La longevidad de las empresas está en declive y se proyecta que esta tendencia continúe en los próximos años. Fenómenos como la transformación digital y el análisis de datos están adquiriendo una importancia creciente para contrarrestar esta situación.
Numerosos sectores pueden aprovechar los beneficios de la transformación digital y el análisis de datos. Entre ellos, el sector industrial, particularmente la industria manufacturera, se cuenta entre los diez principales usuarios de análisis de datos para mejorar su competitividad. Sin embargo, este sector presenta características específicas en cuanto a su aplicación de análisis de datos. Para sacar provecho de la analítica, es imprescindible comprender las particularidades del análisis de datos en el ámbito industrial.
La Analítica de Datos Industrial y su relación con la transformación digital en el sector industrial
La aparición de fenómenos como el Internet de las cosas (IoT) y la Industria 4.0 ha creado la necesidad de adaptar los métodos y conceptos utilizados anteriormente. En este contexto, surge el Industrial Big Data, definido como la gran cantidad de información recopilada por los equipos industriales. El desarrollo tecnológico de la industria ha generalizado la utilización de sensores integrados en los equipos que recopilan los datos generados durante el proceso de producción. Los expertos consideran que el Big Data industrial surgió como resultado de la adopción de la Internet de las Cosas Industrial en los procesos de producción. Los datos, caracterizados por su complejidad y diversidad, se recopilan a gran escala, ya que casi todos los dispositivos de la planta con acceso a Internet están recopilando información permanentemente.
Aunque estos datos son cruciales para las empresas, hasta ahora sólo se habla de la recopilación de estos, sin ningún tipo de procesamiento o uso directo – Big Data industrial.
Esta enorme cantidad de información adquiere mayor relevancia cuanto más eficiente y asertiva sea su recogida, análisis e interpretación. Este proceso completo y complejo se conoce como Analítica de Datos Industriales.
La importancia de la analítica de datos industriales es cada vez mayor, y se estima que en 2026 este mercado estará valorado en 36.730 mil millones de dólares (frente a los 13.600 mil millones de 2020). Este incremento está asociado a la acelerada transformación digital del tejido industrial y a la inequívoca ventaja que la capacidad de interpretar y leer datos tiene en la implementación de las estrategias de crecimiento y evolución de las organizaciones.
Beneficios de la aplicación de la Analítica de Datos en el sector industrial
Al abordar los datos de forma transversal, desde el pasado hasta el futuro, es posible desarrollar modelos estadísticos avanzados que permiten descubrir insights del negocio cada vez más específicos y personalizados y prever las situaciones más plausibles en el futuro. Con este tipo de soluciones, será posible:
- Mejorar el rendimiento
- Aumentar el seguimiento
- Tomar decisiones de forma más rápida y eficaz
- Controlar los costes
- Mejorar el servicio al cliente
En el sector industrial, esta competencia incorpora las ventajas de la analítica de datos con las ventajas específicas de un entorno industrial. Incluyen:
Equilibrio entre el trabajo automatizado y el manual
La utilización de la automatización en la fabricación es cada vez más frecuente. Se prevé que el mercado mundial de la automatización de la fabricación crezca un 8,8% anual hasta 2025. Aunque la automatización representa posibles ganancias de eficiencia, como una mayor productividad y consistencia en la calidad, hay lugares que requieren mano de obra humana. La analítica de datos industriales permite estudiar estos factores para lograr un equilibrio entre el trabajo manual y el automatizado. Además, el análisis de los equipos de trabajo permite dimensionar los equipos y controlar los indicadores financieros durante la implementación de los procesos automatizados.
Optimización de procesos
Una de las grandes ventajas de la analítica de datos es la optimización de los procesos y la capacidad de aumentar la productividad de las operaciones.
En los equipos, esto puede alcanzarse a través de la implementación de modelos de mantenimiento prescriptivos, que maximizan la vida útil de todos los componentes.
La implementación de la Analítica de Datos permite la creación automática de planes de producción, generalmente asociados a un proceso complejo con multivariables, donde el resultado final es la mejor solución. Esto permitirá reducir el tiempo necesario para construir un plan y analizar varios escenarios flexibles, obteniendo así un plan de producción optimizado.
Por último, con respecto a las anomalías, la utilización de la analítica de datos permite identificar incoherencias en los equipos e instalaciones de producción. Los algoritmos matemáticos encuentran patrones que permiten perfeccionar los procesos. Por ejemplo, mediante herramientas analíticas es posible identificar si un equipo es más o menos eficiente si trabaja durante intervalos más cortos. Este tipo de información es esencial para la mejora y optimización de los procesos.
Eficiencia energética
El sector industrial es el mayor consumidor de energía, ya que consume cerca del 54% del total de la energía suministrada en el mundo. La energía es un coste enorme para las organizaciones industriales. Dado que hay gobiernos que reducen los impuestos a las empresas menos contaminantes, una de las formas utilizadas para reducir estos costes es adaptar el consumo de energía o hacerlo más eficiente. Una mayor eficiencia energética es capaz de aumentar la competitividad y mejorar la productividad, lo que representa una enorme ventaja para las empresas.
El uso de la Analítica de Datos en la eficiencia energética permite anticiparse al mercado energético y, en consecuencia, mejorar la toma de decisiones sobre energía. Esto es especialmente relevante, ya que la creciente preocupación por el medio ambiente puede generar una tendencia a la inversión en energías renovables. Se estima que en 2030 las energías renovables podrán representar hasta el 27% del consumo energético mundial. La analítica industrial anticipa estos cambios para que los gestores puedan adaptar su estrategia y aumentar la inversión en energías con relevancia futura.
Tipos de Analítica de datos
El enfoque tradicional de la analítica consiste en estudiar el histórico de datos. Actualmente, este análisis no es suficiente, ya que analizar el presente también es importante para saber exactamente lo que está ocurriendo en este momento. Por otro lado, apoyar la previsión de eventos futuros, sugiriendo lo que debería hacerse o diciendo lo que es más probable que ocurra, es cada vez más relevante para la creación de valor y la construcción de una cadena de valor sostenible y resiliente. Existen 4 tipos de análisis de datos con las siguientes características:
Analítica Descriptiva
La analítica descriptiva consiste en examinar los datos del pasado. Los datos históricos se recopilan, organizan y analizan con el objetivo de contestar a la pregunta «¿qué ocurrió?». Para ello, se pueden utilizar herramientas soportadas por fenómenos como el Business Intelligence y el Big Data. Es el método analítico más común, pero, cuando se observa individualmente, no es capaz de justificar los fenómenos observados.
Analítica de Diagnóstico
La analítica de diagnóstico es más profunda que la analítica descriptiva. Para ello se utilizan técnicas de análisis de datos exploratorio para contestar a la pregunta «¿por qué ocurrió?». Se considera la base del análisis causal, ya que pretende encontrar correlaciones entre los datos. Cuando se aplica en el sector industrial, se puede encontrar una relación entre, por ejemplo, la temperatura de una planta y la velocidad de funcionamiento de un equipo. Esto es posible gracias al uso de procesos como data mining y machine learning.
Analítica predictiva
La analítica predictiva utiliza datos históricos y, con la ayuda de algoritmos, métodos estadísticos y machine learning, analiza patrones para contestar a la pregunta «¿Qué va a pasar?» La analítica predictiva es una continuación de la analítica descriptiva y de diagnóstico porque, para poder predecir lo que puede ocurrir, primero hay que entender lo que ocurrió y por qué ocurrió. Este tipo de análisis estadístico tiene utilidad para diversos sectores como el marketing, las finanzas, la industria y el retail.
Analítica prescriptiva
La analítica prescriptiva es el tipo más avanzado de analítica y pretende contestar a la pregunta «¿Qué debemos hacer?» Este tipo de análisis utiliza la heurística, las simulaciones y la inteligencia artificial para desarrollar múltiples escenarios hipotéticos, presentar las posibles decisiones y sus implicaciones. Este es el modelo analítico que más apoya la toma de decisiones y, en consecuencia, el que más repercute en las acciones de los gestores.
Cómo implementar las prácticas de Analítica de Datos en el sector industrial
Implementar una estrategia de análisis de datos en un entorno industrial supone desafíos. La elevada multidisciplinariedad de los procesos y departamentos hace que sea complejo vincular y coordinar a las distintas personas y tecnologías de la organización. Es necesario considerar las mejores prácticas para implementar una estrategia de análisis de datos y considerar las especificidades de una estrategia de analítica industrial:
- Mapear el flujo de materiales para comprender mejor todo el negocio.
- Analizar los recursos disponibles para la recopilación de datos. Verificar qué dispositivos IoT están disponibles, qué equipos tienen sistemas de recopilación de datos, quiénes son los trabajadores cualificados para trabajar con la analítica de datos y cuál es el presupuesto disponible para la implementación de la Analítica de Datos.
- Seleccionar los puntos de mejora a abordar. En un entorno de fabricación, hay procesos que son más relevantes para entender la producción y hacer previsiones. Por ejemplo, en una empresa de embalaje de alimentos, el equipo encargado de cerrar los envases es esencial, tanto para el proceso de producción como para contar las unidades de producto terminado. Si este equipo no recopila información sobre la calidad, nunca será posible predecir posibles averías o fluctuaciones en el tiempo de producción. Es esencial seleccionar qué puntos del proceso de producción podrían beneficiarse más de la utilización de la Analítica de Datos.
- Mapear el flujo de información desde el Gemba hasta los diferentes sistemas de información en uso. Para hacer previsiones, es necesario tener acceso a datos históricos. Este mapeo permite comprobar qué datos se han recopilado y cómo son de accesibles.
- Implementar nuevos métodos de recopilación de datos o actualizar los métodos utilizados actualmente. Los dispositivos actuales de recopilación de datos pueden ser insuficientes para representar correctamente el entorno industrial. Es necesario comprender en qué fases del proceso de producción hay lagunas en la recopilación de datos y poner en práctica mecanismos de corrección. De este modo, se generan nuevos datos históricos relevantes para las previsiones futuras.
- Organizar y transformar los datos relevantes en una base de datos preparada para su análisis. La recopilación de datos no garantiza la capacidad de utilizarlos para la toma de decisiones o la optimización de procesos. Es necesario seleccionar qué datos son relevantes para el análisis y organizarlos. Por ejemplo, si una planta ha cambiado significativamente su proceso de producción, los datos recopilados antes de ese cambio pueden no ser relevantes para el análisis y acabar creando indicadores incorrectos.
- Utilizar la base de datos transformada para construir modelos y evaluar el retorno de la inversión de las distintas soluciones posibles
- Operacionalizar el modelo seleccionado en el proceso de producción
Para alcanzar plenamente las ventajas de la analítica e implementar nuevas herramientas y procesos, la gestión del cambio es fundamental. Es necesario preparar a la organización para el éxito poniendo a las personas en el centro, involucrando a los diferentes usuarios finales desde la fase inicial de mapeo y escalonando la implementación en equipos piloto para probar y mejorar.
