{"id":73310,"date":"2021-04-19T13:30:00","date_gmt":"2021-04-19T11:30:00","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=73310"},"modified":"2025-08-23T14:25:47","modified_gmt":"2025-08-23T12:25:47","slug":"macrodatos-procedentes-de-sensores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/es\/big-data-aus-sensoren\/","title":{"rendered":"Grandes datos procedentes de sensores"},"content":{"rendered":"

Todo el mundo habla de la IA y es un tema importante para el futuro, especialmente para la industria. En qu\u00e9 punto se encuentra el desarrollo de la IA en su \u00e1rea de negocio, es decir, la intralog\u00edstica?<\/strong>
<\/p>\n\n\n\n

Bj\u00f6rn Dunkel<\/strong>Si nos fijamos en la gesti\u00f3n de la cadena de suministro en principio, ya hay muchas \u00e1reas en las que podemos hablar de IA. Por ejemplo, en la planificaci\u00f3n de rutas, donde de repente se cambia la ruta debido a los atascos de tr\u00e1fico porque una ruta supuestamente m\u00e1s larga ahora significa un tiempo de viaje m\u00e1s corto. En GIB, sin embargo, nos ocupamos de la cadena de suministro interna, es decir, de todo lo relacionado con la intralog\u00edstica. Tambi\u00e9n aqu\u00ed existen ya planteamientos para que las previsiones de ventas, por ejemplo, puedan hacer predicciones mejores y m\u00e1s fiables mediante el uso de la inteligencia artificial. Con la ayuda de una red neuronal artificial, los programas inform\u00e1ticos ya pueden aprender de los errores para obtener cada vez mejores resultados con el paso del tiempo. Sin duda, a\u00fan estamos lejos de esto, pero ya estamos en el buen camino.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfEn qu\u00e9 \u00e1mbito de la intralog\u00edstica imagina el uso de la IA o quiz\u00e1s ya trabaja con ella?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dunkel:\u200e\u200e<\/strong>En GIB, perfeccionando el est\u00e1ndar SAP, ofrecemos software especializado en la cadena de suministro para la planificaci\u00f3n de las ventas, la planificaci\u00f3n de la producci\u00f3n, la colaboraci\u00f3n con los proveedores, la planificaci\u00f3n de las necesidades de material, la gesti\u00f3n de inventarios y la programaci\u00f3n operativa. Ya existen enfoques para la integraci\u00f3n de la IA, sobre todo en la garant\u00eda de calidad al final de los procesos de producci\u00f3n. En concreto, se utiliza el reconocimiento de im\u00e1genes para diferenciar las piezas buenas de las malas. Un proceso automatizado de exclusi\u00f3n garantiza que s\u00f3lo se env\u00eden piezas buenas para su posterior procesamiento. Se trata de un problema importante, ya que este proceso de exclusi\u00f3n sigue realiz\u00e1ndose manualmente en muchas empresas hoy en d\u00eda. El acoplamiento del reconocimiento de im\u00e1genes 3D y las redes neuronales artificiales, por ejemplo, ofrece enormes posibilidades de optimizaci\u00f3n en el control de calidad. Esto significa que las piezas NOK pueden inspeccionarse directamente en el proceso de producci\u00f3n sin intervenci\u00f3n humana y asignarse autom\u00e1ticamente a la siguiente fase de producci\u00f3n. De este modo se eliminan posibles fuentes de error, se agiliza el proceso y se reconoce inmediatamente la producci\u00f3n de piezas defectuosas.<\/p>\n\n\n\n

\"Grandes
El Director General de GIB, Bj\u00f6rn Dunkel, le invita a los GIB Success Days 2021 y estuvo disponible con antelaci\u00f3n para una entrevista exclusiva con E-3 Magazine: Big data y AI optimizan SCM para
Excelencia en la cadena de suministro.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

El aseguramiento de la calidad ser\u00eda por tanto un campo de aplicaci\u00f3n de la IA. \u00bfD\u00f3nde se utilizan ya en GIB los c\u00e1lculos basados en redes neuronales?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dunkel:\u200e\u200e<\/strong>Todav\u00eda estamos empezando a utilizar la IA en nuestro software. De hecho, es la primera vez que utilizamos una IA real en nuestra soluci\u00f3n para la cadena de suministro, capaz de determinar un stock de seguridad exacto ense\u00f1\u00e1ndolo mediante redes neuronales. Ahora, sin embargo, el sistema debe demostrar primero su eficacia en el uso real. S\u00f3lo entonces veremos si nuestra IA tambi\u00e9n funciona en la vida real. No obstante, ya estamos trabajando en otras posibles aplicaciones de la IA. Un equipo de desarrolladores ya est\u00e1 investigando aplicaciones \u00fatiles en la previsi\u00f3n de ventas.<\/p>\n\n\n\n

Palabra clave Big Data: hoy en d\u00eda se generan cantidades gigantescas de datos mediante el uso de tecnolog\u00eda de sensores. \u00bfQu\u00e9 ocurre con ellos?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dunkel:\u200e\u200e<\/strong>Por supuesto, los macrodatos no son el objetivo, sino a lo sumo un medio para alcanzar un fin. En el caso del uso de la IA, esto es una bendici\u00f3n, ya que la IA s\u00f3lo funciona con \u00e9xito si se la alimenta con muchos datos e informaci\u00f3n. Cuando se trata del proceso de aprendizaje, \"mucho ayuda mucho\", al menos si la pregunta formulada era correcta y los algoritmos funcionan bien. El hecho de que ahora estemos en condiciones no s\u00f3lo de recoger esas cantidades gigantescas de datos, sino tambi\u00e9n de almacenarlos y ponerlos a disposici\u00f3n para su uso posterior, es el motor cohete que realmente puso en marcha el uso de las redes neuronales. Entonces, \u00bfqu\u00e9 ocurre con los datos de los sensores que se recogen a nivel de producci\u00f3n?<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo se ha resuelto el reto hasta ahora?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dunkel:\u200e\u200e<\/strong>Hasta ahora, su evaluaci\u00f3n estaba m\u00e1s relacionada con la m\u00e1quina. Esto significa que el estado de salud de la m\u00e1quina pod\u00eda leerse en el sistema de la f\u00e1brica. Exist\u00eda una separaci\u00f3n estricta entre OT e IT, es decir, entre la producci\u00f3n y el control de los procesos empresariales. La mejora de los conceptos y tecnolog\u00edas de seguridad ha conducido cada vez m\u00e1s a la apertura de las TI de producci\u00f3n, entre otras cosas porque la digitalizaci\u00f3n lo hace necesario y las ventajas de la interconexi\u00f3n vertical de los procesos de la cadena de suministro ofrecen una enorme ventaja competitiva. En GIB hemos desarrollado una soluci\u00f3n capaz de incorporar la informaci\u00f3n agregada de los sensores al sistema ERP. Esto significa que no s\u00f3lo estamos digitalizando los procesos empresariales horizontalmente a lo largo de la cadena de valor, sino que tambi\u00e9n somos capaces de mapear digitalmente el nivel de producci\u00f3n. Estoy seguro de que el uso espec\u00edfico de la IA ser\u00e1 un factor de \u00e9xito decisivo, especialmente cuando se trate de la utilizaci\u00f3n sensata de big data.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo quiere aprovechar mejor los macrodatos con la ayuda de la IA?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dunkel:\u200e\u200e<\/strong>Los datos s\u00f3lo tienen sentido si se contextualizan. Cuando camino por la f\u00e1brica, quiero ver lo que se ha planificado a nivel de ERP y que un dispositivo final, como un tel\u00e9fono m\u00f3vil, me informe proactivamente de que la productividad es especialmente alta o baja en la m\u00e1quina que tengo delante. Pero esta informaci\u00f3n por s\u00ed sola no me sirve de nada; tengo que ponerla en contexto. Los datos masivos que recogen los sensores contienen informaci\u00f3n sobre par\u00e1metros que pueden influir en mi producci\u00f3n, como la presi\u00f3n atmosf\u00e9rica, la temperatura de la nave o la humedad. Y si ahora contextualizo esto, s\u00e9 qu\u00e9 pedidos se estaban ejecutando en esta m\u00e1quina en ese momento. S\u00e9 qu\u00e9 capacidad de utilizaci\u00f3n ten\u00eda la m\u00e1quina, qu\u00e9 art\u00edculos se produc\u00edan en ella. Y si observo que en un momento dado se producen problemas de calidad, puedo consultar los datos que se generaron al mismo tiempo en el taller.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 puede concluir el usuario?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dunkel:\u200e\u200e<\/strong>Se pueden hacer derivaciones a partir de esto. Estas derivaciones y correlaciones no pueden procesarse con una regla de c\u00e1lculo y un l\u00e1piz. Hay demasiadas variables que se influyen mutuamente. La IA podr\u00eda ser la soluci\u00f3n. La IA reconoce patrones y correlaciones, eval\u00faa la situaci\u00f3n en su conjunto y proporciona las mejores soluciones posibles para el destinatario respectivo, por ejemplo para la mejor secuencia de producci\u00f3n en la situaci\u00f3n dada. En general, la contextualizaci\u00f3n es un punto central en la optimizaci\u00f3n de la intralog\u00edstica. Nos gusta utilizar el t\u00e9rmino CLUI, que significa informaci\u00f3n basada en el contexto, la localizaci\u00f3n y el usuario. Nuestro objetivo es, por tanto, dirigir correctamente la informaci\u00f3n adecuada, exactamente donde y cuando se necesita.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfSe puede optimizar la planificaci\u00f3n de la producci\u00f3n con big data e IA?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dunkel:\u200e\u200e<\/strong>Exactamente. La tecnolog\u00eda de sensores proporciona una cantidad incre\u00edble de datos. Esto significa que tenemos un conjunto de datos que podemos utilizar. La IA decide autom\u00e1ticamente qu\u00e9 mezcla de productos es la \u00f3ptima para la temperatura, la humedad u otros par\u00e1metros previstos. Esto puede reducir considerablemente la producci\u00f3n de piezas defectuosas. No estamos tan lejos de este tipo de inteligencia, porque esta combinaci\u00f3n de conocimientos ya est\u00e1 disponible.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfAs\u00ed es como crecen juntos los niveles OT e IT?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dunkel:\u200e\u200e<\/strong>Se podr\u00eda decir que s\u00ed. En este contexto, nos gusta hablar del \"camino Y\", que re\u00fane la tecnolog\u00eda operativa y la tecnolog\u00eda de la informaci\u00f3n en un solo sistema. Por supuesto, no todos los datos del taller pueden introducirse en el sistema ERP. Los terabytes de datos ser\u00edan demasiado para cualquier sistema ERP. El truco est\u00e1 en seleccionar qu\u00e9 datos desempe\u00f1an un papel en la cartograf\u00eda digital del nivel de producci\u00f3n en el ERP; en otras palabras, qu\u00e9 se necesita para dar vida al \"gemelo digital\". A continuaci\u00f3n, introducimos estos datos en la memoria de datos masivos y podemos utilizarlos m\u00e1s tarde para realizar an\u00e1lisis e interpretaciones, por ejemplo mediante IA.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfLe parece concebible que en el futuro, gracias a la IA, un almac\u00e9n env\u00ede sus propios pedidos a los proveedores?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dunkel:\u200e\u200e<\/strong>S\u00ed, absolutamente. Nuestra herramienta Vendor Managed Inventory (VMI) ya va en la buena direcci\u00f3n como enlace digital con el proveedor. Es dif\u00edcil de creer, pero el 90% de los pedidos B2B a proveedores se siguen haciendo por correo electr\u00f3nico. Esto significa que el proveedor s\u00f3lo sabe lo que el cliente necesita realmente cuando le llega un correo electr\u00f3nico. Nuestra soluci\u00f3n de inventario gestionado por el proveedor crea transparencia y previsibilidad para el proveedor y, al mismo tiempo, alivia al cliente en su planificaci\u00f3n de la demanda. El proveedor puede ver toda la informaci\u00f3n relevante en cualquier momento y utilizarla para planificar, por ejemplo, qu\u00e9 entregas est\u00e1n previstas y qu\u00e9 existencias se agotar\u00e1n pronto. Otro efecto positivo es que el proveedor puede organizar sus propios procesos de forma m\u00e1s eficiente y rentable. Esto, a su vez, suele repercutir positivamente en las condiciones para el cliente.<\/p>\n\n\n\n

Entonces, \u00bfes decisivo el punto de pedido?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dunkel:\u200e\u200e<\/strong>As\u00ed pues, si examinamos detenidamente nuestra soluci\u00f3n VMI actual para ver d\u00f3nde podr\u00eda aplicarse \u00fatilmente la IA, el punto de reorden ser\u00eda sin duda un buen punto de partida. En referencia a nuestro ejemplo clim\u00e1tico de antes, los valores emp\u00edricos del pasado podr\u00edan vincularse a factores externos como la humedad, la presi\u00f3n y la temperatura. Una IA inteligente eval\u00faa la situaci\u00f3n actual, recomienda una \"receta\" adaptada para la producci\u00f3n y activa a tiempo la notificaci\u00f3n de entrega necesaria al mejor proveedor.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfNos acercar\u00e1 el uso de la IA a la cadena de suministro perfecta?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dunkel:\u200e\u200e<\/strong>De hecho, ese es nuestro objetivo. Si nos fijamos en el sistema de indicadores de nuestra soluci\u00f3n de excelencia de la cadena de suministro, SCX, por ejemplo, proporcionamos a los responsables de la cadena de suministro un indicador clave de rendimiento que les dice de un vistazo lo buenos que son los procesos de su cadena de suministro. Este indicador clave de rendimiento se basa, por supuesto, en un gran n\u00famero de \u00edndices clave de rendimiento, que a su vez se basan en SAP Data Core, es decir, en big data. Actualmente, nuestro sistema de evaluaci\u00f3n de la cadena de suministro est\u00e1 dise\u00f1ado utilizando muchos algoritmos complejos y, a medida que incorporamos m\u00e1s y m\u00e1s inteligencia y, por tanto, m\u00e1s y m\u00e1s ratios al an\u00e1lisis, la complejidad del sistema tambi\u00e9n aumenta enormemente. En alg\u00fan momento, llegaremos a nuestros l\u00edmites con este tipo cl\u00e1sico de programaci\u00f3n. Por eso, en el futuro nos centraremos en el uso de la inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

\"https:\/\/e3mag.com\/partners\/gib-sales-development-gmbh\/\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

PDF en ingl\u00e9s<\/a><\/h2>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La log\u00edstica, con sus complejas estructuras de entrega, est\u00e1 predestinada al uso de la inteligencia artificial. \u00bfQu\u00e9 tareas son posibles? E-3 habl\u00f3 con Bj\u00f6rn Dunkel, director general de GIB, que ofrece software para intralog\u00edstica y lo combina con conocimientos especializados y consultor\u00eda.<\/p>","protected":false},"author":2251,"featured_media":54440,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[4,39097],"tags":[210,4410,4431,245],"coauthors":[38614,19920],"class_list":["post-73310","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-management","category-mag-21-04","tag-big-data","tag-bjoern-dunkel","tag-gib","tag-interview","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview.jpg",1000,450,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview.jpg",400,180,false],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview-768x346.jpg",768,346,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview.jpg",1000,450,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview-100x45.jpg",100,45,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview-480x216.jpg",480,216,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview-640x288.jpg",640,288,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview-720x324.jpg",720,324,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview-960x432.jpg",960,432,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview.jpg",1000,450,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview.jpg",1000,450,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview.jpg",1000,450,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview.jpg",1000,450,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview.jpg",1000,450,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview.jpg",18,8,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview.jpg",1000,450,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview.jpg",1000,450,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview.jpg",1000,450,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview.jpg",600,270,false],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview.jpg",600,270,false],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/interview-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"

Die Logistik mit ihren komplexen Lieferstrukturen ist pr\u00e4destiniert f\u00fcr den Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz. Welche Aufgaben sind m\u00f6glich? E-3 sprach mit Bj\u00f6rn Dunkel, Managing Director der GIB, die Software f\u00fcr die Intralogistik anbietet und mit Expertenwissen und Beratung kombiniert.<\/p>\n","category_list_v2":"Business-Management<\/a>, MAG 21-04<\/a>","author_info_v2":{"name":"GIB","url":"https:\/\/e3mag.com\/es\/author\/gib\/"},"comments_num_v2":"0 comentarios","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/73310","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2251"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=73310"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/73310\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":154331,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/73310\/revisions\/154331"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/54440"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=73310"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=73310"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=73310"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=73310"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}