Ingeniería Química y Big Data: ¿Cómo se relacionan?

Autor: Admisión UTEM|
En la medida que el volumen, velocidad y variedad los datos que usa la Ingeniería Química crece, el Big Data le otorga nuevas posibilidades

Cada día que pasa, la información crece y se multiplica. Como profesional, debes encontrar maneras de organizar e interpretar los datos para poder tomar decisiones más informadas. Cada día son más los rubros que se sirven del Big Data y la Ingeniería Química no es la excepción.

¿Qué es el Big Data y qué función cumple?

Big Data es un término usado para referir al análisis de conjuntos de datos que software comúnmente usados no pueden procesar en un periodo tolerable de tiempo. El grupo ARC se ha preocupado de aclarar que Big Data, más que una cosa concreta o un número específico de datos, es un viaje hacia decisiones operacionales y de negocios mejor informadas

En 2001, un analista del Grupo META propuso tres como ejes para referirse al Big Data, conocidas como las tres V: volumen (la cantidad creciente de datos), velocidad (necesidad de acelerar el procesamiento) y variedad (la necesidad de contextualizar todos los tipos de datos).

En la medida que el volumen, la velocidad y la variedad son características importantes de tu trabajo con datos, has empezado el viaje del Big Data.

¿De qué le sirve a la Ingeniería Química?

Cada año que pasa, las diferentes industrias en las que puedes desenvolverte como ingeniero químico se enfrentan a nuevos desafíos. Según estudios de PricewaterhouseCoopers, 88% de los ejecutivos de la industria química reconocen que el análisis de datos será crucial para mantener la ventaja competitiva en los próximos cinco años.

Monitoreo de procesos

Una de las utilidades que aporta el Big Data es la capacidad de monitoreo. En el caso de la industria química, el constante análisis de variables resulta fundamental para hacer seguras y eficientes sus operaciones de planta. En la medida que se usan más y más sensores de monitoreo, la cantidad de datos producidos puede volverse inmanejable para el personal. 

Servidores diseñados para almacenar y análisis de datos, como OSISoft PI o AspenTech IP21, te entregan una forma segura de procesar datos, haciendo incluso posible la predicción de variables.

Optimización de producción

El análisis de Big Data puede ser de gran ayuda para la optimización de ciertos procesos. En el caso de la industria de energética, permite optimizar la generación de electricidad, anticipar apagones de planta y predecir consumo de energía.

Un ejemplo significativo es el trabajo con edificios, que representan cerca de un 40% del total del consumo mundial de energía. El Big Data permite la recolección de información, en tiempo real, para identificar los mayores focos de consumo. Los medidores pueden integrar información sobre el clima exterior, la temperatura y humedad en el interior del edificio, las superficies de cada habitación y así determinar las mejores maneras de optimizar su consumo.

Investigación y desarrollo

Ante la creciente necesidad de reducir costos en la producción de medicamentos, el análisis de Big Data ha aparecido como una gran herramienta para la industria farmacéutica. Estudios de McKinsey estiman que las decisiones de investigación basadas en Big Data podrían generar hasta $100 mil millones de dólares a lo largo de la industria farmacéutica estadounidense. 

Por su parte, investigaciones como la de Klipp, Wade y Kummer se han enfocado en estudiar las formas en que el modelamiento matemático puede usarse como herramienta de análisis de proteínas para el descubrimiento de nuevos fármacos. 

Estudia en la UTEM

Entrando a Ingeniería Química en la UTEM, puedes integrarte a empresas relacionadas con los procesos de transformación físicos, químicos y/o bioquímicos de la materia y hacerte parte de este desafío. Conócenos hoy y pon el análisis de datos al servicio de la industria. 

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