Volvo es una de las empresas del mercado automotor con mayor alcance en el mundo. Sus autos son sinónimo de confiabilidad, estabilidad y rendimiento. Gran parte de su autoridad dentro del mercado la han forjado gracias a sus procesos y estudio constante de posibilidades de mejora. Desde hace algunos años, este proceso de exploración permanente de oportunidades de mejora dentro de sus autos se ha desarrollado gracias a la aplicación de los grafos dentro de sus sistemas de datos.
A continuación conoceremos un poco más sobre como Volvo ha podido mejorar y escalar su capacidad de análisis de datos, reducido sus tiempos de desarrollo gracias al desarrollo de bases de datos de grafos.
Los grafos en la industria de de la Manufactura
Volvo es un caso real que puede servir para entender las potencialidades del uso de los grafos, pero lo estudiaremos un poco más adelante. Ya que existen diversas posibilidades que podemos lograr en nuestros procesos productivos al aprovechar la potencialidad de los grafos.
Las empresas dedicadas a la manufactura de productos poseen retos de alta complejidad, que van de la mano a la estructuración de sus productos. Mientras más complejo sea de ensamblar un producto o de desarrollar, más difícil puede ser la estructuración de sus datos. Tradicionalmente, la implementación de bases de datos SQL permitía realizar consultas sobre aspectos específicos.
Pero imaginemos en el caso del sector automotriz, cuantos procesos de desarrollo tienen relación entre si. Cuantas piezas están conectadas para que funcionen de forma tal, que otro proceso sea cumplido. Llevando esto a un esquema rápido de comprender, hay miles de millones de procesos que dependen o se relacionan con otro. En un esquema relacional tradicional de análisis de datos podríamos perder mucho tiempo y recursos para detectar un problema o simplemente para testear alternativas.
En una base de datos de grafos podemos evaluar no solo relaciones de datos provenientes del diseño, de la ingeniería interna de la empresa, sino que también podemos incluir a desarrolladores, clientes, usuarios, información proveniente de proveedores e inclusive datos directamente de los materiales, combinados en un grafo que nos permita a través de los módulos de consulta, entender de forma rápida y precisa la información que necesitamos.
Cómo construir un auto con grafos
Volvo lo ha descifrado. Primero debemos entender que los coches, pueden tener miles de piezas. Como ya hemos dicho, piezas que están conectadas o que interactúan con otras piezas para lograr que toda una estructura funcione. Preguntémonos, ¿Qué sucede si alguna piezas son sustituidas al mismo tiempo? ¿Funcionarían igual o fallará alguna? Este tipo de análisis es posible de realizar gracias a los grafos, ya que podemos visualizar y a su vez entender miles de relaciones o dependencias.
Los grafos en Volvo han permitido acortar a segundos el tiempo de espera de poder combinar variables y realizar análisis sobre una base de conocimiento. Poseen actualmente cientos de miles de relaciones bajo estudio para entender cual opción de modificación sobre un modelo de auto puede dar un mejor resultado o cuando pueden evitar una falla. Al utilizar grafos para desarrollar una lista de componentes, piezas o materiales, es posible crear modelos de información y entender las dependencias existentes. Además es posible agregar información en tiempo real sobre variables fundamentales que ayudan a mejorar la confianza sobre los componentes y el rendimiento.
Volvo desarrolla una nueva generación de autos con grafos
El gigante sueco junto a Neo4j han logrado construir diferentes herramientas que darán paso a una generación inteligente de autos. Coches, con soluciones precisas ajustadas a las necesidades de los usuarios. Tomando en cuenta la experiencia de los usuarios y combinando estos datos con la expertice de los diseñadores y equipos de ingenieros, Volvo ha logrado acortar los tiempos de estudio sobre variables que pueden afectar procesos.
Han logrado cuantificar y estudiar con objetividad variables que con bases de datos relacionales serían imposible. Gracias a Neo4j, pueden construir y representar escenarios enteros en cuestión de segundos comprendiendo el contexto de cada pieza que conforma un auto, de cada funcionalidad que puede ser incluida y así facilitando de forma increíble el proceso de evaluación y el mantenimiento de un coche regular. Esto da el paso a un crecimiento exponencial de la experiencia de usuario, ya que en un futuro no muy lejano se podrán combinar estas variables para ofrecer modificaciones y actualizaciones a los coches, aunque ya tengan tiempo fuera de fabrica.
Esperamos que esta información te ayude a comprender mejor las infinitas posibilidades que brindan los grafos.
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