Los datos y las nuevas tecnologías: pilares de la eficiencia operativa industrial

15 de octubre de 2021 por Stefanini

 

Impactar y transformar procesos industriales con el uso de datos

 

Los datos llegan a ser tan grandes y tan complejos que, en ocasiones, pueden ser abrumadores para las compañías con plantas de proceso, dedicadas a la minería, manufactura o a la producción de energía razón por la que tecnologías como Cloud Computing, Big Data, Inteligencia Artificial/ Machine Learning, cada vez ganan mayor relevancia en la analítica destinada a los procesos industriales.

De acuerdo con Forbes, las industrias que más hacen uso de Big Data, son: manufactura, tecnología de software, banca, comercio minorista, servicios comerciales y financieros, debido a la gran cantidad de datos que usan y, a la vez, generan. Su auge dentro del mercado, tanto a nivel económico como en usabilidad, se debe a que su buen manejo de los datos ayuda a revelar patrones, tendencias y probabilidades, permitiendo mejores diagnósticos y decisiones empresariales.

La importancia de los datos también fue discutida en el EmTech Next de 2020, evento realizado por la MIT Technology Review en alianza con Harvard Business Review, determinando que tanto los datos industriales como la Inteligencia Artificial están impulsando una fabricación más inteligente y flexible, al poder impactar y transformar los procesos desde la idea hasta el producto terminado.

Ejemplo de ello, es cómo la A.I. revolucionó la forma de diseñar y producir una pieza específica. Anteriormente, el ingeniero especificaba los parámetros dentro del software para que el sistema encontrara alternativas. Con la Inteligencia Artificial aplicada, ahora se pueden crear modelos 3D y de comportamiento a gran escala de los equipos de la planta, de manera que se puedan hacer escenarios y simulaciones para determinar el material y la producción de la pieza mejorando la eficiencia y la rentabilidad.

 

El mercado global de Big Data y analítica de negocios (BDA) en 2018 se valoró casi en $169 billones de dólares y se espera que a 2021 llegue a unos $215 billones. Fuente: Statista   

datos industriales

 

Internet Industrial de las Cosas – IIoT  

 

Otra tecnología que fomenta la eficiencia operativa es el Internet Industrial de las Cosas (IIoT) combinado con el análisis de datos ya que optimiza el rendimiento y cuando está bien parametrizado permite hacer mejores mantenimientos predictivos, es decir que la planta cuando tenga una inactividad es porque está planificada y controlada.

59% de las empresas a nivel mundial utilizan herramientas de analítica avanzada y predictiva. Fuente: Forbes

Expertos en gestión digital del EmTech, notaron que, al principio, cuando las empresas querían incursionar en automatización, lo que hacían era interconectar afanosamente sus máquinas industriales a través de IIoT. Sin embargo, el gran volumen de datos, su complejidad y la falta de claridad de los mismos respecto a los objetivos, fueron los principales obstáculos en su implementación.

Con la finalidad de que las fábricas tengan un mayor aprovechamiento y entendimiento de sus propios datos, los expertos recomiendan mejorar la sistematización en la planta con Edge Computing, que permite un análisis de datos industriales más veloz, cercano y completo; y ya con estos organizados, estandarizados y con un contexto, se integren en la nube, Cloud Computing, con la data empresarial para observaciones o estudios posteriores.

 

Para 2025, el 75% de los datos generados por la empresa se crearán y procesarán fuera de un centro de datos centralizado tradicional o en la nube. Fuente: Gartner

 

Edge Computing y Cloud Computing

 

Los datos bien interpretados se transforman en conocimiento (insights), razón por la que han tomado tanta relevancia dentro de las organizaciones. Incluso, las empresas ya cuentan con un director de Data y Analytics - D&A, cargo que generaliza los datos y los analiza (big data). Parte de su misión también es identificar nuevas tecnologías que le permitan al negocio lograr una ventaja competitiva. 

data y analytics

Respecto a Edge Computing y Cloud Computing, vale la pena aclarar que ambas tecnologías, aunque tienen enfoques completamente diferentes, al combinarse están transformando la forma de almacenar y procesar datos en las empresas.

Edge Computing, por su gran rapidez y capacidad de respuesta, así como por su reducido tiempo de transmisión o baja latencia, es decir, por requerir poco ancho de banda al estar cerca de la fuente de los datos, permite un análisis en el sitio con información en tiempo real. Esta tecnología es ideal en plantas de proceso, minas, fábricas, campos petroleros.

Cloud Computing promueve la reducción de costos, ya que estos están asociados con las unidades de procesamiento que se usen, de igual forma puede gestionar un gran volumen de datos y escalarlos, brindando además mayor accesibilidad y seguridad.

 

¡El 47% de las plataformas de análisis de las empresas están basadas en la nube en la actualidad, frente al 39% en 2018. Fuente: Forbes.

industria

 

Funcionalidades de la analítica en la industria

 

Stefanini Group en conjunto con la joint-venture IHM, han logrado comprobar que un verdadero aprovechamiento de todas estas tecnologías se deben implementar con estrategia y encaminarlas con las metas del negocio o de lo contrario pueden representar una pérdida de recursos importantes para las compañías.

Saber aplicar la ciencia de los datos en la industria impacta la eficiencia, la inteligencia y la seguridad operacional al permitir:  

  • Integrar y analizar los datos en planta para optimizar los parámetros operacionales.
  • Realizar predicciones de calidad en minutos.
  • Optimizar insumos.
  • Reducir la inactividad inesperada en planta e identificar su causa.
  • Determinar un mal funcionamiento dentro de un proceso, por ejemplo, detección de fugas en ductos.

 

El 94% de las empresas dice que los datos y el análisis son importantes para el crecimiento de su negocio y la transformación digital. Fuente: Forbes

 

De igual forma, los datos y la analítica están teniendo usos adicionales en otras áreas del negocio para:  

Optimizar costos y procesos.

Promover el enfoque en el cliente y sus necesidades.

Reflejar estrategias de crecimiento.

Motivar al equipo a impulsar su rendimiento.

Gestionar riesgos.

Crecimiento y retención de clientes.

Determinar el desempeño de estrategias y cambios organizacionales.

Monitorear el desempeño financiero.

 

Principales beneficios de la analítica en la industria

 

  • Eficiencia y productividad en procesos.
  • Decisiones empresariales oportunas y efectivas.
  • Mejores resultados económicos.
  • Identificación y creación de nuevos modelos de negocio y comerciales.

Síguenos y suscríbete a nuestras redes sociales:  LinkedIn, Instagram, Twitter y Youtube

 

Fuentes:
Jabloonski, Sylvia., ‘How Big Data Investments Could Affect a Variety of Industries’. July 19, 2021. Forbes.
Van der Meulen, Rob., ‘What Edge Computing Means for Infrastructure and Operations Leaders’. October 3, 2018. Gartner.
Mlitz, Kimberly., ‘Big data and business analytics revenue worldwide 2015-2022’. August 17, 2021. Statista.
Stackpole, Beth., ‘How data fuels the move to smart manufacturing’. August 11, 2020. MIT Management Sloan School.
Columbus, Louis., ‘The Global State of enterprise analytics, 2020’. October 21, 2019. Forbes.
Zornio, Peter., ‘Cloud Versus Edge Computing -- What's The Difference?’. February 22, 2019. Forbes.
 ‘Analítica Industrial’. IHM, Stefanini.

¿Está listo para comenzar? ¡Consulta a un experto de Stefanini, ahora!

Descubre la tecnología adecuada que te ayude a alcanzar
la eficiencia operacional en tu negocio.


Compartir:
Ver Más

Vamos a co-crear, solicite una propuesta de nuestros especialistas

Nosotros utilizamos cookies en nuestro sitio para darle la mejor experiencia posible. Por seguir viendo el sitio, acepta este uso. Para obtener más información sobre cómo utilizar cookies, consulte laPolítica de privacidad.