Daniel Schmidt, estudiante del Doctorado en Economía y Gestión de la Innovación (DEGIN) en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), ha defendido con éxito su tesis doctoral titulada «From data and algorithms to value creation in the Industry 4.0», dirigida por los profesores Joaquin Ordieres-Meré, de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), y Javier Villalba-Díez, de la Universidad de Heilbronn (Alemania).

 

Desarrollar formas de crear, recopilar y poner a disposición de los usuarios los conocimientos es esencial para la mejora de las empresas y el impulso hacia la Industria 4.0. La tecnología digital puede respaldar este esfuerzo y hacer que sea posible compartir estos conocimientos a escala mundial.

Para aprovechar al máximo las posibilidades, se requiere la perspectiva holística de una empresa como sistema sociotécnico. En esta red, tanto los trabajadores como la tecnología deben actuar coordinadamente a través de estrategias y conocimientos para lograr resultados positivos. Para un trabajador, esto se da a través del sistema de gestión óptimo, sus conocimientos y la interacción con otros empleados y la tecnología. En la tecnología, los algoritmos y los datos dirigen estos factores. Mediante el uso de estos, esta tesis investiga diferentes direcciones y oportunidades para abordar los retos hacia la Industria 4.0.

En un estudio de caso, a través de la utilización de sensores de electroencefalografía, se ha demostrado que el uso de diferentes métodos de gestión ajustada mostró diferencias dramáticas en los patrones cerebrales de los practicantes y un sistema de aprendizaje profundo fue capaz de clasificar los datos registrados con una precisión del 96,5%. Este conocimiento puede utilizarse para comprender las diferencias que presentan los métodos de gestión y cómo se pueden conseguir mejores resultados mediante la gestión ajustada.

Mediante el uso del aprendizaje profundo, se demuestran estrategias para el control y la mejora de la calidad. Se logró una clasificación automática de los defectos con una tasa de precisión del 98,4%. Mediante el uso de conocimientos y datos de la industria de la impresión, se ha demostrado que la automatización de un proceso de trabajo que antes era manual es posible y ofrece muchos beneficios y nuevas vías de desarrollo aprovechando la economía digital.

Acceso a la tesis doctoral