https://padlet.com/miglara/sannbzxq2ch67x9o Gestión Logística 2236464 en-us 2022-04-04 12:41:15 UTC 2025-11-16 01:47:35 UTC hello@padlet.com https://padlet.net/icons/png/2699.png miglara https://padlet.com/miglara/sannbzxq2ch67x9o/wish/2128558846 Las máquinas en la planta de producción están equipadas con sensores que cuentan con una dirección IP que permite que las máquinas se conecten con otros dispositivos habilitados para la web. Esta mecanización y conectividad hacen posible que se recopilen, analicen e intercambien grandes cantidades de datos valiosos.]]> 2022-04-04 12:52:50 UTC https://padlet.com/miglara/sannbzxq2ch67x9o/wish/2128558846 miglara https://padlet.com/miglara/sannbzxq2ch67x9o/wish/2128564981 La plena realización de la manufactura inteligente exige conectividad e integración de ingeniería, cadena de suministro, producción, ventas, distribución y servicio. La nube ayuda a que eso sea posible. Además, la gran cantidad de datos que normalmente se almacenan y analizan se puede procesar de manera más eficiente y rentable con la nube.]]> 2022-04-04 12:55:41 UTC https://padlet.com/miglara/sannbzxq2ch67x9o/wish/2128564981 miglara https://padlet.com/miglara/sannbzxq2ch67x9o/wish/2128572728 La IA y el machine learning permiten a las empresas manufactureras aprovechar al máximo el volumen de información generada no solo en la planta de producción, sino en todas sus unidades comerciales, e incluso de socios y fuentes de terceros. La IA y el machine learning pueden crear insights que brinden visibilidad, previsibilidad y automatización de operaciones y procesos comerciales. Por ejemplo: las máquinas industriales tienden a averiarse durante el proceso de producción. El uso de datos recopilados de estos activos puede ayudar a las empresas a realizar un mantenimiento predictivo basado en algoritmos de machine learning, lo que resulta en más tiempo de actividad y mayor eficiencia.]]> 2022-04-04 12:59:40 UTC https://padlet.com/miglara/sannbzxq2ch67x9o/wish/2128572728 miglara https://padlet.com/miglara/sannbzxq2ch67x9o/wish/2128688838 Las demandas de las operaciones de producción en tiempo real significan que algunos análisis de datos deben realizarse en el "borde", es decir, donde se crean los datos. Esto minimiza el tiempo de latencia desde que se producen los datos hasta que se requiere una respuesta. Por ejemplo, la detección de un problema de seguridad o calidad puede requerir una acción casi en tiempo real con el equipo. El tiempo necesario para enviar datos a la nube empresarial y luego volver a la fábrica puede ser demasiado largo y depende de la confiabilidad de la red. El uso de edge computing también significa que los datos permanecen cerca de su fuente, lo que reduce los riesgos de seguridad.]]> 2022-04-04 13:51:35 UTC https://padlet.com/miglara/sannbzxq2ch67x9o/wish/2128688838 miglara https://padlet.com/miglara/sannbzxq2ch67x9o/wish/2128698122 Sin embargo, la misma conectividad de los equipos operativos en la fábrica o el campo (TO) que permite procesos de manufactura más eficientes también expone nuevas rutas de entrada para ataques maliciosos y malware. Al pasar por una transformación digital hacia la Industria 4.0, es esencial considerar un enfoque de ciberseguridad que abarque los equipos de TI y TO.]]> 2022-04-04 13:55:56 UTC https://padlet.com/miglara/sannbzxq2ch67x9o/wish/2128698122 miglara https://padlet.com/miglara/sannbzxq2ch67x9o/wish/2128707029  Los fabricantes pueden usar gemelos digitales para ayudar a aumentar la productividad, mejorar los flujos de trabajo y diseñar nuevos productos. Al simular un proceso de producción, por ejemplo, los fabricantes pueden probar cambios en el proceso para encontrar formas de minimizar el tiempo de inactividad o mejorar la capacidad.]]> 2022-04-04 14:00:04 UTC https://padlet.com/miglara/sannbzxq2ch67x9o/wish/2128707029