Los datos se han capturado de diversas formas y han sido una parte esencial de los procesos durante siglos, desde simples marcadores y notas 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 son asombrosos: se estima que se generan 2.500 millones de gigabytes diariamente.
En la fabricación, hay una cantidad de datos en rápido crecimiento que se crea y distribuye 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 sobre el piso de la tienda que nunca antes. Para ellos, obtener mayores retornos de sus inversiones en tecnología en el futuro se reducirá a contar con 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 utilizar las palancas de análisis adecuadas, ningún dato queda sobre la mesa.
Si la automatización se trata de eficiencia, entonces la analítica 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 el ritmo de la transformación digital se ha acelerado aún más desde que la pandemia de COVID-19 impulsó la digitalización a mayor velocidad.
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 de los procesos 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 el reabastecimiento de existencias bajo demanda.
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 usando piezas de ese contenedor o sugiriendo componentes más económicos.
Gracias al análisis de datos, los fabricantes ahora pueden dar un paso más hacia 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 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 implementando marcos y herramientas de evaluación comparativa como el Índice de preparación de 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 una buena cantidad de cambios a lo largo de los años, evolucionando significativamente con cada nueva ola de disrupción. El paso 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 aprovechen y analicen más datos, estas fábricas también comenzarán a aprender cómo evaluar contextos, adaptarse a las limitaciones y tomar acciones 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, lo que conducirá 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 lejano, el surgimiento de ecosistemas de fabricación autónoma sería un claro paso adelante con 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 mayores niveles de éxito a los fabricantes de hoy que antes. A lo largo del proceso de digitalización, maquinaria avanzada y sistemas complejos, junto con big data, IA, ML e IoT, han ayudado a impulsar las fábricas de próxima generación y maximizar sus capacidades. Sin embargo, las montañas de datos generadas 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 pasen a la siguiente fase, deben comprender dónde les falta y cómo pueden abordar las posibles deficiencias. 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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