Los macrodatos y el análisis predictivo ayudan a las fábricas a mejorar la producción. El análisis predictivo es una herramienta clave para transformar los macrodatos en información estratégica valiosa, ya que permite tomar decisiones más informadas y comprender en profundidad la dinámica entre las diferentes variables empresariales.
Big data y análisis predictivo en el sector manufacturero
En los últimos años, el sector manufacturero ha utilizado ampliamente la automatización para aumentar la productividad y la eficiencia. Además, con la llegada de la Industria 4.0, la integración de tecnologías avanzadas, como la Inteligencia Artificial, el Big Data y el análisis de macrodatos, no solo ha perfeccionado aún más los procesos de producción, sino que también ha mejorado la calidad de las decisiones.
Los macrodatos entran en la fábrica
La introducción del Internet industrial de las cosas (IIoT) ha cambiado significativamente el análisis predictivo (PA) en la fabricación. Además, al combinar el inmenso potencial de los macrodatos con la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático, los modelos predictivos ofrecen información sin igual sobre los mecanismos de los diversos procesos que involucran a una organización de fabricación y permiten a los fabricantes: integrar datos de diversas fuentes, como sistemas SCADA y sensores; predecir los resultados futuros y utilizar datos históricos para identificar modelos en el proceso de producción.
Cómo el análisis predictivo transforma la producción
El análisis predictivo puede ayudar a los productores de diferentes maneras, implementando una verdadera transformación del sector. Veamos de qué se trata.
- Ahorro de costes: el análisis predictivo optimiza los procesos de producción, identifica los fallos de calidad de forma temprana y permite adoptar medidas correctivas más rápidas para minimizar las consecuencias. Además, el análisis avanzado y la supervisión del estado pueden ayudar a las organizaciones a minimizar el tiempo de inactividad y la pérdida de productividad al alertarlas sobre posibles problemas con los equipos.
- Mayor eficiencia: el análisis predictivo examina grandes cantidades de datos históricos y en tiempo real, mucho más rápido y con mayor precisión que los humanos. Como resultado, los análisis de calidad basados en la IA pueden identificar errores recurrentes y predecir posibles anomalías o fallos en los equipos para ayudar a la organización de fabricación a evitar las paradas de las líneas de producción y programar las reparaciones y el reemplazo de los equipos a tiempo.
- Aumento de la producción: el uso maximizado de los recursos disponibles mejora la calidad del producto y fortalece la ventaja competitiva de la organización. Las soluciones de software predictivo identifican formas prácticas de optimizar la estrategia de desarrollo de productos, gestionar las operaciones de manera eficiente, tomar decisiones informadas y mantener el crecimiento de la producción. Además, permiten realizar previsiones precisas de los niveles de producción futuros y asignar los recursos de forma eficaz, además de aumentar la producción.
- Aumento de los ingresos: el análisis basado en la IA utiliza datos para predecir los resultados futuros y los ingresos críticos en función de las condiciones del mercado y las ventas actuales. Las organizaciones de fabricación que incorporan el análisis predictivo pueden lograr un valor significativo al reducir los costos de producción, identificar las oportunidades emergentes y responder rápidamente a las tendencias cambiantes.
- Mejora del rendimiento: el análisis predictivo también puede ayudar a simplificar varios procesos de producción, como la gestión del inventario, las operaciones de ventas, el marketing, etc., además de permitir a las organizaciones optimizar la gestión de la fuerza laboral, mejorar el compromiso y la motivación de los empleados y, por lo tanto, aumentar su rendimiento.
- Mejora de la calidad: el análisis predictivo puede identificar los problemas de calidad en tiempo real y ayudar a los fabricantes a mejorar la calidad de los productos y reducir los defectos.
- Mejor toma de decisiones: el análisis de macrodatos proporciona una base sólida para las decisiones estratégicas, lo que le permite adaptarse rápidamente a los cambios del mercado. Gracias al análisis predictivo, es posible evaluar cuidadosamente las implicaciones de cada elección y optimizar sus decisiones.
- Mayor satisfacción del cliente: el análisis predictivo aumenta la satisfacción del cliente al ofrecer una serie de ventajas, tales como: mejor calidad del producto, reducción de defectos, mayor disponibilidad del producto, etc.
Casos de uso del análisis predictivo en la fábrica inteligente
El análisis predictivo representa una verdadera revolución para el sector manufacturero, ya que permite a las organizaciones ser más eficientes, competitivas y resilientes. Estos son algunos casos de uso.
Evite los fallos y optimice los recursos con mantenimientos predictivos: las máquinas y las plantas son el corazón de todos los procesos de producción. Sin embargo, el desgaste es inevitable y, sin un mantenimiento adecuado, puede provocar paradas repentinas de la máquina, lo que aumenta los costes y compromete la productividad.
Debe recordarse que, tradicionalmente, el mantenimiento se ha abordado con enfoques reactivos (correctivos) o proactivos (preventivos), ambos asociados a costes significativos en términos de tiempo, recursos y posibles riesgos de seguridad.
La inteligencia artificial ha marcado el comienzo de una nueva era en el mantenimiento industrial, dando origen al mantenimiento predictivo, que se basa en el análisis de macrodatos procedentes de sensores y sistemas de monitorización para predecir fallos y anomalías antes de que se produzcan.
De hecho, gracias a los algoritmos de aprendizaje automático, es posible identificar patrones y tendencias ocultos en los datos, anticipar las necesidades de mantenimiento y planificar intervenciones específicas y, al hacerlo, minimizar el tiempo de inactividad de la planta, optimizar los recursos y aumentar la fiabilidad general del proceso de producción.
Gestión predictiva de la cadena de suministro: garantizar una logística fluida y resiliente: el análisis predictivo de la cadena de suministro examina las ventas anteriores, las tendencias del inventario, los datos históricos y los datos reales sobre operaciones clave y fuentes externas. Esto le permite respaldar la toma de decisiones empresariales y optimizar, por ejemplo, el inventario, el espacio de almacén y las decisiones de envío y, al mismo tiempo, mejorar la planificación presupuestaria, la optimización de redes y procesos, etc.
Cabe señalar que el análisis predictivo, especialmente si se utiliza para analizar los posibles riesgos de la cadena de suministro, puede ayudar a reducir los costos, simplificar los flujos de trabajo y garantizar que siempre tengamos suficientes productos en inventario para satisfacer las necesidades de los consumidores. En otras palabras, el análisis predictivo se convierte en una palanca estratégica para la cadena de suministro y la logística para:
- Superar los límites de los datos históricos: se tiene en cuenta una amplia gama de factores, como los eventos geopolíticos, las condiciones meteorológicas y las tendencias del mercado, para formular escenarios futuros más realistas y completos.
- Identifique las interconexiones y prediga las interrupciones: el descubrimiento de relaciones e interconexiones ocultas entre los datos permite predecir con mayor precisión la demanda de productos, los picos estacionales y anticipar eventos imprevistos, como desastres naturales o crisis económicas, y desarrollar planes de contingencia efectivos.
- Aumente la resiliencia: el análisis predictivo garantiza el diseño de una cadena de suministro y una logística más sólidas, capaces de hacer frente al contexto actual, caracterizado por una complejidad creciente y una multitud de variables en juego.
Tradicionalmente, las estrategias reactivas han limitado la capacidad de responder eficazmente a las interrupciones en la cadena de suministro y la logística, mientras que, hoy en día, gracias a la Inteligencia Artificial y al análisis de macrodatos, es más fácil planificar mejor el transporte, reducir los tiempos de entrega y mejorar la eficiencia de la cadena de suministro, garantizando una logística fluida y resiliente.
¿Cómo implementar el análisis predictivo en la fábrica?
El núcleo del análisis predictivo se encuentra en las siguientes fases clave, a saber:
Recopilación y preparación de datos: los datos se recopilan de diversas fuentes, es decir, bases de datos, sensores y plataformas de redes sociales y, posteriormente, se procesan previamente, es decir, se limpian y transforman para su análisis. En particular, la limpieza de datos incluye: la identificación y corrección de errores, la eliminación de los duplicados, la compilación de los valores faltantes y la estandarización de los formatos de datos. Mientras que la transformación de datos implica: convertir los datos a un formato adecuado para el análisis; dividir los datos en un conjunto de entrenamiento (utilizado para entrenar el modelo) y un conjunto de pruebas (utilizado para evaluar su rendimiento).
Desarrollo e implementación de modelos predictivos: una vez preparados los datos, el siguiente paso es desarrollar un modelo. Es decir, una representación de un sistema del mundo real que utiliza datos para hacer predicciones sobre los resultados futuros. Existen diferentes tipos de modelos, que incluyen: modelos de regresión, árboles de decisión y redes neuronales. Cada modelo tiene sus puntos fuertes y débiles, y la elección del modelo depende de la naturaleza del problema que se va a gestionar y de los datos disponibles. Existen tres métodos principales para crear un modelo de análisis predictivo: la codificación manual en Python u otros lenguajes, el uso de herramientas de software de ciencia de datos y el aprovechamiento de herramientas de bajo código, como Pecan.
El entrenamiento con modelos implica seleccionar un algoritmo apropiado y entrenar con datos. Además, la evaluación del modelo implica probar su precisión y realizar los ajustes necesarios para mejorar su rendimiento. Además, la implementación implica la integración del modelo predictivo en los procesos y sistemas empresariales.
Supervise y evalúe los resultados: debe supervisar periódicamente el modelo para revisar su rendimiento y asegurarse de que ofrece los resultados esperados. Además, con el tiempo, es necesario refinar y optimizar el modelo de acuerdo con sus necesidades.
Garantice la calidad y la seguridad de los datos
El poder del análisis predictivo reside en la calidad de los datos en los que se basa. Una estrategia de datos bien definida es esencial para recopilar, integrar y mejorar la información de diferentes fuentes empresariales.
Solo garantizando la coherencia, precisión e integridad de los datos podrá obtener resultados fiables y tomar decisiones informadas. Además, es esencial definir métricas e indicadores clave de rendimiento (KPI) para medir la calidad de los datos y hacer un seguimiento de las mejoras a lo largo del tiempo.
Además, es crucial garantizar la seguridad de la información, protegiéndola del acceso no autorizado, la pérdida o la alteración. Por lo tanto, una gobernanza sólida de los datos, que defina funciones, responsabilidades y procedimientos claros, es esencial para garantizar el cumplimiento de la normativa y la protección de la privacidad. Esto implica la adopción de las medidas técnicas y organizativas adecuadas para proteger los datos personales, así como la transparencia hacia las partes interesadas en lo que respecta al tratamiento realizado.
Por lo tanto, para construir una base sólida para el análisis predictivo, aprovechar todo su potencial y obtener una ventaja competitiva, las organizaciones deben:
- Defina una estrategia de datos clara y alineada con los objetivos empresariales.
- Implemente procesos de recopilación e integración de datos eficientes y confiables.
- Garantice la calidad de los datos mediante actividades de limpieza, estandarización y gestión de la calidad de los datos.
- Proteja los datos mediante las medidas de seguridad adecuadas, como la autenticación multifactorial y el cifrado.
- Establezca una gobernanza de datos estricta, que incluya políticas, procedimientos y herramientas para garantizar una gestión adecuada de los datos.
- Promueva una cultura empresarial basada en los datos, que fomente el uso de los datos para la toma de decisiones.
- Garantice el cumplimiento del RGPD.
Elegir las herramientas y tecnologías adecuadas
Las herramientas de análisis predictivo son conjuntos de software y plataformas que se encargan de recopilar, limpiar y organizar los datos. Es decir, herramientas equipadas con capacidades de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático, capaces de automatizar acciones complejas y permitir a los empleados centrarse más en tomar medidas proactivas basadas en información basada en datos.
Es importante recordar que las herramientas de análisis predictivo ofrecen diversas opciones de precios, niveles de funcionalidad y especializaciones en función de los requisitos empresariales específicos. Por lo tanto, elegir la herramienta de análisis predictivo ideal requiere una evaluación cuidadosa de varios factores, como:
- Alineación con los objetivos empresariales: la herramienta debe respaldar directamente los objetivos estratégicos de la empresa, ya se trate de mejorar la experiencia del cliente, optimizar las operaciones o tomar decisiones más informadas.
- Rentabilidad: el costo del instrumento debe ser proporcional a las funciones ofrecidas y al presupuesto disponible. Por lo tanto, es importante encontrar un equilibrio entre el costo y el valor.
- Capacidad de integración: la herramienta debe integrarse ‘sin problemas’ con los sistemas existentes de la organización para garantizar un flujo continuo de datos y un análisis coherente.
- Usabilidad: la interfaz de usuario debe ser intuitiva para facilitar su uso a todos los usuarios, incluso a los menos técnicos.
- Movilidad: la capacidad de acceder a los datos y análisis desde dispositivos móviles es cada vez más importante para tomar decisiones en tiempo real.
- Escalabilidad: la herramienta debe poder adaptarse al crecimiento de la organización y al aumento del volumen de datos.
- Atención al cliente: un buen servicio de atención al cliente es fundamental para garantizar una experiencia de usuario positiva y resolver cualquier problema.
- Administración de fuentes de datos: la herramienta debe poder recopilar y analizar datos de una variedad de fuentes, tanto estructuradas como no estructuradas.
- Seguridad: la protección de datos es fundamental. La herramienta elegida debe garantizar la seguridad y la privacidad de los datos empresariales.
El análisis predictivo es un elemento fundamental de la transformación digital del sector manufacturero. Gracias a la capacidad de anticipar las tendencias, optimizar los recursos y mejorar la resiliencia, las organizaciones pueden obtener una ventaja competitiva significativa y consolidar su posición en el mercado. Por lo tanto, invertir en soluciones analíticas avanzadas significa no solo afrontar los desafíos actuales, sino también prepararse para un futuro cada vez más complejo y dinámico.
