TEMA 4 CARACTERÍSTICAS DE LOS SISTEMAS DE PRODUCCIÓN
1. TECNOLOGÍAS HABILITADORAS (THD)ACTUALES
Se consideran tecnologías habilitadoras digitales (THD) aquellas que impulsan la innovación y
permiten a las empresas desarrollar el proceso de transformación digital. Es decir, proporcionan la
tecnología necesaria para adaptarse a la Industria 4.0 y al modelo de la fábrica inteligente, impulsando
avances significativos en áreas como la manufactura, la salud, la energía, la agricultura o la movilidad,
entre otras. Las principales tecnologías habilitadoras que han posibilitado la Industria 4.0 son las
siguientes:
1.1 INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)
Por inteligencia artificial (IA) se entiende la capacidad que han adquirido las máquinas y los sistemas
informáticos para realizar tareas que normalmente requieren la inteligencia humana. Esto significa:
aprender de la experiencia, resolver problemas, comprender y procesar el lenguaje natural, adaptarse
a nuevas situaciones y reconocer patrones, entre otras. Para llegar hasta este punto, la IA se apoya en
distintas tecnologías:
- Aprendizaje automático o machine learning: permite que los sistemas puedan mejorar su
rendimiento a través de la experiencia (sin una programación específica).
- Procesamiento del lenguaje natural o NLP: permite a las máquinas comprender y generar lenguaje
humano de manera efectiva.
- Big data: utiliza algoritmos y modelos matemáticos que permiten a las máquinas procesar grandes
cantidades de datos y tomar de- cisiones basadas en dicha información.
EN QUE SE APLICA LA IA?
La inteligencia artificial ofrece una variedad de aplicaciones en el mundo empresarial que pueden
mejorar la eficiencia, la productividad y la toma de decisiones. Repasamos algunas áreas clave donde
se utiliza con éxito:
- Permite analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones, tendencias y relaciones. Esto
incluye la predicción de tendencias de ventas, la optimización de inventarios o la gestión de riesgos
financieros, entre otros.
- Los chatbots y otros sistemas de asistencia virtual proporcionan atención al cliente 24 horas al día,
respondiendo a sus preguntas y resolviendo problemas.
- La IA permite analizar el comportamiento del cliente con el objetivo de ofrecerle recomendaciones
personalizadas sobre productos o servicios. Esto se utiliza comúnmente en plataformas de
comercio electrónico, streaming de contenido o publicidad en línea, entre otros.
- Se puede hacer cargo de la gestión de la cadena de suministro y logística, administración de recursos
humanos y contabilidad.
- Analiza datos de marketing para identificar segmentos de clientes, predecir el éxito de las
campañas publicitarias y optimizar el con- tenido y los canales de distribución.
- La IA analiza datos del mercado y tendencias de la industria para identificar oportunidades de
innovación y expansión.
, - Ayuda a detectar y prevenir amenazas cibernéticas
mediante el análisis de patrones de comportamiento
y la identificación de anomalías en la red, dando una
respuesta automatizada a incidentes de seguridad.
- Detecta patrones sospechosos en transacciones
financieras, lo que permite prevenir fraudes y proteger
activos.
- En el ámbito de los Recursos Humanos, se utiliza para
evaluar el desempeño, planificar los recursos, la
capacitación y el desarrollo de habilidades, entre
otras.
1.2 BIG DATA Y TRATAMIENTO DE DATOS
La arquitectura big data es la infraestructura necesaria para alma- cenar, procesar y analizar grandes
volúmenes de datos de manera eficiente. Su uso permite trabajar con IA y facilitar la toma de
decisiones a nivel empresarial. Estas son sus principales características:
- Es capaz de gestionar una gran cantidad de datos que, por su complejidad y dinamismo, sería
imposible procesar con las bases de datos tradicionales.
- Se caracteriza por la velocidad a la que se generan, capturan y pro- cesan los datos.
- Los datos son de índole muy diversa y provienen de una gran variedad de fuentes: transacciones
comerciales, sensores, redes sociales, registros en línea, etc.
- Los datos pueden ser estructurados (como datos en bases de datos relacionales),
semiestructurados (como datos en formatos XML o JSON) o no estructurados (como texto, imágenes
o vídeos).
- El objetivo del análisis de big data es ofrecer datos funcionales y relevantes para la toma de
decisiones. Para lo cual extrae información, identifica patrones, tendencias y correlaciones, y
obtiene conocimientos significativos en distintos ámbitos.
- Para manejar el big data, se utilizan herramientas y técnicas avanzadas, como sistemas de
almacenamiento distribuido, pro- cesamiento paralelo, algoritmos de análisis de datos, aprendizaje
automático y visualización de datos.
En el ámbito productivo, el big data, unido a la IA, es un componente esencial de la digitalización
empresarial, al facilitar información valiosa que ayuda a:
- Mejorar la toma de decisiones: según los datos.
- Personalizar productos y servicios: la información obtenida
permite ajustarse mejor a la demanda de los clientes.
- Optimizar los procesos empresariales: mejora de la
productividad, gestión de inventarios, prevención de fallos en
equipos, etc.
- Desarrollar nuevos modelos de negocio.
- Mejorar la seguridad y la gestión de riesgos.
- Aumentar la competitividad en el mercado.
1. TECNOLOGÍAS HABILITADORAS (THD)ACTUALES
Se consideran tecnologías habilitadoras digitales (THD) aquellas que impulsan la innovación y
permiten a las empresas desarrollar el proceso de transformación digital. Es decir, proporcionan la
tecnología necesaria para adaptarse a la Industria 4.0 y al modelo de la fábrica inteligente, impulsando
avances significativos en áreas como la manufactura, la salud, la energía, la agricultura o la movilidad,
entre otras. Las principales tecnologías habilitadoras que han posibilitado la Industria 4.0 son las
siguientes:
1.1 INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)
Por inteligencia artificial (IA) se entiende la capacidad que han adquirido las máquinas y los sistemas
informáticos para realizar tareas que normalmente requieren la inteligencia humana. Esto significa:
aprender de la experiencia, resolver problemas, comprender y procesar el lenguaje natural, adaptarse
a nuevas situaciones y reconocer patrones, entre otras. Para llegar hasta este punto, la IA se apoya en
distintas tecnologías:
- Aprendizaje automático o machine learning: permite que los sistemas puedan mejorar su
rendimiento a través de la experiencia (sin una programación específica).
- Procesamiento del lenguaje natural o NLP: permite a las máquinas comprender y generar lenguaje
humano de manera efectiva.
- Big data: utiliza algoritmos y modelos matemáticos que permiten a las máquinas procesar grandes
cantidades de datos y tomar de- cisiones basadas en dicha información.
EN QUE SE APLICA LA IA?
La inteligencia artificial ofrece una variedad de aplicaciones en el mundo empresarial que pueden
mejorar la eficiencia, la productividad y la toma de decisiones. Repasamos algunas áreas clave donde
se utiliza con éxito:
- Permite analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones, tendencias y relaciones. Esto
incluye la predicción de tendencias de ventas, la optimización de inventarios o la gestión de riesgos
financieros, entre otros.
- Los chatbots y otros sistemas de asistencia virtual proporcionan atención al cliente 24 horas al día,
respondiendo a sus preguntas y resolviendo problemas.
- La IA permite analizar el comportamiento del cliente con el objetivo de ofrecerle recomendaciones
personalizadas sobre productos o servicios. Esto se utiliza comúnmente en plataformas de
comercio electrónico, streaming de contenido o publicidad en línea, entre otros.
- Se puede hacer cargo de la gestión de la cadena de suministro y logística, administración de recursos
humanos y contabilidad.
- Analiza datos de marketing para identificar segmentos de clientes, predecir el éxito de las
campañas publicitarias y optimizar el con- tenido y los canales de distribución.
- La IA analiza datos del mercado y tendencias de la industria para identificar oportunidades de
innovación y expansión.
, - Ayuda a detectar y prevenir amenazas cibernéticas
mediante el análisis de patrones de comportamiento
y la identificación de anomalías en la red, dando una
respuesta automatizada a incidentes de seguridad.
- Detecta patrones sospechosos en transacciones
financieras, lo que permite prevenir fraudes y proteger
activos.
- En el ámbito de los Recursos Humanos, se utiliza para
evaluar el desempeño, planificar los recursos, la
capacitación y el desarrollo de habilidades, entre
otras.
1.2 BIG DATA Y TRATAMIENTO DE DATOS
La arquitectura big data es la infraestructura necesaria para alma- cenar, procesar y analizar grandes
volúmenes de datos de manera eficiente. Su uso permite trabajar con IA y facilitar la toma de
decisiones a nivel empresarial. Estas son sus principales características:
- Es capaz de gestionar una gran cantidad de datos que, por su complejidad y dinamismo, sería
imposible procesar con las bases de datos tradicionales.
- Se caracteriza por la velocidad a la que se generan, capturan y pro- cesan los datos.
- Los datos son de índole muy diversa y provienen de una gran variedad de fuentes: transacciones
comerciales, sensores, redes sociales, registros en línea, etc.
- Los datos pueden ser estructurados (como datos en bases de datos relacionales),
semiestructurados (como datos en formatos XML o JSON) o no estructurados (como texto, imágenes
o vídeos).
- El objetivo del análisis de big data es ofrecer datos funcionales y relevantes para la toma de
decisiones. Para lo cual extrae información, identifica patrones, tendencias y correlaciones, y
obtiene conocimientos significativos en distintos ámbitos.
- Para manejar el big data, se utilizan herramientas y técnicas avanzadas, como sistemas de
almacenamiento distribuido, pro- cesamiento paralelo, algoritmos de análisis de datos, aprendizaje
automático y visualización de datos.
En el ámbito productivo, el big data, unido a la IA, es un componente esencial de la digitalización
empresarial, al facilitar información valiosa que ayuda a:
- Mejorar la toma de decisiones: según los datos.
- Personalizar productos y servicios: la información obtenida
permite ajustarse mejor a la demanda de los clientes.
- Optimizar los procesos empresariales: mejora de la
productividad, gestión de inventarios, prevención de fallos en
equipos, etc.
- Desarrollar nuevos modelos de negocio.
- Mejorar la seguridad y la gestión de riesgos.
- Aumentar la competitividad en el mercado.
