¿Qué es Industrial Analytics?
Para nivelar a todos nuestros lectores, se separarán tres conceptos que parecieran ser lo mismo. El sitio SICEX ayuda a definir la diferencia entre los conceptos Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial y Analítica de Datos.
-
La ciencia de datos se encarga de entender y estudiar la información.
-
Inteligencia Artificial es la herramienta diseñada para imitar comportamientos humanos en términos de inteligencia
-
La analítica de datos es la encargada de organizar la información de una empresa para reconocer sus aplicaciones efectivas.
Tecnoap, basada en su basta experiencia en proveer tecnología para el mundo de la manufactura nombró a su unidad de negocios de IA para la manufactura como Industrial Analytics.
Industrial Analytics es el área de Tecnoap que se encarga de organizar la información generada a través de los modelos de Ciencia de Datos desarrollados utilizando las herramientas de IA para la mejora de procesos de fabricación de productos en el ámbito industrial de la manufactura.
La integración de la Ciencia de Datos mediante la aplicación del tratamiento avanzado a los datos recolectados por la industria mediante sus cuatro disciplinas, proporciona a la compañía una gran cantidad de beneficios. Permite a los negocios obtener información valiosa sobre sus procesos de producción y tomar decisiones en forma eficaz y eficiente. Con esto, se puede mejorar significativamente el rendimiento, la productividad y la rentabilidad de la empresa. Por ejemplo, utilizando técnicas de análisis de datos, una empresa puede predecir cuellos de botella en su línea de producción y tomar medidas preventivas para que no sucedan. Del mismo modo, con éstas técnicas, una empresa puede predecir el comportamiento futuro del mercado y ajustar sus estrategias de producción, suministro y marketing en consecuencia.
¿Cuáles son las cuatro disciplinas de la Ciencia de Datos?
La Ciencia de Datos se ha convertido en una herramienta fundamental para la toma de decisiones. A medida que esta disciplina ha evolucionado, se han identificado cuatro disciplinas claves.
Analítica descriptiva
La analítica descriptiva es la disciplina que permite obtener conocimiento del área o proceso que se esté analizando a través de la visualización de los datos del mismo. En esta fase, se crea un resumen histórico que proporcione información relevante. Asimismo, se preparan los datos para su análisis. Se crean gráficos y tablas para ilustrar tendencias, patrones y excepciones en los datos. Posteriormente, son visualizados en informes, variables, comparativas, etc. Esto permite a los usuarios además de aprender, identificar rápidamente problemas y oportunidades.
analítica diagnostica
En esta disciplina se comparan los datos históricos con otros datos para identificar por qué sucedió algo. Nos brinda información detallada sobre un problema en particular y puede ayudar a resolver cuestiones que no pueden resolverse simplemente visualizando tablas y reportes. Una empresa debe tener información detallada al alcance en función de poder tomar decisiones de forma oportuna.
Analítica predictiva
Disciplina de la ciencia de datos enfocada en el análisis predictivo. En este punto, se utilizan técnicas de aprendizaje automático para predecir el comportamiento futuro de los datos. Puede utiliza hallazgos de las disciplinas mencionadas previamente para detectar grupos y excepciones. También se crean modelos predictivos que permiten a los tomadores de decisiones tomar medidas preventivas en forma proactiva para intentar problemas futuros. La precisión de esta etapa depende en gran medida de la calidad de los datos.
Analítica prescriptiva
La cuarta y última disciplina de la Ciencia de Datos es la del análisis prescriptivo. La analítica prescriptiva utiliza modelos predictivos y define qué acciones tomar para eliminar un problema futuro o aprovechar una tendencia. Requiere de datos históricos internos e información externa debido a la complejidad de los algoritmos que utiliza al automatizar la toma de decisiones. Se apoya en un sistema de retroalimentación para anticipar la conexión que existe entre una acción y su resultado.
A medida que la tecnología continúa avanzando y se democratiza a pasos agigantados las empresas generarán cada vez mayores cantidades de datos, y aquellas empresas que inicien el camino del aprendizaje y de las mejoras a través de la implementación de soluciones basadas en IA permanecerán competitivas en un mercado dinámico que no perdona el quedarse en el status quo.
¿Qué beneficios proporciona Industrial Analytics?
La analítica industrial es una herramienta poderosa que puede proporcionar a las empresas una ventaja competitiva significativa en el mercado. A continuación, se presentan algunos de los principales beneficios de aplicar esta disciplina en su negocio.
- Reducción de costos. Al identificar áreas de ineficiencia, la analítica industrial puede ayudar a reducir costos de producción, lo que puede mejorar la rentabilidad de la empresa.
- Mejora la calidad del producto. La analítica industrial puede ayudar a encontrar patrones ocultos y tendencias en los datos. Estos patrones y tendencias pueden ayudar a mejorar la calidad del producto. Asimismo, las empresas pueden mejorar la satisfacción del cliente y aumentar la lealtad de la marca.
- Mejora la gestión de la cadena de suministro. Las empresas pueden gestionar mejor su cadena de suministro al identificar áreas de ineficiencia y optimizar el flujo de materiales y productos.
- Toma de decisiones más informadas y precisas. La analítica industrial proporciona información valiosa que puede ser utilizada para tomar decisiones más informadas y precisas. Al hacerlo, las empresas pueden reducir el riesgo de tomar decisiones equivocadas y mejorar el rendimiento general del negocio.
- Mejora la eficiencia y la productividad. Se pueden identificar más fácilmente cuellos de botella. Así como áreas de ineficiencia en los procesos de producción. Al hacerlo, se pueden tomar medidas para mejorar la eficiencia y la productividad. Lo que a su vez puede aumentar la rentabilidad de la empresa.
En resumen, Industrial Analytics es una herramienta clave para que las empresas puedan mejorar su competitividad en el mercado y alcanzar sus objetivos empresariales de manera más efectiva.
¿QUÉ HACEMOS EN TECNOAP?
En Tecnoap, compañía con 30 años de experiencia en el sector industrial, extraemos conocimiento de valor para tomar decisiones inteligentes. Gracias a la aplicación de un tratamiento avanzado a la información, convertimos cualquier empresa en una compañía disruptiva.
A través de la implementación de las cuatro disciplinas de la Ciencia de Datos y el procesamiento de estos datos con algoritmos de aprendizaje automático, obtenemos una grandiosa herramienta para:
- Descubrimiento de patrones ocultos en el proceso.
- Detección de anomalías.
- Aprendizaje de la organización basados en datos.
- Maximizar la rentabilidad del negocio.
- Aumentar la productividad en el piso.
- Reducción de paros.
- Velocidad de análisis y toma de decisiones.
