Generalidades del big data

1. BIG DATA

2. INTRODUCCIÓN
Los procesos de apoyo y suministro, como eléctrico, mecánico, hidráulico y neumático, pueden beneficiarse de herramientas de Big Data para
el descubrimiento de patrones y la predicción de fallas. Estas herramientas permiten analizar grandes conjuntos de datos para identificar
tendencias y comportamientos, mejorando así la eficiencia y la gestión de los procesos. Algunas características clave incluyen la capacidad de
procesar datos en tiempo real, análisis predictivo para evitar fallas, y la optimización de la cadena de suministro mediante la identificación de
áreas de mejora.

3. ¿QUÉ ES BIG DATA ?
Es capaz de realizar un procesado inteligente de grandes cantidades de información, cuyas proporciones hacen imposible que puedan ser
tratadas por aplicaciones de datos tradicionales

4. BENEFICIOS DEL BIG DATA
Contar con soluciones para el análisis de Big Data dentro la fábrica es sinónimo de disfrutar de una serie de ventajas muy
apreciadas por todas las partes implicadas, como son:
• Se agiliza y facilita la integración de procesos automatizados.
• Se reduce el tiempo de inactividad y las paradas no planificadas gracias al mantenimiento predictivo.
• Reducción de pérdidas por averías o por productos de mala calidad.
• Niveles de calidad optimizados.
• Mayor satisfacción de los clientes, tanto por los productos ofrecidos, como por la mejora en su atención.
• Más competitividad en el sector.
• Incremento de los ingresos y las ventas.
• Gestión de la cadena de suministro más precisa.
• Mejor conocimiento del mercado, con la posibilidad de poder realizar proyecciones fiables de la demanda.

5. HIDRÁULICA
La hidráulica es el estudio designado al análisis de los aceites especiales utilizados en máquinas.
Básicamente, los fluidos, en función de su viscosidad, hacen que una máquina se movilice y funcione; allí
entra la hidráulica, investigando sobre los líquidos que pueden hacer esta acción mucho más fiable y mejor.
La actividad se centra en aumentar la presión del líquido, mediante el empleo de un circuito hidráulico, con
un cilindro en constante movimiento.
Este sistema utiliza técnicas predictivas, análisis de patrones, automatización y aprendizaje para conocer
todo tipo de datos. Por ejemplo, la cantidad de agua que se debe aliviar en cada momento, el gasto
previsto y el caudal necesario para permitir el correcto desarrollo de los ecosistemas de la zona.
Todo esto se puede calcular gracias al Big Data y el aprendizaje automático posibilitado por sus algoritmos
de machine learning. Así, para mantener el caudal adecuado en el río, se analizan multitud de datos, desde
los pronósticos meteorológicos al nivel de precipitaciones o las temperaturas de las últimas décadas.

6. ¿QUÉ APORTA EL BIG DATA A LOS
PROYECTOS HIDRÁULICOS?
Las infraestructuras del sector hidráulico tienen, gracias al Big Data, numerosas posibilidades de optimización. Y, sobre todo en lo que se
refiere a la construcción de grandes obras, los procedimientos de gestión y explotación se han visto reforzados. Y lo harán aún más en un
futuro. ¿De qué manera? Estas son algunas de las ventajas de estas nuevas implementaciones.

7. Optimización de los recursos para conseguir una gestión eficaz y el ahorro de agua, al tiempo que se evita su desperdicio o mal uso.
Planificación de infraestructuras teniendo en cuenta datos de consumo y población.
Diseño de estrategias de choque medioambiental ante posibles pronósticos de deterioro de los ecosistemas en las zonas de influencia de
grandes obras hidráulicas.

8. ¿CUÁLES SON LOS PROCESOS DE APOYO Y
SUMINISTRO?
Se refiere a las actividades y procesos que involucran a los
clientes y proveedores para que la mercancía sea producida y
distribuida en cantidades correctas en lugares correctos a tiempo
con el fin de satisfacer los niveles de servicios requeridos por el
consumidor.

9. CONCLUSIÓN
En conclusión, la implementación de herramientas de Big Data en los
procesos de apoyo y suministro, específicamente en áreas como
eléctrico, mecánico, hidráulico y neumático, ofrece una oportunidad
significativa para mejorar la eficiencia operativa. El análisis de datos a
gran escala permite descubrir patrones de comportamiento, prever
posibles fallas y optimizar la gestión de la cadena de suministro. Esto
no solo impulsa la toma de decisiones informada, sino que también
contribuye a la reducción de costos y al aumento de la fiabilidad en los
diversos subprocesos, consolidando así un enfoque más proactivo y
eficiente en estas áreas críticas.