¿Cuál es el papel de la informática industrial?

Inteligencia artificial (IA): ¿nos quitan el trabajo los robots? | EL MUNDO

¿Se imagina teniendo como compañero de trabajo a un robot? En un futuro no tan lejano, trabajaremos en profesiones que aún no existen y veremos cómo otros oficios tradicionales desaparecen o quedan reducidos a una expresión mínima como los administrativos, los cajeros de supermercado, los chóferes, los camareros, los vigilantes de seguridad, los teleoperadores de primer nivel... La irrupción de los robots, la automatización y la Inteligencia Artificial (IA) ya ha comenzado a transformar el mundo del empleo en algunos sectores como el de la automoción o la industria; pero continuará haciéndolo con intensidad en los próximos años, aunque según un estudio de la consultora PwC su impacto en España no será significativo hasta la década de 2030, cuando uno de cada tres empleos ya no lo desempeñará un trabajador sino que estará totalmente automatizado, es decir, lo desempeñará una máquina. En su informe sobre Perspectivas de empleo 2017, la OCDE estima que un 11,7% de los empleos en España tiene una alta probabilidad de ser automatizados en los próximos años. Pero, ¿estamos preparados para competir con las máquinas, para que un autómata haga nuestro trabajo?

"Es cierto que la inteligencia artificial destruirá puestos de trabajo, sobre todo de baja cualificación. Pero al mismo tiempo se generarán posiciones relacionadas con el mantenimiento y la programación necesaria para el correcto desarrollo de los sistemas artificiales. Estas posiciones, sin duda, serán de mayor cualificación y estarán ocupados por perfiles relacionados con los grados de informática", asegura Raúl Sánchez, director nacional de Randstad Technologies. El temor a la destrucción de puestos de trabajo vinculada a la introducción de las máquinas no es algo nuevo. A comienzos del siglo XIX, un movimiento (el ludismo), encabezado por artesanos ingleses, se rebeló contra los nuevos inventos que traía la industrialización, como la máquina de hilar industrial, que amenazaba con dejarles sin empleo. Los luditas destruyeron máquinas y provocaron incendios en las fábricas, pero no lograron frenar el imparable avance de la industrialización. Para David Plaza, director de Información e Innovación Tecnológica del Grupo Adecco, el temor a la destrucción de empleo ha acompañado siempre a los avances tecnológicos, pero "aunque muchos empleos terminan desapareciendo, también surgen otros nuevos que ni siquiera habíamos imaginado". En su opinión, "deberíamos empezar a hablar más de transformación en el empleo que de creación o destrucción de puestos de trabajo". "Históricamente, los temores sobre la tecnología han terminado por ser infundados en gran medida porque los beneficios han superan los daños. Nuestro desafío es maximizar los beneficios y minimizar el daño", añade Pablo Urquijo, director general de Experis, división especializada en las áreas de tecnologías de la información y la comunicación de ManpowerGroup.

Todos los expertos consultados por EL MUNDO coinciden en que la inteligencia artificial traerá oportunidades, sobre todo, para los perfiles STEM, es decir, los especialistas en Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas; pero advierten de que la automatización no está exenta de amenazas. De cómo seamos capaces de gestionar esta realidad, dependerá el éxito futuro. "Las oportunidades relacionadas con la IA estarán muy relacionadas con la programación de software así como con el mantenimiento de estos sistemas artificiales en cada una de las industrias dónde las mismas se desarrollen debido a la rápida evolución de la tecnología", señala Sánchez. Pero, sobre todo, precisa Plaza, "la mayor oportunidad vendrá de la capacidad de las IA de asumir funciones de poco valor añadido, lo que nos dejará tiempo a las personas para otro tipo de tareas más cualificadas y gratificantes". Aunque la Inteligencia Artificial ya ha comenzado a incorporarse a algunas empresas con éxito, su impacto en el mundo del empleo es todavía muy incipiente, pero todo apunta a que en los próximos años provocará una auténtica revolución en las compañías y, por tanto, en el mercado laboral. La capacidad de aprendizaje, clave para quedarse sin trabajo "Cambiará de manera radical la forma de trabajar y hacer negocios, y transformará la vida de los usuarios", sostiene Olivia Fontela, directora de Marketing del popular portal de empleo Infojobs. Aunque, para que esto suceda, la rápida adaptación de los profesionales a los cambios y la formación continua serán claves en los próximos años. "El profesional del futuro va a ser una persona en constante adaptación al proyecto en el que esté desarrollando su función. Por este motivo, la capacidad de aprendizaje va a ser un aspecto fundamental", señala Sánchez. "Habilidades como la creatividad, la inteligencia emocional y la flexibilidad cognitiva permitirán explotar el potencial humano y permitirán a las personas mejorar a los robots en vez de ser sustituidos por ellos", añade Urquijo.

Pero, ¿cuáles serán en esta realidad laboral cambiante los perfiles y las profesiones que lo tendrán más difícil y cuáles los que tendrán el camino más despejado? Todo apunta a que los empleos más afectados por el impacto de la tecnología serán los puestos de trabajo menos cualificados y los profesionales que tengan una menor capacidad de formación. También los puestos relacionados con las ventas, las operaciones financieras y empresariales; la administración y las tareas oficina. Por el contrario, los profesionales más demandados por las compañías serán aquellos capaces de trabajar por proyectos, de liderar equipos, con dotes de comunicación y con iniciativa. También se valorará mucho el pensamiento crítico, la capacidad de resolver problemas y la creatividad. Esto es, todo aquello en lo que el hombre siempre será superior a las máquinas. Según un estudio de ManpowerGroup, que recoge las respuestas de 18.000 directivos de 43 países, a corto y medio plazo habrá incrementos para el empleo en puestos relacionados con el sector IT (tecnología de la información) y la atención al cliente como los analistas de datos o los comerciales especializados en ofertas digitales. También habrá una importante demanda de profesionales expertos en robótica, internet de las cosas y M2M (comunicación entre máquinas).

En cuanto a la formación, se requerirán profesionales con carreras técnicas (Ingeniería, Matemáticas e Informática), o con formación en telecomunicaciones o que dominen las competencias digitales. También lo tendrán más fácil aquellos trabajadores expertos en ciberseguridad, programadores o que tengan profesiones relacionadas con la gestión de las emociones. Los expertos señalan la necesidad de que España afronte cuanto antes el importante desequilibrio que existe entre las necesidades de las empresas y la formación de los trabajadores, especialmente, en estas profesiones técnicas que son las que van a tener una mayor demanda en el futuro. Actualmente, ya existe una escasez de talento en estas áreas y si no se resuelve pronto, las compañías se verán obligadas a reclutar fuera, pese a que España soportará todavía una tasa de paro muy elevada.

"Resulta preocupante", asegura Fontela, "que todavía no exista en España una formación reglada que prepare a los profesionales para ocupar estos nuevos puestos. En InfoJobs vemos cada vez más cómo la demanda de perfiles vinculados a la Inteligencia Artificial o a estos nuevos puestos emergentes en las empresas crece con más rapidez de lo que lo hace el volumen de profesionales formados para ocupar estas posiciones". Por eso, precisa: "Es deber de la sociedad en general anticiparse a este cambio con nuevas políticas educativas que preparen a las generaciones que vienen para desarrollarse con éxito en este nuevo panorama laboral". En cualquier caso, defiende Urquijo, los trabajadores no debemos tener miedo a los cambios, puesto que, recuerda, "la IA no es más que una herramienta creada por humanos, y que hace y se aplica donde los humanos elegimos". En definitiva, se trata de sumar y de combinar lo mejor de la Inteligencia Artificial con lo mejor del ser humano. “Aquellas organizaciones que sean capaces de combinar la correcta proporción de talento, habilidades y tecnología son las que tendrán éxito”, concluye Urquijo.

¿Cómo seguir innovando ante una inteligencia artificial que aún no ha alcanzado sus límites?

En 1965, el cofundador de Intel Gordon E. Moore estableció la ley que lleva su nombre, según la cual el número de transistores en un microprocesador se duplica aproximadamente cada 18 o 24 meses. Durante décadas, este principio ha servido para estimar cuál podría ser el techo de la innovación tecnológica en términos de ‘hardware’. El propio Moore afirmó en 2007 que su ley dejaría de cumplirse al cabo de 15 años, debido a la acelerada miniaturización de los componentes, lo que haría que llegado un momento no pudieran reducirse más. Cuando Moore hizo esta afirmación, los chips tenían un tamaño de 45 nanometros (nm) y se creía que el límite estaba en los 7 nm, por debajo de los cuales empezarían a sufrir determinados efectos cuánticos que harían imposible su funcionamiento. “Sin embargo, si habéis cambiado de teléfono este año, casi con toda seguridad vuestros chips medirán 5 nm; ya hay chips en la calle de 3 nm; y se cree que sería posible fabricarlos con un tamaño de 1 nm. Es decir, apenas diez veces más grandes que un átomo”, afirmó Jon Ander Beracoechea en el Data Fest. “Es uno de esos casos en los que la innovación persiste”.

Por otro lado, si el ‘hardware’ sigue ampliando sus límites, el ‘software’ no se queda atrás. Los modelos de ‘machine learning’ han pasado de calibrar centenares de parámetros a miles de millones. El récord hasta la fecha lo ostentan el modelo de IA WuDao 2.0, de la Academia de Inteligencia Artificial de Pekín, que consta de 1,75 billones (en términos europeos) de parámetros, y el modelo de lenguaje Switch Transformer de Google Brain, con 1,6 billones.

“Todas estas capacidades virtualmente ilimitadas podrían tentarnos a pensar que ya no se puede seguir innovando en ‘machine learning’”, afirmó Beracoechea. “Pero, por el contrario, estamos al principio del camino”.

La gradualidad de la innovación

Algunas de las áreas en las que hay oportunidades de mejora son, por ejemplo, los modelos de traducción automática o los que extraen información de imágenes y vídeo, que aún no alcanzan el grado de inferencia y profundidad que sí alcanza el ser humano. Otro objetivo muy importante es mejorar la sostenibilidad de todo el sistema. “La huella de carbono correspondiente a calibrar 213 millones de parámetros equivale a la de 300 vuelos de ida y vuelta entre Nueva York y San Francisco. Imaginemos cuál puede ser la correspondiente a casi 2 billones de parámetros”.

Sin embargo, para el responsable Global de la disciplina Advanced Analytics de BBVA, una clave muy importante está también en la mejora de los procesos y del ciclo de aprendizaje, para lograr llevar las innovaciones a la sociedad con más rapidez. Y aprovechó para recordar a los asistentes al Data Fest que se trata de un proceso gradual que se desarrolla a lo largo del tiempo. “La mayor parte de las ideas que hemos interiorizado sobre la innovación son correctas: es recombinante, por lo que es más fácil que suceda en sociedades abiertas donde hay intercambio de ideas, como la Revolución Industrial; en ocasiones depende de la serendipia, como el descubrimiento de la penicilina; y es hija del método de prueba y error, como lo demostraron los hermanos Wright en su proceso de fabricación del avión. Pero hay una idea preconcebida equivocada: nunca sucede de la noche a la mañana ni depende de la aparición de un genio aislado”.

“No es posible ser innovador si no aceleramos el ciclo de aprendizaje”.

Beracoechea afirmó que podemos llegar a creerlo así porque la llegada de los beneficios a la sociedad sí suele suceder súbitamente. Pero el proceso previo de creación es una acumulación gradual de mejoras. Un buen ejemplo de ello es la máquina de vapor, que hizo posible la Revolución Industrial. Aunque su invención se atribuye a James Watt en 1763, en realidad es fruto de la mejora continua de la eolípila, un juguete de la Grecia Antigua, a lo largo de los siglos.

“Con el ‘machine learning’ sucede exactamente lo mismo, su progresión es extraordinariamente gradual”, afirmó. “Por este motivo, hay una métrica crucial que nos debe guiar en los próximos años: acelerar el ‘Time-to-Value’, es decir, reducir el tiempo que tardamos en darle un valor aplicable a la tecnología que resulte beneficioso para la sociedad”. Y volvió a utilizar un ejemplo histórico: en el proceso de creación del avión, los hermanos Wright tuvieron éxito porque testaban más a menudo, lo que les permitía lograr avances pequeños pero constantes “mientras los demás intentaban llegar a la solución de un único golpe”.

Jon Ander Beracoechea cerró su intervención en el Data Fest con un llamamiento al trabajo colaborativo para lograr este objetivo. “No podemos ser innovadores con ciclos de aprendizaje que duran años. Debemos acelerarlos. Esta es una motivación extraordinaria para que los 2.500 profesionales de BBVA que trabajamos en datos nos centremos en aprender a acelerar los procesos de manera colaborativa”.

IA ética y datos de calidad

Big Data Ricardo Martín Manjón (BBVA): "El éxito es que los datos se integren completamente en todo el tejido del negocio" Ricardo Martín Manjón fue nombrado responsable global de Data de BBVA en abril de este año, tras haber sido responsable global de Data Strategy & Data Science Innovation. Su papel consiste en liderar el desarrollo, implantación y estrategia del uso de datos en todo el Grupo BBVA para alcanzar su objetivo de poner la era de las oportunidades al alcance de todos. En esta entrevista, Martín Manjón explica por qué BBVA está centrando su estrategia en el uso de los datos, cómo se manifiesta esto en la organización y qué impacto tendrá en los clientes en un futuro. Asimismo, el responsable habla de la importancia crítica de factores como la escala y el talento a la hora de gestionar los datos.

El Advanced Analytics Data Fest de BBVA es un evento interno cuyo objetivo es crear sinergias entre los científicos de datos del banco, y también con expertos de otras organizaciones, en torno a la actualidad de esta área de conocimiento. “Está muy conectado con cómo hacemos la transformación de datos en el banco, con ambición y humildad”, afirmó Ricardo Martín Manjón, responsable global de Data de BBVA, durante el evento de clausura en España. “Aunque realizamos esta transformación con el talento y los recursos de los que disponemos en el banco, dedicamos un momento al año para mirar hacia fuera, hacia lo que están haciendo las demás empresas, porque todas las industrias están siendo transformadas”.

La edición de 2022 se organizó en cuatro países. En México, Alfonso Ruiz, experto en redes neuronales profundas, y Xavier Amatriain, vicepresidente de Estrategia de Producto de IA en Linkedin, hablaron sobre la interpretabilidad de la IA y la creación de productos para usuarios basados en estas tecnologías; en Argentina, Daniel Yankelevich, socio fundador de Practia, explicó cómo combinar los datos con el conocimiento experto, y las investigadoras Alexa Hagerty y Clara Higuera plantearon un marco de trabajo para lograr una analítica avanzada ética y responsable; en Turquía, el investigador Tammo Rukat y Óscar Déniz, profesor asociado de la UCLM, hablaron sobre la calidad de los datos en el 'machine learning' y el procesado de información visual (‘computer vision’). En España, Mikel Díez, jefe de Innovación en IBM, habló sobre el potencial de la computación cuántica y cómo aplicar el método científico a la innovación tecnológica, mientras que Mónica Villas, docente y consultora de nuevas tecnologías, abordó los últimos avances para hacer posible una IA ética.

La oferta de este ‘festival de los datos’ se completa con talleres internos, reconocimientos al desarrollo de la carrera profesional y la celebración de un ‘Data Challenge’, cuyo objetivo es fomentar el hallazgo de soluciones analíticas para resolver problemas reales de negocio mediante el uso de ‘machine learning’ y ‘big data’.

Cada edición tiene una gran acogida entre los integrantes de la disciplina de Advanced Analytics de BBVA. Varios momentos de las jornadas de este año han reunido a más de 700 participantes, entre asistencia presencial y conexiones en remoto.

¿Cuál es el papel de la informática industrial?

La informática industrial se ha convertido en la piedra angular de los procesos de fabricación en todo el mundo, y ha pasado de ser un actor secundario a convertirse en un elemento esencial de la planta de producción moderna.

El crecimiento de la informática industrial en la planta de fabricación ha sido impulsado por la necesidad de mejorar la productividad para satisfacer las demandas de un mercado en constante cambio y para seguir siendo competitivos en un sector muy disputado.

Como resultado, las instalaciones controladas por ordenador se han convertido básicamente en un requisito imprescindible en la planta de fabricación. En consecuencia, el uso de ordenadores se ha extendido a muchas áreas del ciclo de fabricación.

Todo, desde la administración, la recopilación de datos, los registros de envío, el diseño de productos y la fabricación de productos, es probable que implique un sistema controlado por ordenador para llevar a cabo una función necesaria.

De hecho, es difícil imaginar que la fabricación moderna sobreviva sin la influencia de la informática industrial, lo que subraya lo fundamental que se ha vuelto en la era actual.

En este artículo estudiaremos su papel en la industria actual, así como sus diversas aplicaciones, entre otros conceptos para que te quede claro en todo momento qué se entiende por informática industrial y su importancia en la producción industrial.

¿Qué es la informática industrial?

La informática industrial es un conjunto de técnicas y prácticas que utilizan el análisis, la manipulación y la distribución de la información para lograr una mayor eficiencia, eficacia, fiabilidad y/o seguridad en el entorno industrial.

El campo de la informática industrial también ha surgido como una de las disciplinas clave para el propósito de la gestión inteligente y las técnicas de producción.

Abarca todas las técnicas de diseño, análisis y programación de sistemas basados en la interconexión de la informática con la electrónica, la electrotecnia, la mecánica, la robótica, etc. con vocación industrial.

Los dispositivos en cuestión contienen generalmente al menos un microprocesador o microcontrolador, así como interfaces entre máquinas o dispositivos industriales y ordenadores.

Otra definición común es que la informática industrial incluye programas de supervisión cuyas variables representan mediciones de cantidades físicas como la temperatura de un tanque, el estado de un sensor o la posición de un brazo robótico, entre otros aspectos.

En el sector industrial, la automatización de las pruebas, los procedimientos y las líneas de producción reúne muchas cuestiones recurrentes. La ingeniería de sistemas es la clave para encontrar una solución fiable y eficaz para proyectos industriales de cualquier tamaño.

Ingenieros y expertos han llevado a cabo el diseño, el análisis y la organización de diversos sistemas informáticos industriales. Estos expertos en informática suelen utilizar programas informáticos especiales para la correcta gestión de los datos de la industria.

El software industrial responde a necesidades como la gestión de procesos industriales y plataformas. Por otro lado, el software de mantenimiento evita las paradas de producción y reduce los costes de reparación al tener una visión global de los ajustes, las actividades de mantenimiento y las llamadas de servicio.

¿Qué es el software industrial?

El software industrial es una herramienta específica diseñada para garantizar el funcionamiento de la automatización informática en la industria, en cualquier sector de actividad.

Son útiles para la planificación de la producción mediante el seguimiento de las tareas semanales que pueden realizarse en tiempo real.

El uso de programas informáticos industriales aumenta la eficacia de los empleados, optimiza la gestión industrial y mejora la calidad de los productos.

Este software funciona de tal manera que el usuario hace uso de varias herramientas disponibles en el software para la gestión de todo el ciclo de producción, desde el modelado hasta la fabricación de los productos.

Para ello, el software puede elaborar un esquema simple, un esquema eléctrico y un esquema mecánico, por citar algunos.

Los programas informáticos se componen de módulos automatizados, que se construyen para realizar las distintas tareas.

Puede ser un módulo de cálculo, de control de calidad, de planificación, etc. En todos los casos, facilita las funciones relacionadas con los procesos industriales.

La funcionalidad del software industrial difiere de una herramienta a otra. Sin embargo, para una mejor gestión, un buen software debe tener las principales funcionalidades.

La primera es la gestión de los suministros, que permite a la fábrica o a la empresa gestionar sus suministros. De alguna manera está programado para determinar el momento adecuado para la compra de los materiales necesarios para la producción.

Además, debe haber un seguimiento de la producción para optimizar el proceso de producción con ayuda del control de fabricación.

Por último y más importante, su función es la simulación que garantiza el éxito de los productos. Así, el software detectará cualquier anomalía.

En concreto, el uso de programas informáticos industriales tiene muchas ventajas gracias a los PLC. Este software permite evitar los defectos de fabricación gracias a la supervisión.

También puede reducir de forma considerable los costes de fabricación, mejorar la comunicación dentro de la empresa y optimizar el seguimiento de la producción, lo que alivia la carga de los empleados.

Además, los tiempos de fabricación se controlan con este software y se pueden anticipar las compras.

¿Cuál es el papel de la informática en la producción industrial?

La informática industrial ha sido uno de los grandes avances desde el siglo XX. Se ha introducido para automatizar y mejorar la producción de fábricas e industrias en muchos países del mundo.

Por lo general, el concepto de informática industrial se refiere al ámbito del análisis y la programación de sistemas informáticos para su uso en el mundo industrial.

Se trata, por tanto, de una rama tecnológica. Abarca un amplio campo de acción y se relaciona con varias funciones cuando se trata de la producción.

En definitiva, la presencia de las tecnologías de la información (TI) en el ámbito industrial tiene una serie de ventajas.

Por un lado, los expertos en informática tienen que asegurarse de que cada uno de los componentes funcionen de forma correcta para evitar incidentes.

Por otro lado, los ingenieros informáticos realizan su trabajo utilizando software específico del sector, por ejemplo para la programación y el desarrollo.

En la actualidad, las industrias utilizan las tecnologías de la información y la robótica para aumentar la productividad.

En resumen, el papel principal de la informática industrial es hacer que el proceso de fabricación sea eficiente y perdurable para mejorar la calidad y la productividad de la industria. Todo esto se puede hacer a través de programas informáticos industriales.

Aplicaciones de la informática industrial

La variedad de aplicaciones de hardware y software es inmensa: autómatas programables para sistemas de producción, tarjetas de microprocesadores para aplicaciones industriales, sistemas de supervisión que pueden procesar la información de un gran número de sensores en tiempo real y controlar múltiples actuadores (centrales eléctricas, sistemas industriales continuos, control del tráfico aéreo o ferroviario), robots industriales y autónomos, aplicaciones para la industria del automóvil o la aeronáutica, etc.

En una época en la que cada vez son más los robots que trabajan en las fábricas en las cadenas de montaje, la informática industrial tiene más que nunca su lugar en el campo, ya sea a través de:

Fabricación asistida por ordenador, que permite programar y controlar las herramientas de producción (CAM).

Gestión de la producción asistida por ordenador, que ofrece un seguimiento del ciclo completo de producción desde la compra de materias primas hasta la entrega del producto acabado. (ERP, MES , etc.).

, etc.). Mantenimiento asistido por ordenador ( GMAO ).

Así, gracias a la informática industrial se programan los autómatas destinados a la producción, pero también se detectan sus averías y se planifica su mantenimiento.

Muy a menudo, es incluso toda la línea de producción, o incluso toda la fábrica, la que está controlada por la herramienta informática, ya sea un único ordenador central o una red de ordenadores conectados entre sí.

Otros campos de aplicación destacados de la informática industrial son:

Informática, microinformática, supervisión, red informática, bus informático.

PLC, automatización industrial y automatización de edificios.

y automatización de edificios. Programación de control digital, lógica combinatoria y lógica secuencial.

Electrónica, electrónica digital, electrotecnia, mecánica y neumática.

Robótica, maquinaria eléctrica y maquinaria digital.

Instrumentación inteligente, sensores, detectores y regulación.

Sistema en tiempo real, control de procesos y cibernética.

Diseño asistido por ordenador, impresión 3D y fabricación asistida por ordenador.

¿Cuál es la relación de la informática con la Industria 4.0?

En primer lugar, conviene recordar que la informática industrial no data de los años 2000. Se remonta a los años 70 y algunos dirían que incluso antes.

Pero está claro que los avances tecnológicos han sido espectaculares en los últimos años, lo que ha provocado una gran contratación en estas profesiones. La llegada de la Industria 4.0, que aún está en periodo de desarrollo, no hace sino reforzar la importancia, la evolución y el impacto de las TI industriales para muchas empresas.

De hecho, hay que tener en cuenta la amplitud de las tecnologías que componen la Industria 4.0 para comprender la presencia e importancia de las TI industriales que las acompañan, ya sea, por ejemplo, el creciente número de robots en las líneas de producción o el Internet Industrial de las Cosas (IIOT).

Todas estas tecnologías siguen desarrollándose activamente con el objetivo de mejorar los procesos de fabricación y, por tanto, la productividad de las empresas para hacer frente a una competencia cada vez mayor.

De hecho, las competencias y tecnologías de la informática industrial siguen este mismo patrón, requiriendo técnicos, ingenieros y desarrolladores cada vez más avanzados en su campo capaces de mantenerse al día.

Por tanto, los informáticos industriales son miembros clave de las empresas en el presente y en el futuro inmediato.

Por otro lado, las TI dentro de la fábrica están conectadas a la cadena de suministro y al consumidor final. La cadena de suministro ya está cada vez más digitalizada, en todos los niveles: almacenamiento, transporte y abastecimiento.

Al estar vinculado a la cadena informática de fabricación, resulta aún más preciso y rápido. Todos los actores participan en la fabricación eficiente.

En concreto, la maquinaria industrial de una fábrica puede intercambiar información y producir datos cuando están conectadas entre sí mediante sensores. Este flujo de información es instantáneo y continuo entre los diferentes puestos de trabajo y herramientas de las cadenas de suministro y fabricación.

Además, garantiza la optimización de los procesos y la mejora de la flexibilidad para satisfacer mejor las necesidades y adaptarse en tiempo real a las demandas de cada cliente.

En concreto, la Industria 4.0 ofrece una enorme variedad de implementaciones de hardware y software, como la implementación de autómatas programables para los sistemas de producción. También ofrece la posibilidad de desarrollar de forma óptima un sistema de automatización informatizado.

De esta forma, la fábrica conectada permite que los procesos de desarrollo integren la informática avanzada, las telecomunicaciones, la ingeniería informática y de sistemas, etc.

Conclusión

La informática industrial ha surgido del desarrollo de la ciencia, la ingeniería y las tecnologías de la información.

El término «industrial» se refiere al enfoque de las aplicaciones del mundo real y la informática se refiere a la infraestructura que proporciona el desarrollo y el despliegue de las aplicaciones del mundo real.

La informática también sugiere herramientas y técnicas de análisis, manipulación, transformación y distribución de la información.

En conclusión, la informática industrial se centra en la automatización basada en el conocimiento como medio para mejorar los procesos de fabricación y manufactura en las industrias.

No se limita a las industrias manufactureras, sino que las industrias del conocimiento, como los sistemas de control basados en ordenadores, la robótica, los sistemas de visión y la adquisición de datos y el procesamiento de señales, también aplican herramientas y técnicas de la informática industrial.

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