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Tips para escalar la implementación del Big Data en tu fábrica


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Si estás leyendo este artículo es porque seguramente ya necesitas una solución en tu empresa que te ayude a manejar y gestionar la cantidad de datos que produces en tu fábrica a diario y que la tecnología tradicional ya no puede manejar.

Implementar Big Data en tu fábrica o empresa sin duda alguna te ayudará a posicionarte en la Industria 4.0, trayendo innumerables beneficios para tu fábrica o negocio.

Si quieres saber algunos de los pasos que necesitas seguir para implementar Big Data en tu fábrica debes continuar leyendo este artículo.

No sin antes recordar…

¿Qué es el Big Data?

El Big Data es una de las tecnologías fundamentales de la Industria 4.0 que se encarga de procesar, gestionar y analizar las grandes cantidades de datos que se producen en una empresa, fábrica o negocio como consecuencia del uso del internet y la digitalización de sus procesos.

Para lograr esto, se requiere de una nueva infraestructura de software y hardware que soporte la cantidad y la velocidad de datos en tiempo real.

Otros aspectos que debes conocer sobre implementar Big Data es que tiene una gran variedad de funcionalidades que si se emplean correctamente traerán grandes beneficios a tu fábrica, como por ejemplo:

  • Captura los datos.
  • Almacenamiento de datos.
  • Análisis de datos.
  • Búsquedas especificas de datos o información que necesites consultar.
  • Contar con fuentes y bases de datos.

Entre otras cosas, todo esto será de gran utilidad para aprender de tu propia fábrica y analizar el comportamiento de tu producción, tus clientes y trabajadores, y con base en esto diseñar grandes estrategias para aminorar costos y aumentar la producción de tu fábrica.

En cuanto a los análisis de datos, el Big Data es capaz de generar cuatro tipos de análisis:

  • Análisis predictivo: Como su nombre lo indica predice próximas eventualidades dentro de la producción de la fábrica o empresa, basándose en los datos estudiados.
  • Análisis descriptivo: Aporta información sobre la situación en el presente luego del estudio de datos históricos, apoyando en la toma de decisiones.
  • Análisis de diagnóstico: Analiza resultados de estrategias especificas que se hayan aplicado.
  • Análisis prescriptivo: Hace un estudio de las consecuencias de determinadas acciones que te ayudarán a saber si tomarlas o no.

Ahora que ya sabes esto y todo lo anterior, seguramente estas interesado en la implementación del Big Data para tu fábrica pero no sabes por donde empezar, aquí te daremos algunos consejos.

Consejos para la implementación del Big Data en tu fábrica

Antes de la implementación de Big Data en tu fábrica o empresa es recomendable seguir los siguientes pasos:

1. Fijar los objetivos de tu fábrica o empresa

Es imprescindible:

  • Reconocer y precisar las fallas en el proceso de producción de tu fábrica, así como los errores de manufactura o procesos que quieres y necesitas, mejorar, optimizar y corregir.
  • Reconocer, ubicar y cerciorarse de la procedencia y credibilidad de los datos y bases de datos que deseas analizar.

Basándote en el reconocimiento de estas fallas los objetivos serán:

  • Utilizar el análisis de Big Data para superarlas.
  • Mejorar, agilizar, optimizar y aumentar la producción de la fábrica.
  • Reducir costos.

2. Implementar el análisis

En este punto debes decidir qué herramientas, qué tipo de análisis de Big Data usarás y dónde lo aplicarás. Siempre se recomienda empezar la implementación de Big Data poco a poco y por áreas o secciones dentro de la fábrica.

Por supuesto la implementación del análisis debe hacerse en base a los objetivos que necesitas alcanzar por ejemplo: Si uno de tus objetivos consiste en lograr que las máquinas del área de producción tengan mayor rendimiento.

Debes comenzar con el análisis de datos de las máquinas inteligentes. O quizás si necesitas mejorar el flujo de páginas web o redes sociales, analizar los datos que generan las mismas.

3. Profundización del plan de Big Data

Antes de la implementación del plan de Big Data debemos hacer un estudio del comportamiento, las características y los datos que guardamos y que generan nuestros clientes actuales y futuros clientes potenciales.

De esta manera, aplicaremos un correcto análisis de Big Data que nos permitirá crear estrategias de marketing que nos ayuden a atraer más clientes.

El mismo estudio de profundidad debe aplicarse en las diversas áreas de la fábrica, como por ejemplo en control de calidad, manufactura o recursos humanos.

4. Ejecución e infraestructura de la implementación de Big Data

La ejecución no es más que llevar a cabo todo lo anterior, al mismo tiempo que se debe revisar constantemente la variación de los datos.

Llevar a cabo la ejecución no será posible sin instalar la infraestructura y tecnología necesaria para la implementación de Big Data.

No es sencillo el funcionamiento y la instalación de la infraestructura de Big Data, debido a que el sistema de Big Data debe trabajar con grandes cantidades de datos en tiempo real sin almacenarlos en una memoria de computadora ya que no es posible.

Es por esto que debe utilizarse un cluster dentro de un entorno Framework, el más utilizado es Hadoop, capaz de hacer todo el trabajo necesario con los datos. Al mismo tiempo todo este proceso se podría alojar en la nube.

Es probable que la instalación de dicha infraestructura en tu fábrica tome varios días, mientras se hacen pruebas y se logra todo el proceso.

Como mencionamos anteriormente, no es recomendable la activación simultánea del Big Data en todas las áreas de la fábrica, se recomienda hacerlo paulatinamente.

Para de esta manera, poder ir corrigiendo y verificando su buen funcionamiento en cada sección, mientras que al mismo tiempo los trabajadores y empleados se adaptan a la nueva tecnología.

Ahora que seguramente te has dado cuenta de que no es tan difícil la implementación del Big Data en tu fabrica, seguramente ya te has decidido, si es así y necesitas más información.

No dudes en escribirnos a nuestro chat y te enviaremos a tu correo todo lo que necesites saber.

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