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Al observar lo que ocurre en las empresas industriales, se está produciendo una evolución interesante, que tiene importantes implicaciones a medida que las empresas dan sus primeros pasos tentativos hacia el Internet industrial de las cosas (IIoT).
Tradicionalmente, los equipos de tecnología operativa (OT) tendían a pensar en su entorno en términos del equipo de automatización de su entorno, tanto de hardware como de software. Podrían describirse a sí mismos como una «tienda Rockwell» o una «tienda Siemens». Se identificaron con las herramientas que hicieron posible la automatización.
Pero eso está empezando a cambiar. Ahora vemos un número cada vez mayor de organizaciones en las que los ingenieros se centran menos en las herramientas y más en los datos que generan sus sistemas de automatización. Esta evolución refleja el creciente reconocimiento de que los datos y la analítica avanzada ofrecen enormes oportunidades para liberar valor empresarial. Cada vez más, las personas se centran en los datos más que en las aplicaciones. Es un cambio importante en la mentalidad.
¿Qué impulsa este cambio? En parte, se debe al crecimiento explosivo de los datos como resultado del aumento de la inteligencia informática en la periferia, más cerca de los procesos de producción.
¿Qué son las cuatro «I»?
Este es el primer paso en la progresión hacia una verdadera infraestructura de IIoT, una progresión que yo llamo «las cuatro «yo». Todo comienza con Insightful, que utiliza el análisis empresarial para generar información y eficiencia. Luego pueden pasar a ser inteligentes, conectando elementos en toda la infraestructura para permitir la optimización en tiempo real. El estado final es Invisible, donde las decisiones se toman en tiempo real basándose en inteligencia artificial (IA) sin intervención humana.
La mayoría de las empresas industriales se encuentran en la fase informada, aunque las empresas con visión de futuro están pensando estratégicamente en su hoja de ruta hacia las fases más avanzadas. Algunas industrias están progresando más rápido que otras en función de su percepción del retorno de la inversión. Por ejemplo, las industrias de alimentos y bebidas están adoptando activamente las tecnologías de IIoT. Reconocen el valor de utilizar el análisis de datos en tiempo real para ayudar a garantizar no solo la eficiencia de la producción, sino también la seguridad y la calidad de sus productos, lo cual es fundamental para el valor de sus marcas. Otras industrias altamente reguladas están viendo el valor de los datos de producción para ayudar a garantizar el cumplimiento.
Algunas industrias de la «vieja escuela», por otro lado, pueden tardar en reconocer el valor de los datos en términos de optimizar su eficiencia u obtener una ventaja competitiva. A medida que la tecnología avance, predigo que estos reacios comenzarán a reconocer la analítica en tiempo real como un componente esencial de una empresa industrial moderna, o se encontrarán intentando ponerse al día.
Para las empresas que «lo entienden», este crecimiento de los datos (y su creciente importancia para la empresa) es un catalizador para modernizar su infraestructura. Esa infraestructura debe ser escalable para adaptarse a la aceleración del crecimiento de los datos y flexible para permitir nuevas formas de utilizar el análisis de datos en tiempo real. A medida que se vuelven más dependientes de los datos, deben pensar en cómo proteger esos datos valiosos. Esto significa ver la disponibilidad y la integridad de los datos como un requisito fundamental, no como una idea de último momento.
