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Analisis propio frente al impacto de  la industria 4.0

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Analisis propio frente al impacto de  la industria 4.0

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La evolución de los procesos industriales hoy por hoy se posiciona en una sincronización en grandes escalas al desarrollo, dado que las empresas u organizaciones están organizando cada vez con mayor ímpetu las tecnologías modernas; todo en relación a las partes operativas se enfocan en una optimización eficiencia en los sistemas de fabricación es por ello que la automatización esta haciendo cada vez mas un impacto de la ingeniería industrial creando así mecanismos que se potencializan e integran para mayor resultado obtenido del producto.

Todo esto quiere decir que en la actualidad hay una fusión entre la ejecución operativa de las funciones laborales entre el hombre y la maquina lo que también quiere decir que se ha aumentado el nivel de criticidad en temas relacionados a la parte de la matriz de riegos de seguridad claro que también las tecnologías avanzadas poseen un nivel de protección al cuidado del operador esto se da por los programas sofware de base de datos inteligente los cuales tienen una conciencia tecnológica.

Esta era de la conectividad con la tecnología de información permite una que las organizaciones entren en un proceso global de competencias en el desarrollo de productos y servicios donde el sistema integral su función es proteger, transformar, innovar y obtener buenos resultados tanto para el ecosistema como para el producto ciber industrial de la mano con la seguridad.

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Beneficios de la cuarta revolucion como tendencia

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Beneficios de la cuarta revolucion como tendencia

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1. Mayor productividad y una mejor gestion de los recursos.
2. Toma de decisiones mas eficientes basada en la información real.
3. procesos productivos óptimos e integrados
4. aumento de la flexibilidad, comunicación directa entre los clientes y las organizaciones.                                              5. reducción de tiempo.
6. reducción del porcentaje de defectos.

Al introducir este nuevo método se esperan
resultados favorables que desencadenen en
una alta competitividad de la industria con
respecto a las demás del mercado, ya que ofrece
muchos beneficios a través de la introducción
de la digitalización.

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La computación en
la nube es un modelo que permite el acceso
a la red a pedido, conveniente y ubica un
grupo compartido de recursos informáticos
configurables (por ejemplo, redes, servidores,
almacenamiento, aplicaciones y servicios)
que se pueden aprovisionar rápidamente.
y se publica con un mínimo esfuerzo de
gestión o interacción con el proveedor de
servicios (National Institute of Standards and
Technology , 2015).
Así, el cómputo en la nube es más que una
tecnología absoluta o total por sí misma; es
decir, se trata más de un modelo de servicios
de TIC para el acceso, la asignación, el control
y la optimización de los recursos, entendida
como una puesta a disposición de recursos
para el disfrute del usuario en diversas
modalidades de servicio e implementación
Gracias a los
servicios de la computación en la nube la
tendencia actual está orientada a contratar
servicios externos en centros de datos
ubicados en cualquier parte del mundo.

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La manufactura
aditiva permite fabricar piezas a partir de la
superposición de capas de distintos materiales
tomando como referencia un diseño previo,
sin moldes, directamente desde un modelo
virtual. Esta tecnología descentraliza las
etapas de diseño y desarrollo de productos e
introduce un mayor componente de servicios
y software a las manufacturas.

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Simulación hibrida y el ciclo de vida de los sistemas con la cadena de suministros.

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Simulación hibrida y el ciclo de vida de los sistemas con la cadena de suministros.

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El
modelo de simulación híbrida discreto-continuo de la empresa y el ciclo de vida de los
sistemas es muy importante. Este conjunto de modelos consiste en modelos de dinámica
de sistemas, modelos continuos de niveles jerárquicos superiores y más abstraídos,
que están conectados con simulaciones de eventos discretos para funciones operativas,
tácticas y fases del ciclo de vida del sistema. Por ejemplo, el modelado de dinámica de
sistemas se ajusta mejor a la naturaleza macroscópica de las actividades en los niveles superiores
de gestión, mientras que los modelos discretos se ajustan mejor a la naturaleza
microscópica de los niveles operativos y tácticos de la empresa. Los modelos de dinámica
de sistemas pueden representar la naturaleza de la arquitectura del sistema, mientras
que los modelos discretos representan las operaciones de un sistema en particular. En
la última década, los ingenieros de sistemas han comenzado a reemplazar el proceso de
documentación tradicional con enfoques de modelado de simulación. Los modelos de simulación
proporcionan a los ingenieros un medio más riguroso para capturar e integrar
los requisitos del sistema, el diseño, el análisis y la información de verificación.

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Optimización en tiempo real para cadenas de suministros.

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Optimización en tiempo real para cadenas de suministros.

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Con la implementación de
sensores “inteligentes” ha surgido la manera de predecir, monitorear y coordinar el
desempeño de sistemas en tiempo real. Esta transformación requiere metodologías y
soluciones capaces de analizar y modelar las señales de estos “sensores” para soportar
estrategias óptimas de toma de decisiones. Las técnicas de inteligencia artificial y de optimización
permiten tomar decisiones casi de manera instantánea, que observan y afectan
entornos de negocios que cambian rápidamente, lo que posibilita ahorros significativos
de costos. Por ejemplo, para la denominada logística de última milla —el proceso final
antes de que las mercancías lleguen a su destino final en una cadena de suministro—
se utilizan técnicas de inteligencia artificial para caracterizar a los participantes en las
operaciones. Estos sistemas tienen como objetivo evitar retrasos en las operaciones de
entrega de mercancías, lo cual mejora el proceso de despacho. Actualmente existe una
tendencia en la construcción de herramientas que ayudan a entender y predecir cómo
un cliente o un conductor puede causar un retraso en el proceso que afecta a las entregas
siguientes. Plataformas de optimización de rutas en tiempo real, alertas en caso de
detección de anomalías, opciones de ajustes y rutas dinámicamente cambiantes, que
tienen en cuenta el comportamiento de los conductores, de los clientes, los tiempos de
viaje y los de servicio, además del tráfico y las condiciones climáticas, son las nuevas tendencias
en operaciones logísticas y de cadenas de suministros.

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El fenómeno de compartir se ve en la economía compartida.
Economía compartida es un término general con una serie de significados, a menudo
utilizados para describir la actividad económica y social que implica transacciones en
línea. También conocido como share-economy, un concepto académico que se refiere a
un modelo de mercado híbrido. La economía compartida puede adoptar diversas formas,
incluida la utilización de la tecnología de la información para proporcionar a los individuos
información que permita la optimización de los recursos mediante la mutualización
del exceso de capacidad en bienes y servicios. Una premisa común es que cuando la
información sobre los bienes se comparte, el valor de esos bienes puede aumentar para
todo el ecosistema y todos los interesados (stakeholders).

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El internet de las cosas o (Internet Industrial)

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El internet de las cosas o (Internet Industrial)

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El internet de las cosas (IoT, por su sigla
en inglés),
permite que dispositivos y aparatos previamente desconectados se conecten a través
del equipamiento de dispositivos con tecnología de comunicación, como sensores y etiquetas
de identificación por radiofrecuencia (RFID, por su sigla en inglés). Para tener una
idea de lo omnipresente que es el concepto de internet de las cosas solo tenemos que
ver cómo interactuamos con nuestros artículos electrónicos diariamente. Todos nuestros
teléfonos y tabletas están vinculados con un ecosistema de numerosas máquinas. Estas
máquinas “invisibles” soportan todas las funciones básicas que mantienen las cosas con
una mínima intervención humana.

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La analítica, que se refiere a los métodos y técnicas para extraer
patrones y nueva información a partir de datos estructurados, Los grandes datos generados
en muchas aplicaciones son enormes en términos de volumen, variedad, velocidad y veracidad.
Se ha demostrado que el uso de técnicas de análisis de datos representa ventajas
para mejorar los negocios. Varios reportes explican que muchas organizaciones están
de acuerdo en que con estas técnicas se puede llegar a la optimización de las empresas.
Estos conocimientos permiten alcanzar y gestionar cuatro objetivos que son fundamentales
para una organización: rendimiento del capital, crecimiento, gestión de riesgos e
innovación. La analítica incluye herramientas de computación evolucionaria, aprendizaje
profundo, redes neuronales, máquinas con vectores de apoyo, lógica difusa, árboles de
decisiones, sistemas expertos, y las herramientas de la estadística tradicional y el cálculo
de probabilidades.

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7 Tendencias de la ingeniería industrial. 

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7 Tendencias de la ingeniería industrial. 

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1. Big data y analitica
2. El internet de las cosas o Internet industrial.
3. La revolucion de compartir
4. Optimizacion en tiempo real para cadenas de suministros.
5. Simulación hibrida y el ciclo de vida de los sistemas con la cadena de suministros.
6. Manufactura aditiva.
7. Computación en la nube.