Tecnologías emergentes y sostenibles para 2021 (3)

Muy relacionado con las tecnologías emergentes y sostenibles que se ocupan de la transformación digital de nuestras organizaciones, vamos a ver algunas de las nuevas posibilidades que surgen alrededor de lo que se conoce como Industria 4.0.

La industria 4.0 se beneficia del desarrollo de las tecnologías emergentes y sostenibles

Antes de nada hay que recordar que entendemos por industria 4.0 la completa digitalización de la cadena de valor a través de la integración de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC).

Esto comprende desde los proveedores hasta los clientes para poder predecir, controlar, planear y producir de forma inteligente lo que genera mayor valor a toda esta cadena, lo que implica un grado intensivo de automatización y de digitalización tanto en el espacio de la oficina como en el de la fábrica.

Es el momento de repasar algunas de las tendencias relacionadas con la industria 4.0 que van a cobrar importancia en los próximos 18 – 24 meses.

Estas son las principales que queremos resaltar en esta categoría:

4. Industria 4.0

Nube distribuida

Una nueva posibilidad de esta tecnología habilitadora digital (THD) en donde los servicios en la nube se distribuyen a diferentes ubicaciones físicas, pero el funcionamiento, la gobernanza y la evolución siguen siendo responsabilidad del proveedor de la nube pública.

Internet del comportamiento

IoB (Internet of Behavior) es un paso más del Internet de las Cosas (IoT), donde la interconexión de dispositivos da como resultado una gran variedad de nuevas fuentes de datos.

IoB reúne datos del mundo digital y físico para convertir esa información en conocimiento con el objetivo de influir en acciones y comportamientos a través de circuitos de retroalimentación (feedback).

Hiperautomatización

La hiperautomatización se basa en la idea de que todo lo que pueda automatizarse en una organización debe automatizarse.

La aceleración del negocio digital requiere eficiencia, velocidad y democratización, provocando que las organizaciones que no se centren en estas cuestiones se queden atrás.

Recordemos que la automatización tiene el potencial de cambiar el trabajo no remunerado a trabajo remunerado.

El aumento de la productividad y automatización darán lugar a una combinación de los siguientes resultados:

  • Salarios más altos: beneficios para los empleados
  • Precios más bajos: beneficios para los consumidores
  • Mayores márgenes: beneficios para las empresas
  • Mayores inversiones: creación de cículos virtuosos

Suministro desencadenado

Los fabricantes, minoristas y distribuidores están explorando formas de transformar los centros de costes de la cadena de suministro en impulsores de valor enfocado al cliente.

Así, se esfuerzan en extraer más valor de los datos que recopilan, analizan y comparten en las redes de suministro

La robótica es una tecnología habilitadora digital

Además, algunas de estas organizaciones ya están explorando oportunidades para usar robots, drones y reconocimiento avanzado de imágenes para hacer que las interacciones físicas de la cadena de suministro sean más eficientes, efectivas y seguras para los empleados.

MLOps: IA industrializada

Los modelos sofisticados de aprendizaje automático (machine Learning, ML) se están convirtiendo cada vez más en impulsores clave del desempeño organizacional. 

A medida que la IA y el ML maduran, una fuerte dosis de disciplina operativa y de ingeniería puede ayudar a las organizaciones a superar estos obstáculos y escalar la IA de manera eficiente para permitir la transformación digital de la empresa.

En cierto modo, la inteligencia artificial (IA) ya se puede considerar una tecnología madura, por lo que se enfrenta a sus propios problemas de crecimiento: la calidad de los datos, la diversidad de algoritmos de los que solo medimos sus efectos, o el etiquetado de datos.

Utilizar la propia IA para industrializar el ciclo de vida de la IA se erige como un nuevo modelo de actuación.

Revolución de los datos de la máquina

Un número creciente de pioneros de la IA se está dando cuenta de que la infraestructura y los modelos de datos heredados, todos diseñados para respaldar la toma de decisiones por parte de humanos, no de máquinas, podrían ser un obstáculo para el éxito del ML. 

Como parte de una tendencia creciente, están implementando nuevas tecnologías y enfoques que incluyen capacidades avanzadas de captura y estructuración de datos, análisis para identificar conexiones entre datos aleatorios y almacenes de datos basados en la nube para admitir modelos más complejos. 

Impresión 3D

La fabricación aditiva y en concreto, la impresión 3D, ahorran tiempo, costes y desperdicios mientras crean piezas radicalmente nuevas.

La impresión 3D disminuye el tiempo entre el diseño y la producción, transfiere el poder a los diseñadores y reduce la complejidad de la cadena de suministro, a una fracción del costo de la fabricación tradicional.

La convergencia de la impresión 3D y la inteligencia artificial está permitiendo diseños altamente optimizados que no son posibles actualmente en la fabricación tradicional.

Se estima que la impresión 3D va a revolucionar la manufactura aportando crecimiento con una tasa anual del 60%, pasando de 12.000 millones de dólares en 2020 a 120.000 millones en 2025.


Con esta entrega finalizamos esta serie de tendencias emergentes y sostenibles. ¿Os ha gustado?

Como es muy probable que surja el interés por profundizar en alguna de las propuestas que acabamos de mencionar, a continuación os dejamos los enlaces a los informes que hemos resumido:

¡Esperamos que os sirvan de inspiración y que el futuro os sorprenda haciendo algo nuevo!

Ricardo Estévez

Mi verbo favorito es avanzar. Referente en usos innovadores de TIC + Marketing. Bulldozer sostenible, fundador de ecointeligencia y director de TIMUR

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