La digitalización progresiva y la industria 4.0

La importancia de la industria en la economía

De acuerdo con la Comisión Europea la industria es uno de los pilares de la economía europea. El sector manufacturero en la Unión Europea agrupa a 2 millones de empresas, 33 millones de empleos y supone el 60% del crecimiento de la productividad. Recientes estudios estiman que la digitalización de productos y servicios pueden suponer más de 110 billones de ingresos para Europa en los próximos 5 años.
 
En concreto, a nivel mundial la industria supone el 16% del PIB y el 70% del comercio Global. En Europa, el 15% del PIB depende de la industria. Para el año 2020 el objetivo es alcanzar el 20% del PIB en la zona Euro. En España, la industria supone el 13% del PIB (la cornisa cantábrica contribuye con un 15%) y genera el 50% del empleo cualificado, el 40% de la inversión en IDI y el 53% de las exportaciones.
 

El proceso de digitalización en la industria

Queda clara la importancia de la industria. Sin embargo, aún más importante es visualizar correctamente los vehículos a través de los cuales se habilita la digitalización progresiva de las empresas industriales. Existen multitud de formas de definir y clasificar los diferentes habilitadores digitales. Sin embargo, desde mi punto de vista – los dispositivos IIoT (en este caso, Industrial IoT) y comunicaciones, la analítica de datos en cloud y la integración (vertical y horizontal) de soluciones de gestión – constituyen los tres pilares básicos sobre los que se sustenta la transformación digital de la industria o lo que se ha venido a denominar Industry 4.0
 
Los dispositivos IIoT y sensores (1º habilitador digital) conectan el mundo físico en las capas de proceso de las industrias (shopflor) con el mundo digital. Las tecnologías para la gestión de flujos digitales de información, (2º habilitador digital) en sus diferentes facetas – ingesta, almacenamiento, seguridad, auditoría, procesamiento distribuido, aprendizaje autónomo, etc, procesan los datos enchufados al mundo digital para obtener información accionable y de valor.

Finalmente, las herramientas de negocio integran esa información de alto valor en ambos planos – horizontal y vertical. De nuevo en el mundo físico hasta llegar a la capa de gestión más alta de la organización (topflor) donde se ejecuta la toma de decisiones.

Lo que se avecina

Desde el punto de vista de la computación de datos en la nube para extraer conocimiento accionable los desafíos son enormes, así como los potenciales beneficios en cuanto a mejora de la competitividad de las industrias. En particular, el aprendizaje automático (machine learning) en tiempo real permite gestionar eventos que pueden aplicarse en cualquier negocio y ámbito empresarial. Desde la predicción de averías (mantenimiento predictivo) hasta la calificación de oportunidades comerciales (lead scoring) pasando por la detección de anomalías y alertas de excepción en procesos productivos.

En la actualidad estamos asistiendo a una auténtica explosión de herramientas y tecnologías que nos permiten implementar de manera rápida y fácil ese tipo de analítica avanzada de datos. Sin embargo, una vez más, la solución no está en la tecnología sino en los casos de negocio claros y las necesidades de nuestros clientes.