¿Qué es la analítica para el sector industrial?
La analítica para el sector industrial es el uso de datos y tecnologías de operaciones y eventos en la industria de fabricación para garantizar la calidad, aumentar el rendimiento, reducir los costos y optimizar las cadenas de suministro. La analítica para el sector industrial es parte de una revolución más amplia conocida como Industry 4.0, en la que se espera que las fábricas se conviertan en entidades autoejecutables y de recuperación mediante la adopción de nuevas tecnologías como la nube y el Internet de las cosas (IoT).
Históricamente, los fabricantes no podían aprovechar y utilizar todos los datos que provenían del proceso de fabricación de extremo a extremo, desde la cadena de suministro hasta la producción, la entrega y el uso que hace el cliente del producto. Tendrían que depender de herramientas muy complejas y costosas que solo podrían recopilar información de operadores o máquinas. Podría llevar semanas identificar por qué un proceso de fabricación estaba fallando. En el mundo altamente competitivo de hoy, esperar semanas o incluso días para obtener una respuesta ya no resulta conveniente. Y los fabricantes necesitan una visibilidad completa de todo el proceso, desde el suministro hasta el cliente final, para obtener una vista de 360 grados y optimizar realmente sus resultados.
La analítica para el sector industrial se basa en la analítica predictiva, la analítica de Big Data, el Internet industrial de las cosas (IIoT) , Machine Learning y la informática periférica para permitir soluciones de fábrica más inteligentes y escalables. Con la analítica para el sector industrial, obtendrá información útil en tiempo real. Y solo tendrá que comprar un solo paquete de software para satisfacer todas sus necesidades. La analítica para el sector industrial está diseñada específicamente para recopilar y analizar los datos de un número ilimitado de fuentes para identificar áreas de mejora. Abarcan desde máquinas hasta personas, desde un pedido entrante hasta la entrega de ese pedido. Los datos se recopilan y se reformatean de una manera fácil de entender para mostrar dónde existen problemas a lo largo del proceso. La analítica para el sector industrial recopila y manipula grandes cantidades de datos para mostrar información sobre la que luego podrá actuar o configurar procesos comerciales automáticos para responder en tiempo real.
Beneficios de la analítica para el sector industrial
La analítica para el sector industrial proporciona conocimiento contextual en tiempo real. Brinda a los responsables de la toma de decisiones una ventaja competitiva en la digitalización del negocio, optimizar los costos, mejorar la calidad, acelerar la innovación y redefinir la experiencia del cliente. La analítica para el sector industrial está ayudando a las empresas de fabricación a aumentar la productividad y la rentabilidad de sus operaciones al poner a trabajar sus enormes cantidades de datos. Al utilizar modelos de Machine Learning y herramientas de visualización de datos, los fabricantes podrán descubrir información valiosa en sus datos, optimizar procesos y maximizar el rendimiento.
Principales casos de negocio de la analítica para el sector industrial
- Cadena de suministro
- Pronóstico de la demanda
- Gestión de pedidos
- Optimización de inventarios
- Rendimiento de proveedores
- Analítica de transporte
- Sistemas de alerta temprana
- Calidad del producto
- Monitoreo de calidad en tiempo real
- Causa principal
- Fiabilidad
- Garantía
- Servicio de campo y soporte
- Gestión de inventario
- Rendimiento de proveedores
- Analítica de transporte
- Creación de una fábrica eficiente
- Monitoreo de procesos y equipos en tiempo real
- Capacidad de procesamiento
- Optimización del mantenimiento
- OEE y productividad de fábrica
El viaje de la analítica para el sector industrial: de los conocimientos a la acción
Pero, ¿cómo logrará estos objetivos comerciales? El viaje de la analítica para el sector industrial tiene como objetivo convertir los datos que recopila de todos sus datos de fabricación en conocimientos que luego se convertirán en acciones que afecten positivamente al negocio. Como puede ver en el cuadro a continuación, el viaje comienza con la identificación de los casos de uso empresarial. La mayoría de los fabricantes tienen objetivos similares que están tratando de alcanzar, incluida la mejora de la calidad y confiabilidad del producto, el aumento de sus ingresos y la creación de una fábrica eficiente. Vayamos de izquierda a derecha a lo largo del viaje para aprender todos los pasos para convertir sus conocimientos de fabricación en acciones.
Después de identificar primero los casos de uso empresarial, el siguiente paso del viaje es reunir los datos. Lamentablemente, en la fabricación, existen tantos datos que provienen de la linea de producción, de dispositivos y sensores conectados en donde los datos frecuentemente están en silos. Usted tiene datos de proveedores, procesos, equipos, ventas y también, muchos otros tipos de datos. Necesitará analizar esos datos, unirlos, fusionarlos, limpiarlos, filtrarlos si es necesario y básicamente prepararlos para el análisis.
Una vez que haga eso, comenzará a automatizar los procesos para buscar señales como defectos, reclamos de garantía, tiempo de inactividad o rendimiento en los datos. Después de haber hecho una exploración inicial, podemos decidir que existen algunas formas estándar en las que deseamos ver las cosas. Podemos crear aplicaciones para monitoreo en tiempo real y paneles que se pueden reutilizar con nuevos tipos de datos.
Más allá de los paneles básicos, podrá utilizar aplicaciones de analítica avanzada para crear modelos para realizar más análisis basados en predicciones. Algunos de sus datos de entrada podrán ser medidas de presión, temperatura o productos. Puede utilizar modelos para comprobar o predecir los volúmenes de producción, las fallas de los equipos y la calidad del producto.
Una vez que tengamos un buen modelo predictivo, deseamos enviar alertas. Un ejemplo de alertas es en dispositivos móviles.
Objetivos de la analítica para el sector industrial
El objetivo de la analítica para el sector industrial es pasar de una simple recopilación y visualización de datos (descriptiva) a poder aprovechar esos datos en tiempo real (predictivo) para la detección de problemas con procesos y equipos, reduciendo costos y maximizando la eficiencia en toda la cadena de suministro con menos gastos generales y riesgos. La analítica para el sector industrial pone esos conocimientos a disposición de todos, desde el CEO hasta el trabajador de la planta.
La analítica para el sector industrial ayuda a mejorar la calidad del producto final de una empresa. Lo hace a través de varios procesos, como la optimización de producción basada en datos, la gestión de los niveles de densidad de defectos y el análisis de los comentarios del cliente y las tendencias de compra. La optimización de producción basada en datos dependerá de sensores de IoT y modelos de Machine Learning para optimizar la producción en función de muchos factores. Al analizar el uso del producto en detalle, los fabricantes podrán reducir o aumentar los componentes que conducen a índices de consumo más altas. Como fabricante, deberá mantener baja la relación de densidad de defectos. Con los datos recopilados de las fábricas digitales, los fabricantes ahora podrán comprender más específicamente los estados del proceso que conducen a una mayor densidad de defectos. La analítica de clientes le permiten comprender los hábitos de compra y las preferencias de estilo de vida de los clientes. Armados con la información de futuros comportamientos de compra, los fabricantes podrán producir y entregar con mayor precisión lo que los clientes realmente desean.
La analítica para el sector industrial también puede aumentar el rendimiento de la producción. Una de las principales formas en que lo hace es mediante la detección de anomalías. La detección de anomalías puede alertar a los supervisores de fábrica sobre defectos en sus productos al principio de la producción para que puedan resolver problemas rápidamente y sin afectar la salida. La detección de anomalías utiliza una combinación de sensores de IoT, datos históricos y algoritmos de Machine Learning para detectar datos inusuales que podrían ser una indicación de un problema en desarrollo.
La analítica para el sector industrial también pueden reducir los riesgos y los costos asociados con el tiempo de inactividad o las fallas de los equipos. Esto se logra identificando obstáculos o líneas de producción no rentables y anticipando fallas y disminuyendo el tiempo de inactividad de la máquina para reducir los costos con el mantenimiento predictivo de los activos críticos.