Datuak, industriarako negozio berria

8 azaroa, 2016
Ihardunaldiaren momentu bat.

SPRI Taldearen jardunaldi batean aztergai izan dira enpresen lehiakortasuna hobetzeko datu-base masiboak darabiltzaten teknologia berriak.

Business intelligence, Big Data eta Machine Learning bezalako teknologiak sektore industrial anitzetan aplikatzen dira, hasi sektore elektriko eta eolikotik, eta finantza, aseguru eta automobilgintzaren sektoreraino.

 

SPRI Taldeak “Datuen azterketa aurreratua industrian” izenburupean antolatutako jardunaldi batean aztergai izan dira datu kopuru handiak maneiatzeko gai diren teknologiak, hots, datu bolumen handi horiek interpretatzeko daukaten ahalmenari esker, posible egiten dutenak negozio aukera estrategikoak identifikatu, garatu eta sortzea. Ibon Salbidegoitiak Business Intelligence, Big data eta Machine Learning bezalako teknikak azaldu ditu, sektore industrial askotan erabiltzen direnak, hasi sektore elektriko eta eolikotik, eta finantza, aseguru eta automobilgintzaren sektoreraino.

 

Business intelligence tekniken bidez posible da informazio gordina informazio baliagarri bihurtzea negozioetarako. Salbidegoitiak adibidetzat jarri du Wiko Mobile enpresa, zeinak eredu hori erabiltzen baitu bere stockak ezagutzeko eta banaketa hobeto kontrolatzeko.

 

Big Dataren bidez datuak prozesatzen dira sektore komertzialean erosketak aztertzeko eta iraungitze-data duten deskontuak eskaintzeko, edo dendetako stocka kontrolatzeko eta erosi nahi duzun arropa ezagutzeko. “Inditexeko saltzaile batek zioen dendan arropa kopuru handiak eduki beharrean, gestio bat egin zutela PDArekin, zeinari esker erosketa bat egiten zen bakoitzean arropa hori berriro jartzen baitzen salgai, eta hala bost neurri baino ez zituztela jantzi bakoitzeko. Denda askoz garbiago eta politago zegoen. Gainera, laneguna amaitu ondoren ez zegoen stockaren kontrolik  egin beharrik”, azaldu du hizlariak.

 

Machine Learning teknologiaren bidez posible da meteorologiako iragarpenak egitea edo fabrika bateko energia kontsumo handiena detektatzea. “Posible da hori egitea datuen historiko bat badago; ez badago, ezin daiteke egin patroirik eta, beraz, iragarpenik ere ez. Guk ez dugu lanik egiten ez badago urte oso bateko daturik”.

 

,Teknologia horiek guztiak aplikatzeko gakoa da beren onura neurtzea, “ez da sartu behar 4.0 industrian bertan egote hutsagatik”. “Teknologia horiek aplikatzen dituzten enpresak harritzen dira ikusiz nolako informazio kopuru handiak tratatu daitezkeen. Ez dago inolako mugarik gauzak egiteko”.

 

Salbidegoitiak kasu zehatzak aipatu ditu: sektore elektrikoan eskaintza eta eskaera elkarrekin bateratzea da helburua, hortik datorrelako gero argiaren prezioa; sektore  eolikoan, berriz, haizearen abiadura iragarri beharrean, elektrizitate produkzioa iragartzen da. Elektrizitate transformagailuen kasuan, mantenimendu prediktiboa egiten da hutsegiteei aurre hartzeko, eta automobilgintzan auto-ilaren iragarpena egiten da gidariari esateko zein den bere jomugara iristeko bide azkarrena.

 

Teknologia berria den arren, baditu zenbait aurrekari, altzairutegiak 90eko hamarkadan hasi zirelako datu masiboen oinarriak erabiltzen, “arrabol-trenean, non abiadura eta indarra ezagutu behar baitira, produktua hobetzeko erabiltzen da. Datuen historikoarekin, sistema bera ari da ikasten eta produktua hobetzen”.

Erlazionatutako artikuluak

Orobat interesa dakizuke

View all arrow