{"id":35631,"date":"2025-04-14T09:30:15","date_gmt":"2025-04-14T01:30:15","guid":{"rendered":"https:\/\/incit.org\/?p=35631"},"modified":"2025-04-21T14:25:49","modified_gmt":"2025-04-21T06:25:49","slug":"data-driven-or-data-delayed-how-manufacturers-can-leverage-advanced-analytics-to-unlock-data-driven-insights","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/incit.org\/es_ar\/thought-leadership\/data-driven-or-data-delayed-how-manufacturers-can-leverage-advanced-analytics-to-unlock-data-driven-insights\/","title":{"rendered":"\u00bfBasado en datos o retrasado por datos? C\u00f3mo los fabricantes pueden aprovechar la anal\u00edtica avanzada para obtener informaci\u00f3n basada en datos."},"content":{"rendered":"

Vivimos en un mundo sobrecargado de datos y los fabricantes hacen todo lo posible para adaptarse a \u00e9l. Sin embargo, seg\u00fan un estudio de Forrester, un asombroso 98 % de los fabricantes tienen dificultades para utilizar sus datos. \u00bfAsiente con la cabeza porque esto le resulta familiar? No est\u00e1 solo: la cantidad de datos que los l\u00edderes deben gestionar est\u00e1 aumentando a un ritmo alarmante. casi el 50 por ciento de los encuestados<\/a> Afirman que sus datos se han duplicado y que, en los pr\u00f3ximos cinco a\u00f1os, para 2030, esperan que se tripliquen. Pero el problema no es solo el exceso de datos, sino la falta de an\u00e1lisis eficaces.<\/p>\n

En la industria manufacturera, los datos no son solo un recurso, sino el catalizador para alcanzar una productividad y rentabilidad sin precedentes. McKinsey and Co. afirma el poder transformador de la anal\u00edtica en el sector. Anteriormente, los fabricantes se hab\u00edan quedado atr\u00e1s en cuanto a capacidades de TI, pero el uso de la anal\u00edtica avanzada les permite aprovechar al m\u00e1ximo sus datos, como optimizar sus procesos, desde el abastecimiento de materias primas hasta la venta de sus productos terminados.<\/p>\n

Los an\u00e1lisis avanzados tambi\u00e9n ayudan a los fabricantes a resolver problemas que antes estaban ocultos, como cuellos de botella ocultos o l\u00edneas de producci\u00f3n no rentables, pero, lo que es igual de importante, los an\u00e1lisis permiten a los l\u00edderes de fabricaci\u00f3n aprovechar informaci\u00f3n en tiempo real para tomar decisiones basadas en hechos e impulsar la transformaci\u00f3n.<\/p>\n

Un an\u00e1lisis deficiente obstaculiza las operaciones de fabricaci\u00f3n, conduce a una toma de decisiones deficiente y frena la innovaci\u00f3n al no abordar los desaf\u00edos cr\u00edticos de los datos. Un estudio de Deloitte destaca casi El 70 por ciento de los fabricantes<\/a> Identifican cuestiones como la calidad de los datos, la contextualizaci\u00f3n y la validaci\u00f3n como obst\u00e1culos importantes para la implementaci\u00f3n de la IA, pero un an\u00e1lisis s\u00f3lido es esencial para superar estos obst\u00e1culos.<\/p>\n

Comprender los principales desaf\u00edos del an\u00e1lisis de fabricaci\u00f3n de la actualidad<\/h2>\n

La \u00faltima vez que la industria manufacturera experiment\u00f3 un cambio tan profundo fue con la introducci\u00f3n de la automatizaci\u00f3n a mediados del siglo XX, que revolucion\u00f3 la producci\u00f3n y la industria en su conjunto. Hoy, la anal\u00edtica est\u00e1 a la vanguardia de otra revoluci\u00f3n, con el poder de convertir datos abrumadores en informaci\u00f3n pr\u00e1ctica, transformando el sector manufacturero desde la planta de producci\u00f3n. Desafortunadamente, la cantidad de datos en la industria manufacturera crece a un ritmo acelerado por la IA, lo que agrava un problema ya de por s\u00ed significativo: demasiados datos y falta de tiempo o, en ocasiones, de conocimientos t\u00e9cnicos para analizarlos.<\/p>\n

Un informe del Consejo de Liderazgo de Manufactura revel\u00f3 que casi tres cuartas partes de los fabricantes a\u00fan dependen de hojas de c\u00e1lculo (!!!) para ingresar datos manualmente, mientras que otro 68 % a\u00fan las utiliza para analizarlos. Adem\u00e1s, existe el problema de si los datos son confiables. Para muchos, la respuesta es "no", ya que solo el 251% de los fabricantes conf\u00eda plenamente en sus datos. Adem\u00e1s, otros desaf\u00edos relacionados con los datos incluyen la existencia de diferentes sistemas que los almacenan (531%), la dificultad para acceder a ellos (281%) y la falta de habilidades para analizarlos eficazmente (281%).<\/p>\n

Estos desaf\u00edos no desaparecer\u00e1n y ponen de relieve la necesidad crucial que tienen los fabricantes de contar con an\u00e1lisis avanzados. Las herramientas de an\u00e1lisis robustas pueden trabajar a velocidades que ninguna hoja de c\u00e1lculo ni persona puede igualar, lo que permite a los fabricantes optimizar la integraci\u00f3n de datos y garantizar su calidad. Forbes informa que los datos deber\u00edan ser la base del futuro de la fabricaci\u00f3n. La combinaci\u00f3n de datos adecuados con an\u00e1lisis sofisticados permite a los fabricantes y a las distintas partes interesadas tomar decisiones m\u00e1s informadas, garantizando que sus negocios no solo est\u00e9n preparados para el futuro, sino que tambi\u00e9n aprovechen las oportunidades y minimicen las debilidades.<\/p>\n

Por qu\u00e9 las estrategias basadas en an\u00e1lisis son clave para el \u00e9xito: sus 5 elementos esenciales<\/h2>\n

La anal\u00edtica avanzada puede presentar tanto desaf\u00edos como oportunidades, pero los beneficios son significativamente mayores cuando los l\u00edderes logran una verdadera transformaci\u00f3n en \u00e1reas esenciales de las operaciones que antes eran inimaginables. Esto incluye mejorar la calidad, el rendimiento y la rentabilidad, reducir los costos y optimizar las cadenas de suministro. As\u00ed es como los ejecutivos pueden aprovechar estas estrategias para abordar los desaf\u00edos de los datos:<\/p>\n

1. Olv\u00eddese de las hojas de c\u00e1lculo y adopte un enfoque unificado basado en an\u00e1lisis:<\/h3>\n

Las hojas de c\u00e1lculo obsoletas no pueden satisfacer las demandas de la fabricaci\u00f3n moderna. La anal\u00edtica prospera cuando existe un enfoque unificado de los datos. Gartner cree que los fabricantes deben contar con un marco y un proceso orquestados para desarrollar, seleccionar, actualizar y ofrecer datos estructurados y no estructurados, pero nosotros vamos un paso m\u00e1s all\u00e1, afirmando que todas las estrategias deben estar unificadas. La anal\u00edtica avanzada garantiza que todos trabajen con una \u00fanica fuente de informaci\u00f3n, eliminando los silos y mejorando todas las operaciones.<\/p>\n

2. Deje de utilizar procesos obsoletos e invierta en an\u00e1lisis avanzados e IA:<\/h3>\n

Deloitte afirma que un requisito previo para la adopci\u00f3n de la IA es el acceso a datos de calidad, y tres cuartas partes de los encuestados afirman haber impulsado la inversi\u00f3n en la gesti\u00f3n del ciclo de vida de los datos para respaldar su estrategia de IA generativa. Las plataformas anal\u00edticas tambi\u00e9n son clave, ya que permiten aprovechar el an\u00e1lisis predictivo y prescriptivo para descubrir patrones, optimizar procesos y anticipar desaf\u00edos futuros, lo que facilita la toma de decisiones basada en datos.<\/p>\n

3. Solucionar la desconfianza en los datos y utilizar an\u00e1lisis para garantizar la calidad y la gobernanza de los datos:<\/h3>\n

La investigaci\u00f3n de Gartner indica que los fabricantes deben asegurarse de construir una plataforma escalable, proceso de intercambio de datos impulsado por el valor<\/a> Para aprovechar al m\u00e1ximo la diversidad de datos de TI y empresariales que impulsan las decisiones empresariales. \u00abAl aplicar los principios de gobernanza de datos y an\u00e1lisis, los CIO pueden proporcionar la calidad de datos necesaria para facilitar el intercambio de datos entre ecosistemas complejos\u00bb.<\/p>\n

4. Ponga fin al caos compartimentado con visibilidad basada en an\u00e1lisis:<\/h3>\n

Cuando los datos est\u00e1n fragmentados en silos, el control de calidad, por ejemplo, puede verse afectado, lo que dificulta la ejecuci\u00f3n de an\u00e1lisis exhaustivos y dificulta la identificaci\u00f3n de las causas ra\u00edz de los defectos y las ineficiencias. La demora en la toma de decisiones tambi\u00e9n puede ser una consecuencia negativa. El an\u00e1lisis avanzado puede garantizar que los silos de datos ya no afecten la eficiencia operativa, transformando la informaci\u00f3n inconexa en informaci\u00f3n cohesiva para garantizar productos de mejor calidad, procesos optimizados y una toma de decisiones m\u00e1s r\u00e1pida e inteligente.<\/p>\n

5. Menos pensamiento, m\u00e1s automatizaci\u00f3n y monitorizaci\u00f3n en tiempo real:<\/h3>\n

Sensores avanzados, herramientas de monitorizaci\u00f3n de m\u00e1quinas y sistemas automatizados de generaci\u00f3n de informes permiten a los fabricantes capturar y analizar datos en tiempo real. El an\u00e1lisis transforma estos datos en informaci\u00f3n pr\u00e1ctica que optimiza los procesos y predice problemas antes de que surjan. Esta combinaci\u00f3n de datos y an\u00e1lisis en tiempo real permite a los fabricantes mejorar la eficiencia, reducir el tiempo de inactividad y solucionar problemas r\u00e1pidamente.<\/p>\n

De la estrategia a la realidad: c\u00f3mo un cliente logr\u00f3 millones con an\u00e1lisis avanzados<\/h2>\n

En este mundo impulsado por los datos, la anal\u00edtica puede tener efectos transformadores, convirtiendo las estrategias de datos en resultados pr\u00e1cticos. Seg\u00fan Deloitte, Daimler Trucks Asia se asoci\u00f3 con la empresa para implementar una plataforma de detecci\u00f3n proactiva que analizaba datos estructurados y no estructurados, lo que permiti\u00f3 predecir y priorizar problemas de calidad con 13 meses de antelaci\u00f3n. En dos a\u00f1os, este enfoque basado en la anal\u00edtica salv\u00f3 al cliente. $8 millones<\/a> en costos de garant\u00eda, destacando cu\u00e1n poderosos pueden ser los an\u00e1lisis, asegurando que los l\u00edderes de fabricaci\u00f3n descubran conocimientos previamente ocultos, resuelvan desaf\u00edos de manera proactiva y desbloqueen valor comercial medible.<\/p>\n

Act\u00fae ahora o qu\u00e9dese atr\u00e1s: por qu\u00e9 es fundamental adoptar una mentalidad basada en el an\u00e1lisis<\/h2>\n

Con el flujo de datos a un ritmo alarmante, los l\u00edderes de la industria manufacturera se encuentran en una encrucijada cr\u00edtica que les exige no solo afrontar los desaf\u00edos directamente, sino tambi\u00e9n aprovechar esta oportunidad con el poder de la anal\u00edtica. El margen de acci\u00f3n se est\u00e1 reduciendo, lo que significa que los ejecutivos deben actuar ahora para aprovechar el potencial de sus datos mediante anal\u00edtica avanzada y mantenerse competitivos. Al implementar la anal\u00edtica avanzada, los l\u00edderes empresariales pueden obtener informaci\u00f3n que les permita tomar decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas que impulsen inversiones estrat\u00e9gicas, definan pol\u00edticas y optimicen la adopci\u00f3n de tecnolog\u00edas innovadoras.<\/p>\n

Tras asociarse con un experto en fabricaci\u00f3n inteligente como INCIT, los l\u00edderes de la industria pueden utilizar soluciones anal\u00edticas como XIRI-Analytics tras una evaluaci\u00f3n de madurez digital o ESG realizada por el \u00cdndice de Preparaci\u00f3n de la Industria Inteligente (SIRI) o el \u00cdndice de Preparaci\u00f3n de la Industria para la Sostenibilidad del Consumidor (COSIRI) para descubrir nuevos conocimientos basados en datos, lo que permite a las empresas manufactureras abrir caminos hacia la mejora continua. XIRI-Analytics facilita a los fabricantes la toma de decisiones basada en datos, la evaluaci\u00f3n comparativa global, la elaboraci\u00f3n de perfiles de costes y la elaboraci\u00f3n de perfiles de GEI para mejorar la eficiencia, la competitividad y la sostenibilidad.<\/p>\n

La plataforma generar\u00e1 y agregar\u00e1 datos relevantes para un an\u00e1lisis exhaustivo, convirti\u00e9ndose en una herramienta transformadora con amplios beneficios para empresas y diversas partes interesadas, como gobiernos, responsables pol\u00edticos, empresas privadas, instituciones financieras y sociedades de capital. Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n, visite Sitio web de INCIT<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Vivimos en un mundo sobrecargado de datos y los fabricantes se esfuerzan al m\u00e1ximo para sortearlo. Sin embargo, seg\u00fan un estudio de Forrester, un asombroso 98 % de los fabricantes tienen dificultades para aprovechar sus datos. \u00bfAsiente con la cabeza porque esto le resulta familiar? No est\u00e1 solo: la cantidad de datos que los l\u00edderes deben gestionar [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":35632,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[],"class_list":["post-35631","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-thought-leadership"],"acf":{"topic":"data analytics"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incit.org\/es_ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/incit.org\/es_ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/incit.org\/es_ar\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/es_ar\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/es_ar\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=35631"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/incit.org\/es_ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":35634,"href":"https:\/\/incit.org\/es_ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631\/revisions\/35634"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/es_ar\/wp-json\/wp\/v2\/media\/35632"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incit.org\/es_ar\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=35631"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/es_ar\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=35631"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/es_ar\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=35631"}],"curies":[{"name":"gracias","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}