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ACCESO: CANDIDATOS / EMPRESAS
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La principal diferencia entre la industria 4.0 y la reciente es la orientación predictiva sobre lo invisible. Patrones que a simple vista o con las mediciones y controles actuales no éramos capaces de detectar y que ahora rastreamos gracias a sensores, nos dan pistas predictivas de lo que va a pasar con una producción; una pieza de una máquina, el comienzo de un declive, el comportamiento de clientes y la toma de acciones preventivas y auto gestionar y dar solución a la situación. (por ejemplo, desde la propia máquina: un trigger automatizado por la propia máquina).
Vayamos por partes, la imagen de abajo es la industria productiva de nuestro inmediato pasado:
Todo muy recogidito y lineal a pesar de que ya el entorno había avisado de que la cosa no era así. En este modelo, las máquinas producen y el cliente actúa. Y no actúa como dicen los economistas, con la razón, actúa por impulso (una forma elegante de decir codicia) y derivado de esos comportamientos, nos cayó el crash de 2008. Todo se basaba en la digitación y digitalización de los procesos.
Nadie pensó realmente en “lo invisible” lo que no se ve a simple vista. Porque lo que mata al director de planta es el fallo una máquina inesperadamente: por algo desconocido. Porque para lo esperado ya tenía un plan de riesgos muy competente. Pero se le rompía una máquina fuera de lo previsto, y el mundo se hundía a sus pies… Claro que el Project Management nos repite que no nos quedemos ahí y que planteemos medidas predictivas. Pero ¿Quién lo hacía y con qué profundidad y precisión? Todos los datos históricos eran para prever lo que podía suceder, pero no trabajábamos sobre lo que no podía pasar: y que termina ocurriendo. Decía Donald Ramsfeld que no dejemos de analizar las cosas que no sabemos que no sabemos…
Yo creo que por ahí van las cosas de la nueva Industria 4.0. Nos dirigimos a descubrir correlaciones ocultas en millones de datos que hacen muy difícil hasta hace poco su traza y análisis. Ahora mismo a los datos les sometemos a un análisis: a) descriptivo: bases de datos y estadísticas, b) prescriptivo: simulaciones, escenarios IF… y optimización de decisiones, y c) proyecciones, modelado predictivo, data mining, machine learning, support vector machines, etc.
Veamos cómo cambia la foto tan limpita de antes:
Ahora sí que podríamos preguntarnos por las diferencias entre los dos modelos. Básicamente podemos decir que en Industria 4.0:
En muy pocos años han aparecido revolucionarios métodos y tecnologías que están ofreciendo enormes oportunidades de optimización en los procesos de diseño, construcción, fabricación, mantenimiento y explotación de cualquier tipo de producto, instalación o infraestructura.
La llegada e implementación de esta revolución tecnológica es una enorme oportunidad para las nuevas generaciones de profesionales y, sin duda, una amenaza para todas aquellas personas y empresas que no sean capaces de adaptarse a las exigencias de productividad, flexibilidad y capacidad de respuesta que la nueva sociedad va a demandar.
Integra Technology School junto con UDIMA Universidad a Distancia de Madrid ponemos en marcha un programa Master en Capacitación en Industria 4.0 que ofrece una formación avanzada de las técnicas de la metodología de la industria 4.0. El alumno aprenderá cómo diseñarlas, aplicarlas con un enfoque estratégico y cómo implementarla en las organizaciones. Descubrirás nuevas tecnologías como Machine learning, fabricación aditiva 3D, big data, plataformas IOT; así como nuevas herramientas para identificar nuevos modelos de negocio innovadores más competitivos.
Máster para la Transformación Digital en la Industria 4.0- Digital Industry
A través de una formación práctica, el participante va adquirir las competencias necesarias para formar parte de la digitalización del sector industrial. El máster te permitirá aportar nuevas líneas de negocio y proponer proyectos tecnológicos logrando la transformación digital en las organizaciones.