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Creación de los gemelos digitales. Basado en la digitalización de las infraestructuras, actualmente se han creado programas que son capaces de digitalizar piezas, estructuras y/o sistemas al detalle. Con la finalidad de generar datos históricos. Esto contribuye enormemente a la industria puesto que deja de generar pérdidas en modelos físicos. Y es mucho más preciso que los métodos convencionales.

Apoyo a la sostenibilidad:

ODS 9 Industria innovación e infraestructura

Reducción de la huella ambiental de las infraestructuras: El uso de la digitalización permite a diversas industrias no tener actividades productivas, en el caso de la aeronaútica por ejemplo, los desperdicios ósea las pruebas se reducirían en un 100%, eso quiere decir menos combustible utilizado, menos piezas creadas y por lo tanto el sistema se hace autosustentable pues se generan menos gastos

ODS 11 (Ciudades y comunidades sostenibles).

Desarrollo de modelos digitales de mejora: Ahora los proyectos dejan de ser ideas y se transforman en realidades incluso antes de ser lanzados. La producción de maquinarias, obras públicas, proyectos de desarrollo sostenible, entre otros. Nunca había sido más eficiente.

En conclusión, el desarrollo de modelos digitales que permitan una visualización perfecta del objeto de estudio en cuestión permite menos errores por manejo humano y una reducción en los desperdicios utilizados por pruebas durante el proceso de producción.

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Gemelos Digitales en la Industria de Procesos

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Autorías: César de Prada Moraga, Santos Galán Casado, José Luis Pitarch Pérez, Daniel Sarabia Ortiz, Aníbal Galán Prado, Gloria Gutiérrez Rodríguez. Localización: Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI ). Nº. 3, 2022. Artículo de Revista en Dialnet.

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Escribir conclusión, tecnologia aplicada y a que ODs apoya.

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Tecnologías de banda ancha por fibra óptica

El par de cobre ha sido el principal medio de transmisión para servicios de telecomunicaciones residenciales durante más de 120 años, pero se considera anticuado en comparación con la fibra óptica. La fibra óptica es el medio más avanzado y el único capaz de satisfacer las demandas de las redes de nueva generación (NGNs). Sus ventajas incluyen mayores anchos de banda, mayores distancias de transmisión, ausencia de interferencias electromagnéticas, mayor seguridad y facilidad de instalación. Además, su implementación conlleva menores inversiones iniciales, consumo eléctrico reducido, menos espacio ocupado y menos puntos de fallo.

ODS 8: Trabajo Decente y Crecimiento Económico: Una infraestructura de comunicaciones más eficiente puede impulsar la economía al mejorar la conectividad y la comunicación entre empresas y consumidores, lo que a su vez puede generar empleo y promover el crecimiento económico.

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La fabricación aditiva, también conocida como impresión 3D, es un proceso de fabricación que construye objetos tridimensionales mediante la superposición de capas sucesivas de material, como plástico, metal, cerámica u otros compuestos. A diferencia de los métodos tradicionales de fabricación, que suelen ser sustractivos (como el corte de materiales), la fabricación aditiva agrega material capa por capa, lo que permite la creación de formas complejas con relativa facilidad y precisión.

Apoyo a la sostenibilidad (ODS):

1. Reducción de residuos: Los métodos tradicionales de fabricación sustractiva pueden generar una cantidad significativa de residuos de material, ya que se corta o se talla una pieza a partir de un bloque sólido. En contraste, la fabricación aditiva solo utiliza el material necesario para construir el objeto deseado, lo que reduce drásticamente los residuos.

2. Reducción del impacto ambiental: El ecodiseño busca identificar y reducir los impactos ambientales negativos asociados con un producto en todas las etapas de su vida útil. Esto puede incluir la elección de materiales más sostenibles, la optimización de procesos de fabricación para minimizar el consumo de recursos y la energía, así como la reducción de residuos y emisiones durante la producción y el uso del producto.

En conclusión, la fabricación aditiva apoya al ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura, ODS 12: Producción y Consumo Responsables, ODS 13: Acción por el Clima.

https://www.iebschool.com/blog/industria-cuarta-revolucion-industrial-business-tech-logistica/

https://www.autodesk.es/solutions/additive-manufacturing

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LoJack España presenta una solución que aporta visibilidad y seguridad en la

cadena de suministro

Conclusión:

La solución Supply Chain Visibility de CalAmp, anunciada por LoJack España, ofrece una respuesta crucial a los desafíos contemporáneos que enfrenta la cadena de suministro global. Al proporcionar seguimiento en tiempo real, análisis de datos detallados y notificaciones instantáneas, esta tecnología aborda las preocupaciones de seguridad, eficiencia y cumplimiento normativo. Al integrar una variedad de sensores y dispositivos inalámbricos, esta solución asegura la protección y el monitoreo exhaustivo de las mercancías de alto valor y riesgo en tránsito.

Tecnología Aplicada:

La tecnología subyacente en la solución Supply Chain Visibility de CalAmp aprovecha una combinación de sensores inteligentes y dispositivos desechables, junto con tecnología GPS para proporcionar una visión completa y detallada del estado y la ubicación de las mercancías en tiempo real. Esta tecnología también se integra con sistemas de gestión empresarial y de logística, facilitando un intercambio de datos fluido y transparente a lo largo de toda la cadena de suministro.

Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) Apoyados:

ODS 9 - Industria, Innovación e Infraestructura:

Al mejorar la eficiencia y la seguridad en la cadena de suministro, esta solución fomenta el desarrollo de infraestructuras resilientes y promueve la innovación tecnológica.

ODS 12 - Producción y Consumo Responsables:

Facilita la monitorización y documentación de la cadena de suministro, promoviendo prácticas de producción y consumo responsables y sostenibles.

ODS 3 - Salud y Bienestar:

Al permitir un seguimiento preciso de las condiciones ambientales de los envíos, esta solución contribuye a garantizar la integridad de productos farmacéuticos y alimentos, apoyando así la salud y el bienestar de la población.

https://www.proquest.com/docview/2670499256/B3A3A8971CE3433CPQ/6?accountid=43847&sourcetype=Newspapers#

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Sensores tipo gruto electrónico: Aplicabilidad en procesos agroindustriales y metodología para su desarrollo

Los sensores tipo fruto eletrónico tienen como propósito minimizar los daños en los frutos como golpes mecánicos en las líneas de proceso agroindustriales para reducir las pérdidas de producción.

Objetivos de Desarrollo

ODS 3 - Salud y Bienestar

Los sensores detectarán si es que en la producción existirán daños en las frutas posteriormente se tomará decisiones y eliminará con el fin de favorecer seguridad alimentaria y nutricional.

ODS 13 - Acción por el clima

Por otro lado, los sensores ayudarán a la reducción de desperdcios de alimentos así como dar respuestas rápidos y por último cuidar el medio ambiente.

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Blockchain en la cadena de suministro: una revolución para la sostenibilidad

En la era de la tecnología 4.0, el blockchain se destaca como una innovación disruptiva con potencial para transformar la gestión de la cadena de suministro. Al aplicar blockchain en este ámbito, se promete mayor eficiencia, transparencia y contribución al Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) número 12: Producción y Consumo Responsables.

Blockchain proporciona un registro distribuido e inmutable que garantiza la transparencia y seguridad de las transacciones. Esto permite rastrear y verificar cada paso de la cadena de suministro, lo que ayuda a prevenir prácticas no éticas o insostenibles, como la explotación laboral y el uso excesivo de recursos naturales. Además, blockchain facilita la implementación de prácticas sostenibles al permitir la trazabilidad de los recursos naturales y materiales utilizados en la fabricación de productos. Un ejemplo destacado es el seguimiento de productos agrícolas, donde blockchain se utiliza para garantizar la autenticidad y calidad de los productos, mientras se promueve la agricultura sostenible.

ODS 12: Garantizar modalidades de consumo y producción sostenibles: La aplicación de blockchain en la cadena de suministro promueve una producción y consumo más responsables. Al mejorar la transparencia, trazabilidad y sostenibilidad, el blockchain está revolucionando la gestión de recursos y productos hacia un futuro más sostenible.

https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/8326415.pdf

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Factibilidad de los vehículos eléctricos en la problemática energética del mundo

En conclusión, la transición hacia vehículos eléctricos se presenta como una solución factible y necesaria en medio de la problemática energética mundial. Como se sabe, la dependencia histórica de los combustibles fósiles ha generado impactos ambientales devastadores, evidenciados en el cambio climático y sus consecuencias. Es necesario tomar en cuenta que, el avance tecnológico en vehículos eléctricos ofrece una alternativa viable para reducir las emisiones de gases contaminantes y mitigar el calentamiento global. Además, esta transición no solo es ambientalmente responsable, sino también económicamente viable, ya que a largo plazo los vehículos eléctricos pueden resultar más rentables y sostenibles, tanto para un usuario común como las industrias.

ODS 7: Energía asequible y no contaminante

Esta busca garantizar el acceso a una energía segura, sostenible y moderna para todos, al tiempo que se reduce el impacto ambiental y se fomenta la innovación tecnológica en el sector energético.

https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/8094448.pdf

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Es una técnica prometedora que merece más investigación y desarrollo para determinar su viabilidad y eficacia. Los ultrasonidos pueden generar ondas de alta frecuencia que pueden desestabilizar partículas pequeñas, como los microplásticos, facilitando su eliminación del agua.

En general, esta técnica tiene varias ventajas potenciales. Por ejemplo, puede ser eficaz para eliminar microplásticos de diversas fuentes de agua, incluidos los cuerpos de agua naturales y las aguas residuales tratadas. Además, el proceso de limpieza con ultrasonidos puede ser relativamente rápido y no requiere el uso de productos químicos adicionales, lo que podría ser beneficioso para el medio ambiente.

ODS 6 : AGUA LIMPIA Y SANEAMIENTO

Pretende lograr un acceso universal y equitativo al agua potable y a servicios de saneamiento e higiene adecuados, así como mejorar la calidad del agua a nivel global.

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A principios de 2022 se publicó un estudio en la revista científica Environment International con unos resultados que confirmaban la omnipresencia de los microplásticos, esta vez con proporciones elevadas en el torrente sanguíneo de veintidós donantes. Los más habituales eran polímeros PET, derivados principalmente de botellas de plástico. Por suerte, nuevos avances científicos abren la puerta a paliar la presencia de microplásticos en el agua.

La última propuesta corresponde a la eliminación de microplásticos del agua gracias al uso de ultrasonidos. Se trata de un innovador prototipo desarrollado por investigadores de Indonesia.
En este artículo hablaremos de:
¿Qué son los microplásticos?

Antes de nada, ¿qué son exactamente los microplásticos? La Comisión Europea considera microplásticos aquellos fragmentos de plásticos con un tamaño inferior a cinco milímetros. Además de los polímeros primarios, los microplásticos suelen contener aditivos funcionales que podrían comportar riesgos para la salud. De ahí que encontrar maneras de reducir su presencia en el medio ambiente se esté convirtiendo en una prioridad.

Un prototipo de limpieza de microplásticos del agua

Presentado en una conferencia de la Acoustical Society of America, el nuevo prototipo de los investigadores indonesios del Institut Teknologi Sepuluh Nopember es capaz de concentrar los microplásticos presentes en una corriente de agua.

Los ultrasonidos empujan los microplásticos hacia el centro de la corriente en una tubería, donde pueden filtrarse. La tecnología preliminar es capaz de procesar hasta ciento cincuenta litros por hora, limpiando hasta un 58 % de los microplásticos en el agua. Las pruebas se llevaron a cabo con tres tipos de microplásticos, registrándose distintos niveles de eficiencia en cada uno de ellos.

Por supuesto, antes de empezar a aplicar este tipo de tecnología en entornos naturales, será preciso evaluar su impacto en la fauna marina, especialmente criaturas que dependen de la ecolocalización como los delfines.

Ultrasonidos para limpiar fangos residuales

En el marco de la economía circular, el aprovechamiento de los residuos como recursos se ha convertido en una de las grandes prioridades. Una de las alternativas más habituales es la reutilización de fangos procedentes de aguas residuales para producir fertilizantes.

Uno de los problemas de este tipo de residuos es la presencia de microplásticos, gran parte de ellos procedentes de los ciclos de lavadoras con prendas sintéticas. De hecho, se estima que hasta un 8 % de los microplásticos que acaban en los océanos proceden de la industria textil. A su vez, cuando los fertilizantes procedentes de fangos residuales se emplean en agricultura, los microplásticos pueden acabar contaminando los terrenos.

Para evitar esta situación, un grupo de científicos de la Universidad Politécnica de Valencia ha presentado una tecnología para eliminación de microplásticos en plantas de tratamiento de aguas residuales, también conocidas como EDAR. En su caso, han utilizado ultrasonidos en la frecuencia de 80 kHz con lo que han logrado retirar hasta un 48 % de los microplásticos PET presentes en los fangos.

Tanto esta tecnología como la demostrada por los científicos indonesios se encuentra aún en una fase muy preliminar, ya que el uso de ultrasonidos para la limpieza de microplásticos data apenas de principios de esta década.

Filtros de microplásticos con tecnología laser

Además de las novedosas técnicas de ultrasonidos, se están explorando nuevos filtros que podrían tener aplicaciones industriales y domésticas. Uno de ellos es el que ha presentado recientemente el Fraunhofer Institute en Alemania, que recurre a la tecnología láser para crear un filtro inédito.

Los investigadores germanos utilizaron un láser de pulso ultracorto para perforar cincuenta y nueve millones de agujeros de apenas diez micrómetros de diámetro en una lámina de acero. Tras probarlo con agua contaminada con partículas de plástico procedentes de impresoras 3D, han trasladado la tecnología a una planta de procesamiento de aguas residuales donde se está evaluando en condiciones reales.

Si quieres saber más sobre tecnologías de limpieza de microplásticos, te recomendamos que eches un vistazo a este artículo sobre alternativas como el uso de ferrofluidos o filtros basados en plantas.

Mientras la ciencia va buscando soluciones para este reto, puedes reducir tu huella de microplásticos apostando por prendas de tejidos naturales y el uso de envases reutilizables, entre otras medidas.
Fuentes

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Limpiar microplásticos del agua por medio de ultrasonidos

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🔊Científicos de Indonesia desarrollan una nueva tecnología capaz de filtrar microplásticos del agua con sonidos subacuáticos

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BIG DATA Y LAS IMPLICACIONES EN LA CUARTA REVOLUCION INDUSTRIAL

El uso adecuado del Big Data puede tener un impacto significativo en la cuarta revolución industrial. Permite la optimización de procesos, la personalización de productos y servicios, la predicción de tendencias y comportamientos, y la toma de decisiones más informadas. Además, el Big Data puede impulsar la innovación y la creación de nuevos modelos de negocio basados en datos. Sin embargo, también plantea desafíos en términos de privacidad, seguridad y ética en el manejo de los datos.

En el contexto de la cuarta revolución industrial, se espera que el Big Data siga creciendo en importancia. Se prevé un aumento en la cantidad y variedad de datos generados, así como en la capacidad de análisis y procesamiento de estos datos. Además, se espera que las tecnologías relacionadas con el Big Data, como el aprendizaje automático (machine learning) y la inteligencia artificial, continúen evolucionando y mejorando su capacidad para extraer información valiosa de los datos.

ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura: La Big Data puede impulsar la innovación y mejorar la eficiencia en los sectores industriales y de infraestructura. Ayuda a optimizar los procesos de producción, mejorar la gestión de la cadena de suministro, identificar oportunidades de mejora y promover la adopción de tecnologías avanzadas.

ODS 11: Ciudades y Comunidades Sostenibles: El uso de Big Data puede contribuir a la planificación y gestión inteligente de las ciudades, mejorando la calidad de vida de los habitantes. Permite la optimización del transporte, la gestión eficiente de los recursos, la respuesta rápida a emergencias y la toma de decisiones basadas en datos para el desarrollo urbano sostenible.

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1. Introducción

Nuevos e innovadores escenarios de desarrollo y evolución industrial surgen como resultado de la transformación y evolución de los sistemas de producción y manufactura. Elementos como la inteligencia artificial, el Internet de las Cosas (IoT), la manufactura aditiva (impresión 3D) y la era de digitalización de datos (Big Data) se presentan como fuentes y oportunidades de desarrollo investigativos en pro y mejora de la calidad de productos y servicios.

La presente investigación se enfoca en un análisis descriptivo de las principales tendencias y comportamientos de los datos informativos (Big Data), su análisis e interpretación (data minning) y sistemas de mejoramiento continuo y aprendizaje (Machine Learning) en las diversas aplicaciones para los sectores de salud, financiero y logística y transporte ( Din et al, 2019) ( Huber et al, 2019)

En relación con ( Abugabah et al, 2020), uno de los desafíos en relación a la implementación y estructuración del Big Data en los sectores industriales de estudio se enfoca en la naturaleza no estructurada de las informaciones obtenidas de los procesos e interacción hombre-máquina: Fuentes de información de entrada, como por ejemplo sensores en dispositivos, sistemas de entradas por Radiofrecuencia (RFID), mecanismo de búsqueda en internet, procesamiento y generación de datos bancarios, médicos, gubernamentales, académicos, entre otros, se presentan como datos relevantes con diversos tipos de características (numérico, textual, gráfico, video, etc.), sin un control de salida definido y como información no estructurada. Y es esta última característica de datos la que ha despertado especial interés en la comunidad científica en el desarrollo de estudios y búsqueda de patrones estándar del comportamiento de la información de salida e interpretación y análisis de los mismos, ( Shakhovska et al, 2019).

En el mundo de la Industria 4.0, la correcta utilización de los factores de eficiencia, eficacia y exactitud en relación a la información de salida del Big Data, son esenciales para la toma de decisiones empresarial ( Frank et al, 2019) ( Vieira et al, 2020).

La sincronía e integralidad de los datos obtenidos y su óptimo tratamiento, análisis y desarrollo demandan la existencia de profesionales especializados (arquitectos de datos, médicos genetistas informáticos, bioinformáticos, etc.), generación de trabajos multidisciplinares orientados al estudio y desarrollo de datos, acompañados de inversión en infraestructura y tecnologías asociadas.

La presente investigación, expone un análisis descriptivo y aplicaciones del Big Data en tres sectores industriales: Salud, financiero y logística y transporte. Se presentan metodologías de desarrollo y tendencias tecnológicas enfocadas en cada una de las industrias, oportunidades y mejoras desarrolladas. La presentación de nuevas tendencias y estructuración de datos informativos desde cada perspectiva de análisis generan la apertura a nuevas e innovadoras oportunidades para los profesionales del sector industrial en el desarrollo de nuevas técnicas, metodologías y herramientas de aprendizaje, generando espacios de reflexión, generación de conclusiones y presentación de los principales exponentes bibliográficos.

2. Manufactura de servicios enfocados en la industria 4.0: Big data en el sector de salud. Implicaciones electrónicas - inteligencia clínica

Una de los elementos esenciales en los grandes entornos de desarrollo de la industria 4.0 se enfoca en las aplicaciones e innovaciones centralizadas en la administración y gestión de la información en bases de datos, conocido como Big Data. De acuerdo con ( Zhang, 2018), el Big Data puede ser concebido como una tecnología que busca, como objetivo principal, el tratamiento de diversos tipos de información (estructurada, semiestructurada y desestructurada) de carácter dinámico. Patil & Seshadri (2014), argumentan que este tipo de informaciones pueden ser obtenidas de varias fuentes de entrada, como sensores, instrumentos o herramientas y de procesos transaccionales llevados a cabo en las computadoras. Una vez procesadas, estas se actualizan de forma constante, cuyo objetivo principal es la presentación de datos reales, actualizados y precisos, para su posterior estudio y procesos de investigación.

A esta etapa final de análisis de la información es lo que se conoce hoy en día como la minería de datos (data minning).

En el mundo del Big data, de acuerdo con Perera et al, (2014) existen diversas categorías y presentación de la información para su correcto uso en la toma de decisiones. Una primera categoría de la información puede ser concebida como la relación e integración que existe entre los recursos de entrada y los productos obtenidos a partir de estas (también conocidas como fuentes de información generada). Lo anterior puede ser observado en la Cuadro 1.

Una de las aplicaciones principales de Inteligencia clínica y expuestas por (Übeyli, 2007) plantea el desarrollo integrado de sistemas de información de cinco grandes grupos de modelos cuantitativos: redes neuronales combinadas (Combined Neural Networks - CNNs), mezcla de expertos (Mixture of Experts -ME), redes neuronales probabilísticas (Probabilistic Neural Networks- PNN), redes neuronales recurrentes (Recurrent Neural Networks -RNN) y máquinas de vectores de soporte (Support Vector Machines -SVM) y redes neuronales de perceptrón multicapa (Multilayer Perceptron Neural Networks- MLPNNs), siendo este último el sistema cuantitativo utilizado como herramienta de estudio en la presente investigación.

Como fase de entrada, se establecen los datos fuentes, también conocidos como suministro de información, de característica no independiente y por el contrario con un alto grado de correlación entre ellos, en donde modificaciones en los resultados pueden generar cambios en las configuraciones en el sistema. Este tipo de información es ilustrada en el cuadro 2.

Lo anteriormente mencionado, puede llevarse a cabo a través de la creación de algoritmos de tratamiento de información enfocados en el área de servicio de estudio, y un primer paso para entender el sistema es la generación del concepto de Inteligencia Clínica. Un ejemplo de Inteligencia clínica aplicada al sector de la salud es ilustrado en el diagrama 1.

La inteligencia clínica en el sector de la salud se orienta en dos fuentes de información de entrada (externos e internos) y procesamiento de la información en sistemas computarizados cuyas técnicas de desarrollo siguen un orden metodológico personalizado y estructurado a partir de enfoque de algoritmos múltiples o no lineares.

El tratamiento matemático permite estructurar la información de salida cuyo objetivo se adecua a las necesidades de análisis propias de cada tipo de paciente, análisis de diagnóstico de escenarios múltiples, administración de riesgo asociado a cada tipo de tratamiento y planteamiento de elección de la atención apropiada para cada cliente (Murdoch & Detsky, 2013).

Las soluciones cuantitativas al alcance de la información y estructuración de los datos han generado el interés de las ciencias exactas por el desarrollo de múltiples algoritmos enfocados en la identificación y toma de decisiones informativas en el sector de la salud.

Así lo establece Übeyli (2007), en su investigación y generación de propuestas de algoritmos en las decisiones clínicas de dos áreas de estudio específicas para una clasificación de paciente específica: Personas con diabetes y cáncer de mama. El autor plantea una propuesta de solución enfocada en Redes neuronales artificiales (Artificial neural networks

-ANNs), software computacional inspirado en neuronas biológicas y análisis de su comportamiento, cuya característica principal se centra en la capacidad de solución óptima más próxima, en donde las redes neuronales pueden combinar información de diferente naturaleza en un único sistema, por ejemplo, protocolos clínicos, datos de laboratorio, señales e imágenes, y lograr como resultado un sistema integrado de diagnóstico, (Diagrama 1).

Una de las aplicaciones principales de Inteligencia clínica y expuestas por (Übeyli, 2007) plantea el desarrollo integrado de sistemas de información de cinco grandes grupos de modelos cuantitativos: redes neuronales combinadas (Combined Neural Networks - CNNs), mezcla de expertos (Mixture of Experts -ME), redes neuronales probabilísticas (Probabilistic Neural Networks- PNN), redes neuronales recurrentes (Recurrent Neural Networks -RNN) y máquinas de vectores de soporte (Support Vector Machines -SVM) y redes neuronales de perceptrón multicapa(Multilayer Perceptron Neural Networks- MLPNNs), siendo este último el sistema cuantitativo utilizado como herramienta de estudio en la presente investigación.

Como fase de entrada, se establecen los datos fuentes, también conocidos como suministro de información, de característica no independiente y por el contrario con un alto grado de correlación entre ellos, en donde modificaciones en los resultados pueden generar cambios en las configuraciones en el sistema. Este tipo de información es ilustrada en el diagrama 2.

Los datos de entrada en el análisis de la información se presentan a seguir. Un primer comportamiento que analiza el autor son las informaciones en relación a la descripción de los atributos de análisis (características informativas) del caso de estudio de los pacientes con diagnóstico de diabetes (tabla 3.). En este tipo de análisis, se exponen las principales características de los pacientes que sufren de diabetes (Tipo I: diabetes insulino-dependiente y tipo II: diabetes no insulino-dependiente).

Algunas características de la población de estudio identifican resaltan que la población femenina se inclina por la característica de diabetes tipo II. Se evalúan dos condiciones: la primera es si la comida precipita la condición diabética y el segundo es el tipo de si la condición del tipo de comida impulsa la insulino dependencia o no.

En el caso del presente estudio, se estudia la base de datos Pima database (Neunet Pro - Neural Network Software, 2019), como referente en la asociación y estudio del tipo de familias de sujetos (en este caso madre gestantes) y reconocimiento del agente patógeno por primera vez durante el embarazo y mayor riesgo de desarrollo de estos agentes.

Un segundo elemento analizado es la aparición de cáncer de mama. Investigaciones recientes han demostrado que la aparición de este tipo de células cancerígenas se debe a diversos factores de riesgo (edad, factores genéticos, antecedentes familiares, obesidad, entre otros), sin embargo, se desconoce que causa más cáncer de seno o cómo este tipo de factores hacen que estas células se vuelvan cancerosas.

Para analizar el comportamiento anterior, se analizan muestras de la base de datos de uno de los hospitales de Wisconsin (Wolberg & Mangasarian,

2009), en relación al tejido mamario y las características de información nuclear, con nueve atributos diferentes. Lo anterior es expuesto en la tabla 1 y 2.

Para el análisis de las informaciones Übeyli (2007), identifica cinco categorías de sistemas de diagnóstico automatizados, Support vector machine (SVM), Probabilistic Neural Network (PNN), Multilayer Perceptron Neural Network (MLPNN), Expectation Maximization (ME) y CNN Models (ConvNet).

Se realiza una comparación de los resultados obtenidos en cada uno de los sistemas enfocados en el diagnóstico exacto de la población de estudio analizada. Un ejemplo de la arquitectura del sistema de diagnóstico de la presente investigación se presenta en el diagrama 3.

Este tipo de modelo de diagnóstico automatizado está enfocado en el denominado agente de "generalización apilada" (Multilayer perception neural network), en donde la arquitectura sigue un orden estructurado de entrada de características informativas (1st level) y obtención de la información deseada de salida Output (diagrama 3).

Lo anterior es obtenido a partir de las informaciones de redes neuronales de perceptrones, los cuales se caracterizan por ser redes neuronales artificiales de inferencia cuyo objetivo es la transformación de agentes de entrada de información (señales de entrada denominadas " dendritas" o " sensores de obtención de la información")(, , ,,) con una asignación de peso (, , ,, ) proceso de transformación de la información y desarrollo de un algoritmo binario de decisión (denominado proceso de "sinapsis" o Unión sumatoria) y canales de información de salida conocidos como axones () (diagrama 4).

El proceso de conversión de los axones de salida () genera, como resultado las denominadas redes neuronales ocultas (hidden layer neurons) , esta fase de redes neuronales ocultas es lo descrito por BuendíaRodríguez et al, (2002), como el proceso de simulación y adaptación de las necesidades de simulación deseados a nivel informático, comúnmente utilizado en el campo de la Ingeniería partir de los procesos de simulación y análisis del comportamiento neuronal en pacientes (2nd level), (Pennington et al, 2018)

3. Manufactura de servicios enfocados en la industria 4.0: Big data integrado al sector logístico

En el mundo cada vez más globalizado y dinámico, los entornos de los mercados se mueven de manera vertiginosa y cada vez más acelerados, exigiendo que el tiempo y la información de sus clientes, su entorno y su mercancía tengan que estar disponible en tiempo real para cada uno de los stakeholder que participan en esta cadena ( Bastos & Gallego, 2016).

Una de las herramientas más poderosas utilizada en la logística hoy en día, es la Big data, pues este le permite captar grandes volúmenes de información a las empresas, procesarla, clasificarla, direccionarla para entender la dinámica de los clientes internos y externos de una compañía, sus preferencias, sus hábitos, sus tiempos de compra y otra información que determina como deben actuar las compañías. Ahora bien, la importancia del Big data también se da debido a que esta trabaja de la mano con las siguientes tecnologías como lo muestra la gráfica (diagrama 5):

4. Industria 4.0 en la manufactura de servicios financiera- tendencias y repercusiones en aplicaciones Big data.

Como aspecto a este último sector a evaluar, se hace énfasis inicial en el marco contextual que rodea a gran parte de los procesos productivos y de servicios que se desarrollan a nivel global, y el cual está relacionado con la economía del conocimiento.

De acuerdo con lo anterior es importante resaltar como la aplicación de las 5 Vs (Volumen, Variedad, Velocidad, Veracidad y Valor) (diagrama 6) es de gran utilidad y pertinencia para el sector, dado el gran Volumen de información que se maneja, la alta Variabilidad de esta información y la Velocidad con la que se requiere sea procesada, con el fin de garantizar altos estándares de calidad con respecto los que se refiere a los tiempos de atención y procesamiento de los requerimientos de los clientes, sin perder nunca de vista la Veracidad y confiabilidad de esta información con fines de minimizar los riesgos transaccionales asociados, generando de esta forma Valor a partir de la información.

de las fortalezas competitivas que se pueden desarrollar a partir de la aplicación del modelo Big Data dentro del sector financiero y de acuerdo con ( Tabares & Hernández, 2014) se presentan y resumen finalmente en la figura 10, a partir de la cual se identifica la potencialidad de obtener grandes beneficios por parte del sector, los cuales van hasta la transformación de una economía y la llegada de una nueva ola de crecimiento productivo para una región. Las ventajas que se pueden obtener a través del aprovechamiento de Big Data se ilustran en la Gráfico 1, e incluyen; el incremento de la eficiencia operativa, mantener informada a la dirección estratégica, mejora del servicio al cliente, entre otras.

5. Conclusiones

Una de las implementaciones destacadas de la industria 4.0 se presenta en las aplicaciones del Big Data en el sector de la salud y su relación a la demanda de servicios del cliente. La interpretación e integración de la información de los diferentes servicios (exámenes médicos, citas y consultas, etc.) y el proceso de sinapsis en la transformación e interpretación de la información a partir de sistemas de diagnóstico automatizados permite a los profesionales del sector generar respuestas con altos niveles de eficiencia y exactitud en la toma de decisiones médicas para el tratamiento de los pacientes.

La integración de hardware y software en el campo del Big Data se hace indispensable en pro de la mejora de la calidad de servicio de teleasistencia en los pacientes. Cuando se vincula redes de información estructuradas (cluster hadoop) en el tratamiento y asistencia sanitaria de pacientes, se hace fundamental el conocimiento de la información analizada (Knowledge Discovery in Databases - KDD) que permitan la obtención de información de entrada para su correcto análisis

Referencias Bibliográficas

Abugabah, A., Nizamuddin, N., & Abuqabbeh, A. (2020). A review of challenges and barriers implementing RFID technology in the Healthcare sector. Procedia Computer Science, 170, 1003-1010. https://doi. org/10.1016/j.procs.2020.03.094

Bastos, K. L., & Gallego, A. (2016). ¿ Qué está cambiando el rumbo de la logística ? Cinco tendencias logísticas en la cadena de suministro. Mercatec, 51, 19-27.

Buendía-Rodríguez, E., Vargas-Pérez, E., Leyva-Ovalle, Á., y TerrazasDomínguez, S. (2002). Aplicación de redes neuronales artificiales y técnicas sig para la predicción de coberturas forestales. Revista Chapingo. Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, 8(1), 31-37.

Din, I. U., Guizani, M., Rodrigues, J. J. P. C., Hassan, S., & Korotaev, V. V. (2019). Machine learning in the Internet of Things: Designed techniques for smart cities. Future Generation Computer Systems, 100, 826-843. https://doi.org/10.1016/j. future.2019.04.017

Frank, A. G., Dalenogare, L. S., & Ayala, N. F. (2019). Industry 4.0 technologies: Implementation patterns in manufacturing companies. International Journal of Production Economics, 210, 15-26. https://doi. org/10.1016/j.ijpe.2019.01.004

Giacalone, M., & Scippacercola, S. (2016). Quantitative Methods Inquires 1 Big Data. Issues And An Overview In Some Strategic Sectors.

Huber, S., Wiemer, H., Schneider, D., & Ihlenfeldt, S. (2019). DMME: Data mining methodology for engineering applications - A holistic extension to the CRISP-DM model. Procedia CIRP, 79, 403-408. https://doi. org/10.1016/j.procir.2019.02.106

Murdoch, T. B., & Detsky, A. S. (2013). The inevitable application of big data to health care. In JAMA - Journal of the American Medical Association, 309(13), 1351-1352. https://doi. org/10.1001/jama.2013.393

Patil, H. K., & Seshadri, R. (2014). Big data security and privacy issues in healthcare. Proceedings - 2014 IEEE International Congress on Big Data, BigData Congress 2014, 762-765. https://doi.org/10.1109/BigData. Congress.2014.112

Pennington, J., Brain, G., Worah, P., & Research, G. (2018). The Spectrum of the Fisher Information Matrix of a Single-Hidden-Layer Neural Network.

Perera, C., Ranjan, R., Wang, L., y Ullah, S. (2014). Big Data Privacy in the Internet of Things Era. IT Professional, 17(3). https://doi. org/10.1109/MITP.2015.34

Shakhovska, N., Boyko, N., Zasoba, Y., & Benova, E. (2019). Big data processing technologies in distributed information systems. Procedia Computer Science, 160, 561-566. https://doi.org/10.1016/j. procs.2019.11.047

Tabares, L. F., & Hernández, J. F. (2014). Big Data Analytics: Oportunidades, Retos y Tendencias.

Übeyli, E. D. (2007). Comparison of different classification algorithms in clinical decision-making. Expert Systems, 24(1), 17-31. https://doi.org/10.1111/j.1468- 0394.2007.00418.x

Vieira, A. A., Dias, L. M., Santos, M. Y., Pereira, G. A., & Oliveira, J. A. (2020). On the use of simulation as a Big Data semantic validator for supply chain management. Simulation Modelling Practice and Theory, 98, 101985. https://doi.org/10.1016/j. simpat.2019.101985

Wolberg, W. H., & Mangasarian, O. L. (2009). Multisurface method of pattern separation for medical diagnosis applied to breast cytology. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 87(23), 9193-9196. https:// doi.org/10.1073/pnas.87.23.9193

Zhang, D. (2018). Big Data Security and Privacy Protection. https://doi. org/10.2991/icmcs-18.2018.56

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0; macro datos; internet de las cosas; minería de datos

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Big Data y las implicaciones en la cuarta revolución industrial - Retos, oportunidades y tendencias futuras

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The fourth industrial revolution is currently presented as a process of transformation and productive evolution. The globalized behavior of markets, new tech...

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El presente artículo llamado “Fortalecimiento de la enseñanza de la ingeniería con las tecnologías de información y comunicaciones” que fue publicado en la Revista de Ingeniería N° 39, nos habla acerca de la integración efectiva de las tecnologías de la información y comunicaciones (TIC) en la educación en ingeniería que esta puede impulsar la calidad y relevancia de la formación de los ingenieros del futuro. Se resalta que el uso adecuado de estas tecnologías puede llegar a enriquecer los métodos de enseñanza, permitiendo una mayor interactividad, personalización y acceso a recursos educativos de alta calidad. Además, la conclusión podría enfocarse en la importancia de que tanto docentes como estudiantes estén capacitados en el uso de estas herramientas y en cómo su implementación puede contribuir a la innovación y la competitividad en el campo de la ingeniería. Por último, se podría destacar cómo el aprovechamiento inteligente de las TIC en la enseñanza de la ingeniería puede ser fundamental para preparar a los profesionales del mañana para enfrentar los desafíos tecnológicos y sociales del mundo actual.

Este artículo se encuentra directamente relacionado con el Objetivo de Desarrollo Sostenible N°4 - Educación de calidad. Esto nos indica que la enseñanza de la ingeniería con tecnologías de la información y comunicaciones, contribuye a mejorar la calidad de la educación técnica y profesional, lo que a su vez busca promover el desarrollo de habilidades relevantes para el mercado laboral.

Referencias:

Mariño Drews O. (2013). Fortalecimiento de la enseñanza de la ingeniería con las tecnologías de información y comunicaciones. Revista de Ingeniería (N°39, pp. 46-49). http://www.scielo.org.co/pdf/ring/n39/n39a08.pdf

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Factores que inciden en el aprendizaje en gestión tecnológica e innovación en estudiantes de administración mediante el modelo de aceptación tecnológica

1. El mercado laboral del siglo XXI ha evolucionado notablemente debido a la globalización y el desarrollo tecnológico, lo que exige una gestión adecuada de la tecnología y la innovación para mantener la competitividad y la productividad de las empresas.

2. La formación adecuada en gestión tecnológica e innovación es fundamental para el éxito empresarial, ya que existe una estrecha relación entre las capacidades tecnológicas acumuladas y su gestión efectiva.

3. La educación superior desempeña un papel crucial en el desarrollo de habilidades y conocimientos relevantes para el mercado laboral en constante cambio, y es necesario adaptar los currículos y métodos de enseñanza para satisfacer las demandas del entorno empresarial.

4. La adopción exitosa de avances tecnológicos requiere personal con competencias estratégicas, como el razonamiento situacional, la toma de decisiones y la flexibilidad, lo que destaca la importancia de una formación integral que abarque diferentes disciplinas y habilidades.

5. El estudio se centra en identificar los factores que influyen en el aprendizaje de la gestión tecnológica e innovación en estudiantes de Administración, utilizando el Modelo de Aceptación Tecnológica para entender las percepciones y comportamientos relacionados con la adopción de tecnología.

En cuanto a los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas, esta información está relacionada principalmente con el ODS 4: Educación de calidad, que busca garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad, y promover oportunidades de aprendizaje permanente para todos. También se vincula con el ODS 9: Industria, innovación e infraestructura, que tiene como objetivo promover la industrialización sostenible y fomentar la innovación tecnológica. La gestión adecuada de la tecnología y la innovación en el entorno laboral contribuye al crecimiento económico y al progreso social, alineándose con estos objetivos de desarrollo sostenible.

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Factores que inciden en el aprendizaje en gestión tecnológica e innovación en estudiantes de administración mediante el modelo de aceptación tecnológica

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Producto innovador de Pinturas Inca ahorra energía

Pinturas Inca, ha desarrollado un revolucionario impermeabilizante Incatech Total, el cual ha demostrado ser una solución innovadora y altamente afectiva para la protección de techos. Al ser formulado con microesferas de Expancel, el cual tiene la capacidad única de reflejar la radiación solar y mejorar la aislación térmica, lo que resulta en una notable reducción de la temperatura de las superficies tratadas, hasta en 15°C según estudios realizados. El proyecto llevado a cabo en Montevideo Shopping ha demostrado el impacto significativo que esta tecnología puede tener en la eficiencia energética y la durabilidad de las estructuras, ya que este producto proporciona una capa adicional de proyección prolongando la vida útil de los techos y evita la filtración de agua.

ODS 7: Energía asequible y no contaminante

El uso del impermeabilizante Incatech Total, que ayuda a reducir la temperatura de las superficies tratadas y contribuye al ahorro energético al disminuir la necesidad de utilizar sistemas de refrigeración (Sistemas de aire acondicionado), lo que a su vez contribuye a la mitigación del cambio climático al reducir las emisiones de gases de efecto invernadero asociadas con la generación de energía.

El País - Uruguay. (2017, Mar 29). Producto innovador de pinturas inca ahorra energía. El Pais Retrieved from https://www.proquest.com/newspapers/producto-innovador-de-pinturas-inca-ahorra/docview/1955362448/se-2

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La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la gestión de cadenas de suministro al ofrecer capacidades avanzadas de análisis y predicción. Estas mejoras no solo aumentan la rentabilidad, sino que también mejoran la competitividad al ofrecer productos y servicios de manera más rápida y eficiente. Entre los beneficios de este avance tecnologico tenemos obtener una mejor predicción, reducir desperdicios en la planificación de operaciones, optimización en las rutas logisicas, mas amplia gestion de riesgos, generar una inspección visual para detectar posibles daños, errores y desgaste en la produción.

Las Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) que son apoyados por la inteligencia artificial en la gestión de cadenas de suministro, como se menciona en el artículo, son:

1. ODS 9: Industria, innovación e infraestructura: La inteligencia artificial en las cadenas de suministro impulsa la innovación al ofrecer análisis avanzados y capacidades predictivas. Esto contribuye al desarrollo de infraestructuras resilientes, promueve la industrialización sostenible y fomenta la innovación tecnológica, elementos clave del ODS 9.

2. ODS 12: Producción y consumo responsables: La implementación de IA en la gestión de cadenas de suministro también se alinea con el ODS 12 al mejorar la eficiencia operativa y reducir los tiempos de entrega. Estos avances ayudan a optimizar el uso de los recursos y a reducir el desperdicio en la producción y distribución de bienes, promoviendo así prácticas de consumo más responsables y sostenibles.

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Las claves de la implementación de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de cadenas de suministro de extremo a extremo.

Actividades repetitivas, movimientos de productos y materiales, transportes y actividades altamente predictivas y muy frecuentes son los primeros candidatos para beneficiarse de la automatización que ofrece la IA, lo que generará el reemplazo de mano de obra poco cualificada por otro tipo de mano de obra que tenga la capacidad de interactuar con estos sistemas. Pero más importante que este cambio en el perfil de la fuerza laboral es la capacidad de la IA de elevar y mejorar la cantidad y calidad del trabajo que hoy realizan las personas en las organizaciones, produciendo un aumento de la productividad de manera significativa. Dentro de esta categoría podemos encontrar muchas actividades de las áreas de Producción, Transporte y Almacenamiento, así como también tareas de , como, por ejemplo, facturación, finanzas, legal, recursos humanos, etc.

El aumento de la productividad por la implementación de la IA puede favorecer el aumento de casos de en los países desarrollados. Es decir, las empresas que se han deslocalizado en las últimas décadas, buscando ahorros de costes, tendrán motivos para replantear su estrategia de localización de las instalaciones y evaluar la posibilidad de instalar sus centros productivos nuevamente en los países de origen, ya que la productividad que traerá la IA será mucho mayor que la productividad en los países con mano de obra de bajo coste. Esta relocalización provocará una necesidad de mano de obra, en el sector de manufactura en los países desarrollados, de perfiles con formación específica en la gestión de estas tecnologías.

La capacidad de vincular e integrar las distintas áreas y actividades de la cadena de suministro en un sistema que permita predecir fallos y defectos utilizando la IA tiene un gran valor para todo el proceso de gestión de la cadena, reduciendo tiempos muertos en los sistemas productivos y logísticos. El poder predecir la demanda con sistemas que aprendan de las variaciones producidas en los mercados, en los puntos de consumo o en los dispositivos a través del Internet de la Cosas (IoT) permitirá crear sistemas adaptables y flexibles. Estos podrán acomodar su capacidad de producción y transporte a la necesidad real de sus clientes, eliminando no solo el tan problemático efecto látigo, sino también optimizando los tiempos de máquinas y operarios y reduciendo inventarios innecesarios, evitando la rotura de . La predicción también estará relacionada con los riesgos de disrupción que pueden suceder en la gestión de la cadena de suministro.

Encuestas realizadas a directivos de diversos sectores muestran que una gran mayoría asegura que la IA acabará implementándose en sus empresas. Pero reconocen que, en la actualidad, hay una serie de barreras que frenan, dificultan o llegan a hacer fracasar, en cierta medida, estas iniciativas. Entre estas se pueden encontrar la dificultad para integrar proyectos de IA con los procesos o sistemas actualmente implementados, el desconocimiento de estas tecnologías por parte del de la empresa, los elevados costes, la poca cualificación del personal y el estado incipiente de estas tecnologías.

tivos móviles con cámara y tecnología , pueden fotografiar los componentes que les den fallo o error, y un sistema de IA les dará las explicaciones oportunas para corregir el error. La interacción con esta plataforma puede ser por voz, lo que les permite libertad en las manos para manipular y ejecutar las operaciones necesarias para resolver el problema. Esta aplicación orientada a dar soporte a actividades de mantenimiento también puede prestar este servicio en operaciones productivas. El aprendizaje de los

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Inteligencia artificial en la gestión de cadenas de suministro | Harvard Deusto

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En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha ganado repercusión y visibilidad tanto en ámbitos empresariales como académicos...

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Crean software contra calentamiento: La consultora regia 'sinCarbono', integrada por mujeres, gana premio en competencia de innovación tecnológica con herramienta que mide las emisiones que generan empresas

Este software tiene como principales beneficios: ayudar a calcular la cantidad de gases emitidos directa o indirectamemte, reconocer las fuentes de mayor generación y desarrollar estretegias personalizadas de ahorro en emisiones y costos. Asimismo este software fue creado para ayudar a pequeñas y medianas empresas a medir su huella de carbono e identificar acciones para reducirla. Finalmente, a pesar que, existan calculadoras disponibles en la red "sinCarbono" combina la metodología del protocolo GEI y calcula objetivos de reducción.

ODS 8: Trabajo decente y crecimiento económico

Gracias a está tecnologia, puede reemplazar el uso de ciertos aparatos antiguos y así reducir entre un 20 y 30% sus gastos

ODS 12: Producción y consumos responsables

Este software ayuda a concientizar sobre las repercusiones medioambientales de la que cada empresa es responsable

ODS 13: Accion por el clima

Ayudan a medir la huella de carbono de cada empresa para poder reducirla

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LA REVOLUCIÓN DE LA REDUCCIÓN DE TIEMPOS CON UN CONFIGURADOR DE PRODUCTO

El uso estratégico de un configurador de producto representa un avance tecnológico significativo en el mundo empresarial, ya que redefine la gestión del tiempo y potencia el rendimiento empresarial. Este avance contribuye directamente a varios Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), incluyendo:

1. ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura: El uso de un configurador de producto implica una innovación en los procesos empresariales, mejorando la eficiencia y la productividad en la industria. Al reducir los tiempos operativos y optimizar los procesos de diseño y entrega, contribuye a la construcción de infraestructuras resilientes, promoviendo la industrialización sostenible y fomentando la innovación.

2. ODS 8: Trabajo decente y crecimiento económico: Al reducir la dependencia de expertos técnicos para tareas repetitivas y manuales, el uso de un configurador de producto libera recursos humanos para tareas más estratégicas. Esto puede conducir a un mejoramiento en la calidad de los empleos, así como a un crecimiento económico sostenible al aumentar la productividad y la eficiencia empresarial.

3. ODS 12: Producción y Consumo Responsables: La reducción de tiempos operativos con un configurador de producto también puede contribuir a la optimización de los procesos de producción y al uso eficiente de los recursos. Al mejorar la eficiencia en la generación de ofertas y la gestión de pedidos, se pueden reducir los desperdicios y minimizar el impacto ambiental asociado con procesos industriales ineficientes.

En conclusión, la adopción estratégica de un configurador de producto representa un avance tecnológico que no solo impulsa la eficiencia operativa, sino que también respalda los esfuerzos hacia un desarrollo económico sostenible, la innovación industrial y la promoción de prácticas empresariales responsables.

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En el vertiginoso mundo empresarial, la eficiencia es clave para el éxito, y un configurador de producto ha surgido como el catalizador que redefine la gestión del tiempo y potencia el rendimiento empresarial.

Descubre cómo la adopción estratégica de esta herramienta no solo reduce los tiempos operativos, sino que también impulsa la autonomía y la expansión comercial.

Transformando la definición y entrega

El uso de un configurador de producto marca una transición significativa en el proceso de diseño y entrega. Los tiempos, antes consumidos en tediosas tareas manuales, se ven recortados drásticamente gracias a la eficiencia intrínseca de un configurador de producto.

Ahora, la generación de ofertas y la gestión de pedidos se realizan de manera ágil, permitiendo una respuesta rápida a las demandas del mercado.

Reduciendo dependencias, agilizando procesos

La dependencia de expertos técnicos para crear propuestas, planos y especificaciones se convierte en un obstáculo del pasado. Con un configurador de producto, esta carga se reduce considerablemente, liberando recursos humanos para tareas más estratégicas.

La automatización de procesos agiliza cada etapa, desde la concepción hasta la entrega, permitiendo a las empresas operar con una eficiencia sin precedentes.

Ampliando horizontes comerciales

La autonomía otorgada a la fuerza de ventas es un cambio paradigmático. La capacidad de definir productos con seguridad y precisión no solo empodera a los equipos de ventas, sino que también abre nuevas oportunidades de negocio.

La expansión de la red de distribución a agentes externos se vuelve viable, mientras que la fidelización de clientes existentes se consolida gracias a la capacidad de respuesta y personalización.

Más allá de la eficiencia, una estrategia ganadora

En resumen, la reducción de tiempos con un configurador de producto no es simplemente una mejora operativa, sino una estrategia ganadora para las empresas modernas.

La eficiencia desencadenada por esta herramienta no solo ahorra tiempo, sino que también impulsa la agilidad, la autonomía y la expansión comercial. Adoptar un configurador de producto no es solo mantenerse al día, es liderar la revolución de la optimización empresarial.

Este cambio hacia un configurador de producto no solo redefine la eficiencia operativa, sino que también es el camino hacia un futuro empresarial más ágil y competitivo.

Descarga el ebook gratuito "Ventajas del configurador comercial de producto para tu empresa"

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Las "Digital wind farms" son un concepto que combina tecnologías digitales avanzadas, como el Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos, para optimizar la operación y el rendimiento de los parques eólicos. Estas tecnologías pueden contribuir a varios Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU de las siguientes maneras:

Energía asequible y no contaminante (ODS 7): Las "Digital wind farms" pueden aumentar la eficiencia de la generación de energía eólica. Según la compañía General Electric, la tecnología podría aumentar la producción de energía de un parque eólico hasta en un 20%. Esto contribuye a la reducción de los costos de diseño ya que el tiempo de análisis se acorta y se automatiza con el uso de digital twin farm (Farah, 2022).

Trabajo decente y crecimiento económico (ODS 8): Para el desarrollo de esta tecnología se necesitan gemelos digitales. En este caso, un activo físico es una turbina eólica construida con sensores que recopilan datos y el estado operativo en tiempo real y el otro activo es un gemelo digital, necesario para la recopilación de datos, gracias a un software que crea una representación digital en 3D (Farah, 2022). Esta implementación de tecnologías digitales en parques eólicos puede crear nuevas oportunidades de empleo en áreas como la gestión de datos, el mantenimiento predictivo y la optimización de la operación de turbinas eólicas.

Industria, innovación e infraestructura (ODS 9): Las "Digital wind farms" representan un avance en la infraestructura de energía renovable, fomentando la innovación tecnológica y mejorando la eficiencia de la industria eólica.

Acción por el clima (ODS 13): Al incrementar la eficiencia de la energía eólica, las "Digital wind farms" pueden desempeñar un papel significativo en la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero y en la mitigación del cambio climático. Esta mejora en la eficiencia también promueve el abandono de las fuentes de energía tradicionales, facilitando así la transición hacia fuentes más limpias y sostenibles.

Farah, L. (2022)How Digital Twins are Transforming the Wind Energy Industry. Recuperado de:

https://www.linkedin.com/pulse/how-digital-twins-transforming-wind-energy-industry-lukas-farah

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A new wind is blowing through the energy industry, and this time a technology-driven one.

Used for the first time in the Aerospace industry 50 years ago, digital twins were able to simulate rescue scenarios for the Apollo 13 mission directed by NASA. Diagnosing and solving a failing asset that is floating in space 200,000 miles away was only possible by replicating that asset "digitally", running the failure scenario, and trying to analyze and come out with instant solutions.

Fast forward to the present day, Digital Twins technology has been introduced to the wind energy industry and the results reaped are looking superb. This short article will dive into explaining what a digital twin is, and how it is transforming the wind energy sector.

A digital twin is a digital replica of a physical asset used to simulate the behavior of that asset under different conditions.

A physical asset in this case is a wind turbine built with sensors that collect real-time data and operational status.

The collected information is then used in software to create a 3D digital representation, i.e. Digital Twin of the built Wind Turbine.

The real-time information on how a wind turbine is responding to specific conditions can be used in the development of future digital wind turbines.

Digital Twins in the Wind Energy Industry:

The wind energy sector has been undergoing a significant transformation with the help of Digital Twins technology, particularly in the fields of:

1- Failure Diagnoses and Prediction: a digital twin of the physical generator can be used to scrutinize behaviors under certain conditions. Using AI and machine learning algorithms, simulations of the behavior of the generator can be analyzed on the digital twin using normal and failure conditions and further compare the outcomes. Therefore:

Diagnosing the health of the generator

Predict future failures

Estimate the remaining useful life

Wind farm operators on the other hand can use a digital twin of the turbine to predict the outcomes of increasing the power rate of the turbine. For example the strain on the components, visual representation of failures , and a lot more.

2- Optimized Modeling and Designs: Being able to see a wind farm before building it is what digital twin can provide to the industry .

This would ultimately provide:

An understanding of how the wind farm would perform before having to build it.

All data collected from existing wind turbines can be used to model future designs, match different turbine configurations, and hence build the best wind turbine for the real-life location of the farm.

A reduction in design costs as the analysis time is shortened and automated with the use of digital twin farm.

3- Reduction in LCOE: Digital Twins solution provides a significant optimization in the construction costs of a wind energy project, hence reducing CAPEX.

Using a 4D construction simulation, the construction activities can be represented along with the scheduling, resources, and manpower needed, all in the digital world before proceeding with the project execution. Therefore, optimization can be achieved as the construction work can be scrutinized before it happens.

The potential of Digital Twins in the Wind industry is seen to be enormous. From using Virtual Reality (VR) to demonstrate installation or dismantling of wind turbine components , to the safety measures that can be taken to overcome a predicted failure, Digital Twins are here to stay, and its adoption by wind energy players will be accelerating while moving more and more to a digitalized energy sector.

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How Digital Twins are Transforming the Wind Energy Industry

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A new wind is blowing through the energy industry, and this time a technology-driven one. Used for the first time in the Aerospace industry 50 years ago, digital twins were able to simulate rescue scenarios for the Apollo 13 mission directed by NASA.

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https://www.redalyc.org/journal/1051/105172841005/html/

El artículo : "La Convergencia de la Nanotecnología y la Industria 4.0" explora la trayectoria evolutiva de la tecnología, destacando cómo las nanotecnologías han mantenido su importancia en el desarrollo de la Industria 4.0 y el Internet de las Cosas, incluso tras la crisis de 2008 y los cambios terminológicos subsiguientes.

La sinergia entre las nanotecnologías y la Industria 4.0 tiene el potencial de ser un motor significativo para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Específicamente, puede contribuir al ODS centrado en la construcción de infraestructuras resilientes, la promoción de una industrialización sostenible y el estímulo a la innovación.

Asimismo, las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) pueden acelerar el logro de los 17 ODS, al facilitar la reducción de la pobreza y el hambre, mejorar la salud, generar empleo, mitigar el cambio climático, optimizar la eficiencia energética y promover la sostenibilidad en las ciudades y comunidades.

Por consiguiente, la adopción de estas tecnologías debe realizarse de forma responsable y sostenible, asegurando que contribuyan de manera positiva a la consecución de dichos objetivos.

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El siglo XX irrumpió con la panacea de las nanotecnologías. Desde que los Estados Unidos lanzaron su Iniciativa Nacional de Nanotecnología en el año 2000, este tipo de tecnologías se convirtió en la esperanza para curar todos los males imaginables. Filtros para agua potable y para desalinizar; fármacos dirigidos a las células que debían tratarse; energías limpias con costos menores a los tradicionales hidrocarburos; alimentos que integran suplementos; tejidos autolimpiadores; vidrios inteligentes para captar energía y evitar la suciedad, son algunos ejemplos de la multiplicidad de productos que propiciaron el surgimiento de cientos de start-ups en los más variados campos científicos, los cuales obtenían financiamiento de capitales de riesgo incentivados por la posibilidad de una inversión que pudiera dejar atrás la caída estrepitosa de las acciones de las compañías punto com del 2001. Esta alza del financiamiento fue acompañada por el incremento de artículos científicos sobre el tema y la presencia en medios del término nanotecnología.

Lo primero que desapareció con la crisis del 2008 fueron los capitales de riesgo y los inversionistas ángeles de nanotecnologías. El capital financiero mostró el rumbo: la mayoría de las startups se vendieron, quebraron o se asociaron a grandes corporaciones. Para el 2015 Kelleher resume lo ocurrido en la revista Time:

Of all the investment fads and manias over the past few decades, none have been as big of a fizzle as the craze for nanotech stocks. Ten years ago, venture capitalists were scrambling for investments, startups with "nano" in their names flourished and even a few nanotech funds launched hoping to track a rising industry.

And today? Nobody in the stock market gets excited about the phrase "nanotech" anymore. Which is strange, because nanotechnology itself - that is, the science and engineering conducted on a molecular scale, measuring less than 100 nanometers - is yielding applications and products in a number of industries, just as its more sensible supporters have long predicted ( Kelleher, 2015).

Los medios de comunicación también disminuyeron la presencia relativa del término nanotecnologías durante la segunda década (véase figura 1) y los artículos científicos vieron enlentecer las investigaciones sobre nano en general, mientras iban despuntando aquellas que conectaban directamente nanodispositivos con la industria 4.0 (Ind. 4.0) y el internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés). La figura 1 muestra la caída relativa de la presencia mediática de las nano-tecnologías desde la segunda década del siglo XXI.

En contraste con la retracción de las finanzas y las noticias, y parcialmente de las publicaciones científicas, la producción de mercancías que utilizan componentes nanotecnológicos continuó creciendo con más de 5.000 para comienzos del 2021, cuando en el 2015 había 1.400, de acuerdo con datos de la Universidad Tecnológica de Dinamarca ( DTU Environment et al. , n. d.).

La explicación de la disminución relativa en el ámbito de las finanzas y los medios de comunicación, a la par de los artículos científicos sobre el término nano en su acepción general, frente al incremento permanente en los artículos de investigación en nano ligados a la Ind. 4.0 y a la IoT, y en la producción de mercancías, radica en el diferente ámbito al cual responden los agentes de los dos grupos. Mientras las finanzas y los medios de comunicación están vinculados al mercado y al comercio, las publicaciones científicas están más ligadas al devenir de la industria y la producción. Esta interrelación muestra una dialéctica entre fuerzas de forma y de contenido, es decir, un cambio superficial en el mundo académico-científico y de noticias y publicitario, pero no en el mundo material.

Durante la segunda década del siglo XXI, que es cuando ocurre el cambio mencionado, el término nanotecnologías se subsumió al de Ind. 4.0, IoT y otros términos relacionados con las tecnologías disruptivas, correspondientes a la llamada cuarta revolución industrial. Por su parte, el de nanomateriales hizo lo propio con el de materiales inteligentes. En lo que sigue explicamos esta evolución y la jerarquía que han logrado los nanosensores y los nanoactuadores dentro del desarrollo nanotecnológico.

Además de esta introducción, el presente texto se divide en tres apartados. Primero, se trata el tema del surgimiento y desarrollo de las nanotecnologías como revolución tecnológica y su aparición en el espectro público. Posteriormente, se establecen las características que definen a la Ind. 4.0 y cómo estas subsumen el término nano. Por último, el trabajo expone las principales conclusiones. Por no ser su objetivo, el presente texto no ahonda en las definiciones de Ind. 4.0 y cuarta revolución industrial, término con el que se le suele asociar.

Nanotecnologías: convergentes y de amplio espectro

En las últimas seis décadas, las revoluciones tecnológicas han sido de aplicación más extendida que las antiguas. Las primeras revoluciones tecnológicas del capitalismo tuvieron su impulso en cambios energéticos (carbón/vapor, hidrocarburos/electricidad, motor de combustión interna). A partir de la década de 1970, surgieron tecnologías de mayor espectro de aplicación como lo es el procesamiento y la transmisión de información (tecnologías de la información y la comunicación (TIC)), o de manipulación de seres vivos (biotecnología). Fue a principios del siglo XXI que las nanotecnologías irrumpieron en el mercado. Estas tienen como centro de impulso la materia, en un sentido amplio, ya que su potencial está en la posibilidad de utilizar las nuevas propiedades que la materia manifiesta en tamaño nanométrico ( RS y RAE, 2004). Esta una revolución industrial que penetra todos los sectores económicos de manera más o menos simultánea, porque todos los sectores utilizan algún tipo de material y estos pueden ser manipulados en tamaño nano desenvolviendo novedosas funcionalidades.

A medida que las revoluciones tecnológicas avanzan en el tiempo, se hacen cada vez más multipropósito o facilitadoras de muchas otras ( Bresnahan y Trajtenberg, 1995; Shea et al., 2011). Además, puede distinguirse una estratificación de tecnologías, ya que la mayoría de las que resultan en un producto concreto se basan en otras tecnologías sobre las que se superponen. Cuanto más en la base de la pirámide, más facilitadoras son las tecnologías: las nanotecnologías están en la base de prácticamente todas las otras. Así, tecnologías que hoy se consideran de vanguardia como la inteligencia artificial, el IoT, big data, el blockchain, la 5G, la impresión 3D, la robótica, los drones, el proceso de edición genética y la energía solar fotovoltaica ( Conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y Desarrollo (UNCTAD), 2021, p. XVI), tienen en su base aquellas que permiten digitalizar, almacenar, establecer interfases de actividad entre datos y materia, transmitir y conectar usuarios, y ellas derivan de los sistemas micro y nanoelectromecánicos, ópticos y satelitales. En la base están los chips actuadores y otros dispositivos que reúnen e ilustran por sí mismos las tendencias surgidas de la revolución de las TIC: digitalización, miniaturización, conectividad y automatización. Las nanotecnologías, por sus características, están en la base de esas pirámides y representan más fielmente aquellas tendencias; por ello, los MEMS (sistemas mi-croelectromecánicos) tienden a convertirse en NEMS (sistemas nanoelectromecánicos).

Las nanotecnologías son una revolución tecnológica reciente puesto que se requirió el desarrollo de los microscopios atómicos a finales de los años ochenta y durante los noventa para que las nuevas manifestaciones de la materia -que en muchos casos ya se conocían- pudieran ser medidas con precisión. Además, el lanzamiento de la Iniciativa Nacional de Nanotecnología en Estados Unidos en el año 2000 llevó a que muchos otros países invirtieran en investigación y desarrollo (I+D) de nanotecnologías para no quedar rezagados. La manipulación de la materia en tamaño nano tanto para investigación como para las aplicaciones productivas requiere la expertise química, física, ingeniera y, según el ámbito, también biológica y médica. Por ello, los primeros documentos sobre nanotecnologías siempre hacen alusión a la convergencia tecnológica, situación que va ligada a que las fuerzas físico-químicas y de la vida a nivel atómico y molecular borran las barreras disciplinarias creadas por la división científica del trabajo (M. Roco y Bainbridge, 2003; M. C. Roco, 2003).

La invasión de las nanotecnologías en los diferentes sectores productivos no se hizo esperar y sus productos continúan ingresando al mercado sin normatividades o reglamentaciones adecuadas ( DTU Environment et al., n. d.), ya que a pesar de incorporar materiales cuyo desempeño químico-físico es semejante a un elemento desconocido, la legislación los trata como materiales conocidos, evitando así las limitaciones mercantiles de una regulación ad hoc de tóxicos.

Uno de los primeros y principales sectores de desarrollo de las nanotecnologías ha sido la electrónica, área que, siguiendo la tendencia a la miniaturización de los dispositivos, impulsó un salto significativo en los tamaños y en la promisoria potencialidad de tránsito hacia la computación cuántica. La confluencia del tamaño y las nuevas funcionalidades han hecho de los nanosensores y los nanoactuadores el aspecto crucial de la Ind. 4, la cual no puede considerarse una revolución tecnológica en el sentido de modificar una fuente energética, generar una tecnología específica o alterar la forma de manipulación de la materia, sino que es una confluencia de tecnologías en la cual las nanotecnologías desempeñan uno de los papeles centrales a la par de las TIC y el internet industrial. Tal como mencionan Schütze et al. (2018, p. 359), "la Ind.4.0, calificada como la cuarta revolución industrial, es más una visión política que un nuevo paradigma técnico", basta decir que el propio término surge como una serie de recomendaciones de la Academia Alemana de Ciencia e Ingeniería (Acatech, por sus siglas en alemán) a fin de generar una estrategia de política industrial basada en la alta tecnología ( Acatech, 2013). El término Ind. 4.0 como paradigma político reaparece en los medios de comunicación, en los proyectos de investigación y en los programas de gobierno, subsumiendo el de nanotecnologías; pero ello no significa que estas últimas no continúen en la base de la Ind. 4.0, basta para ello ver un indicador más ligado a la producción material como es la evolución de las patentes que incorporan el término nanotecnologías en su descripción, como se muestra en la figura 2.

La curva de los casos anuales no muestra ninguna caída para la segunda década del siglo XXI, contra lo que podría pensarse de la información pública de noticias y otras fuentes más atadas al comercio, la propaganda y la política; por el contrario, es probable que algunas ramas de las nanotecnologías adquieran una relevancia aún mayor, como es el caso de los nanosensores, que se verá a continuación.

La industria 4.0 y las nanotecnologías

Una buena parte de los artículos que tratan sobre Ind. 4.0 se refiere a ella como la confluencia de una serie de tecnologías: big data, IoT, cómputo en la nube, machine to machine (M2M), 5G, aprendizaje automático, robótica, impresión 3D y sistemas ciberfísicos ( Oztemel y Gursev, 2020). A grandes rasgos, las aplicaciones de conectividad para dispositivos individuales se han transformado en sistemas integrados con distintos niveles de interconexión ( Li Da et al., 2014); los gráficos y los diseños que ilustran sobre el alcance de la Ind. 4.0 dan a entender la posibilidad de una total integración de las personas con los objetos, los equipos, la maquinaria, la construcción e incluso con el medio ambiente ( figura 3).

Muchas de las tecnologías listadas son preexistentes al término Ind. 4.0, además, las diferentes definiciones que la caracterizan incluyen ejemplos de variable cantidad y tipo de tecnología, lo que ocasiona una falta de claridad con respecto a cuál es el centro de esta supuesta revolución tecnológica, o qué es lo que provoca la interconexión de estas tecnologías ( Oztemel y Gursev, 2020). En lo que sigue planteamos que una conectividad inalámbrica con velocidad de transmisión en tiempo real, simultaneidad de envío-recepción de información y capacidad de operación prácticamente ilimitada debe ser el punto de partida que caracterice a la Ind. 4.0, todo lo cual trae consigo la aplicación de nanomateriales.

Para que sea posible una conectividad con las características mencionadas, la presencia de MEMS y NEMS es indispensable en sus tres fases: la física, la de redes y la de aplicaciones inteligentes. Mientras que la fase física identifica los elementos utilizando sensores, actuadores y dispositivos terminales, la fase de redes los conecta a través de la nube o un medio físico, ya sea de manera abierta o privada. Por su parte, la fase de aplicaciones inteligentes utiliza diversos tipos de conectividad para generar procesamiento y retroalimentación a toda la estructura y su automatización ( Basir et al., 2019, p. 2). Puesto que los MEMS/ NEMS apropiados captan movimientos físicos, cambios químicos y biológicos, los codifican, los almacenan, los envían y reciben retroalimentación, la gama de estos dispositivos está en la base de la Ind. 4.0.

Ciertamente, la Ind. 4.0 tiene como centro a la conectividad, la cual depende de la industria opto-micro/nano-electrónica (y otras asociadas como la de satélites), y esta a su vez del uso de dispositivos que exigen la manipulación de la materia en tamaño atómico y molecular, es decir, nanotecnologías. Más aun, el primer segmento de la cadena de valor del IoT corresponde a la fabricación de dispositivos con sensores especializados en la captura de datos ( Castillo, 2017).

Cabe señalar que no todos los NEMS/MEMS tienen el mismo nivel de jerarquía. Así, los nanosensores, sean biológicos o electromecánicos, son los que permiten codificar digitalmente señales fisicoquímicas provenientes de la naturaleza de la materia incorporada ( Cano Olivera y Pérez Castillo, 2008). Otros MEMS/ NEMS reciben señales ya codificadas y las almacenan, transforman o modifican. De no ser por los sensores, no habría conectividad entre la materia y el procesamiento de la información.

El término sistemas ciberfísicos encierra la dependencia de nano y microsensores que miden diversas condiciones. Estos sensores constituyen el primer nodo de información: nanonodos. A partir de ellos se escalan nanorouters, con mayor capacidad de almacenamiento y procesamiento de información, para así llegar a las interfases; nodos más complejos que actúan como gateway de las redes de nanosensores y que permiten conectarse con el resto del mundo ( Piro et al., 2013). En los tres niveles se encuentran los nano-sensores, es decir, son el núcleo central de la Ind. 4.0 y las tecnologías disruptivas que acompañan ( Critchley, 2019).

Los sensores tienen una larga historia, pero la aplicación de los sensores inteligentes (smart sensors) corresponde a los requerimientos de interconectividad y automatización de la Ind. 4.0, como se puede observar en la figura 4.

Como resultado de la pandemia mundial de covid-19, es previsible que se profundice la automatización de todos los sectores económicos ( Foladori y Delgado Wise, 2020; McKinsey & Company, 2021) y, con ello, un nuevo auge para el desarrollo y la expansión de los nanosensores y los nanoactuadores, como pronostican los seguidores de las finanzas internacionales:

The covid-19 outbreak is speeding up the adoption of Industry 4.0, leading enterprises across industries into a more sophisticated state of the IoT technology and workflow using sensors that influence production, maintenance with modified service intervals, human resources with newjob requirements, and marketing with new and detailed knowledge of customers' individual use cases ( Mordon Intelligence, n. d.)

El auge de las nanotecnologías fue un proceso mayoritariamente top-down. Fuertes financiamientos estatales en los países desarrollados condujeron a incentivar la I+D y, consecuentemente, la producción y el mercado de productos con nanotecnología. La política comandó la revolución tecnológica, aunque las investigaciones de las propiedades de la materia en tamaño nano daten de los años cincuenta, y simultáneamente las finanzas y la propaganda apoyaron las nanotecnologías. La Ind. 4.0, por el contrario, es un proceso "natural" de la confluencia tecnológica y del alto grado de concentración del capital a nivel mundial, ya que es imposible que penetre en pequeñas, medianas y hasta grandes empresas que no tengan diversificado su ciclo productivo por el mundo y que estén explotando el big data generado por el IoT. Sin embargo, el auge de la automatización y de la Ind. 4.0, que previsiblemente ocurrirá desde el inicio de la tercera década de este siglo, esta vinculado a la destrucción ambiental provocada por el sistema económico imperante, expresada en su fatídico exponente: el SARS-CoV-2. Esto enseña que las revoluciones tecnológicas deben ser abordadas de forma interdisciplinaria y teniendo en cuenta muchos más factores que las meras relaciones técnicas consideradas por los voceros de la innovación para el desarrollo.

Uno de los ejemplos más palpables de que los nanosensores están en el corazón de la Ind. 4.0 son los teléfonos inteligentes. Muchas industrias utilizan smartphones para hacer seguimiento al ciclo de vida del proceso productivo en sentido amplio. Sofisticados teléfonos pueden incluir cerca de 15 diferentes tipos de sensores, incorporando acelerómetros, giroscopios, magnetómetros o sensores de presión, o bien monitoreando el clima o la temperatura ( Schütze et al., 2018, p. 360). Cada vez más, la tendencia de las grandes empresas es transformar los dispositivos de sus productos a fin de hacerlos más inteligentes, es decir, conectados, autónomos e interactivos ( Castillo, 2017).

Los nanosensores han tomado la delantera en las investigaciones de nanotecnología, arropados por la demanda de los diferentes sectores de la Ind. 4.0. A fin de corroborar este aserto, se hizo un seguimiento de los artículos publicados en la Web of Science sobre nanotecnología y nanosensores e Ind. 4.0, con la intención de analizar el incremento y el declive de los términos mencionados en el periodo que va del año 2000 a la fecha y que se vinculan con el avance tecnológico actual. La evolución de los artículos científicos sobre nanotecnología en general y sobre nanosensores en particular se ilustra en la figura 5.

Nótese cómo se enlentece la producción total de artículos que incluyen el prefijo nano* en el título, mientras que los que llevan la palabra nanosensores despuntan a partir de una fecha coincidente con el arranque mediático de los términos Ind. 4.0 e IoT. Lo anterior denota la reducción en la investigación referente a otras nanotecnologías distintas a los sensores y la alta concentración de la investigación en lo que toca a los instrumentos clave que sostienen la cadena de producción de la Ind. 4.0 y el IoT.

En esta misma línea, el caso de México ilustra cómo el cambio de términos se aprecia también a nivel institucional. Para ejemplificar este punto, se encuentra que la mayoría de los proyectos auspiciados por los llamados fondos mixtos (Fomix), instrumentos presupuestales cuyo objetivo era apoyar el desarrollo científico y tecnológico de los gobiernos subnacionales en México, se postularon en el periodo 2008-2010 y alcanzaron un monto aproximado de 140 millones de pesos. Posteriormente a esa fecha, los proyectos de nano parecen desaparecer, sin embargo, los lineamientos de política industrial de la Secretaría de Economía, la cual absorbió algunos de los programas extintos con la reciente desaparición de los fideicomisos públicos en México, hacen mención del impulso a la Ind. 4.0 y la necesidad de capacitación a este respecto ( Ortiz Espinoza et al., 2021).

Conclusiones

El propósito de este artículo ha sido resaltar el lugar destacado que tienen las nanotecnologías en el desarrollo de la llamada Ind. 4.0 y el IoT. El texto muestra cómo a partir de las dos primeras décadas de este siglo ocurrió un cambio en la terminología referida al desarrollo tecnológico. Del 2001, cuando se lanzó la National Nanotechnology Initiative en los Estados Unidos, hasta poco antes del 2010, las nanotecnologías estaban en las noticias diarias de los periódicos, en tanto que la cantidad de artículos científicos sobre el tema crecía exponencialmente. Al pasar esa fecha, el término perdió fuerza mediática y los conceptos de IoT e Ind. 4.0 ocuparon su lugar en el discurso público.

El rápido desarrollo científico-tecnológico se caracteriza por integrar las diferentes tecnologías, potenciarlas y abarcar cada vez más sectores económicos. Términos de moda como IoT o Ind. 4.0 son ejemplos elocuentes; se trata de términos que engloban viejas y nuevas tecnologías como la electrónica y el satélite, el láser, los diversos y novedosos procesos químicos, las ondas electromagnéticas y el mismo internet.

Con anterioridad, las revoluciones tecnológicas se identificaban por su fuente de energía (vapor, electricidad), hoy las tecnologías que se integran son tan variadas que los términos de identificación pasan a ser sustantivos comunes que adjetivan los conceptos sin que esto implique un mayor contenido analítico. Sin embargo, el hecho de que su nombre no identifique la característica sustantiva del cambio tecnológico no significa que este no exista.

Este artículo muestra que las nanotecnologías, que irrumpieron en la escena técnica y en el mercado durante la primera década de este siglo, acaparando los titulares y las referencias en la prensa y los artículos científicos, fueron poco a poco desapareciendo del discurso público. Empero, ello no implica su abandono en términos de investigación y desarrollo tecnológico, por el contrario, una de sus aplicaciones cobró muchísima fuerza, el IoT en la Ind. 4.0, siendo las nanotecnologías el punto de partida de su ciclo de funcionamiento en la forma de nanosensores y nanoactuadores, que juntos conectan el mundo físico con el orgánico en general y con el humano en particular.

De acuerdo con la revisión de la literatura y su ordenamiento analítico, en el artículo afirmamos que el cambio material sustancial que dio origen a la Ind. 4.0 son las nanotecnologías, aun cuando el término perdió su auge mediático en años recientes debido a la complejización de los productos derivados de lo nano. El concepto de Ind. 4.0 encierra diversas acepciones y definiciones, pero todas las características de fondo que la definen se relacionan con la conectividad, los nanosensores y los nanoactuadores que integran cada una de las tecnologías disruptivas que intervienen en el proceso.

Referencias bibliográficas

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BASIR, R., Qaisar, S., Ali, M., Aldwairi, M., Ashraf, M. I., Mahmood, A. y Gidlund, M. (2019). Fog Computing Enabling Industrial Internet of Things: State-of-the-Art and Research Challenges. Sensors ,, 19(21), 4807. https://doi.org/10.3390/s19214807

BRESNAHAN, T. F. y Trajtenberg, M. (1995). General Purpose Technologies "Engines of Growth"? Journal of Econometrics, 65(1), 83-108. https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)01598-T

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CASTILLO, M. (2017). La internet industrial para el cambio estructural en América Latina. IBEI Working Papers, 1-43.

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Notas

* Este artículo forma parte del Proyecto en curso "Ciencia de Frontera 304320 - Una revisión crítica del desarrollo de las nanotecnologías en México acorde a las prioridades socio-económicas nacionales", financiado por Conacyt y ejecutado por la Unidad Académica en Estudios del Desarrollo (UAED), Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ), México. Periodo del proyecto: 2020-2023.

1 "De todas las modas y manías de inversión en las últimas décadas, ninguna ha sido tan grande como la locura por las acciones de nanotecnología. Hace diez años, los capitalistas de riesgo luchaban por inversiones, los startups con 'nano' en sus nombres florecieron e incluso se lanzaron algunos fondos de nanotecnología con la esperanza de rastrear una industria en ascenso. ¿Y hoy? Ya nadie en el mercado de valores se entusiasma con la frase 'nanotecnología'. Lo cual es extraño, porque la nanotecnología en sí, es decir, la ciencia y la ingeniería realizadas a escala molecular que miden menos de 100 nanómetros, está generando aplicaciones y productos en varias industrias, tal como lo han predicho sus partidarios más sensibles".

2 "El brote de covid-19 está acelerando la adopción de la Industria 4.0, lo que lleva a las empresas de todas las industrias a un estado más sofisticado de la tecnología y el flujo de trabajo de IoT utilizando sensores que influyen en la producción, el mantenimiento con intervalos de servicio modificados, los recursos humanos con nuevos requisitos laborales y el marketing. con conocimiento nuevo y detallado de los casos de uso individuales de los clientes".

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De las nanotecnologías a la industria 4.0: una evolución de términos*

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The purpose of this article is to highlight the prominent place that nanotechnologies have in the development of so-called Ind. 4.0 and the IoT. In this sens...

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Caso: Etiopía, direccionalidad y enfoque multi-actor en las políticas de CTI en pro de los ODS

Etiopía reorientó su política de Ciencia, Tecnología e Innovación (CTI) para abordar desafíos relacionados con la falta de aprendizaje tecnológico e innovación, centrándose en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) 8 y 9.

1. ODS 8: Crecimiento económico y trabajo decente: La nueva política de CTI busca estimular el crecimiento económico a través de la innovación y la diversificación productiva. Al centrarse en la producción de bienes y servicios que no se producían en el país, busca reemplazar o competir con los productos importados, lo que podría impulsar la actividad económica interna y crear empleo decente.

2. ODS 9: Innovación industrial e infraestructura: Las políticas empleadas se esfuerzan en avanzar en la industrialización y mejorar la infraestructura del país. La creación de parques industriales, como el de Hawassa, no solo ofrece empleo, sino que también atrae inversiones extranjeras y fomenta el desarrollo de capacidades tecnológicas locales.

En conclusión, el caso de Etiopía ilustra cómo la reorientación de la política de CTI hacia los ODS 8 y 9, junto con un enfoque multi-actor y una coordinación efectiva, puede contribuir significativamente al crecimiento económico sostenible, la creación de empleo decente y el desarrollo industrial e infraestructural del país.

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La nanotecnología tiene un gran potencial para mejorar la salud humana, pero aún hay muchos desafíos que superar. La investigación en curso está abriendo nuevas posibilidades para el tratamiento de enfermedades y la regeneración de tejidos.

En cuanto a los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), considero que:

ODS 9: Industria, innovación e infraestructura. La nanotecnología está impulsando la innovación tecnológica en diferentes sectores y contribuyendo al desarrollo de infraestructuras más eficientes y sostenibles.

ODS 3: Salud y bienestar, a través de avances en medicina nanotecnológica.

ODS 7 Energía asequible y no contaminante mediante el desarrollo de materiales más eficientes en el consumo de energía.

En conclusión, la nanotecnología es una tecnología en constante evolución que ha revolucionado muchos campos, como la medicina, la electrónica y la energía.

También se están desarrollando nuevos materiales y dispositivos a nivel nanométrico que tienen propiedades y funciones únicas.

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Investigadores alrededor del mundo dedican sus esfuerzos a buscar alternativas a problemáticas relacionadas con la salud, y estudian cada opción posible para mejorar la calidad de vida de nuestra sociedad. Una de las soluciones más prometedoras es mediante el uso de la Nanotecnología, que aprovecha propiedades de los materiales a escala nano para llegar a aquellos lugares que antes se creían imposibles. Así, se resuelven problemas que van desde el diagnóstico hasta el tratamiento de muchas enfermedades.

La Organización Mundial de la Salud, en una publicación previa al brote de la COVID-19, titulada Cuáles son las 10 principales amenazas a la salud en 2019, consideraba que algunos de los riesgos eran:

Los contaminantes microscópicos en el aire pueden penetrar los sistemas respiratorios y circulatorios, dañando los pulmones, el corazón y el cerebro, matando a 7 millones de personas en forma prematura cada año por enfermedades como el cáncer, los accidentes cerebrovasculares, las enfermedades cardíacas y pulmonares".

Las enfermedades no transmisibles como la diabetes y el cáncer.

Las enfermedades cardiacas, que son responsables del 70 % de todas las muertes anuales en el mundo (41 millones de personas).

Y enfermedades infecciosas como la tuberculosis, que cada año presentan miles de nuevos casos de resistencia a los fármacos.

Para el diagnóstico de algunas de estas, por ejemplo, se han desarrollado nanopartículas que actúan como materiales (agentes o medios de contraste) para mejorar la obtención de fotografías de la zona del cuerpo que el médico debe estudiar. Y, también, como biosensores que permiten detectar sustancias o moléculas en el organismo de forma más rápida, menos invasiva y en el sitio de atención.

Con respecto al tratamiento, se investiga el diseño de sistemas que permitan la liberación controlada de fármacos, de tal manera que las nanopartículas sirvan como vehículo para transportar y proteger el fármaco hasta que llegue a la zona afectada, ofreciéndole, de esta manera, un direccionamiento específico para que vaya al sitio de acción y no genere efectos secundarios en otras partes del cuerpo o, en otros casos, resistencia antimicrobiana.

También se realizan estudios que permitan, por medio de la nanotecnología y sus avances para la salud, obtener medios terapéuticos que ataquen tumores sin afectar el tejido sano, e incluso brindar herramientas para la regeneración de tejidos.

Pero, encontrar estas soluciones lleva a los investigadores a enfrentarse con muchos obstáculos, entre ellos:

La toxicidad que pueden tener los materiales al estar en contacto con el cuerpo.

La interacción entre estos sistemas nanométricos y las moléculas que tenemos en el organismo, como las proteínas.

Las células del sistema inmunológico, que, al momento de detectar objetos extraños en el cuerpo, los etiquetan y atacan para eliminarlos lo más rápido posible. Lo que se convierte en un limitante para llegar al lugar de acción, que serían los tumores o el interior de células específicas.

Por ello, en la investigación se siguen diferentes protocolos que permiten a los científicos conocer los sistemas que se están diseñando y evaluar sus propiedades fisicoquímicas y su comportamiento e interacción. Hablamos de los modelos animales, que se llevan a cabo antes de poder estudiarse en pacientes.

Aunque en la actualidad son muy pocos los sistemas aprobados y comercializados que se basan en nanotecnología, son grandes los esfuerzos de la ciencia por ofrecer herramientas necesarias que afronten muchas de las problemáticas actuales. Es importante resaltar que, alrededor del mundo (incluyendo a nuestro país), somos muchos los investigadores, desde los más jóvenes hasta aquellos con un gran recorrido y experiencia, que unimos esfuerzos para aplicar el conocimiento y conseguir resultados importantes para la medicina y la sociedad en general.

Hacemos que lo invisible para el ojo humano sea visible al mundo entero".

La nanotecnología y sus avances para la salud son el punto de partida para la innovación que se espera, son el granito de arena para resolver las problemáticas que nos aquejan, relacionadas con la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades.

Antes creíamos que solo la podríamos encontrar en películas de ciencia ficción como Iron Man, Ant Man o Black Panther, donde los personajes visten trajes construidos con materiales de propiedades y tamaños muy pequeños, o series como Black Mirror que narran los alcances y consecuencias de la tecnología en el futuro. Sin embargo, ya es una realidad, gracias a que hoy la ciencia está centrando sus estudios en aprovechar las propiedades mejoradas de la materia a escala nanométrica para innovar y crear todo aquello que deseamos.

Foto portada: Natalia Botero
Nota aclaratoria Este texto compromete la opinión de la autora que lo realiza; este no refleja necesariamente la posición del Programa de Divulgación Científica o de la Universidad Pontificia Bolivariana.

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Avances de la nanotecnología para la salud

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Investigadores alrededor del mundo dedican sus esfuerzos a buscar alternativas a problemáticas relacionadas con la salud, y estudian cada opción posible para mejorar la calidad de vida de nuestra sociedad. Una de las soluciones más prometedoras es mediante el uso de la Nanotecnología, que aprovecha propiedades de los materiales a escala nano para llegar a aquellos lugares que antes se creían imposibles.

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Las conclusiones del proyecto de tesis destacan el incremento significativo en la producción de biogás gracias al sistema de control automático, lo que representa un avance importante en la optimización de este proceso.

Esto respalda el Objetivo de Desarrollo Sostenible número 7: Energía asequible y no contaminante al promover una fuente de energía limpia y sostenible a partir de desechos orgánicos, contribuyendo así a la reducción de emisiones contaminantes y al acceso a una energía más sostenible para la sociedad.

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OPTIMIZACIÓN DE LA PRODUCCIÓN DE BIOGAS MEDIANTE UN SISTEMA DE CONTROL AUTOMÁTICO CON SOFTWARE  EN UN BIODIGESTOR SIMULADO

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El texto resalta la importancia de la innovación tecnológica en la industria de la construcción, señalando que esta industria presenta un retraso considerable en comparación con otros sectores productivos en términos de adopción de nuevas tecnologías. Además, destaca que la introducción de innovaciones tecnológicas en la construcción puede tener un impacto significativamente mayor que en otros sectores, lo que representa una oportunidad de negocio para aquellos empresarios con visión y la capacidad de adaptarse a un mercado cada vez más competitivo.

Debido a que a pesar del bajo nivel tecnológico en la industria de la construcción en Chile, existe un gran potencial de innovación tecnológica. Se menciona que la falta de avances tecnológicos en el sector puede ser vista como una oportunidad para aquellos empresarios con visión, ya que la introducción de nuevas tecnologías puede diferenciar rápidamente a las empresas de la competencia. Además, se subraya que la mano de obra poco capacitada y la escasez de recursos son desafíos crecientes en el sector, pero la innovación tecnológica puede ayudar a aumentar la productividad con los mismos recursos disponibles. Por último, se destaca que Chile cuenta con inversionistas locales y extranjeros, lo que facilita la financiación de proyectos de innovación tecnológica enfatizando el potencial de la innovación tecnológica para impulsar el desarrollo y la competitividad en la industria de la construcción en Chile, junto la innovación que mejora la eficiencia, reducción de costos y mantener la competitividad en el mercado.

Los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) que estan relacionados con la innovación tecnológica en la industria de la construcción en Chile son los siguientes:

ODS 9: Industria, innovación e infraestructura: Este ODS está directamente relacionado con la innovación tecnológica en la industria de la construcción, ya que promueve el desarrollo de infraestructuras sostenibles y resilientes. La introducción de nuevas tecnologías en la construcción puede contribuir a la mejora de la infraestructura y a la promoción de la innovación en el sector.

ODS 8: Trabajo decente y crecimiento económico: La falta de capacitación de la mano de obra y la escasez de recursos son desafíos mencionados en el texto. El ODS 8 busca promover un crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, así como el empleo pleno y productivo y el trabajo decente para todos. La innovación tecnológica en la construcción puede mejorar la productividad y la eficiencia, lo que a su vez puede generar más empleos y un crecimiento económico sostenible.

ODS 11: Ciudades y comunidades sostenibles: La innovación tecnológica en la construcción también puede contribuir al ODS 11 al promover el desarrollo de ciudades y comunidades sostenibles. Las nuevas tecnologías pueden mejorar la eficiencia energética de los edificios, reducir el impacto ambiental de la construcción y mejorar la calidad de vida de las personas que habitan en estas comunidades.

Referencia:

Ghio, V., & Bascuñán W, R. (2020). Technology innovation in construction, the time is now. Revista Ingeniería De Construcción, 21(3), 207–218. Retrieved from https://cuadernos.info/index.php/ric/article/view/16845

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Artículo: Augmenting cybersecurity in smart urban energy systems through IoT and blockchain technology within the Digital Twin framework

Conclusión:

Esta investigación trabaja con modelos matemáticos que proponen funciones objetivo para minimizar costos y sus respectivas restricciones para que la integración de IoT y transacciones de blockchain para el manejo del recurso energético sea posible de la mejor manera.

Considerando la complejidad de trabajar con sistemas de energía urbana inteligente, el algoritmo de optimización Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) posee características ideales para el caso, entre ellas adaptabilidad, eficiencia y rendimiento superior en comparación a otras alternativas de algoritmos.

Digital Twins son réplicas virtuales de objetos físicos o sistemas que proveen una representación en tiempo real de su estado, comportamiento y rendimiento. Su naturaleza permite identificar potenciales vulnerabilidades o anomalías en tiempo real, y predecir y mitigar amenazas antes de su manifestación física.

Junto a la integración de Iot devices se afina el monitoreo y el fluido de datos en tiempo real.

El papel del blockchain recae en proveer seguridad inmutable a los datos, volverlos a prueba de manipulaciones y transparentes, con ello también dejando una base sólida para procesos como autenticación y autorizaciones.

Entre las ventajas de aplicar esta integración de tecnologías, consideramos calidad e integración de datos, escalabilidad del modelo, sincronización en tiempo real, técnicas de modelación probabilística y métodos de cuantificación de incertidumbre, ciberseguridad y privacidad de datos.

Tecnología Aplicada:

La tecnología aplicada es la sinergia entre IoT, Blockchain y Digital Twin framework.

ODS que apoya:

ODS 7: Energía Asequible y No Contaminante. Al contribuir con un modelo que permitiría un mejor manejo de recursos energéticos, reduciendo el desperdicio al administrar la cantidad adecuada a cada lugar.

ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura. Al proveer una nueva forma de abordar el problema de ciberseguridad y privacidad de datos mezclando diferentes tecnologías de manejo de datos y aportar a la toma de decisiones en tiempo real.

ODS 11: Ciudades y Comunidades Sostenibles. Al optimizar la gestión del sistema energético inteligente urbano, para que este se vuelva resiliente y pueda manejar amenazas antes de su manifestación en la estructura física del sistema energético.

Xianghui M., Lingling Z. (2024). Augmenting cybersecurity in smart urban energy systems through IoT and blockchain technology within the Digital Twin framework. Elsevier Ltd.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210670724001641#d1e271

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Los materiales inteligentes son aquellos que pueden adaptarse a un estímulo externo (temperatura, pH, luz, etc.) y cambiar sus propiedades de forma reversible.

Aplicaciones:

Medicina: implantes, prótesis, liberación de fármacos.

Automoción: carrocerías más ligeras y resistentes, neumáticos inteligentes.

Construcción: edificios que se adaptan a las condiciones climáticas, ventanas que se oscurecen con el sol.

Textil: ropa que se ajusta a la temperatura corporal, tejidos impermeables y transpirables.

Energía: células solares más eficientes, almacenamiento de energía.

Medio ambiente: purificación de agua y aire, biorremediación.

Apoya a las siguientes ODS:

ODS 3: Salud y Bienestar: Materiales inteligentes en medicina como implantes e prótesis contribuyen a este objetivo.

ODS 7: Energía Asequible y No Contaminante: Aplicaciones en células solares más eficientes se alinean con este objetivo.

ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura: El desarrollo de materiales inteligentes impulsa la innovación y mejora la infraestructura.

ODS 11: Ciudades y Comunidades Sostenibles: Edificios inteligentes que se adaptan al clima y ventanas que regulan la luz contribuyen a ciudades sostenibles.

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Smart materials, descubre los materiales con los que moldearemos el futuro

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Fármacos que se liberan en el torrente sanguíneo a la primera señal de infección, edificios que reaccionan a las circunstancias climáticas o pantallas de móviles que se reparan solas... Estas son solo algunas de las posibles aplicaciones de los llamados smart materials -materiales inteligentes-, la última revolución en el campo de la ciencia de los materiales.

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Nanotecnología una alternativa para el tratamiento de aguas residuales

La nanotecnología posee un gran potencial que continúa evolucionando constantemente, especialmente en el ámbito de la filtración. Las mejoras en los sistemas de filtración, utilizando membranas más pequeñas, selectivas y duraderas, son prometedoras. El costo sigue siendo un desafío para implementaciones a gran escala, es crucial mantenerse al tanto de estos avances e intentar replicar experiencias exitosas de otros países en nuestras propias comunidades.

Los avances en procesos de desalinización podrían ofrecer soluciones a futuro, en áreas donde el acceso al agua es limitado como el Lago Titicaca, para proveer una fuente de agua potable a los habitantes de la zona. Además es de gran importancia garantizar su calidad para el consumo, aquí los procesos de catálisis y fotocatálisis mediante nanopartículas participan de manera crucial.

ODS 6: Agua limpia y saneamiento

Al proporcionar acceso a agua potable segura y asequible como principal objetivo a comunidades rurales, iniciando por el proceso complejo de desalinización.

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Avances tecnológicos de la Big Data

La ingente cantidad de datos que producimos simplemente navegando por internet, a través del rastro de nuestras cookies, escribiendo en redes sociales, descargándonos una app o comprando online, se está convirtiendo en el nuevo “oro negro” para las empresas, cuyo valor está siendo aprovechado principalmente por las grandes compañías tecnológicas a nivel mundial. Con el objetivo de conocer mejor al cliente para predecir con antelación lo que desea y necesita con el fin de diseñar productos y servicios altamente personalizados.

Mediante la utilización de tecnologías Big Data para un análisis masivo e inteligente de datos, las cuales se están convirtiendo en imprescindibles para cualquier empresa con proyección de futuro que quiera formar parte de forma exitosa de la nueva Era Digital. De hecho, un número significativo de empresas de sectores como el financiero, farmacéutico, sanitario, comercio minorista o industrial ya las están utilizando para beneficiarse del gran valor de negocio que aportan los datos, obteniendo una mejora significativa en sus indicadores económicos.

ODS 3.  Salud y bienestar. Analizando las búsquedas de personas que googlean síntomas en internet, se pueden predecir lugares que estén contagiados.