Empresas y matemáticos se unen para agilizar la revolución digital de la industria

Las matemáticas son las autopistas de la futura revolución industrial, la llamada Industria 4.0. La Barcelona Graduate School of Mathematics (BGSMath), en colaboración con la Universitat Pompeu Fabra (uno de los cinco centros que forman parte de la entidad) y en el marco de las actividades de la Mobile Week, ha organizado para el lunes 19 de febrero una jornada dedicada al tema: “Maths for Industry 4.0”. El evento contará con la participación de grupos de investigación matemática que trabajan en las áreas de estadística, investigación operacional, ciencia de datos y modelización, y de empresas y organizaciones que requieren la transformación digital.

Extraer conocimiento de la información

“La creciente cuantificación de las industrias ha generado una gran avalancha de datos que puede dificultar la transformación digital”, explica Arantxa Sanz, Research Programme Manager de la BGSMath. “Para muchas empresas y sectores, esto es un nuevo reto. Y no es un problema de capacidad de cálculo. Los matemáticos ofrecemos a estas empresas una ventaja competitiva porque les ayudamos a extraer conocimiento de la información”.

Entre los participantes en la mesa redonda dedicada a la optimización del análisis de datos durante la “Maths for Industry 4.0”, estará Helena Ramalhinho, directora del grupo de investigación en Business Analytics de la UPF y miembro de la BGSMath. Es la responsable de numerosos proyectos centrados en la mejora de los procesos industriales y de la gestión gracias al desarrollo de modelos, algoritmos y métodos novedosos.

Ejemplos de problemas de optimización en los que ha trabajado el grupo son la recogida de productos en el almacén (picking), las rutas de distribución, por ejemplo para la entrega de mercancías por parte de empresas de venta online, la ubicación de instalaciones como centros médicos, o la mejora de la planificación de los recursos humanos, por ejemplo los conductores de una empresa de transporte público. “La ventaja competitiva que un buen equipo de matemáticos puede dar a una empresa digitalizada puede llegar al 20 o al 30% de ahorro económico y una mejora significativa en el servicio al cliente”, explica Ramalhinho. “Las universidades tenemos la capacidad de innovar e inventar, y las empresas nos proveen con problemas y datos reales sobre los cuales trabajar”.

Una de las mejores maneras para fomentar la colaboración Universidad-Industria es la creación de doctorados industriales de la Generalitat de Catalunya, gestionada por AGAUR. La BGSMath presentará durante la jornada ejemplos de éxito de colaboraciones con empresas como Seat, BBVA o Horizons Optical.

Pedro Díez, que dirige una tesis en colaboración con Seat sobre la cuantificación de la incertidumbre en las simulaciones de choques, es el director del Laboratorio de Cálculo numérico (LACAN) de la Universitat Politécnica de Catalunya, y es también miembro de la BGSMath. “Nosotros elegimos un problema físico real que nos ofrece la industria y buscamos herramientas matemáticas para llegar a una solución computacional numérica”, detalla Díez. Su departamento ha trabajado en modelización matemática y computacional para ámbitos tan diferentes como la simulación de los radares en los coches autónomos, de la propagación de oleaje para analizar la operatividad portuaria, o de la resistencia a largo plazo de containers de hormigón para residuos nucleares. “El contacto con la industria es “motivador”, según Díez, “porque nos ayuda a buscar problemas pertinentes, para solucionar los cuales ponemos en valor nuestras tecnologías. Y es un reto, porque tenemos que aprender a formular el problema que nos ofrece la industria en términos matemáticos”.

También el grupo de Montse Guillen, directora del Riskcenter de la Universitat de Barcelona, miembro de la BGSMath, trabaja en desarrollar herramientas para sacar el máximo partido a los datos, en este caso de estadística aplicada al análisis de riesgos. “Cuando trabajas en el mundo real,” explica Guillen, “a menudo no se puede comprobar si las hipótesis de tu modelo matemático se cumplen o no. Sin embargo, puede ser que el resultado real no esté lejos del teórico: y por eso se usan métodos específicos”. Recuerda también que quienes trabajen con la industria tienen que aprender a comunicar los resultados con palabras: “Las cifras tienen que transformarse en decisiones para las empresas”, dice.

El grupo Data Science@UB, liderado por Jordi Vitriá, trabaja en el campo del machine learning, el aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial. “El machine learning tiene un impacto en la vida práctica muy importante, aunque técnicamente sea muy complicado”, dice. “Por eso es un tema ideal para un doctorado industrial”. Su grupo, entre otros, trabaja con el BBVA con modelos bayesianos para el cálculo de la incertidumbre en el campo financiero.

Creatividad matemática

Según el director de la BGSMath y profesor de la Universitat Politécnica de Catalunya, Marc Noy, “si las industrias quieren realmente dar el salto hacia la digitalización de sus procesos y la inteligencia artificial, es decir, la industria 4.0, necesitan la creatividad de los matemáticos. La BGSMath ya está implicada en fructíferas colaboraciones con empresas, colaboración que queremos potenciar todavía más. Los doctorados industriales son una herramienta óptima para vertebrar esta cooperación”.

“A la vez que hacemos investigación puntera, teórica y aplicada, queremos formar una nueva generación de matemáticos y matemáticas capaces de conectar con otras disciplinas y con otros ámbitos fuera de la academia, como empresas o administraciones públicas. Nuestra ambición es formar personas altamente cualificadas y también ciudadanos capaces de hacer grandes cambios en la sociedad”, concluye.