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¿Las herramientas de simulación están listas para el Big Data?…
¿Las herramientas de simulación están listas para el Big Data? Experimentos computacionales con modelos de Cadena de suministros desarrollado en Simio
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Correr un modelo utilizando distribuciones estadísticas redujeron esos números, pero requieren mayor tiempo para correr y no lo hacen de manera fluida.
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Big Data Warehouse: Un Decision Support System compuesto por una estructura con Big Data y un modelo de simulación de cadena de suministros.
Una Big data warehouse guarda datos de diferentes negocios con procesos de cadena de suministros y la integra para ser procesada para modelos de simulación
El modelo de simulación de cadena de suministros recibe datos reales de la DBW, permite la predicción y virtualización del sistema real, probar escenarios de riesgo y analizar problemas complejos
Industria 4.0: sus pilares son la integración del mundo físico y su copia virtual en el cyberespacio a través de Sistemas Cyber-físicos y el internet de las cosas.
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Para conseguirla, es necesario un cambio del paradigma centralizado al descentralizado, semántica entre máquinas, modulación, interoperabilidad entre los sistemas y la visualización de la información.
La necesidad por la disminución en el desarrollo y periodos de innovación, la necesidad de personalización del producto, provocan el aumento de la industria 4.0.
Esto demanda mayor eficiencia de recursos, flexibilidad y descentralización.
Con la industria 4.0 se espera un aumento de la mecanización y automatización en los procesos industriales, avances en la digitalización y la miniaturización de computadoras poderosas.
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Su propósito es mejorar los procesos industriales utilizando la simulación para analizar el comportamiento de sistemas complejos como cadenas de suministros
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Big data es una oportunidad para usarse en conjunto con simulaciones para predecir eventos futuros y aumentar las pruebas de toma de decisión, además de almacenar datos de diferentes fuentes.