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Con el desarrollo de la tecnología, las empresas deben tener en cuenta los desafíos relacionados con los grandes volúmenes de datos que plantea la Industria 4.0. El objetivo de las empresas para lograr la Industria 4.0 es sencillo: maximizar la eficiencia y las ganancias, operar de manera más eficiente, e introducir tecnologías automatizadas en aquellos ámbitos que sean peligrosos o repetitivos, siempre que sea posible. Con el desarrollo de la tecnología, las empresas deben tener en cuenta los desafíos relacionados con los grandes volúmenes de datos que plantea la Industria 4.0. El objetivo de las empresas para lograr la Industria 4.0 es sencillo: maximizar la eficiencia y las ganancias, operar de manera más eficiente, e introducir tecnologías automatizadas en aquellos ámbitos que sean peligrosos o repetitivos, siempre que sea posible. Para llevar a cabo estas tareas, se necesita apoyo financiero y humano, así como información operativa relevante. En otras palabras, necesita grandes cantidades de datos. Toda empresa que quiera obtener los beneficios de la Industria 4.0 debe abordar primero algunos de los desafíos relacionados con los grandes volúmenes de datos: 1. Datos aislados. La falta de intercambio de datos entre diferentes plataformas y departamentos puede ser el mayor obstáculo para que las empresas logren aprovechar las ventajas de la Industria 4.0. Los datos empresariales que se encuentran en “islas aisladas” pueden beneficiar a una parte o departamento en particular, pero por lo general causan desperdicio. Si cada departamento de una organización no puede compartir datos e información con los demás, entonces es imposible lograr una verdadera inteligencia empresarial. Por ejemplo, en la operación de un fabricante de semiconductores, este fabricante logra poner fin al “ciclo de datos” de alguna manera, enviando datos desde la fase de pruebas de producción y integrándolos de forma seamless en las fases iniciales del desarrollo. Esto permite a la empresa detectar con antelación los productos defectuosos y mejorar su calidad de manera integral. 2. Redundancia en los sistemas de datos. Otro problema estrechamente relacionado con los datos aislados es la redundancia en los sistemas de datos. Algunas empresas pueden utilizar sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) para hacer un seguimiento de las diferentes áreas de su negocio, incluidos los clientes y proveedores. Pero, ¿qué pasa si una empresa cuenta con más de un sistema de planificación de recursos empresariales (por ejemplo, uno para cada planta o área de ventas)? ¿Y qué sucede si son 30 sistemas? Ese es el problema al que se enfrenta Anheuser-Busch InBev, ya que la empresa ha fusionado algunas de sus filiales y se ha convertido en una de las compañías más importantes del sector cervecero a nivel mundial. En ese momento, la empresa contaba con 27 sistemas diferentes de planificación de recursos empresariales. Ahora, utilizan un solo sistema de planificación de recursos empresariales, con el fin de aprovechar mejor el análisis de datos, los informes y otras herramientas digitales, las cuales se benefician de un repositorio centralizado y organizado de datos empresariales. Transmisores de presión yunrun.com.cn/product/ 3. Escasez de talento: muchas empresas compiten por contratar expertos en datos para que les ayuden a crear y mantener bases de datos, y así poder obtener información a partir de los datos de todas las organizaciones (o desarrollar herramientas para recopilar esa información). Esto plantea un problema: muchas empresas están reclutando empleados al mismo tiempo. Las empresas estadounidenses necesitan contratar actualmente a más de 150,000 científicos de datos. Esto se basa en una encuesta realizada por LinkedIn entre las empresas estadounidenses, y hasta el momento, estos puestos siguen estando en escasez. Otro desafío estrechamente relacionado con la dotación de personal es la escasez de habilidades en los candidatos. Entre ellas se encuentran algunas habilidades difíciles de dominar, como las matemáticas y el desarrollo de software. Sin embargo, los excelentes científicos de datos también necesitan contar con muchas habilidades blandas, como una buena capacidad de comunicación y la habilidad para contar a los demás las historias que se pueden extraer de los datos. 4. Seguridad y acceso a los datos. Hoy en día, existen muchos artículos sobre las vulnerabilidades de seguridad en el Internet de las Cosas (incluidos los dispositivos de control de máquinas industriales). En todo el entorno empresarial, los responsables de tomar decisiones siguen reacios a invertir en la Internet de las Cosas y otras tecnologías de transformación digital, ya que temen los problemas de seguridad que pueden surgir con estos recursos. De hecho, según las encuestas realizadas por Forrester y ForeScout, aproximadamente el 77% de las empresas indica que actualmente se enfrentan a algunos desafíos de seguridad “serios” con los que antes no tenían que lidiar. Pero, ¿cuáles son estos desafíos? ¿Cómo pueden las empresas hacer frente a ellos? A continuación se presentan algunas medidas para abordarlos: • Los dispositivos industriales conectados, incluidos los sensores, rastreadores y dispositivos de control, no siempre cuentan con una seguridad adecuada. Los empleados de la empresa deben estar familiarizados con el proceso de actualización, a fin de garantizar que los dispositivos remotos reciban periódicamente parches de seguridad. •El acceso a los datos dentro de las empresas, basado en el principio de dar prioridad a lo digital, representa otro problema grave en cuanto a la seguridad de los datos. Las empresas deben llevar a cabo procedimientos de autenticación adecuados para garantizar que los empleados solo puedan acceder a las bases de datos para las cuales tienen permiso. •Incluso la seguridad física en los almacenes y fábricas modernas es un problema importante. Siempre se debe utilizar el procedimiento correcto de registro de acceso para mantener el gabinete del servidor cerrado y bajo vigilancia, a fin de garantizar la seguridad de los valiosos servidores y equipos de análisis de la empresa. Cuando se trata de la seguridad de los datos y de la capacidad para acceder a ellos, muchos detalles pueden llamar la atención. Si una empresa firma un contrato con otra compañía para que utilice sus instalaciones de almacenamiento de datos, surgen algunas cuestiones a tener en cuenta, como la capacidad de dichas instalaciones para garantizar la seguridad de los datos. Las empresas siempre deben sopesar las opciones entre establecer una infraestructura de datos interna o depender de una infraestructura proporcionada por terceros. Sin embargo, en ambas experiencias, algunos desafíos (como los planes impredecibles) son los mismos. 5. Falta de identificación y compatibilidad. Finalmente, otro desafío es cómo garantizar la adquisición. Es indiscutible que la Industria 4.0 se está utilizando ampliamente, y puede aumentar la productividad en diversos sectores de Estados Unidos (como el transporte, la distribución de energía, la atención médica y la industria manufacturera), en un 35%. Pero, al mismo tiempo, las empresas pueden tener sistemas antiguos y nuevos al mismo tiempo, pero no siempre logran funcionar de manera coordinada. Hoy en día, las tecnologías digitales revolucionarias abren nuevas oportunidades para las empresas, pero al mismo tiempo aumentan los riesgos en las cadenas de suministro complejas. Así como los diferentes departamentos de una empresa necesitan herramientas digitales adecuadas para que los datos fluyan sin problemas, la empresa también necesita poder intercambiar registros, realizar verificaciones de identidad y enviar notificaciones de manera instantánea y sin interrupciones. Mientras se tengan presentes estos desafíos e invierta en las personas adecuadas, se pueden encontrar formas creativas de superarlos. El big data y la Industria 4.0 tienen un gran potencial de producción y de generación de beneficios. Aunque parecen ser algo complejos y difíciles de resolver en el momento, seguramente se encontrará una solución en el futuro.