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El Big Data, fundamental para el éxito de Internet Industrial

Se escuchan frases como Internet Industrial o Internet de las Cosas y se piensa en miles de millones de dispositivos conectados. Todo eso está bien, pero sin las potencia informática para evaluar todos los datos recibidos de estos dispositivos, según GE, las empresas no podrán obtener el potencial pleno del Internet Industrial

General Electric

En 1998, cuando Paul Rogers empezó a trabajar en GE, la instalación de software de optimización en una central eléctrica de carbón, era más fácil decirlo que hacerlo. La dirección lo entendió así y trabajó con GE para desarrollar el software. Dentro de la planta misma, no obstante, la gran mayoría de los empleados no sabían utilizar un ordenador, y mucho menos el software, y eran suspicaces con el sistema.

 

Ahora, dice Rogers, que es director de desarrollo de GE, las cosas han cambiado. Los empleados de planta, habituados a los teléfonos móviles, conocen de primera mano como la tecnología puede cambiar la vida como consumidores, y quieren saber por qué el entorno Industrial no es como el entorno del hogar.

 

“Quieren optimizar el equipamiento, y eso es un signo de que el mundo ya está preparado”, dice Rogers. Puesto de otra forma: “mi hija tiene experiencias radicalmente diferentes de cómo funciona el mundo”.

 

El Internet Industrial puede resolver problemas obvios y otros desconocidos

La industria tecnológica ve el Internet Industrial resolviendo problemas de productividad y eficiencia en diferentes industrias verticales. En el caso de GE, son las industrias donde equipamiento y sistemas analíticos y de gestión de datos. Estos segmentos Industriales incluyen petróleo y gas, transporte y sanidad.

 

Cada industria tiene retos diferentes, afirma Rogers. Las respuestas pueden parecer obvias a los tecnólogos, pero no es siempre el caso dentro de la industria. El objetivo de GE, dice Rogers, es mostrar a las industrias como optimizar primero los activos y, una vez hecho esto, optimizar las operaciones.

 

La industria petrolífera, por ejemplo, solía “monitorizar” sus pozos enviando un empleado en un camión. Como la mayoría de los pozos están en sitios remotos y sin mano de obra allí, llevaba típicamente tres semanas descubrir y arreglar las bombas que habían dejado de funcionar, dice Rogers. Para la industria del “oro negro” esto representaba grandes pérdidas.

 

Situar sensores en los pozos y otras instalaciones, resuelve el problema obvio: las compañías saben mucho antes si un pozo funciona bien. Esto trajo beneficios adicionales, dice Rogers, pues los datos de los sensores, almacenados en la nube y analizados por herramientas de investigación y desarrollo basadas en la web, permite que las empresas estudien la eficiencia general de un campo petrolífero.

 

El Internet Industrial tiene un impacto similar en el transporte. Aquí de nuevo, el foco inicial fue un activo (en este caso los vehículos de transporte). Las empresas empezaron optimizando las rutas individuales, para ahorrar combustible, hasta llegar a las redes completas, donde los trenes pueden pasar hasta dos tercios del tiempo parados.

 

La nube y Big Data impulsan el Internet Industrial

Estos ejemplos operacionales ayudan a demostrar la capacidad del Internet Industrial para abordar lo que GE evalúa en 150.000 millones de dólares en ineficiencias anuales en las diferentes industrias que cubre la compañía. Siguiendo este “nuevo enfoque hacia la eficiencia como lo describe Rogers, no va de hacer más eficientes los activos individuales. El valor real está en mejorar la eficiencia en toda la empresa, y ese ejercicio requiere entornos de Big Data y cloud para poder gestionar “una tonelada de información”.

 

Por ejemplo las turbinas de gas. Tienden a ser eficientes por sí, de forma que mejorar la eficiencia requiere un “enfoque hipersofisticado”, afirma Rogers, rodando modelos con “algoritmos increíblemente complejos”. En un ordenador portátil llevaría tres semanas contestar a una búsqueda típica, y distribuyendo la misma búsqueda en diferentes procesadores basados en la nube, se ejecuta el cálculo en una fracción de segundo.

 

En Sanidad, donde las estimaciones sugieren hasta un billón de dólares en gasto anual redundante o fraudulento en los Estados Unidos, afirma Rogers, hay múltiples oportunidades. Estas incluyen gestión de inventarios, gestión de camas en hospitales, gestión de talento y la omnipresencia de plataformas propietarias que hace difícil para los suministradores u pacientes compartir datos.

 

El Internet Industrial a menudo se compara con el Internet de consumo, pero hay una diferencia clave. Los datos que se comparten en interacciones de consumidor a consumidor, dinero, preferencias, nombres, etc, tienen sentido para el observador, dice Rogers.

 

En la industria, por otro lado, datos como presión, etc, son tanto complejos como contextuales, y la lectura de la temperatura de una turbina de gas significa algo muy diferente a la temperatura interna de una locomotora, dice Rogers.

 

Es un reto, seguro, pero llegar ahí significa utilizar la tecnología que ya existe, no esperar a algo nuevo. “Ya está aquí”, dice Rogers. “Todo consiste en tomar esos datos y convertirlos en algo significativo”.



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