalo en un lugar seguro en caso de que no puedas recordarlo. Sin embargo, sería mejor anotar el nombre de usuario y la contraseña en una hoja de papel.
2. Cambiar contraseñas: Por ejemplo, la base de datos de Yahoo fue violada en 2013 y 2014, sin embargo, informaron al público en 2016. Este es un ejemplo perfecto para cambiar sus contraseñas regularmente. 
3. Autenticación de dos factores: La autenticación de dos factores se basa en métodos de autenticación en tiempo real que te piden permisos para iniciar sesión desde otro sistema que no es el habitual. Podría ser un mensaje con un código único que reciba en su teléfono o una aplicación como Google Authenticator.

Es hora de que tratemos el Big Data con el escepticismo, la vigilancia y la supervisión que merece. Si cumplimos con estas tres cosas nuestros datos estarán a salvo.

Muchas empresas aún dependen de sistemas de gestión y producción que no están conectados. Con la mayor conectividad y el uso de protocolos de comunicaciones estándar que vienen, la necesidad de proteger los sistemas industriales críticos de las amenazas de ciberseguridad aumenta drásticamente. Como resultado, las comunicaciones seguras y confiables, así como la administración sofisticada de identidades, accesos y usuarios son esenciales.

Nuestra herramienta de monitorización, análisis y visualización de datos, IDboxRT, cuenta con un gran equipo especializado en ciberseguridad que hace que los datos estén protegidos. Fortifica y asegura los entornos industriales, así como la protección de infraestructuras críticas.

Los representantes de GIRA se han reunido con las principales empresas de ASCENTIC, que tienen experiencia en implantación de tecnologías 4.0, en nuestras instalaciones de CIC Consulting Informático de Santander.

Hemos presentado nuestros productos IDboxRT y FIELDEAS. IDboxRT, nuestro conjunto de componentes software que permite supervisar procesos industriales, energéticos y smart, integrando todos los orígenes de información disponibles, procesando todas las señales recogidas y ofreciendo herramientas de supervisión y análisis que permitan tomar decisiones de operación y FIELDEAS, nuestra plataforma para movilización de procesos.

Posteriormente continuaron CANON presentando las posibilidades en impresión 3D, Sayme que mostró sus sensores para trazabilidad de producto y monitorización de planta.

La visita continuó en las instalaciones de AMBAR y CISGA.
A la visita acudieron representantes de Chassis Brakes International Spain, Centro Tecnológico de Componentes, Edscha Santander (G. Gestamp), Maflow Spain Automotive, Talleres Oran y Robert Bosch España Fábrica Treto.

Esta semana se ha presentado la nueva versión de IDbox RT en la que se incluyen nuevas funcionalidades muy interesantes.

IDbox RT es un conjunto de componentes software que permite supervisar procesos industriales, energéticos y Smart, integrando todos los orígenes de información disponibles, procesando todas las señales que recoge y ofreciendo herramientas de supervisión y análisis que permiten tomar decisiones de operación.

Basándonos siempre en 3 axiomas fundamentales que nos hacen diferentes: Experiencia de Usuario: Usabilidad y rendimiento, interfaces intuitivas, cuidadas, rápidas y limpias; Flexible y  Elástico: con arquitectura modular, escalable y de alto rendimiento y Autonomía y Transparencia: los datos se almacenan dónde el cliente lo defina y con total autonomía.

El equipo de IDbox RT ha desarrollado nuevas funcionalidades y mejoras.

Os presentamos algunas de ellas:

Con el objetivo principal de complementar la funcionalidad del cliente web y ampliar el abanico de herramientas de cliente se han desarrollado una APP Mobile y Addins para Office.

La APP Mobile, disponible en Android y Apple Store, facilita el acceso a la información centralizada en IDbox desde dispositivos móviles.

En esta versión, cada usuario podrá acceder a su información, disponiendo de opciones de visualización de señales, tiempo real, datos históricos, gráficas, sinópticos, informes, mapas y cuadros de mando. Permitirá así mismo, navegar por la estructura de información, realizar búsquedas y generar nuevas gráficas de tendencia.

Con los nuevos Addins para Office, se pretende facilitar al cliente el acceso a datos y documentos disponibles en la plataforma IDbox  a través de las herramientas más empleadas en generación de informes: Microsoft Word y Excel.

Entre las distintas opciones que facilitarán los addin de office, se encuentran la posibilidad de importar gráficas, sinópticos, mapas y cuadros de mando o diseñar tablas con datos almacenados en IDbox.

De otro lado, también se han incorporado nuevas secciones al propio cliente web; ampliando funcionalidad y mejorando usabilidad: nuevos motores de predicción, capacidad de modificación de registros históricos, funciones estadísticas en gráficas y sinópticos,…

Cabe destacar el nuevo editor del BPM; que permitirá a los clientes definir nuevas señales calculadas, aplicar algoritmos de procesamiento de señales y generar lógica de negocio de forma autónoma.

Con IDbox RT  nos adaptamos a las necesidades de los clientes, añadiendo mejoras y funciones nuevas que permiten ayudar a gestionar y decidir sobre el negocio de una manera rápida y eficiente, permitiendo a los usuarios que no se preocupen por el rendimiento del sistema, únicamente de su negocio.

La Industria 4.0, también llamada industria inteligente, se considera la cuarta revolución industrial y busca transformar a la empresa en una organización inteligente para conseguir los mejores resultados de negocio.

A algunos les parecerá pronto para hablar de la próxima revolución industrial, la cuarta revolución industrial, pero la adopción de la tecnología digital se ha convertido en un punto en el que estamos listos para otro cambio radical, la trasformación digital de la industria o lo que se viene denominando industria 4.0.

El cambio se basa en la adopción de las nuevas tecnologías para la progresiva automatización del proceso productivo. Se trata de tecnologías innovadoras cuya aplicación a la industria se desarrollará día a día. Hablamos de fabricación aditiva, robótica colaborativa, herramientas de planificación de la producción, visión artificial, realidad virtual, gamificación, simulación de procesos, inteligencia operacional, IoT, y las denominadas KET, por su acrónimo inglés (Key Enabling Technologies).

En el futuro próximo veremos una era de fábricas inteligentes que integrarán lo físico con lo virtual, donde los fabricantes y maquinas compartirán información con la cadena de suministro y donde los procesos pueden ser optimizados automáticamente, ser auto-configurables y usar inteligencia artificial para completar tareas difíciles basadas en flujos de trabajo complejos.

Por otro lado la fabricación bajo demanda para prototipos personalizados y piezas en producciones de tiradas cortas es una de las áreas de más rápido crecimiento en la industria gracias a los avances en la fabricación aditiva.

Todo esto implica la necesidad de disponer de sistemas que operen y gestionen la información de banda ancha y las infraestructuras para las tecnologías de la información, así como los edificios y los sistemas de tráfico. Este concepto de industria 4.0 representa un salto muy importante para la mayoría de las organizaciones.

Finalmente los fabricantes han estado funcionando en un vacío de conocimiento durante demasiado tiempo, pero ahora el gran volumen de datos en tiempo real procedentes de IoT, combinados con tecnologías de inteligencia operacional como IDboxRT, permite adquirir conocimiento y tomar decisiones al instante y las técnicas de machine learning derivarán en procesos predictivos y autoajustables. Utilizar estas herramientas hará que la industria evite errores o se anticipe a ellos, abaratando y acortando el proceso productivo

Sin embargo el gran reto para las empresas no está en lo tecnológico, la mayor dificultad está en saber gestionar adecuadamente el cambio a la industria 4.0 y saber aprovechar al máximo las nuevas oportunidades que nos ofrece este concepto.

¡La industria 4.0 ya está aquí, forma parte de ella!