La analítica de datos se ha consolidado como un factor fundamental y diferencial en las industrias actuales.

De este elemento depende, en gran parte, la posibilidad de emplear una óptima toma de decisiones a lo largo de toda la cadena de valor.

Por ese motivo, gerentes de operaciones y manufactura están liderando los procesos de adquisición e implementación de soluciones de Big Data dentro de sus organizaciones y procesos.

Si bien comprenden la necesidades y los alcances de este tipo de recursos, también tienen la presión de garantizar que estos realmente generen un impacto profundo y, en consecuencia, el ROI sea atractivo y se obtengan resultados sostenibles a mediano y largo plazo.

Entonces, ¿cómo conciliar la necesidad de innovar y migrar a un modelo de operación inteligente con la protección y optimización del presupuesto en tecnologías?

Para ello, es fundamental evaluar de manera rigurosa las potenciales soluciones de analítica de datos a implementar, examinando sus funciones, puntos críticos y adecuación a requerimientos operativos particulares.

Dicho esto, a continuación te dejamos una lista de las principales características que debes buscar en una herramienta de este tipo para que impulse tus procesos industriales de manufactura, la rentabilidad y la gestión estratégica.

1. Integración con distintos dispositivos

El Internet de las Cosas (IoT) es uno de los factores de mayor peso dentro de la analítica de datos para la industria.

El IoT industrial es ese hilo conductor que permite que los diferentes datos interactúen entre sí, se compartan entre equipos y, en general, sean el pilar de un modelo de funcionamiento inteligente.

De poco sirve manejar un gran volumen de información si se dividirá en diferentes islas de operaciones y no generará una retroalimentación que se traduzca en la optimización de distintas instancias y estaciones de trabajo.

En definitiva, una sólida herramienta de analística se basa en el IoT Industrial para generar la integración de información entre los diferentes dispositivos que forman parte de los procesos críticos de operación y producción, como:

• PlC’s;
• Brazos robóticos y otros robots;
• Troqueladoras;
• Diferentes tipos de sensores.

Para sacar el máximo provecho de una solución de este tipo y, además, utilizarla de manera estable, es fundamental contar con un SOC (centro de operaciones de seguridad).

La función del SOC es actuar como agente de supervisión y defensa ante las amenazas de vulneración de datos en medio de un esquema de operación basado en la interconexión y la disponibilidad de grandes volúmenes de información crítica.

2. Calidad gráfica

La gran cantidad de datos aportada por esta clase de herramientas debe presentarse de forma optimizada y jerarquizada al usuario final, en este caso, operadores y supervisores de los procesos de producción.

Al final, el Big Data y el IoT funcionan por medio de algoritmos y elementos de software dentro de los dispositivos, que permiten la extracción y el intercambio de datos.

Una sólida solución de analítica procesa toda esta información para luego presentarla de manera clara a través de reportes concretos o, mejor, gráficas de alta calidad.

De esta manera, los involucrados en los flujos de trabajo tienen acceso a dashboards informativos, actualizados y fáciles de “digerir”, lo cual permite una óptima toma de decisiones y el verdadero control en tiempo real.

3. Intuitividad y agilidad

Una buena solución de analítica de datos brinda acceso multiusuario y ofrece un amplio abanico de posibilidades.

Para que sea aprovechada al máximo, es importante que, además de contar con dashboards gráficos, cuente con una interfaz amigable y ágil.

De lo contrario, la premisa de control en tiempo real difícilmente se cumplirá y podrían generarse cuellos de botella en el uso de la herramienta que luego se ven reflejados en la calidad de los resultados.

Para que esto sea posible, además, los proveedores de la tecnología deben acompañar en el proceso de capacitación e implementación, reduciendo la curva de aprendizaje y garantizando una óptima comprensión de las funciones y la nueva dinámica de procesos.

4. Analítica avanzada y predictiva

Por medio del IoT industrial, la Inteligencia Artificial y las diferentes tecnologías integradas en una solución relacionada con el Big Data, operadores y supervisores pueden mejorar la capacidad predictiva de los procesos y, por lo tanto, la toma de decisiones.

La analítica avanzada identifica patrones y tendencias para prever la dinámica de las variables críticas de los procesos en el futuro cercano e, incluso, ayudar a detectar riesgos potenciales u oportunidades de mejora.

5. Sólido servicio de soporte

Una solución realmente efectiva está respaldada por un servicio de soporte de alta calidad, ágil, eficiente y orientado en la solicitud de requerimientos críticos.

Este es otro elemento fundamental para el máximo aprovechamiento de la herramienta y, en consecuencia, para la optimización de la inversión.

Por otro lado, el acceso al soporte debe ser ágil y continuo, un aspecto especialmente relevante para usuarios industriales y de giros de manufactura, que suelen emplear modelos de operación continuos.

¡Bien! Si nos acompañaste hasta aquí ya conoces, a ciencia cierta, cuáles son las principales características claves de una solución de analítica de datos para la industria.

Además de lo mencionado, una herramienta de calidad integra softwares y tecnologías de los mejores desarrolladores y servicios de licenciamiento, garantizando una alta capacidad funcional e impacto en diferentes áreas de las organizaciones de manufactura.

Finalmente, los líderes de operaciones deben asegurarse de que las soluciones a las cuales se destinarán las inversiones se adapten a las necesidades específicas y actuales de la empresa y, además, sean escalables, pudiendo adaptarse a potenciales tendencias de crecimiento y cambios internos.

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