Cómo escalar un modelo de IA del piloto a producción con éxito
Escalar un modelo de IA del entorno de pruebas a producción es uno de los mayores retos de la inteligencia artificial en el mundo empresarial. Muchas iniciativas fallan en esta transición. En este post exploramos cómo hacerlo con éxito, sus beneficios y cómo aggity te ayuda a lograrlo. Pasa de la prueba de concepto al valor real de negocio. Aprende a escalar tu modelo de IA con éxito y evitar los errores más comunes. A pesar del impacto que tiene la IA en todos los sectores, su implementación conlleva diferentes retos. Uno de los más importantes es el de escalar la IA en producción. Y es que, desplegar la IA a gran escala supone tener que superar retos técnicos, organizativos y estratégicos. A pesar de los beneficios que puede reportar la IA empresarial, si no se sigue una estrategia de producción IA correcta y no se asume un cambio cultural en la organización la IA en empresas puede resultar un fiasco. Veamos cómo conseguirlo. ¿Qué implica escalar un modelo de IA a producción? Escalar un modelo de IA a producción significa básicamente llevar un modelo de inteligencia artificial del laboratorio al mundo real de una empresa. Esta escalabilidad IA consiste en integrar un modelo de aprendizaje automático (ML) que ha demostrado su valor en un entorno de pruebas en los sistemas y flujos de trabajo operativos de una organización. De esta forma se pueden manejar las cargas de trabajo del mundo real, mantener su rendimiento y adaptarse a datos que pueden cambiar. Para que la IA en producción sea exitosa y se traduzca en un despliegue de modelos definitivo y operativo es necesario llevar a cabo diferentes fases. La primera de ellas consiste en evaluar de forma exhaustiva el piloto y prepararlo para la producción. Antes de escalar la IA en producción, es importante validar a fondo el éxito del proyecto piloto. Esto significa no solo evaluar la precisión del modelo, sino también su robustez ante diferentes tipos de datos, su interpretabilidad y el impacto potencial que puede tener con los objetivos de negocio. Para ello es necesario identificar aspectos como los requisitos para el entorno de producción, el volumen esperado de datos, la latencia máxima permitida para las predicciones o la frecuencia con la que el modelo necesitará ser reentrenado. Una vez que se hayan validado los requisitos, la segunda fase consiste en diseñar una arquitectura de producción. Se trata de concebir una infraestructura escalable que soporte el modelo de IA. Esto implica tomar decisiones críticas sobre la infraestructura (ya sea en on-premise como en la nube), la gestión de datos (cómo se almacenarán, accederán y gobernarán los datos), los mecanismos de inferencia y cómo se integrarán los modelos de inteligencia artificial con los sistemas empresariales existentes. La seguridad de los datos y el modelo, así como el cumplimiento de las normativas también tienen que ser consideradas. La tercera fase supone el desarrollo e implementación de la infraestructura diseñada. Para ello, una vez que se tiene una arquitectura clara, se empiezan a construir y configurar los componentes necesarios. Esto puede implicar la creación de clústeres de cómputo escalables, la implementación de bases de datos de alto rendimiento, la configuración de pipelines de datos automatizados y el despliegue de los servicios de inferencia del modelo en un entorno de producción. La automatización es clave en esta etapa para una buena estrategia de MLOps (Machine Learning Operations), utilizando herramientas de infraestructura como código (IaC) y orquestación de contenedores (como Kubernetes) para garantizar la consistencia y reducir la probabilidad de errores manuales. Una vez ejecutadas las fases anteriores, hay que llevar a cabo la última antes de escalar la IA a producción. Este último momento se centra en la monitorización y el mantenimiento continuo. Y es que el despliegue no es el final del proceso, sino el comienzo. Es esencial establecer un sistema de monitoreo robusto que rastree de forma constante el rendimiento del modelo, la calidad y la distribución de los datos de entrada, así como el estado de la infraestructura. El mantenimiento continuo incluye el reentrenamiento periódico del modelo con nuevos datos, la actualización constante del software y la resolución de cualquier problema o anomalía que pueda surgir. Sin un monitoreo adecuado, incluso el mejor modelo puede degradarse rápidamente. Beneficios de escalar IA con éxito El éxito de escalar la IA en producción permitirá multiplicar tanto la operativa interna de la empresa como la propuesta de valor hacia el cliente. Uno de los impactos más notables es la agilidad que adquiere la organización para adaptarse a los cambios del mercado. La automatización de la IA es una de las grandes ventajas y con ella, las empresas pueden optimizar flujos de trabajo y responder en tiempo real a las variaciones en la demanda, lo que se traduce en una capacidad de reacción ante los diferentes escenarios que puedan aparecer. Otro beneficio importante es que gracias a la potenciación de la escalabilidad de la IA se mejora el valor de negocio gracias a que tareas rutinarias y propensas a errores pueden ser automatizadas, liberando a los empleados para que se centren en la realización de actividades de mayor valor estratégico. Además, la IA permite personalizar la experiencia del cliente de forma precisa, analizando grandes volúmenes de datos para ofrecer recomendaciones, productos o servicios ajustados a las necesidades individuales. Con ello se incrementa la satisfacción y fidelización del cliente y se abre la puerta a nuevas oportunidades de ingresos. La gran duda que suele aparecer, como ocurre en cualquier proyecto tecnológico es si el retorno de la inversión o ROI se puede medir. La respuesta es afirmativa ya que en el momento en el que se produce un despliegue de modelos se produce, casi de manera inmediata, una importante reducción de los costes operativos y una optimización de los procesos. Todo eso se traduce en un incremento de los ingresos, así como una reducción de los riesgos ya que la IA contribuye a la reducción de riesgos operativos y financieros al detectar
La IA generativa de IBM WatsonX impulsa la investigación en fusión nuclear del CIEMAT de la mano de aggity
Desde aggity, en calidad de business partner de IBM en España, nos sentimos orgullosos de contribuir a un proyecto de enorme valor científico y tecnológico junto con el Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT) e IBM para aplicar tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) generativa en los experimentos de fusión nuclear que se desarrollan en el Laboratorio Nacional de Fusión (LNF) del CIEMAT, en Madrid. Esta colaboración se enmarca en el programa europeo EUROFusion y tiene como eje el dispositivo experimental TJ-II, un stellarator de tipo heliac con una compleja configuración magnética, diseñado para estudiar los principios físicos de la fusión nuclear y generar conocimiento clave para el proyecto internacional ITER. La aportación de aggity: integración experta de IA generativa aggity, como partner especializado en el desarrollo y despliegue de soluciones avanzadas de IA, participa activamente en la implementación de IBM watsonx en este entorno altamente especializado. Nuestra labor se centra en facilitar la aplicación práctica de la IA generativa y en construir una plataforma específica capaz de analizar grandes volúmenes de datos experimentales de forma eficiente, precisa y segura. Gracias a esta colaboración, estamos ayudando a convertir los datos complejos generados por el TJ-II en información accionable, mediante modelos predictivos, asistentes virtuales especializados y sistemas de recomendación capaces de proponer configuraciones experimentales óptimas o generar informes automáticos basados en el comportamiento del plasma. WatsonX: el motor de la IA generativa aplicada a la ciencia IBM watsonx es el portfolio de soluciones de IA generativa que está redefiniendo los límites de la ciencia de datos. En este proyecto, se está utilizando para abordar retos como: El uso de watsonx, impulsado por aggity, ha permitido también el desarrollo de modelos de nube híbrida para la conectividad entre el TJ-II y la infraestructura de IBM, bases de datos vectoriales para la gestión eficiente de datos, y el entrenamiento de modelos de lenguaje adaptados a los datos científicos de fusión. IA para avanzar hacia una energía limpia y segura La integración de IA generativa representa un salto cualitativo en la investigación sobre fusión nuclear, considerada una de las alternativas energéticas más prometedoras para el futuro por su seguridad, sostenibilidad y potencial ilimitado. Esta iniciativa posiciona al LNF-CIEMAT, junto con IBM y aggity, como actores clave en la aplicación de la IA avanzada en entornos científicos de alto impacto. El objetivo final del proyecto es crear una plataforma de IA generativa especializada en datos de fusión nuclear, capaz de acelerar los descubrimientos científicos mediante modelos de autoaprendizaje, razonamiento semántico avanzado y asistentes inteligentes con capacidad de análisis interactivo. Nuestro compromiso con WatsonX y la IA generativa En aggity llevamos tiempo apostando por el enorme potencial de WatsonX, la plataforma de IA generativa de IBM, que ya estamos aplicando en sectores como la industria, la energía, la investigación científica o la administración pública. Watsonx permite entrenar y desplegar modelos fundacionales adaptados a cada entorno, con garantías de seguridad, trazabilidad y eficiencia. Gracias a esta tecnología, ayudamos a organizaciones líderes a automatizar procesos, reducir tiempos de análisis y tomar decisiones basadas en datos con mayor precisión y agilidad. Seguimos impulsando el uso responsable y estratégico de la inteligencia artificial generativa para resolver los grandes desafíos de nuestro tiempo.
Fin del soporte a IBM Maximo 7.6.1: por qué es el momento de planificar la migración a Maximo V9
El próximo 30 de septiembre de 2025, IBM pondrá fin al soporte oficial para la versión 7.6.1 de IBM Maximo. A partir de esa fecha, dejarán de publicarse actualizaciones de seguridad, correcciones de errores y asistencia técnica para esta versión del sistema de gestión de activos empresariales (EAM). Esta decisión obliga a muchas organizaciones a tomar medidas para garantizar la continuidad y seguridad de sus operaciones. El fin del soporte implica que cualquier incidencia futura quedará sin resolver, lo que incrementa el riesgo de ciberseguridad, incumplimiento normativo y problemas operativos. Además, mantener una versión obsoleta puede suponer una barrera para el crecimiento y la innovación, especialmente en organizaciones con entornos industriales complejos o en expansión. La alternativa natural y recomendada por IBM es la migración a Maximo Application Suite (MAS), también conocida como IBM Maximo V9, una evolución completa de la solución que incorpora un entorno modular, más escalable, y preparado para la integración con tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, IoT o analítica predictiva. ¿Por qué migrar a Maximo V9? La migración a Maximo V9 no solo es una respuesta a la necesidad de mantener el soporte técnico, sino una oportunidad para modernizar la gestión de activos, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones operativas a partir de datos en tiempo real. Con el fin de soporte a la vuelta de la esquina, es el momento idóneo para planificar esta transición de forma controlada, asegurando una migración sin interrupciones y con todas las garantías.
Así será la fábrica de un futuro que ya es muy presente – Entrevista a Miquel Melero, experto en Industria 4.0 en aggity
En esta ocasión tenemos el placer de poder contar con Miquel Melero, experto en tecnologías aplicadas al entorno industrial, sobre los retos, beneficios y el futuro de la Industria 4.0. ¿Cuáles son las tecnologías clave que están impulsando la Industria 4.0? Desde mi punto de vista, los sistemas MES son el corazón de la producción. Aglutinan toda la funcionalidad operativa de las fábricas y actúan como fuente de registro de datos, lo que permite realizar análisis posteriores y aplicar tecnologías como la inteligencia artificial. También destacaría el Cloud, que cada vez tiene un papel más relevante. Muchas empresas están trasladando los datos generados en planta a la nube para tratarlos, agregarlos, construir un datalake y aplicar analítica, ya sea con herramientas de BI o con IA generativa. En este sentido, la IA Generativa se está convirtiendo en una herramienta fundamental como asistente para operarios, supervisores, técnicos de mantenimiento, etc., ya que permite acceder de forma sencilla y rápida al conocimiento de la organización almacenado en sistemas como ERP, MES, GMAO, planificación o documentación. ¿Qué papel está jugando el IoT en los entornos industriales y cuáles son los principales retos para su incorporación? El IoT, entendido como sensores que comunican de forma independiente con una plataforma cloud, todavía no se ha implantado de forma generalizada. Lo que sí estamos viendo es la subida de todos los datos de los distintos sistemas (ERP, MES, SCADA, etc.) al cloud para aprovechar las ventajas que ofrece la nube: escalabilidad, pago por uso y facilidad para aplicar analítica a esos datos. ¿Cuál será el impacto de la inteligencia artificial en los procesos de producción? Creo que el impacto será muy alto, sobre todo en lo que respecta a la IA Generativa, porque permite interactuar con los datos usando lenguaje natural. Esto democratiza el acceso a la información. Imagino un futuro en el que todo el personal de una empresa industrial —operarios, supervisores, responsables de planta, personal de mantenimiento, almacén, calidad o incluso oficinas— podrá contar con un asistente al que preguntar por cualquier dato de los sistemas o documento almacenado en los repositorios de la empresa. Además, la IA Generativa servirá para enriquecer cualquier informe, dashboard o pantalla de información, añadiendo contexto histórico de forma automática. ¿Cuáles son los principales desafíos para la implementación de la Industria 4.0? El concepto de Industria 4.0 es muy amplio, y los desafíos varían mucho en función del nivel de madurez digital de cada empresa. Pero, por definición, se trata de digitalizar todas las operaciones, con el objetivo de automatizar procesos y aplicar tecnologías como la IA sobre esos datos digitales. Uno de los mayores retos, en mi opinión, es el factor humano: gestionar el cambio, contar con personal formado y capacitado para liderar internamente esta transformación. Otro desafío clave es disponer de una hoja de ruta clara, una visión a tres o cuatro años sobre hacia dónde se quiere avanzar en digitalización, y empezar a caminar en esa dirección de forma progresiva. ¿Qué beneficios aportan la automatización y la robótica a las fábricas inteligentes? No soy experto en automatización y robótica, por lo que prefiero no profundizar en ese ámbito. Aun así, entiendo que son tecnologías clave para aumentar la eficiencia y reducir errores. ¿Cómo están las empresas utilizando tecnologías emergentes como la realidad aumentada, la realidad virtual y los gemelos digitales? He visto que la realidad aumentada y la realidad virtual se están utilizando principalmente para formación o como soporte remoto en reparaciones. En cuanto a los gemelos digitales, aunque todavía son pocas las plantas que los han implantado completamente, sí veo que muchas están avanzando en esa dirección, especialmente para centralizar todos los datos de sus sistemas en un data lake industrial en la nube y poder aplicar analítica avanzada sobre ellos. ¿Qué impacto tiene la Industria 4.0 en la eficiencia energética y la sostenibilidad? El impacto es enorme. Siempre digo que para mejorar, hay que medir, y no hay mejor forma de hacerlo que automáticamente. La eficiencia energética requiere monitorizar los consumos en tiempo real, identificar anomalías, hacer benchmarking o seguir la evolución de proyectos de mejora. En cuanto a la sostenibilidad, es clave que el cálculo de la huella de carbono esté basado en datos reales y trazables. Y eso solo se consigue registrando la producción y el consumo energético en tiempo real. Además, el nuevo reporting no financiero exigido por la Unión Europea obliga a que estos datos sean trazables y auditables, igual que los financieros. Por eso, la digitalización es imprescindible. ¿Cómo se prevé el futuro de la Industria 4.0 a medio y largo plazo? Lo veo como un futuro apasionante. Cada vez más, la tecnología más puntera entrará de lleno en las fábricas. Las empresas industriales, si ven retorno de la inversión y mejoras claras en eficiencia, no suelen poner impedimentos. Y eso es lo que está ocurriendo, y ocurrirá aún más con la Industria 4.0. Veremos un aumento de la automatización, más tareas delegadas en el software, y un acceso democratizado a la información: datos disponibles en el momento preciso, contextualizados y útiles para la toma de decisiones. Todo esto nos llevará hacia una industria más eficiente, que consume menos recursos y reduce emisiones de carbono, es decir, más sostenible. Miquel Melero, Smart Factory Solution Leader en aggity
Spinreact
Durante los últimos 43 años, se ha dedicado íntegramente al desarrollo y producción de reactivos para Diagnóstico in-vitro. Tiene una gran experiencia en investigación y producción de nuevos parámetros y fabrica una extensa y competitiva gama de productos de máxima calidad.
Insud Pharma
Grupo de compañías que abarca todos los eslabones de la industria químico-farmacéutica. Cuenta con 3 áreas empresariales y un fuerte foco en I+D para desarrollar nuevas y mejores soluciones.
Ciberseguridad en infraestructuras críticas, el reto de proteger datos e IA
Las infraestructuras críticas son objetivos prioritarios de los ciberdelincuentes. La integración de la inteligencia artificial y los sistemas conectados eleva aún más la necesidad de protección. En este post analizamos qué implica la ciberseguridad en infraestructuras críticas. La protección de infraestructuras críticas frente a ciberataques es clave. Descubre cómo blindar tus datos e IA frente a amenazas crecientes. La ciberseguridad en infraestructuras críticas es un elemento cada vez más importante tanto para las empresas como para los gobiernos de todos los países. Esa preocupación parte del hecho de que servicios esenciales como energía, agua, transporte, sistemas sanitarios o telecomunicaciones dependen cada vez más de sistemas interconectados y digitalizados, por lo que cualquier ciberataque exitoso puede poner en riesgo el funcionamiento de todo un país. El contexto, además, es cada vez más preocupante ya que la creciente sofisticación de los ataques, el empleo de la inteligencia artificial o la convergencia entre IT y OT plantean nuevos desafíos y retos para la ciberseguridad industrial. ¿Qué es la ciberseguridad en infraestructuras críticas? La ciberseguridad en infraestructuras críticas se refiere a la protección de aquellas instalaciones, redes, servicios y equipos físicos o virtuales en los que un ciberataque tendría un grave impacto sobre los servicios esenciales para la sociedad y la economía. La importancia de proteger estos entornos radica en que cualquier incidente afectaría a la seguridad de un país, a su economía y, en definitiva, a la vida de millones de personas. Por este motivo, la defensa cibernética en estos entornos se centra en preservar la disponibilidad, integridad y confidencialidad de los sistemas y datos. El objetivo de las estrategias de ciberseguridad persigue, por tanto, evitar que se produzcan amenazas en infraestructuras críticas o el acceso no autorizado a datos sensibles. Una característica frecuente en la ciberseguridad en infraestructuras críticas es la convergencia de los entornos OT/IT. Hasta hace un tiempo, los sistemas TI, aquellos que se centran en el procesamiento y almacenamiento de datos (como servidores, PCs o bases de datos) vivían separados de los sistemas OT, que son los encargados de controlar y monitorizar los procesos físicos e industriales (como sistemas SCADA en plantas de energía o controladores PLC en fábricas). Pero, con la digitalización y la interconexión, ese distanciamiento ha quedado diluido, de tal forma que la protección de sistemas sensibles o la seguridad en sistemas SCADA es cada vez más compleja. Entre las amenazas más frecuentes se encuentran la interrupción de servicios, el sabotaje, el espionaje, la manipulación de sistemas y el robo de información. Además, en la ciberseguridad en infraestructuras críticas actúan diferentes actores: desde grupos patrocinados por gobiernos, cibercriminales, ciber terroristas, hacktivistas o incluso empleados internos, mediante técnicas que combinan diferentes vectores de ataque en lo que se conoce como ataques híbridos. Finalmente, la creciente dependencia de la IA, si bien ofrece eficiencias y nuevas capacidades a los entornos industriales, también trae consigo nuevas vulnerabilidades, ya que los modelos de IA pueden ser entrenados con datos maliciosos y sus algoritmos pueden ser manipulados, por lo que la protección de datos críticos o la protección de sistemas sensibles se vuelve cada vez más compleja. Beneficios de una ciberseguridad robusta Ante todos estos retos queda claro que la ciberseguridad en infraestructuras críticas pasa por dotar de robustez a la estrategia de defensa de cualquier empresa u organización que opera en entornos industriales. Si esa estrategia se ejecuta de forma correcta, los beneficios son numerosos. La ventaja más destacable es la capacidad para prevenir ataques, fundamental si se quiere garantizar la continuidad operativa de los servicios esenciales. Para conseguirlo es necesario que las organizaciones industriales implementen medidas avanzadas de protección que permitan anticipar, detectar y neutralizar amenazas antes de que se materialicen, minimizando el riesgo de interrupciones y daños colaterales. Con una estrategia de ciberseguridad industrial robusta, no sólo se tiene capacidad prevenir los ataques, sino que también se cumple con las diferentes normativas y legislaciones de protección de datos. Asimismo, la continuidad operativa es otro de los grandes beneficios de una estrategia de ciberseguridad en infraestructuras críticas bien estructurada. Los planes de continuidad y recuperación ante desastres, junto con la supervisión constante de los sistemas, permiten a las infraestructuras críticas mantener sus operaciones incluso ante incidentes graves, limitando el impacto y asegurando una rápida recuperación. De esta forma, en caso de que se produzca un ciberataque, una infraestructura que esté bien protegida estará mejor equipada para resistir el impacto, recuperarse rápidamente y mantener los servicios esenciales en funcionamiento. Esto se logra a través de planes de respuesta a incidentes bien definidos, sistemas de respaldo y recuperación, y la implementación de arquitecturas resilientes que aseguren la redundancia y la tolerancia a fallos. Capacidades clave de seguridad Las infraestructuras críticas deben desarrollar y mantener capacidades clave de seguridad. El monitoreo y la visibilidad integrada de los sistemas OT e IT es fundamental para identificar en tiempo real cualquier anomalía o comportamiento sospechoso que pueda indicar la presencia de una amenaza. Los sistemas de detección de intrusiones, los cortafuegos y las herramientas de análisis de tráfico permiten filtrar y bloquear accesos no autorizados, mientras que la automatización de la respuesta ante incidentes mejora la eficiencia y reduce el margen de error humano. La ciberseguridad OT e IT, así como la gestión de los riesgos, tienen que basarse en identificar y priorizar los activos más críticos y vulnerables. De esta forma, la asignación de recursos y la toma de decisiones es mucho más sencilla. Asimismo, es importante formar y capacitar al personal, ya que el factor humano sigue siendo uno de los eslabones más débiles en cualquier cadena de seguridad. Otras de las capacidades clave a la hora de hablar de ciberseguridad industrial reside en detectar las posibles amenazas. Con la monitorización no es suficiente, por lo que es necesario contar con sistemas activos que identifiquen y alerten sobre posibles intrusiones. Esto incluye sistemas de detección de intrusiones, soluciones de prevención de intrusiones y análisis de comportamiento de usuarios y entidades que identifican patrones de uso anómalos, así como el uso de
Leroy Processing Foods digitaliza su planta de Pinto (Madrid) con aggity
Leroy Processing Foods, empresa especializada en la elaboración de productos del mar de alta calidad, ha confiado en aggity para digitalizar las operaciones de su planta de producción en Pinto (Madrid). El proyecto incluye la implantación de un sistema MES (Manufacturing Execution System) y un Planificador Avanzado de la Producción, con el objetivo de optimizar los procesos productivos, mejorar la trazabilidad y reforzar la eficiencia operativa en tiempo real. Con esta iniciativa, Leroy Processing Foods da un paso decisivo en su estrategia de transformación digital, apostando por la tecnología como palanca para asegurar la calidad, la flexibilidad y la competitividad de su actividad industrial.
Automatización de informes con Power BI, ahorra tiempo y gana precisión en tus procesos de reporting
La automatización de informes con Power BI es esencial para aquellas empresas que buscan agilidad, precisión y eficiencia en sus procesos de reporting. En este post explicamos qué es Power BI, cuáles son sus beneficios y cómo aggity te ayuda en su implementación. Descubre cómo automatizar tus informes con Power BI para ahorrar tiempo, reducir errores y optimizar la toma de decisiones en tu empresa. Tomar decisiones basándose en datos es cada vez más importante para las empresas. Sin embargo, el problema con el que se encuentran es que en numerosas ocasiones se abusa de la generación manual de informes, lo que incrementa la posibilidad de cometer errores, además de reducir la productividad de los empleados. Sin embargo, al emplear la automatización de informes con Power BI, se solucionan estos problemas y se optimizan los procesos de reporting, liberando tiempo valioso a los trabajadores y aumentando la precisión de los informes. Las empresas generan cada vez un mayor volumen de datos y la capacidad para transformar los datos en información útil supone una ventaja competitiva. En este sentido, la automatización de informes con Power BI permite que las organizaciones superen los cuellos de botella asociados al tradicional reporting manual, garantizando además que las decisiones se basen siempre en los datos más actuales. ¿Qué es la automatización de informes con Power BI? La automatización de informes con Power BI consiste en configurar flujos de trabajo para recopilar, transformar, presentar datos de forma automática y llevar a cabo un análisis de datos automatizado con el empleo de esta solución de Microsoft. El objetivo de esta herramienta de automatización de reporting es la de pasar de la creación manual y repetitiva de informes a un sistema donde los datos se actualizan y visualizan dinámicamente con una mínima intervención humana. El problema que viene a resolver esta solución de reporting empresarial es que tradicionalmente, los analistas dedicaban horas, e incluso días, a extraer datos de diversas fuentes, limpiarlos, organizarlos en hojas de cálculo y luego construir informes estáticos. Este proceso, además de ineficiente, introducía un alto riesgo de errores debido a la manipulación manual de los datos. Además, la frecuencia de actualización de los informes era limitada, lo que a menudo provocaba que las decisiones se tomasen basándose en información desactualizada. Power BI es, por tanto, una solución de inteligencia empresarial que ofrece varios beneficios con respecto al reporting manual. Una de las más destacadas es una importante mejora de la eficiencia ya que Power BI con automatización elimina la necesidad de tareas repetitivas y monótonas, lo que permite que los empleados se centren en el análisis y la toma de decisiones estratégicas. Con esta reducción de la intervención humana se produce una mayor optimización de informes, además de que se minimizan los errores de transcripción, cálculo y formato. Estos informes automáticos Power BI tienen también la ventaja de que pueden ser configurados para actualizarse a intervalos regulares (cada hora, diario, semanal, etc.), lo que garantiza que siempre se trabaje con la información más reciente. Además, y dado que el volumen de datos está en constante crecimiento, incorporar la solución Power BI en empresas hace posible que estos informes automatizados puedan escalar de forma sencilla sin requerir un aumento proporcional de los recursos manuales. Finalmente, otro de los grandes beneficios de la automatización de informes Power BI con respecto al reporting manual son los informes dinámicos. Y es que, al hacer que los informes sean fácilmente accesibles e interactivos, la información se vuelve disponible para un público más amplio dentro de la organización, fomentando una cultura impulsada por los datos. Beneficios de automatizar tus informes con Power BI Cuando una empresa decide incorporar la automatización de informes Power BI va a apreciar casi de forma instantánea una clara mejora de sus procesos. El beneficio más evidente es el ahorro de tiempo. Las organizaciones van a comprobar desde el primer momento cómo las horas que antes se dedicaban a la recopilación, consolidación y formateo de los datos ahora se pueden dedicar a tareas de mayor valor añadido, como el análisis profundo, la identificación de tendencias, la elaboración de estrategias y la implementación de soluciones. Más a largo plazo, podrán comprobar cómo las decisiones que se toman son mucho más efectivas. La automatización de reporting que realiza Power BI permite reducir los errores, lo que se traduce en una mayor confianza en la información proporcionada por la herramienta. Finalmente, con los informes automáticos Power BI, las actualizaciones se realizan según una programación predefinida, lo que significa que los datos más recientes están siempre disponibles. Esto permite a las empresas monitorizar el rendimiento en tiempo real, identificar problemas o nuevas oportunidades que puedan favorecer al negocio de forma rápida y ajustar sus estrategias con la velocidad necesaria. Esta mayor agilidad se traduce en una mayor capacidad para adaptarse a las condiciones del mercado, optimizar operaciones y responder a las demandas de los clientes. Capacidades principales de Power BI para reporting Con todos estos beneficios es fácil imaginar que Power BI se está convirtiendo en una herramienta fundamental para el reporting gracias a su versatilidad para transformar datos crudos en información útil con la que la empresa puede tomar decisiones acertadas. Dentro de sus capacidades hay que destacar la capacidad que posee Power BI para integrar datos procedentes de diferentes fuentes que van desde bases de datos relacionales como SQL Server, Oracle o MySQL, hasta archivos planos como Excel. Su alcance se extiende también a servicios en la nube como Google Analytics, Salesforce, Microsoft Dynamics 365, SharePoint, Dropbox y Google Drive, e incluso a fuentes de Big Data como Hadoop y Spark. Esta integración es posible gracias a que Power BI posee en su interior la herramienta Power Query, que es la encargada de facilitar la preparación de datos para el análisis. Su importancia es vital para el buen funcionamiento de Power BI ya que es la encargada de clasificar la tipología de los datos, fusionar tablas o agrupar y crear nuevas columnas calculadas. Lo más valioso
El rol de la interoperabilidad en la Industria 4.0, estándares y beneficios
La interoperabilidad en la Industria 4.0 se ha convertido en uno de los pilares fundamentales para la transformación digital de los entornos industriales. En este post descubriremos cómo este término va más allá de la simple conectividad entre dispositivos, sus ventajas y cómo aggity ayuda en su implementación. Descubre qué es la interoperabilidad en la Industria 4.0 y los beneficios que proporciona a los entornos industriales La interoperabilidad en la Industria 4.0 implica a sistemas, máquinas, aplicaciones y plataformas permitiéndoles a todos ellos comunicarse, compartir datos y operar de manera coordinada y eficiente, independientemente de su origen o fabricante. En un contexto como el actual, en el que convergen tecnologías como el IoT industrial, la inteligencia artificial, la robótica avanzada o el análisis de datos industriales, la interoperabilidad es permite a las smart factories una eficiencia operativa industrial que hasta ahora era imposible de conseguir. ¿Qué es la interoperabilidad en la Industria 4.0? La interoperabilidad en la Industria 4.0 es la capacidad que poseen diferentes sistemas, dispositivos y aplicaciones industriales para comunicarse, intercambiar datos y trabajar de forma conjunta de manera efectiva. En un entorno industrial, esto significa que, por ejemplo, una máquina de una línea de producción puede comunicarse con un sensor de calidad, un sistema de gestión de almacenes, una plataforma de computación en la nube para análisis de datos, y un software de planificación de recursos empresariales (ERP), sin necesidad de ejecutar complejas adaptaciones o conversiones manuales. Es decir, no se trata sólo de la conectividad básica, sino de la capacidad de interpretar y actuar sobre los datos y la información que se recibe, lo que permite una integración de sistemas industriales fluida y una visión holística de las operaciones. La clave de la interoperabilidad en la Industria 4.0 radica en la superación de las barreras que tradicionalmente han fragmentado los entornos industriales. Hasta hace no mucho tiempo, cada máquina o sistema venía con su propio protocolo de comunicación y formato de datos propietario, lo que creaba islas de información que eran difíciles de conectar. La interoperabilidad busca romper estos silos para que la información fluya libremente a lo largo de toda la cadena de valor. Es útil para los entornos industriales porque permite crear sistemas donde los componentes físicos del mundo real tienen su contraparte digital y pueden interactuar de forma inteligente. Esto es crucial para la automatización industrial avanzada, la toma de decisiones en tiempo real y la optimización de los procesos. Sin interoperabilidad, la visión de una fábrica conectada, donde cada elemento contribuye a un ecosistema de datos compartido, simplemente no podría materializarse. Gracias a ella, las empresas pueden aprovechar al máximo las inversiones en tecnologías como el IoT industrial, la inteligencia artificial y el Big Data, al asegurar que los datos generados por miles de sensores y dispositivos puedan ser recolectados, procesados y analizados de forma coherente. Beneficios de la interoperabilidad en la Industria 4.0 Las ventajas de la interoperabilidad en la Industria 4.0 son múltiples e impactan directamente en la eficiencia operativa industrial. Este es el beneficio más destacado ya que permite que los sistemas se comuniquen sin fisuras, se eliminen los cuellos de botella de información y se agilicen los flujos de trabajo. Los datos de producción, por ejemplo, pueden alimentar automáticamente a los sistemas de gestión de inventario, reduciendo el exceso de existencias y optimizando la cadena de suministro. La interoperabilidad en la Industria 4.0 proporciona una visibilidad integral de las operaciones, lo que permite identificar y resolver problemas de manera proactiva produciendo una mayor productividad y una reducción de los tiempos de inactividad. Otra de las ventajas es su capacidad para facilitar el mantenimiento predictivo. Con la interoperabilidad, los datos que proporciona los sensores de las máquinas, como la temperatura, la vibración o el consumo de energía, pueden ser recopilados y analizados en tiempo real. Esto permite anticipar posibles fallos en los equipos antes de que ocurran, programar el mantenimiento de forma más eficiente y evitar costosas paradas no planificadas. De esta forma, en lugar de un mantenimiento reactivo o basado en el tiempo, las empresas pueden adoptar un enfoque proactivo, minimizando el impacto en la producción. Asimismo, la interoperabilidad en la Industria 4.0 impacta de forma directa en la automatización industrial ya que favorece la coordinación entre robots, sistemas de control y plataformas de software, con lo que se pueden automatizar tareas complejas y adaptarse de forma rápida a cambios en la demanda, contribuyendo a una fabricación inteligente. Toda esta serie de ventajas se traduce en una mejora de los análisis de datos industriales avanzado. La interoperabilidad integra datos de diversas fuentes y los unifica. Si no estuviera presente la interoperabilidad, toda esa información estaría dispersa y aislada. Con esta analítica de datos pueden desarrollarse algoritmos de inteligencia artificial y machine learning capaces de descubrir patrones, predecir tendencias y optimizar procesos de formas que antes eran inimaginables. Herramientas clave Para lograr una interoperabilidad en la Industria 4.0 efectiva, es necesario implementar un conjunto de herramientas y tecnologías que actúan como puentes entre los diversos sistemas y dispositivos. Una de las soluciones más importantes son los estándares de interoperabilidad, encargados de definir los protocolos, formatos de datos y reglas que permiten que los diferentes sistemas se comuniquen y comprendan la información que intercambian. La adopción de estos estándares es fundamental para evitar la fragmentación y garantizar que la integración de sistemas industriales sea escalable y sostenible a largo plazo. Pero además de los estándares, las plataformas de IoT industrial desempeñan un papel crucial. Estas plataformas proporcionan la infraestructura para conectar y gestionar un gran número de dispositivos y sensores, recolectar datos en tiempo real y, a menudo, incluyen capacidades de procesamiento de datos en el borde (edge computing) y en la nube. Las plataformas actúan como un punto centralizado para la ingesta, el almacenamiento y la distribución de datos provenientes de la planta de producción, facilitando la comunicación entre máquinas, sistemas de control, sistemas de gestión y aplicaciones empresariales. Muchas de estas plataformas incorporan interfaces de programación de