Los datos se han capturado de diversas formas y han sido parte esencial de los procesos durante siglos, desde simples marcadores y notas de conteo hasta complejas hojas de cálculo y almacenamiento en la nube. Hoy en día, la cantidad y el volumen de datos complejos, o big data, que se crean y almacenan es asombroso, con un estimado de 2.500 millones de gigabytes generados diariamente.
En el sector manufacturero, se crea y distribuye rápidamente una cantidad de datos en constante crecimiento mediante tecnologías más inteligentes e interconectadas, como dispositivos de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) e Internet de las cosas (IoT), ahora integrados en los sistemas operativos.
Sin embargo, sin un dominio competente del uso y análisis de big data, los datos se reducirán a meros números.
Entre el uso de estas tecnologías de fabricación inteligente y la gestión de conjuntos de datos tradicionales, los fabricantes tienen más puntos de datos en el piso de la tienda Más que nunca. Para ellos, obtener un mayor rendimiento de sus inversiones tecnológicas en el futuro dependerá de contar con modelos analíticos sofisticados, ya que esto les permitirá definir, estudiar y extraer conclusiones tangibles de los datos para tomar las decisiones correctas y obtener resultados empresariales óptimos. Al utilizar las herramientas analíticas adecuadas, ningún dato se desperdicia.
Si la automatización se trata de eficiencia, entonces el análisis se trata de inteligencia
Los debates en torno a la fabricación moderna suelen girar en torno a tecnologías diseñadas para automatizar procesos y permitir eficiencias operativas a gran escala. Con la llegada de... Industria 4.0Hemos estado presenciando cómo la velocidad de adopción de esta tecnología aumenta, y el ritmo de transformación digital se ha acelerado aún más desde que la pandemia de COVID-19 impulsó la digitalización a una velocidad superior.
Muchas empresas se esfuerzan por lograr una mayor eficiencia con herramientas y soluciones inteligentes. Sin embargo, es fundamental distinguir entre eficiencia e inteligencia.
Por ejemplo, los potentes sensores de IoT han aumentado la eficiencia del proceso al permitir la capacidad de monitorear y registrar activos de fabricación en tiempo real, como rastrear la ubicación y el contenido de los contenedores en las instalaciones de producción de manera virtual y automatizar la reposición de existencias a pedido.
Sin embargo, el uso de análisis potentes introduce un mayor nivel de inteligencia que facilita la optimización. El análisis de datos permite al fabricante identificar áreas para una mayor eficiencia y reducción de costos, ya sea reorganizando las secuencias de la línea de producción, reconfigurando el producto con piezas de ese contenedor o sugiriendo componentes más económicos.
Gracias al análisis de datos, los fabricantes ahora pueden acercarse a sus objetivos de mejora continua y optimización de procesos, lo que lo convierte en otra característica clave de las fábricas inteligentes. Por lo tanto, es crucial que las empresas manufactureras aprovechen los datos eficazmente, añadiendo una capa adicional de inteligencia a sus operaciones para ayudarles a identificar y corregir deficiencias, a la vez que mejoran los procesos existentes. Aunque puede ser un desafío para algunos, esto se puede lograr mediante la implementación de marcos y herramientas de evaluación comparativa como... Índice de preparación para la industria inteligente (SIRI) para que las empresas puedan impulsar y escalar la transformación digital y mejorar aún más sus operaciones y procesos.
De fábricas totalmente automatizadas a ecosistemas de fabricación autónomos
La industria manufacturera ha experimentado un gran cambio a lo largo de los años, evolucionando significativamente con cada nueva ola de disrupción. La transición de invertir en nuevas tecnologías puntualmente a construir fábricas inteligentes con un plan de transformación digital bien definido desde cero ya está en marcha. Pero los líderes visionarios de la industria quieren saber qué sigue y qué pasos se necesitan para lograrlo.
A medida que las fábricas modernas del futuro aprovechan y analizan más datos, también empiezan a aprender a evaluar contextos, adaptarse a las limitaciones y tomar medidas que se alineen más estrechamente con los resultados predefinidos por la organización, con poca o ninguna intervención humana.
Con el tiempo, el poder del análisis de datos y la automatización puede impulsar la próxima generación de fábricas inteligentes, dando lugar a ecosistemas de fabricación verdaderamente autónomos que representan la culminación de los primeros esfuerzos de la Industria 4.0. Si bien la Industria 5.0 aún está en el horizonte lejano, el nacimiento de los ecosistemas de fabricación autónomos representaría un claro avance respecto a la Industria 4.0.
El papel protagónico que desempeña el análisis de datos de vanguardia se convertirá en la característica definitoria de esta próxima era en la fabricación, donde la producción puede equilibrar perfectamente la producción en masa con la demanda de personalización.
Análisis de datos: la columna vertebral de la transformación de la fabricación
La transformación digital y las tecnologías inteligentes e interconectadas han brindado a los fabricantes actuales un mayor éxito que nunca. A lo largo del proceso de digitalización, la maquinaria avanzada y los sistemas complejos, junto con el big data, la IA, el aprendizaje automático y el IoT, han ayudado a impulsar las fábricas de nueva generación y a maximizar sus capacidades. Sin embargo, la enorme cantidad de datos generados en una fábrica moderna no sería útil sin la importante base del análisis de datos para interpretar y extrapolar información crítica que permita actuar en consecuencia.
Con el análisis de datos, las fábricas del futuro y los ecosistemas totalmente autónomos pueden hacerse realidad como parte de una etapa avanzada de la Industria 4.0. Sin embargo, para que los fabricantes alcancen esta siguiente fase, deben comprender sus deficiencias y cómo pueden abordarlas. Índice de preparación para la industria inteligenteUnos puntos de referencia bien definidos y específicos de cada industria y unas hojas de ruta claras allanarán el camino hacia la transformación que buscan los fabricantes.
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