¿De qué hablamos cuando nos referimos a la industria 4.0 y cuáles son los desafíos que presenta? En el marco de la Inauguración del Laboratorio de Innovación 4.0 "Ing. Eduardo Lombardo”, se realizaron dos charlas sobre hiperconectividad y mercado laboral, y ciencia de los datos. Una de ellas se tituló: "La industria en un futuro hiperconectado ¿Cuáles son sus demandas?" y estuvo a cargo de Gabriela Henning. La otra charla se denominó: "Ciencia de los datos: una mirada estadística" y estuvo a cargo de Liliana Forzani.
La cuarta revolución industrial
Desde hace dos décadas, la industria se desenvuelve en un contexto globalizado, cada vez más competitivo, en el que se presentan nuevas exigencias en forma continua. Como respuesta, distintos sectores industriales han experimentado importantes cambios. Sin embargo, la transformación más profunda, que aún no se ha materializado, es la que se origina en un contexto hiperconectado, con nuevas posibilidades tecnológicas y una estrategia focalizada en el cliente. “Estamos en un proceso de cambio en lo que se denomina la cuarta revolución industrial a nivel mundial, dando lugar a la industria 4.0. Este tipo de industria refiere al uso integrado de un conjunto de tecnologías como datos masivos, internet de las cosas, dispositivos inteligentes que se asocian a equipos que transfieren información, realidad aumentada, realidad virtual e impresión 3D, puestas al servicio de los procesos productivos. El objetivo es generar productos a la medida del cliente, dando trazabilidad al producto a lo largo de su ciclo de vida y soporte a los procesos de reciclado o a la disposición final si es algo que no se puede reciclar. No se trata meramente de incorporar una tecnología. La red de tecnologías deben trabajar mancomunadamente para lograr el concepto de industria 4.0. En este contexto, es necesario pensar qué tenemos que hacer como país y particularmente como institución académica para enfrentar este futuro. Ahora contamos con un laboratorio que incorpora algunas de las tecnologías que son necesarias para asumir este desafío. Aunque estemos atrasados, con más razón tenemos que conocer qué es lo que está ocurriendo y cómo salvar las deficiencias que tenemos”, expresó Gabriela Henning.
La big data desde la estadística
Aunque la matemática necesaria para poner en funcionamiento las redes neuronales fue desarrollada en los años 1980, no fue hasta la década del 2010 que se empezaron a ver sus grandes logros predictivos, con el desarrollo de las deep neural networks. Es lo que hoy conocemos como Big Data y está intrínsecamente vinculado a la cuarta revolución industrial. “Cuando se habla de big data pareciera que se trata de una caja negra. Mi idea como matemática estadística es desmitificarlo. Aunque mucho más complejos que los usados tradicionalmente en estadística, estos no dejan de ser modelos. Es cierto que ahora contamos con una enorme cantidad de datos, pero para hacer un estudio es necesario controlar las variables, de nada sirven los datos masivos sin analizarlos de manera controlada. Por lo tanto, esta metodología no es tan sencilla de aplicar y que sea de provecho predictivo, pero es fundamental comenzar a mejorar los procesos a partir de las potencialidades que brinda el análisis del big data” comentó Liliana Forzani.
Prensa FIQ | UNL