Por Tecnoap Industrial Analytics
Con una modesta trayectoria en el nicho de tecnología para manufactura (apenas 30 añitos) me he topado con una interesante variedad de proyectos que en la última década han logrado que sus aportes sean reconocidos como un verdadero avance en el desarrollo de tecnología para su mercado. Las tecnologías emergentes que abrieron paso a los procesos de transformación digital, han otorgado un salto cualitativo y cuantitativo en la recopilación y el tratamiento de datos mejor conocido como “Analítica Avanzada”
Como muchos de nuestros seguidores lo sabrán, Tecnoap forma parte Nuevo León 4.0, una Asociación Civil que se encarga de impulsar la transformación digital de las empresas del estado para convertir a Nuevo León en un referente de economía inteligente en todo Latinoamérica en 2025.
De las doce tecnologías que el ecosistema de Industria 4.0 en Nuevo León vincula con la transformación digital, existen dos que aportan un valor sobresaliente a esta tendencia de Analítica Avanzada: El Big Data y la Inteligencia Artificial.
Este no será el año de la transformación digital
Al inicio de 2021 un informe del Foro Económico Mundial (WEF), en colaboración con Boston Consulting Group (BCG), reveló que muchas empresas manufactureras tienen dificultades para implementar operaciones basadas en datos.
“Solo el 39% ha logrado escalar los casos de uso basados en datos más allá del proceso de producción de un solo producto y así lograr un caso comercial claramente positivo.”
El documento que resultó de encuestar a 1,300 ejecutivos en más de 40 compañías, afirma que a pesar de que el 75% de los encuestados considera la Analítica Avanzada fundamental para mejorar su productividad, menos del 20% la priorizan para promover reducciones de costos a corto plazo o mejoras de costos estructurales a largo plazo.
¿Qué nos impide aplicar Analítica Avanzada?
Los encuestados mencionaron varios desafíos que obstaculizaron sus esfuerzos para ampliar e implementar soluciones de datos y análisis dentro de sus plantas y en todas las redes. La razón principal es que tienen dificultades para priorizar los casos de uso correctos de valor agregado de una amplia gama de aplicaciones. Algo que podríamos asumir y que desafortunadamente es un error, es que tampoco han implementado habilitadores tecnológicos, como seguridad de datos o algoritmos avanzados. Carecen de habilitadores organizativos críticos, como habilidades y capacidades y un gobierno interno eficaz.
A pesar de contar con áreas internas de TI, siempre es recomendable que las compañías que requieren analítica para manufactura cuenten con el respaldo de consultores externos que estén especializados en tecnología para su industria.
Desplegar Analítica Avanzada con Big Data & IA
El Big Data impacta directamente en la gestión y el análisis de grandes cantidades de datos que no se pueden interpretar de forma tradicional, y que permiten una mejor producción con minificación de riesgos. Por su parte, la Inteligencia Artificial nos da la oportunidad de comprender mejor los procesos de negocio a través de métodos de aprendizaje automático desarrollando modelos de predicción para optimizar la calidad y reducir costos.
Ambas tecnologías se complementan y potencian mutuamente. David Carvajal, director del área de Data & Analytics en Minsait menciona que la capacidad del Big Data para almacenar y procesar datos desestructurados (como las imágenes) permite potenciar el uso de la Visión Artificial para la trazabilidad de los productos, mejorando los controles de calidad o la detección de unidades defectuosas.
Para que una compañía pueda implementar Analítica Avanzada en sus procesos, debe existir una democratización de los datos, donde los empleados tengan acceso inmediato a la información necesaria para la toma de decisiones propias de su rol. Sin embargo, cuando hablamos de “implementar” también nos referimos a los cambios culturales dentro de la organización en temas de manejo de la información. Se debe construir una visión hacia una “Data Driven Company” (de esto hablaremos en otro artículo), pues esta transformación debe actuar sobre las personas y su forma de trabajar.
Referencias y enlaces externos
https://www.weforum.org/whitepapers/data-excellence-transforming-manufacturing-and-supply-systems
