Hace casi una década que se habla de Industria 4.0 y casi todos los productores conocen ya lo mucho que puede cambiar nuestra forma de trabajar. Productores de todo el mundo han iniciado pilotos para confirmar el valor de los datos y la analítica avanzada, usando soluciones autónomas como mantenimiento predictivo para optimizar sus operaciones.
Pero los productores se enfrentan a dos problemas en su intento de acelerar la adopción de operaciones autónomas: los casos de uso de más valor suelen requerir la introducción de soluciones autónomas en más de un activo, línea o función, y esas soluciones utilizan cantidades de datos que, por lo general, son muy superiores a lo que permiten las actuales arquitecturas de gestión de operaciones de producción (MOM).
Algunos productores están invirtiendo en data lakes para almacenar todos los datos de producción en un solo repositorio, pero eso no basta para garantizar la información estructurada que se necesita para optimizar las operaciones. Por eso cada vez más CIO y directores de producción se plantean usar gemelos digitales para obtener datos de múltiples fuentes, unificarlos y contextualizarlos de modo que se puedan emplear en operaciones autónomas.