Por Matías Bertoni
Hace unos días me topé con un artículo publicado por la Universidad Nacional de San Martín, cuyo título formulaba la pregunta ¿Hacia dónde nos lleva la Inteligencia Artificial? Me pareció una de esas preguntas reflexivas que generalmente son hipotéticas o en el caso de la Inteligencia Artificial, condicionales; por ejemplo, en 2019 muchos de nosotros ignorábamos que el 2020 acortaría la línea de rezago en la adopción tecnológica de miles de empresas. Y digo rezago porque no podemos argumentar que nos adelantamos en materia de tecnología, sino que avanzamos algunos lugares en una carrera donde otros países llevan mucha ventaja.
El autor hizo un recorrido por los años de la evolución de la inteligencia artificial, desde la burbuja reventada hasta llegar a la hiperpersonalización de los contenidos y la publicidad, dejando al final la misma pregunta sin respuesta. Como lo pude intuir antes de leer el artículo, era una pregunta reflexiva que lejos de aclarar un escenario te permite ir más allá de lo que te dice. ¿Quieres saber lo que esto detonó en mi mente sobre Analítica de manufactura? ¡Sigue leyendo!
Inteligencia y analítica de datos
Como líder de una de las empresas de tecnología con más experiencia en el mercado de analítica industrial, puedo asegurarles que preguntas como esas, debemos hacerlas todos los días, les aseguro que el resultado siempre será distinto, y es que hoy gracias a las tecnologías de información seguramente sabemos un poco más que ayer. Sin embargo, en medio de un entorno de cambio constante, nos hemos vuelto poco sensibles al avance de los algoritmos de inteligencia artificial y ya no cuestionamos los complejos procesos por los que atraviesan nuestros datos para regresar a nosotros en forma de productos o servicios.
Todo este asunto de la inteligencia artificial en México se ha vuelto tan democrático, y es que aunque esta tecnología tenga la misión de “aprender” siempre aprenderá en el mismo nivel que nosotros la “eduquemos”. Es por eso que yo la llamo “un puente” que conecta los procesos de planeación y el flujo de materiales, dando como resultado la recopilación y manipulación de datos en grandes cantidades que provienen de los equipos de producción, logística, cadena de suministro y operadores de planta, y se convierten en métricas para identificar problemas de rendimiento o calidad en la manufactura mexicana.
¿Qué dicen los expertos sobre inteligencia de negocios y analítica de datos?
Deloitte en su reporte TechTrends 2020, asegura que el 60% de los CIOs dice que la ciencia de datos y analítica afectarán sus negocios en los próximos tres años. Los conceptos de tested-trusted de los “datos en reposo” y de los “datos en uso” son unidos por los “datos en movimiento,” lo cual está apoyado por herramientas para transmisión de datos, ingestión, clasificación, almacenamiento y acceso.
Principales beneficios de aplicar Analítica de datos en Manufactura
Integrar Analítica de Manufactura a los sistemas corporativos como ERPs y/o de gestión de manufactura como lo son los MES y a la vez de aprovechar la oportunidad de recolectar la información de los equipos o máquinas a través de sensores tiene sus desafíos pero no es imposible, y sobre todo existen muchos beneficios los cuales considero que soy muy relevantes:
- Aprendizaje de la organización de los procesos basados en datos
- Maximizar la rentabilidad del negocio
- Aumentar la productividad en piso
- Agilización de toma de decisiones
- Calidad de salida
- Velocidad de análisis
Cuando basamos nuestros procesos de manufactura en el análisis de datos, no sólo optimizamos nuestros recursos de producción, también reducimos desechos y maximizamos tiempos de operación, lo que genera ahorros considerables que nos permitirán invertir en mejor infraestructura.
Referencias y enlaces externos
http://revistaanfibia.com/ensayo/hacia-donde-nos-lleva-la-inteligencia-artificial/
https://www2.deloitte.com/mx/es/pages/technology/articles/tech-trends-2020.html
