MongoDB para Manufactura y Movilidad

Las industrias manufacturera y automotriz están bajo presión por la innovación constante: entregar mejores productos lo más rápido posible y al menor costo tanto para los productores como para los compradores finales. Los volúmenes masivos de datos atrapados en los sistemas heredados están frenando a estas industrias de alcanzar su verdadero potencial.

En lugar de depender del análisis de datos reactivos, ralentizado por sistemas heredados y aislados, la base de datos moderna de MongoDB conecta la tecnología operativa y los datos de TI para mejorar la eficacia general del equipo (OEE) y permite el salto del fabricante a una empresa capaz de acelerar la satisfacción del cliente y monetizar productos conectados e inteligentes. Ya sea que se adopten soluciones del Internet industrial de las cosas (IIoT) o se obtenga una vista única de su negocio desde las materias primas hasta los productos enviados, los datos sustentan toda la operación.

Con la moderna base de datos de MongoDB, los fabricantes y líderes de la industria automotriz pueden combinar la enorme variedad y el volumen de datos que sus equipos y productos producen en una sola vista y analizarlos todos en un solo lugar. Esto les permite tomar decisiones en tiempo real que aumentan la OEE, automatizan la fábrica y atienden a los clientes mucho después de que sus productos hayan salido del taller.

La Industria 4.0 (I4.0) simboliza el inicio de la Cuarta Revolución Industrial. Representa la tendencia actual de las tecnologías de automatización en la industria manufacturera e incluye tecnologías y conceptos disruptivos habilitadores como los sistemas ciberfísicos (CPS), el Internet industrial de las cosas (IIoT), la computación en la nube y la visualización inmersiva.

Las tecnologías IIoT y CPS están integrando el espacio virtual con el mundo físico. Esto está dando como resultado una nueva generación de sistemas industriales, como las fábricas inteligentes, para hacer frente a la complejidad de la producción acelerada e hiperpersonalizada en los entornos macro actuales.

Las tecnologías de la Industria 4.0, como IIoT y CPS, están integrando el espacio virtual con el mundo físico. Esto está dando como resultado una nueva generación de sistemas industriales, como las fábricas inteligentes, para hacer frente a la complejidad de la producción acelerada e hiperpersonalizada en los entornos macro actuales.

Se espera que IIoT ofrezca una transformación prometedora de los sistemas industriales existentes, permitiendo la transformación digital y desbloqueando la empresa inteligente del mañana. La tecnología ha estado encontrando su camino en productos y sensores todo mientras revoluciona los sistemas de fabricación existentes; por lo tanto, se considera un habilitador clave para la próxima generación de fabricación avanzada.

La Industria 4.0 generalmente comprende muchos componentes complejos y tiene amplias aplicaciones en todos los sectores manufactureros. Uno de los mayores desafíos que enfrentan las empresas manufactureras es hacer uso de los datos generados por los equipos y productos conectados para generar conocimientos.

La economía digital exige que las aplicaciones de fabricación se vuelvan más inteligentes, impulsen una mejor experiencia del cliente, obtengan conocimientos y tomen medidas inteligentes directamente dentro de la aplicación con datos operativos en tiempo real. El objetivo es siempre innovar a los competidores. Para satisfacer esas demandas de trabajar con datos nuevos, ya no podemos depender únicamente de mover datos de nuestros sistemas operativos a almacenes de análisis; esto agrega demasiada latencia y separa la aplicación de la información que se crea. Para superar estos desafíos, el procesamiento de análisis tiene que ser “desplazado a la izquierda” a la fuente de los datos, a las propias aplicaciones. MongoDB llama a este cambio "Análisis impulsado por aplicaciones". Y es un cambio para el que tanto los desarrolladores como los equipos de análisis deben estar preparados porque afecta sus roles y responsabilidades, junto con las herramientas y tecnologías que están utilizando.

MongoDB ofrece análisis impulsados por aplicaciones a través de un conjunto de capacidades y características de plataforma, desde la base de datos hasta Data Lake, un servicio y connector de consulta federado.

Uno de los mayores desafíos para las empresas manufactureras es modernizar la infraestructura heredada con nuevas tecnologías, que pueden llevar mucho tiempo y ser difíciles de mantener. Además, el mayor uso de sensores y dispositivos IoT da como resultado la generación de grandes cantidades de datos que deben almacenarse de manera efectiva y analizarse posteriormente. MongoDB ayuda a los fabricantes a superar estos desafíos al ofrecer escalabilidad, flexibilidad, características de seguridad avanzadas, análisis basados en aplicaciones en tiempo real y la libertad de ejecutarse en cualquier lugar.

Los dispositivos IoT conectados publican enormes cantidades de datos, lo que aumenta el riesgo de ciberataques y violaciones de datos. Para contrarrestar este riesgo, los fabricantes pueden implementar medidas de seguridad, como cifrado, controles de acceso, y auditoría y registro para proteger sus datos. MongoDB Atlas está diseñado teniendo en cuenta la seguridad y proporciona mecanismos sólidos de control de acceso, cifrado nativo en reposo y en tránsito para proteger los datos confidenciales en la base de datos.

1. Las fuentes de datos en una fábrica inteligente pueden ser variadas y complejas. El modelo de documento flexible de MongoDB permite a los fabricantes almacenar y manipular datos de la manera que mejor se adapte a su aplicación.

2. Los dispositivos IIoT generan enormes cantidades de datos y la arquitectura distributed de MongoDB permite a los fabricantes escalar su infraestructura horizontalmente, lo que permite un escalamiento casi ilimitado para tratar big data y cargas de trabajo intensas.

3. Con soporte nativo para series temporales y un sólido marco de agregación, MongoDB puede ingerir, consultar y procesar fácilmente datos de series temporales. Esto es particularmente importante para las aplicaciones de IoT donde los datos tienden a ser Time Series.

4. Las características de seguridad sólidas incluyen cifrado, autorización, autenticación y auditoría.