Tecnologías innovadoras para la industria 5.0
Aplicación del Internet de las Cosas (IoT) con la interconexión digital en tiempo real vía Internet, de instrumentos, maquinaria y equipos de uso comercial, industrial y de dispositivos domésticos, para su monitoreo y/o control. Incluyendo la conexión entre sí de los equipos, ofreciendo datos integrados que permitan contar con información para calcular y determinar consumos de recursos, tomar decisiones logísticas, operativas y de mantenimiento programado, así como establecer costos en forma remota.
Aplicaciones de IoT en control de procesos, en salud, industria, comercio, transporte, educación a distancia, teletrabajo y en las decisiones domésticas por el monitoreo y control remoto de la operación de electrodomésticos.
Imagen: Aplicación del Internet de las Cosas (IoT) con la interconexión digital en tiempo real de instrumentos, maquinaria y equipos de uso comercial, industrial y de dispositivos domésticos.
Implementación de robots colaborativos (cobots) de uso industrial, para trabajo conjunto con la mano de obra calificada de la empresa, operando con sincronismo y eficiencia, logrando alta productividad en los procesos de fabricación y producción con calidad y a costo-efectividad. Los operarios de las plantas continuarán desempeñando un papel clave para supervisar y garantizar que el trabajo se realice sin problemas y de forma segura.
Implementación de equipos con tecnologías de Inteligencia Artificial (IA), como el aprendizaje automático (machine learning) que adopta decisiones operativas basadas en la información de los valores de parámetros o condiciones definidas en escenarios ya aprendidos. Los sistemas y equipos pueden aprender de los datos de cada operación, identificar patrones operativos y con ello tomar decisiones para modificar condiciones operativas, sin la actividad presencial del operador.
Utilización del aprendizaje profundo (deep learning), entendido como grupos de algoritmos que impulsan el aprendizaje automático de equipos con redes neuronales, operando por capas para emular el enfoque que los seres humanos utilizamos para obtener ciertos tipos de conocimiento. Puede considerarse como una forma de automatizar el análisis predictivo. En el deep learning el aprendizaje se hace a un nivel más detallado, en este caso el entrenamiento va por capas o unidades neuronales.
Imagen: Inteligencia artificial en la industria con machine learning y deep learning
Uso de la minería de datos (data mining), para lograr a través de la estadística y la aplicación de la informática, el descubrimiento de patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos que actualmente están disponibles en las bases de datos de cualquier tipo de empresa, gremio o institución estatal (INEI, ministerios, gobiernos regionales, municipalidades).
Se pueden agrupar informaciones según objetivos del usuario, generando data útil para la prospectiva de un negocio, de un emprendimiento, para un estudio de mercado; descubriendo correlaciones, tendencias y patrones de consumo según segmentación del mercado, según la zonas geográficas, según periodos del año, según el tipo de consumidor, según el uso de recursos, y así obtener nueva información estadística, de tendencias y de información cruzada, de información de relevancia propia a cada usuario específico.
Aplicación de tecnologías disruptivas para la fabricación de productos y servicios, con el uso de tecnologías innovativas, que producen una ruptura brusca dejando obsoleta la tecnología dominante anterior, con el poder de cambiar la forma en que trabajamos, vivimos, pensamos y nos comportamos. Igualmente, uso de tecnologías exponenciales, que son aquellas que crecen a un ritmo exponencial, como la informática, la biotecnología, la robótica, la inteligencia artificial, la bioingeniería, la comunicación inalámbrica, la nanotecnología, la neurociencia, la ingeniería biomédica, la psicobiología, la nanobiomecatrónica y la nanobiorobótica, forman parte del grupo de las llamadas tecnologías exponenciales.
El mundo no será igual, muchas actividades y hábitos personales, sociales y laborales no volverán; con un mundo anterior y uno posterior a la pandemia, ahora más consciente con el medio ambiente y con la vida, muy dinámico y adaptativo, con muchas lecciones aprendidas.
Comments