La BGSMath i la UPF acosten a matemàtics i empreses per agilitar la revolució digital de la Indústria 4.0
El dilluns 19 de febrer, l'esdeveniment "Math for Industry" ha reunit a matemàtics que treballen en estadística, modelització i ciència de dades amb les empreses més preparades per entrar en la transformació digital.
La jornada és una de les iniciatives de la Mobile Week Barcelona.
Les matemàtiques són les autopistes de la futura revolució industrial, l'anomenada Indústria 4.0.
La Barcelona GraduateSchool of Mathematics ( BGSMath ), en col·laboració amb la Universitat Pompeu Fabra i en el marc de les activitats de la Mobile Week, ha organitzat per al dilluns 19 de febrer una jornada dedicada al tema: "Math for Industry 4.0".
L'esdeveniment ha comptat amb la participació de grups de recerca matemàtica que treballen a les àrees d'estadística, recerca operacional, ciència de dades i modelització, i d'empreses i organitzacions que requereixen la transformació digital.
Extreure coneixement de la informació
" La creixent quantificació de les indústries ha generat un gran devessall de dades que pot dificultar la transformació industrial ", explica Arantxa Sanz, Research Programme Manager de la BGSMath. "
Per a moltes empreses i indústries, això és un nou repte.
I no és un problema de capacitat de càlcul.
Els matemàtics oferim a aquestes empreses un avantatge competitiu perquè els ajudem a extreure coneixement de la informació ".
Entre els participants en la taula rodona dedicada a l'optimització de l'anàlisi de dades durant la " Maths for Industry 4.0 " ha participat Helena Ramalhinho, directora del grup de recerca en Business Analytics de la UPF i membre de la BGSMath.
És la responsable de nombrosos projectes centrats en la millora dels processos industrials i de la gestió gràcies al desenvolupament de models, algorismes i mètodes nous.
Exemples de problemes d'optimització en els quals ha treballat el grup són la recollida de productes en el magatzem (picking), les rutes de distribució, per exemple per al lliurament de mercaderies per part d'empreses de venda online, la ubicació d'instal·lacions com a centres mèdics, o la millora de la planificació dels recursos humans, per exemple els conductors d'una empresa de transport públic.
"L'avantatge competitiu que un bon equip de matemàtics pot donar a una empresa digitalitzada pot arribar al 20 o al 30% d'estalvi econòmic i una millora significativa en el servei al client", explica Ramalhinho.
"Les universitats tenim la capacitat d'innovar i inventar, i les empreses ens proveeixen amb problemes i dades reals sobre els quals treballar".
Un de les millors maneres per fomentar la col·laboració Universitat-Indústria ha sigut la creació dels Doctorats Industrials de la Generalitat de Catalunya, gestionada per AGAUR, el CSUC i la Secretaria d'Universitats i Recerca.
La BGSMath ha presentat durant la jornada casos d'èxit de col·laboracions amb empreses com Seat, BBVA o Horizons Optical.
Pedro Díez, que dirigeix una tesi en col·laboració amb Seat sobre la quantificació de la incertesa en les simulacions de xocs, és el director del Laboratori de Càlcul numèric (LACAN) de la Universitat Politècnica de Catalunya, i és també membre de la BGSMath. "
Nosaltres triem un problema físic real que ens ofereix la indústria i busquem eines matemàtiques per arribar a una solució computacional numèrica ", detalla Díez.
El LACAN ha treballat en modelització matemàtica i computacional per a àmbits tan diferents com la simulació dels radars en els cotxes autònoms, de la propagació d'onatge per analitzar l'operativitat portuària, o de la resistència a llarg termini de containers de formigó per a residus nuclears.
El contacte amb la indústria és "motivador", segons Díez, "perquè ens ajuda a buscar problemes pertinents, per solucionar els quals posem en valor les nostres tecnologies.
I és un repte, perquè hem d'aprendre a formular el problema que ens ofereix la indústria en termes matemàtics".
També el grup de Montse Guillen, directora del Riskcenter de la Universitat de Barcelona, membre de la BGSMath, treballa a desenvolupar eines per treure el màxim partit a les dades, en aquest cas d'estadística aplicada a l'anàlisi de riscos.
"Quan treballes al món real," explica Guillen, "sovint no es pot comprovar si les hipòtesis del teu model matemàtic es compleixen o no.
No obstant això, pot ser que el resultat real no estigui lluny del teòric: i per això s'usen mètodes específics".
Recorda també que els qui treballin amb la indústria han d'aprendre a comunicar els resultats amb paraules: "Les xifres han de transformar-se en decisions per a les empreses", diu.
El grup Data Science, liderat per Jordi Vitriá, treballa en el camp del machine learning, l'aprenentatge automàtic, una branca de la intel·ligència artificial.
"El machine learning té un impacte en la vida pràctica molt important, encara que tècnicament sigui molt complicat", diu.
"Per això és un tema ideal per a un doctorat industrial".
El seu grup, entre uns altres, treballa amb el BBVA amb models bayesianos per al càlcul de la incertesa en el camp financer.
Segons el director de la BGSMath i professor de la Universitat Politècnica de Catalunya, Marc Noy, " si les indústries volen realment donar el salt cap a la digitalització dels seus processos i la intel·ligència artificial, és a dir, la indústria 4.0, necessiten la creativitat dels matemàtics.
La BGSMath ja està implicada en fructíferes col·laboracions amb empreses, col·laboració que volem potenciar encara més.
Els doctorats industrials són una eina òptima per vertebrar aquesta cooperació ".
"Alhora que fem recerca capdavantera, teòrica i aplicada, volem formar una nova generació de matemàtics i matemàtiques capaces de connectar amb altres disciplines i amb altres àmbits fora de l'acadèmia, com a empreses o administracions públiques.
La nostra ambició és formar persones altament qualificades i també ciutadans capaços de fer grans canvis en la societat", conclou.
La intervenció de Jordi Alba de l'equip executiu del Pla de Doctorats Industrials el podeu veure integrament en el vídeo a la part inferior.
Podeu consultar el darrer butlletí del BGSMath.
Llista de participants del BGSMath:
Universitat Politècnica de Catalunya