Primero, la Industria 4.0 está cambiando el paradigma de cómo pensamos sobre la automatización industrial; a saber, su énfasis en la maquinaria “inteligente” con una autonomía mejorada, un rico panorama de big data y una integración completa con tecnologías de próxima generación como la fabricación aditiva y la computación en la nube.
Otra implicación de la Industria 4.0 es la Internet industrial de las cosas (IIoT), que conecta la maquinaria industrial en una red local para la comunicación de máquina a máquina (M2M) en tiempo real y para proporcionar un flujo constante de datos de sensores para análisis. Como resultado, estamos siendo testigos de una convergencia de TI / OT, una ruptura de los silos que durante mucho tiempo separaron a los profesionales de tecnología de la información de sus contrapartes de tecnología operativa. Después de todo, los dispositivos IIoT utilizan información para optimizar sus operaciones.
Esto nos devuelve a Python. Cuando miramos las fortalezas del lenguaje de programación más popular del mundo, vemos algunas ventajas claras para IIoT. Ante todo, Python es conocido por su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos. En segundo lugar, Guido Van Rossum, el inventor de Python, lo diseñó para una alta legibilidad, un rasgo clave cuando varios ingenieros trabajarán o mantendrán el mismo código y una característica que alimenta el fuego de la iteración innovadora. Y, finalmente, Python es de código abierto, tiene una comunidad increíble y es la opción preferida para muchas de las aplicaciones más atractivas de la actualidad.
Machine Learning
Sin lugar a dudas, el campo donde Python ejerce su mayor influencia es en el aprendizaje automático (Machine Learning ML), una rama de la inteligencia artificial (IA) donde los algoritmos aprenden de los datos sin que nadie codifique explícitamente ninguna regla. Las aplicaciones industriales comunes incluyen el mantenimiento predictivo y la robótica autónoma. La mayor parte del ML actual está escrito en Python. Los marcos como PyTorch y TensorFlow de código abierto de Google usan Python. AWS SageMaker, el servicio de inteligencia artificial en la nube de Amazon, viene con un kit de desarrollo de software (SDK) de Python integrado. En pocas palabras, Python es la mejor herramienta para el trabajo.
Así es como se ve una configuración de ML industrial común. Los datos de las máquinas y los sensores se envían a la nube, donde tenemos fácil acceso a recursos de alto rendimiento que podemos usar para entrenar un modelo de aprendizaje automático. Una vez que tenemos un modelo entrenado, por ejemplo, uno que puede analizar datos para decir qué tan pronto es probable que una máquina se rompa, podemos enviar ese modelo de regreso a la planta.
Al ejecutar la edge computing incorporando GPU en los propios dispositivos de producción o utilizando los recursos de una puerta de enlace IIoT local para fog computing, podemos usar nuestro modelo entrenado en el sitio. Si miramos a un robot autónomo, el código Python interpretará los objetivos de alto nivel, y esto, a su vez, es interpretado en movimientos por el código compilado de bajo nivel que interactúa directamente con el hardware.
Una analogía fácil es mover el brazo: su cerebro establece la intención de alto nivel y el sistema nervioso de bajo nivel mueve sus músculos. A medida que avanzamos en la Industria 4.0 y los fabricantes encuentran usos más innovadores para la IA, esperamos que las habilidades de ingeniería de Python sean un activo cada vez más crucial.