Esta cuarta revolución industrial que estamos viviendo actualmente, trae consigo la digitalización de las señales de campo de manera masiva, tanta información es la que ahora llamamos Big Data y en la industria proviene de los sensores de campo, estas señales de control de procesos (PLC, sensores, actuadores, SCADA) se almacena en grandes repositorios de información denominados Data Warehouse o Data Lake.
Para poder encontrar valor al negocio de operaciones y mantenimiento, ahora con técnicas de Machine Learning podemos analizar gran cantidad de información que una sola persona no podría hacerlo.
Para poder hacer frente a estos retos de tendencia emergente en la industria, se debe tener conocimientos sólidos en herramientas ETL (Extracción, Transformación y Carga) por sus siglas en inglés de data masiva, recomendable conocer sintaxis básica de sentencias SQL, que permite manipular la data para hacer consultas estructuradas.
EL TOP 3 DE HERRAMIENTAS DE MACHINE LEARNING
1. SQL y MsAzure
En temas de almacenamiento, la tendencia es utilizar los recursos en la nube, como por ejemplo existe MsAzure, donde permite escalar lo que ya tenemos a volúmenes más grandes de información que con el tiempo lograremos obtener, la conectividad con diferentes fuentes y hacer modelos en la nube son algunos de los recursos que podemos aprovechar de esta herramienta.
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2. Modelado (R y Python)
Una vez con la data estructurada en la nube, podemos hacer querys para bajar o acceder a información específica en períodos de tiempo conocidos, con R y Python podemos realizar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
¿Imaginas que un día entras a una sala de control y ya no existan operadores de sala?
Es similar a un avión cuando ponemos piloto automático, o a los coches autónomos con funciones de inteligencia artificial (marcas de Tesla y Google).
Todo esto se está logrando gracias al desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial y redes neuronales que comienzan su aprendizaje con los datos.
La simulación de lo que ocurre en el mundo real, cada vez son de mejor certeza con la ayuda de herramientas de Machine Learning.
Predecir fallas antes de que ocurran es una realidad con Machine Learning y esto es sólo el inicio.
¿Cómo cambiará la industria con la ayuda de inteligencia artificial?
Mejorar los MTBFs, la confiabilidad de los activos, mejorar la continuidad operacional y disponibilidad de los sistemas son algunos de los beneficios que obtendremos.
3. Visualizaciones con Power BI y Excel
Existen varias herramientas de visualización, Excel fue la herramienta de explotación de datos por excelencia, pero ahora han salido nuevos jugadores para el análisis de data, Power BI, es una herramienta con muchas ventajas visuales de alto impacto, permite el análisis dinámico de la data y existen ventajas en las visualizaciones, ya que se puede personalizar gráficos programando en R y Python dentro del entorno de Power Bi.
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