El Manufacturing Analytics es la última frontera de la industria manufacturera, siempre impulsada por la necesidad de seguir siendo competitiva en un mercado global cada vez más dinámico. Un enfoque basado sobre los datos recogidos durante la producción y que, por tanto, devuelve una panorámica, actualizada en tiempo real, de todo lo que está sucediendo y también de lo que puede suceder. Hace parte del conjunto más amplio de técnicas llamado Digital Manufacturing.

Estos datos proceden de varias fuentes, como la maquinaria industrial, los sensores de producción, los sistemas de gestión de calidad y otros dispositivos relacionados, formando un cuadro completo del proceso productivo.

El impacto del Manufacturing Analytics en la eficiencia operativa

Uno de los principales desafíos de la industria manufacturera es mejorar la eficiencia operativa y reducir los costes. El uso del Manufacturing Analytics se presenta como un aliado potente en este contexto. Analizando los datos recogidos durante la producción, gracias a las distintas herramientas disponibles, las empresas pueden analizar la ejecución de los procesos para evitar averías inesperadas de las máquinas y eliminar las ineficiencias.

Por ejemplo, a través del análisis de los datos de mantenimiento predictivo, es posible prever cuando una máquina necesitará mantenimiento, permitiendo actuaciones preventivas para evitar costosos tiempos de inactividad. Además, la optimización de las cadenas de suministro es posible mediante la previsión de la demanda basada en los datos históricos y la optimización del almacén.

La reducción de los costes

Un segundo impacto significativo del Manufacturing Analytics es la capacidad de reducir los costes totales de la producción, además del diseño de modelos estratégicos.

El análisis detallado de los datos, en efecto, puede revelar ineficiencias en los procesos, permitiendo a las empresas aportar mejoras específicas, mientras que, en un entorno no data-driven, se necesitarían balances finales y mucho más tiempo para detectar incoherencias y las áreas a optimizar.

Por ejemplo, la optimización de las secuencias de producción y la asignación óptima de los recursos pueden reducir los tiempos del ciclo y mejorar el uso de los recursos, llevando a una reducción de los costes de producción.

Además, el análisis de datos puede mejorar la calidad del producto, reduciendo el número de defectos y las correspondientes pérdidas. La capacidad de identificar rápidamente y resolver los problemas de calidad permite evitar los costes asociados a las mermas y devoluciones de productos defectuosos.

El futuro del Manufacturing Analytics y los desafíos a afrontar

El futuro del Manufacturing Analytics se presenta muy prometedor, con nuevos avances tecnológicos que aumentarán su eficacia. La integración de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático permitirá análisis más avanzados y predictivos. Por ello, no debe sorprender que, según las previsiones, el mercado del Manufacturing Analytics crecerá a un ritmo de un 24% al año hasta el 2029, según Mordor Intelligence. Y para Deloitte son un elemento relevante del denominado “metaverso industrial”, que incluye tecnologías como los digital twin, la impresión 3D y la modelación 3D.

Sin embargo, también hay desafíos que enfrentar.

Uno de los desafíos principales es la gestión de los datos. Con un aumento exponencial de las cantidades de datos generados, las empresas deben desarrollar capacidades de gestión de datos sólidas para extraer valor de esta información sin comprometer la seguridad y la privacidad.

Además, está la necesidad de formar el personal para utilizar mejor las herramientas del Manufacturing Analytics. La adopción de nuevas tecnologías requiere una curva de aprendizaje y las empresas deben invertir en formación para garantizar que el personal sea capaz de aprovechar plenamente el potencial del Manufacturing Analytics.

El Manufacturing Analytics representa un cambio significativo para la industria manufacturera, ofreciendo oportunidades de optimización de los gastos a través del análisis avanzado de datos. La adopción de esta tecnología no solo mejorará la eficiencia operativa y reducirá los costes de producción, sino que también preparará las empresas para enfrentarse a los desafíos futuros y ser competitivas en un entorno industrial en constante cambio.