La industria 4.0 necesita de las nuevas tecnologías para lograr que los procesos industriales se realicen de forma más eficiente, es decir, que se acorten los tiempos, se reduzcan los errores, se aminoren los costes y se consigan productos con un mayor nivel de seguridad y calidad. La analítica avanzada para la industria es una materia clave para todas aquellas empresas que fabrican o producen sus productos, pues les permite utilizar los datos como una palanca que mejora sus principales procesos y tareas. A continuación, veremos dónde se aplica la analítica industrial, visualizando cómo es su funcionamiento y todas las ventajas que ofrece.
¿Cómo funciona el análisis de datos en la industria?
El análisis de datos en la industria es un proceso crucial que implica una serie de tareas como la recopilación, filtrado, procesamiento, modelado y visualización de datos para extraer información valiosa que permita tomar mejores decisiones a todos los niveles.
Las empresas productivas manejan una gran cantidad de información relacionada con sus procesos, productos, maquinarias, etc. Gestionar eficientemente todos esos datos les permite extraer conocimiento útil para mejorar en distintos aspectos, como acelerar los tiempos, optimizar el uso de recursos, o elevar la calidad y rentabilidad.
Tecnologías como IA y big data son esenciales para la analítica avanzada en la industria, permitiendo automatizar tareas y realizar predicciones interesantes con un alto nivel de precisión y fiabilidad.
Beneficios de la aplicación de la analítica de datos en el sector industrial
Son muchas las ventajas que ofrece la analítica de datos en entornos productivos y fábricas, entre los cuales podemos destacar:
Mayor control de los costes de fabricación
En un mercado tan competitivo y exigente como el actual, tener un control preciso sobre los recursos disponibles permite a las industrias elevar su nivel competitivo, garantizando su viabilidad y rentabilidad.
La analítica de datos permite identificar aquellas tareas que no aportan valor al negocio, para mejorarlas o sustituirlas por otras más adecuadas. Además, gracias a la implementación de nuevas tecnologías, los procesos se automatizan, minimizando errores y logrando un mayor nivel de eficiencia en el uso de todo tipo de recursos (materias primas, recursos humanos, piezas y recambios…).
Agilizar la toma de decisiones
La industria actual debe tomar decisiones rápidas y certeras para poder luchar en un mercado globalizado donde se compite con empresas de todo el mundo. En este entorno, se hace imprescindible enfocarse en los datos para poder tomar mejores decisiones, es decir, decisiones más rápidas y con un mayor porcentaje de acierto.
Con la analítica de datos, las industrias están preparadas para adaptarse a los continuos cambios del mercado y la demanda, aprovechando antes que la competencia las oportunidades y tendencias que se presentan.
Incrementar la calidad y seguridad de los productos
Otro de los aspectos importantes que mejora el uso de la analítica industrial se encuentra en la calidad y seguridad de los productos fabricados. Conocer cada detalle del proceso de fabricación es indispensable para garantizar que los artículos producidos siguen las mejores prácticas a nivel internacional en materia de calidad y seguridad.
Por ejemplo, gracias a la aplicación del aprendizaje automatizado o machine learning, se pueden controlar los outputs de producción, lo permitirá identificar un mayor número de errores (ayudando a incrementar la calidad del producto y a evitar pérdidas innecesarias).
Aplicaciones de analítica industrial
Las aplicaciones de analítica industrial abarcan una variedad de áreas y procesos, siendo estos cuatro focos los que mayor impacto tienen hoy en día.
1. Analítica predictiva
Esta aplicación se centra en predecir eventos futuros o resultados en función de datos históricos y patrones identificados. En la industria, la analítica predictiva mediante IA y big data permite hacer predicciones precisas sobre situaciones que pueden ocurrir en el medio y largo plazo, permitiendo tomar decisiones apropiadas para sacar el máximo partido de las mismas.
Entre las aplicaciones más interesantes de este tipo de analítica tenemos:
- Identificar fallos y averías antes de que se produzcan.
- Predecir la demanda de productos para ajustar la producción de manera óptima.
- Estimar acciones que tienen un resultado negativo en la calidad de los productos o en su nivel de seguridad.
2. Analítica prescriptiva
La analítica prescriptiva va más allá de la predicción al proporcionar recomendaciones sobre acciones específicas a tomar para optimizar los resultados, es decir, se definen las acciones a realizar para mejorar los resultados de procesos y tareas.
Esta analítica se apoya en técnicas avanzadas de optimización y modelado para facilitar la toma de decisiones, como por ejemplo:
- Optimización de la cadena de suministro.
- Análisis de sucesos para optimizar las acciones a realizar.
- Programación de la producción.
- Gestión de inventarios y asignación de recursos.
3. Analítica descriptiva
La analítica descriptiva se enfoca en describir lo que ha sucedido en el pasado y en el presente, mediante el análisis de datos históricos para obtener información sobre rendimiento, tendencias y patrones.
Midiendo lo sucedido en un periodo determinado se pueden tomar decisiones futuras con un mayor porcentaje de éxito. Este tipo de analítica consulta informes y cuadros de mandos para el control y visualizaciones de datos históricos, y así compararlos con lo que sucede actualmente en el negocio.
4. Analítica de diagnóstico
La analítica de diagnóstico se centra en identificar las causas subyacentes de los problemas o resultados anómalos detectados mediante el análisis de datos, por lo que va un paso más allá de la analítica descriptiva buscando el porqué ocurren las cosas.
En los procesos analíticos de diagnóstico industrial se utilizan tecnologías avanzadas como el machine learning o la minería de datos, que permiten encontrar relaciones causa-efecto entre distintos procesos.
Te hemos hablado sobre dónde se aplica la analítica industrial y todos los beneficios que ofrece para que las empresas productivas puedan ser más rentables y competitivas en un mercado globalizado altamente exigente.
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