Los datos se han capturado en varias formas y han sido una parte esencial de los procesos durante siglos, desde simples marcadores de conteo y notas hasta hojas de cálculo complejas y almacenamiento en la nube. Hoy en día, la cantidad y el volumen de datos complejos, o big data, que se crean y almacenan son asombrosos, con un estimado de 2500 millones de gigabytes generados diariamente.
En la fabricación, hay una cantidad de datos en rápido crecimiento que se crean y distribuyen con tecnologías más inteligentes e interconectadas, como dispositivos de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) e Internet de las cosas (IoT), ahora integrados en sistemas operativos.
Sin embargo, sin una comprensión competente de la utilización y el 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 que nunca antes. Para ellos, obtener mayores retornos de sus inversiones en tecnología en el futuro se reducirá a tener modelos analíticos sofisticados, ya que esto les permitirá definir, estudiar y sacar conclusiones tangibles de los datos para tomar las decisiones correctas para obtener resultados comerciales óptimos. Al usar las palancas de análisis correctas, no se deja ningún dato sobre la mesa.
Si la automatización se trata de eficiencia, entonces el análisis se trata de inteligencia
Las discusiones sobre la fabricación moderna a menudo giran en torno a tecnologías diseñadas para automatizar procesos para permitir eficiencias operativas a escala. Con el advenimiento de Industria 4.0, hemos sido testigos del aumento de la velocidad de adopción de esta tecnología, y la tasa de transformación digital se ha acelerado aún más desde que la pandemia de COVID-19 impulsó la digitalización a una velocidad mayor.
Muchas empresas ahora están haciendo el esfuerzo de impulsar una mayor eficiencia con la ayuda de herramientas y soluciones inteligentes. Sin embargo, hacer la distinción entre eficiente e inteligente es vital.
Por ejemplo, los potentes sensores de IoT han aumentado la eficiencia del proceso al permitir la capacidad de monitorear y registrar los activos de fabricación en tiempo real, como rastrear virtualmente la ubicación y el contenido de los contenedores en las instalaciones de producción y automatizar la reposición de existencias a pedido.
Sin embargo, el uso de potentes análisis 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 utilizando piezas de ese contenedor o sugiriendo componentes más económicos.
Gracias al análisis de datos, los fabricantes ahora pueden acercarse un paso más 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 de fabricación aprovechen los datos de manera efectiva, agregando otra capa de inteligencia a sus operaciones para ayudarlas a identificar y corregir brechas mientras 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 el 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 fabricación ha visto una buena cantidad de cambios a lo largo de los años, evolucionando significativamente con cada nueva ola de disrupción. El cambio de invertir en nuevas tecnologías ad hoc a construir fábricas inteligentes con un plan de transformación digital desarrollado desde cero ya está en marcha. Pero los líderes visionarios de la industria quieren saber qué sigue y los pasos necesarios para llegar allí.
A medida que las fábricas modernas del futuro aprovechan y analizan más datos, estas fábricas también comienzan a aprender cómo evaluar contextos, adaptarse a las limitaciones y tomar acciones que se alinean 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, lo que lleva a ecosistemas de fabricación verdaderamente autónomos que son la culminación de los primeros esfuerzos de la Industria 4.0. Si bien la Industria 5.0 aún está en el horizonte distante, el amanecer de los ecosistemas de fabricación autónomos sería un claro paso adelante de 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 sin problemas 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 mayores niveles de éxito a los fabricantes de hoy que antes. A lo largo del proceso de digitalización, la maquinaria avanzada y los sistemas complejos, junto con big data, AI, ML e IoT, han ayudado a impulsar las fábricas de próxima generación y maximizar sus capacidades. Sin embargo, las montañas de datos generados en una fábrica moderna no serían útiles sin la importante columna vertebral del análisis de datos para interpretar y extrapolar información crítica sobre la que se puede actuar.
Con el análisis de datos, las fábricas del futuro y los ecosistemas totalmente autónomos pueden convertirse en una realidad como parte de una etapa avanzada de la Industria 4.0. Sin embargo, para que los fabricantes lleguen a la siguiente fase, deben comprender dónde les falta y cómo pueden abordar las posibles brechas. Con SIRI, puntos de referencia específicos de la industria bien definidos y hojas de ruta claras allanarán el camino hacia la transformación que buscan los fabricantes.
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