La cuarta revolución industrial, o Industria 4.0 (I4.0), representa una nueva etapa de evolución en la organización, la gestión y el control de la cadena de valor a lo largo del ciclo de vida de un producto o servicio. Esta digitalización del entorno industrial viene marcada por la unión de las Tecnologías de la Información (TI) y las Tecnologías de Operaciones (TO) mediante sistemas ciberfísicos y el IoT Industrial (IIoT). Una de las principales consecuencias de esta integración es la creciente cantidad de datos generados en tiempo real, desde diferentes fuentes, por lo que el aprovechamiento y explotación de esta gran cantidad y variedad de datos generados en un entorno I4.0, representa una oportunidad para el desarrollo del negocio y puede convertirse en una ventaja competitiva para la empresa, dado que contribuye directamente a mejorar la toma de decisiones. Para que esto suceda, es necesario tratar los datos como un activo estratégico que debe ser gestionado y gobernado. Es por ello, por lo que la Gobernanza de Datos se establece como uno de los factores críticos para el éxito de la implantación de un modelo I4.0.
La Gobernanza de Datos es un proceso de dirección empresarial que conlleva ejercer la toma de decisiones consensuada y comunicada, la planificación, ejecución y control sobre la gestión de los activos de datos. Esto implica fijar unos principios que rijan sobre los datos, definir quién tiene los derechos de toma de decisiones y las responsabilidades en los procesos relacionados con los datos y desarrollar políticas y procesos para su gobierno. Sin embargo, el diseño y la implementación de un sistema de gobernanza de datos no es una tarea sencilla, sino un proyecto de gran envergadura que se enfrenta a retos interdepartamentales, requiere un cambio cultural en toda la organización y su implantación debe ser liderada y apoyada por los más altos niveles de dirección de la empresa. Es por ello por lo que, a pesar de su gran importancia, hasta hoy, pocas organizaciones han desarrollado un sistema de gobernanza de datos y las que lo han hecho, ha sido principalmente para cumplir con regulaciones específicas.
La Industria 4.0 requiere de una reformulación de los procesos de la industria actual, situando el dato en el centro como elemento vertebrador de los mismos, por lo que adoptar un modelo centrado en el dato (Data-Centric) resulta esencial para la organización. En un modelo centrado en el dato, los datos constituyen un activo empresarial central y permanente, se separan de las aplicaciones y las plataformas tecnológicas, de forma que las aplicaciones son meros consumidores de los datos. Este enfoque potencia y mejora la toma de decisiones en la empresa, dado que evita silos de datos y permite que los datos sean compartidos y aprovechados por la totalidad de la organización.
Para acometer este gran reto, se deben ofrecer métodos y herramientas que ayuden a las organizaciones a diseñar e implementar este nueva enfoque en su modelo de negocio. En este sentido, esta tesis contribuye con la definición de un framework o marco de trabajo que oriente a los responsables empresariales en la construcción de sistemas de gobernanza de datos en entornos de I4.0 intensivos en datos sobre una plataforma tecnológica moderna, basada en la implementación de servicios sobre arquitecturas distribuidas y escalables que facilite así mismo la integración de los sistemas heredados presentes en estos entornos.
Para la formalización de este marco se han utilizado tres normas internacionales ISO/IEC/IEEE 42010:2011, TOGAF® Standard y Reusable Assets Specification (RAS).
Para su diseño, se seleccionaron un conjunto de aproximadamente ochenta requisitos generales y específicos que debería satisfacer un sistema de GD en entornos I4.0 y que constituyen la base sobre la que se ha desarrollado el marco de referencia propuesto.
En resumen, este marco proporciona una serie de herramientas y modelos que sirven de guía y facilitan el desarrollo de una arquitectura de GD en organizaciones industriales y cuyo elemento principal es una Arquitectura de Referencia que propone un conjunto de Bloques Constitutivos de Arquitectura (ABBs), que el usuario del marco puede utilizar, como bloques ¿prefabricados¿, para diseñar la arquitectura de su sistema de GD. Además, para especificar, describir y gestionar de manera formal estos ABBs, se ha creado un modelo, basado en el estándar RAS, en el que también se ha integrado la parte correspondiente a la descripción de la arquitectura del propio ABB.
La descripción de los bloques de arquitectura (ABBs) del marco se acompaña de ejemplos de los distintos artefactos que describen su arquitectura como son catálogos, matrices y diagramas. Estos ejemplos se han construido en base a un hipotético sistema de GD desarrollado sobre un caso de uso ficticio centrado en una empresa comercializadora de energía eléctrica y sirven para validar su viabilidad y facilitar su compresión. Por otra parte, el modelo de madurez se ha validado con un caso de estudio, realizado en una empresa real, centrado en la problemática asociada a la definición de contratos de compartición de datos de clientes con terceros.
El marco también cuenta con un Método de Desarrollo, que define una serie de actividades que se deben llevar a cabo para elaborar la arquitectura de GD deseada, en respuesta a los objetivos y oportunidades de negocio de la organización y un Modelo de Madurez que establece las pautas para que la empresa pueda conocer su situación actual respecto del desempeño y capacidades de los procesos del sistema de GD, al tiempo que permite identificar la brecha existente entre esta situación actual y la deseada para, de este modo, poder determinar una vía de mejora de las capacidades y el desempeño mediante la mejora de los procesos.
The fourth industrial revolution, or Industry 4.0, represents a new stage of evolution in the organization, management and control of the value chain throughout the product or service life cycle. This is mainly based on the digitalization of the industrial environment by means of the convergence of Information Technologies and Operational Technologies through cyber-physical systems and the Industrial IoT. One of the main consequences of this integration is the increasing amount of data generated. So, the use and exploitation of data represents an opportunity for the business development and can become a competitive advantage for the company. For this to happen, it is necessary to treat data as a strategic asset and thus data must be managed and governed, this is why Data Governance is established as one of the critical success factors for the implementation of an I4.0 model. In this sense, this thesis contributes to the definition of a framework that guides business managers in the construction of data governance systems in data-intensive I4.0 environments.
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