IA responsable: gobernanza, riesgos y buenas prácticas para un uso ético en la empresa
El desarrollo y uso de inteligencia artificial responsable empresarial es una prioridad estratégica para las organizaciones que buscan innovación sin perder de vista la ética. En este post explicamos en qué consiste la IA responsable en empresas y cómo aggity puede ayudarte a implementarla. Garantiza un uso ético de la IA en tu empresa aplicando buenas prácticas, gestión de riesgos y una gobernanza adecuada. La irrupción de la IA ha permitido que las empresas tengan acceso a unas capacidades de innovación y eficiencia que antes no poseían. Sin embargo, la adopción masiva de sistemas automatizados plantea retos éticos, regulatorios y sociales que no pueden ser ignorados. Por ello, cada vez está adquiriendo más fuerza el término IA responsable empresarial, con el que se pretende equilibrar el progreso tecnológico con el respeto a los derechos fundamentales, la sostenibilidad y la confianza pública. Poco a poco, la IA responsable en empresas se está convirtiendo en una necesidad estratégica para las empresas que buscan avanzar hacia un modelo en el que la confianza, la transparencia y la rendición de cuentas tengan tanto valor como la innovación. ¿Qué es la IA responsable en el entorno empresarial? La IA responsable empresarial es un conjunto de prácticas, principios y marcos regulatorios que orientan el uso de la Inteligencia Artificial hacia fines éticos y sostenibles. Esto significa que las empresas, al usar la IA, no deben limitarse a obtener ventajas competitivas, sino también asumir buenas prácticas de IA empresarial en relación con el uso de los algoritmos, la gestión responsable de datos personales, la inclusión social o la trazabilidad de decisiones con IA. Esta ética de inteligencia artificial enmarca conceptos como la equidad, la transparencia algorítmica, la trazabilidad de decisiones automatizadas y la rendición de cuentas de quienes gestionan los sistemas. Para que pueda ejecutarse de forma correcta, cada empresa debería partir de la premisa de que los algoritmos no son neutrales ya que reflejan sesgos, intenciones de diseño y contextos culturales. De ahí que resulte fundamental someterlos a procesos de revisión y control ético. Los sistemas de IA a menudo se perciben como «cajas negras» debido a la complejidad de sus algoritmos. Por ello, la IA responsable empresarial exige que las decisiones tomadas por estos sistemas puedan ser entendidas y explicadas por los seres humanos. Por ejemplo, si un banco deniega un préstamo basándose en un modelo de IA, el cliente tiene derecho a saber por qué se tomó esa decisión. La rendición de cuentas es otro apartado importante en la IA responsable en empresas. Esto quiere decir que cuando los sistemas de IA cometen errores o causan daños, debe quedar claro quién es responsable, si la empresa que lo implementó, los desarrolladores que lo crearon o el usuario final. En este sentido, la IA responsable en empresas establece un marco de gobernanza de IA claro para asignar responsabilidades. Asimismo, la seguridad y la privacidad de los datos son esenciales en un contexto de IA responsable empresarial. Dado que para que la IA funcione de forma adecuada necesita alimentarse de grandes volúmenes de datos requiere del establecimiento de medidas de seguridad robustas para proteger la información de los usuarios. Ante el avance de esta tecnología la regulación IA está renovándose de forma constante. El objetivo de las diferentes normativas es que la IA responsable en empresas esté presente en las estrategias de las organizaciones. Dentro de ese marco normativo, la Unión Europea es la que ha marcado la línea a seguir con la Ley de Inteligencia Artificial, que establece categorías de riesgo para diferentes aplicaciones, desde aquellas de riesgo inaceptable, como la vigilancia masiva, hasta usos de alto riesgo en sectores sensibles como el empleo, la educación o la salud. Estas normativas buscan crear un terreno común que permita a las empresas innovar sin que ello suponga pasar por alto principios esenciales de seguridad, confiabilidad y respeto por las personas. Beneficios del enfoque responsable Adoptar la IA responsable empresarial permitirá afrontar los riesgos éticos IA y aportará a las organizaciones una serie de beneficios de gran alcance y duraderos en el tiempo. Una de las ventajas más significativas es el fortalecimiento de la reputación de la empresa y la confianza del cliente. Aspectos como la ética o la privacidad son cada vez más importantes para los usuarios, por lo que las empresas que demuestran un compromiso con la IA responsable se diferencian de la competencia y construyen relaciones más sólidas con sus clientes. La sostenibilidad entendida en sentido amplio también se ve favorecida por utilizar la inteligencia artificial responsable. Así, aquellas empresas que utilizan algoritmos diseñados para optimizar recursos energéticos y que tienen en cuenta los impactos sociales y medioambientales en la toma de decisiones, no sólo mejorarán su estrategia de sostenibilidad, sino que también se protegerán frente a posibles sanciones y multas. Finalmente, la IA responsable en empresas tiene un rol principal en la mitigación de riesgos. Dado que los riesgos asociados con la IA son múltiples y variados es necesario desarrollar marco de gobernanza adecuado y de compliance ético para que las empresas no se expongan a riesgos financieros, operativos y de reputación. Capacidades necesarias Para implementar la IA responsable en empresas de manera efectiva, las organizaciones deben desarrollar ciertas capacidades clave que garanticen que sus sistemas de IA sean éticos y confiables. Una de las más importantes es la auditoría de algoritmos con la que se evalúan de forma sistemática los modelos de IA y gracias a la cual se pueden detectar sesgos, errores y comportamientos no deseados. Estas auditorías pueden ser internas, realizadas por equipos de ética de la IA, o externas, a cargo de firmas especializadas. El objetivo es garantizar la transparencia algorítmica y que los algoritmos cumplen con los principios de equidad, transparencia y rendición de cuentas. Se puede decir que la auditoría es una especie de examen ético y técnico que asegura que el sistema cumple con estándares éticos adecuados y que permite a las empresas detectar los fallos y corregirlos. Una auditoría rigurosa puede identificar, por ejemplo, si un sistema de
Automatización de decisiones empresariales con IA generativa y datos en tiempo real
Generative AI aplicada a procesos operativos empresariales
Power BI como catalizador del cambio empresarial: del dashboard al impacto real
Power BI ha dejado de ser una herramienta de dashboards para convertirse en un motor de transformación empresarial. En este post veremos cómo Power BI actúa como catalizador del cambio, sus beneficios, capacidades clave, casos de éxito y el papel de aggity en su implementación. Descubre cómo Power BI no solo visualiza datos, sino que impulsa decisiones estratégicas y transforma procesos empresariales. Son cuatro palabras, pero que podrían conformar una sola: Power BI Cambio Empresarial. Nos encontramos en un momento en el que los datos son el activo más importante cualquier empresa y, en este escenario, Power BI ha dejado atrás su papel como herramienta de visualización de datos para convertirse en uno de los actores protagonistas en la transformación empresarial. ¿Qué significa que Power BI sea un catalizador del cambio? Esta transformación con Power BI se produce porque actúa como un puente entre los datos y la estrategia de la empresa al facilitar la consolidación profunda de grandes volúmenes de información provenientes de fuentes dispares. Además, acaba con los silos y fomenta una cultura de toma de decisiones basada en evidencia Power BI es un auténtico catalizador y transformador de la empresa. Este tipo de soluciones no sólo acaban con los modelos tradicionales de Business Intelligence, sino que dan un giro radical a la filosofía de la empresa para incorporar en la misma una auténtica cultura data-driven. Power BI no trata únicamente de mostrar gráficos, sino que acelera un cambio empresarial con datos que permite identificar patrones, descubrir oportunidades de mejora y anticipar riesgos, al convertir cada dato en un componente activo de la estrategia corporativa. Power BI se integra en el tejido de la organización permitiendo que los equipos, desde la alta dirección hasta los departamentos operativos, puedan dialogar en el mismo lenguaje de datos y transformar percepciones fragmentadas en visiones integrales y acciones alineadas. Power BI va más allá del análisis empresarial. No se limita a mostrar qué está ocurriendo, sino que facilita el análisis para descubrir el porqué de lo que sucede. Al integrar datos de diversas fuentes y ofrecer una plataforma unificada para su análisis, Power BI permite que todos los usuarios puedan tener una actitud proactiva, transformando los datos en inteligencia de negocio estratégica. Beneficios del uso estratégico de Power BI La clave del Power BI en el cambio empresarial es que dota a las empresas de inteligencia operativa al transformar la forma en la que se accede, analiza y actúa sobre los datos. Con Power BI, los paneles de control ahora son dashboards estratégicos, mientras que la presentación de los datos se convierte en una visualización de impacto en la estrategia de la compañía. Los beneficios son numerosos con la agilidad organizativa como una de las ventajas más destacadas. Power BI permite acceder de forma inmediata a una información completamente actualizada gracias a la integración de datos en tiempo real. Asimismo, con la automatización de reportes que incorporan las soluciones de Power BI, las empresas pueden superar la lentitud de procesos tradicionales de análisis, eliminando la dependencia de hojas de cálculo dispersas y complejas que dificultaban la obtención de conclusiones rápidas. Power BI permite centralizar información de múltiples fuentes, ya sea financieras, operativas o de recursos humanos, en paneles interactivos que reflejan el pulso real del negocio en cada momento. Esto se traduce en la posibilidad de responder de manera muy ágil a los cambios del mercado, a las fluctuaciones en la demanda o a los incidentes operativos que pudieran producirse. No obstante, la agilidad que aporta Power BI no se limita a la inmediatez en la consulta de información, sino también al proceso de exploración y análisis. Mediante visualizaciones dinámicas y filtros interactivos, los usuarios pueden navegar por grandes volúmenes de datos, segmentar información por producto, zona, canal de ventas o cualquier criterio relevante, y ajustar su análisis sobre la marcha. Esta flexibilidad es fundamental en entornos empresariales donde las preguntas no siempre están definidas de antemano y donde detectar oportunidades o riesgos emergentes puede marcar la diferencia entre el éxito y el estancamiento. Esta plataforma transforma las tradicionales soluciones de BI en la toma de decisiones. Sobre todo, porque permite acabar con los silos de información y proporcionar a las empresas el acceso a una visión global y unificada del negocio. Lo podemos apreciar de una forma más sencilla si nos fijamos en cómo funcionaban las empresas hasta la irrupción de esta potente herramienta. Tradicionalmente, la información empresarial ha estado muy fragmentada y, a lo largo de la infraestructura de una organización, los datos de venta se encontraban en un sistema, los de finanzas en otro y los de marketing en otra ubicación. Así, con toda la información de cada uno de los departamentos que componían la empresa. Esta dispersión hacía muy difícil obtener una imagen completa y coherente del rendimiento de la compañía. La gran ventaja de Power BI es que consolida todos estos datos en una única plataforma y permite a los usuarios conectar la información de cada departamento y ver, por ejemplo, cómo los datos de finanzas impactan en operaciones. Gracias a esta visión holística, el trabajo entre las diferentes divisiones se optimiza de manera efectiva mientras que la dirección de la empresa puede tomar decisiones que benefician a la empresa en su conjunto, en lugar de optimizar un solo departamento a expensas de otro. Esta agilidad y visión global que proporciona Power BI permite que tomar cualquier decisión pueda hacerse de forma más rápida y siempre basándose en los datos más recientes. El acceso a los dashboards estratégicos elimina todas las trabas que solían ralentizar los procesos decisorios. Ya no es necesario esperar a que diferentes departamentos generen y validen reportes que, en muchos casos, llegaban desactualizados. En su lugar, los paneles de Power BI ofrecen un reporting estratégico en tiempo real, con capacidad para profundizar en la causa de cualquier desviación, identificar patrones y anticipar posibles escenarios a través de análisis predictivos. Además, la plataforma permite construir cuadros de mando adaptados a los diferentes perfiles
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
El webinar IA Generativa en el sector industrial en 2025 by aggity demuestra el creciente interés por la Gen IA.
Ayer tuvimos una jornada apasionante con nuestro webinar titulado IA Generativa aplicada al sector industrial para 2025. La convocatoria fue todo un éxito, con cerca de 100 registrados y con la asistencia de profesionales de las empresas más grandes del sector industrial en España. Todo ello como reflejo del creciente interés en cómo esta tecnología está transformando la industria. Lo que vivimos en el webinar Guiados por nuestros expertos Javier Campelo (Head of Analytics & Artificial Intelligence) y Miquel Melero (Smart Factory Solutions Leader), recorrimos los aspectos clave para entender el impacto de la IA Generativa en la industria: Un interés que no deja de crecer Uno de los aspectos más destacables fue la gran participación e interacción de los asistentes. Las preguntas antes y durante el webinar confirmaron la necesidad de seguir profundizando en cómo la IA Generativa puede optimizar procesos y mejorar la competitividad en el sector. Próximos pasos Si no pudiste asistir o quieres seguir explorando el potencial de la IA Generativa en la industria, en aggity estamos preparados para ayudarte a dar el siguiente paso. Ponte en contacto con nuestro equipo y descubre cómo esta tecnología puede transformar tu negocio. ¡Gracias a todos los asistentes por su participación y a nuestros expertos por compartir su conocimiento!
Cómo optimizar la producción empresarial con Planet Together
Planet Together es una solución de planificación avanzada de la producción (APS) diseñada para optimizar los procesos industriales y mejorar la eficiencia de fábricas y empresas. En este post exploramos en qué consiste y cuáles son sus beneficios y capacidades. Descubre cómo Planet Together optimiza la planificación de la producción y mejora la eficiencia empresarial con soluciones avanzadas Planet Together es un software que permite coordinar y optimizar el uso de recursos, tiempos y materiales, brindando una visión clara y detallada de todo el proceso productivo. Se trata de una herramienta APS (Advanced Planning & Scheduling) que resulta fundamental en los entornos de Industria 4.0 para incrementar la eficiencia en la producción y la optimización de fábricas. El éxito de este tipo de soluciones viene provocado por varios aspectos fundamentales. Tradicionalmente, los entornos industriales solían emplear hojas de cálculo e innumerables procesos manuales a la hora de programar y gestionar las actividades de producción. Con el empleo de un software de planificación y programación avanzadas (APS) las organizaciones industriales cambian de forma radical la manera en la que gestionan y planifican todos sus procesos mediante el uso de distintas tecnologías y algoritmos sofisticados que permiten optimizar la asignación de recursos y la programación de actividades de producción. Esto incluye la consideración de múltiples variables como la disponibilidad de materiales, la capacidad de las máquinas, la mano de obra o la demanda de los clientes. La mayoría de las tecnologías tradicionales carecen de herramientas avanzadas de optimización y, en consecuencia, de forma recurrente la utilización de los recursos es ineficiente con lo que se traduce en mayores costos operativos. TABLA DE CONTENIDOS ¿Qué es Planet Together y para qué sirve? Dentro de la oferta que proporciona el mercado de soluciones para la planificación avanzada de producción, Planet Together es una de las más completas. Se trata de una plataforma de planificación y programación avanzada diseñada para lograr una optimización efectiva de la producción y que posibilita que los entornos industriales puedan, entre otros aspectos, alinear la fabricación de una fábrica con la demanda, acelerar la toma de decisiones basándose en datos y de paso, reducir los costes de producción al adaptarse en tiempo real a la demanda. Planet Together permite a las empresas del sector alinear la oferta y la demanda, maximizar el rendimiento y conectar los equipos de la cadena de suministro ya que es capaz de sincronizar de forma eficiente los procesos, materiales y recursos. De esta forma, las organizaciones pueden realizar una planificación rápida y flexible, programar la producción y planificar la necesidad de adquirir las materias primas. Al poder llevar a cabo una optimización de la producción y asignar los recursos y materiales en tiempo real, Planet Together asegura que los flujos de trabajo se sincronicen de forma eficiente. Todo ello, así como su capacidad para prever cuándo se van a producir picos de demanda, minimiza las interrupciones en la cadena productiva y ayuda a prevenir los cuellos de botella. Además, y a diferencia de otras soluciones APS, Planet Together puede integrarse con los sistemas ERP que tenga una empresa. Beneficios de usar Planet Together El empleo de la tecnología para la industria es cada vez más importante en los procesos de transformación digital de las empresas industriales. Una herramienta como Planet Together está posibilitando que la gestión de producción sea mucho más eficiente debido a que ofrece numerosas ventajas. Entre estas ventajas destacan las siguientes: Además, con el empleo de algoritmos avanzados optimiza la programación de la producción, teniendo en cuenta múltiples variables como la disponibilidad de materiales, la capacidad de las máquinas o los picos de demanda. Esto asegura que los recursos se utilicen de manera eficiente y que los productos se entreguen en el momento que lo requieren los clientes. Asimismo, los cambios que se produzcan en la planificación serán mucho más sencillos de ejecutar gracias a que es posible automatizar determinados procesos. La solución también ofrece una visión completa y en tiempo real de todas las operaciones de producción. Esto permite que los responsables de una fábrica puedan identificar y resolver de manera rápida cualquier problema que pueda surgir, evitando retrasos y mejorando la capacidad de respuesta ante los incidentes que pudieran aparecer. De esta forma se garantiza que los productos se fabriquen y entreguen según lo planificado, mejorando la puntualidad de las entregas y la satisfacción del cliente, lo que redunda en una mayor fidelización de estos y en una mejora de la imagen de marca de la compañía. El hecho de poder ajustar los planes de producción sobre la marcha se debe a la inclusión en la plataforma de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial o la analítica de datos que consiguen que la organización pueda mantener la eficiencia operativa sin importar las circunstancias y el contexto. Los beneficios de incorporar una herramienta APS (Advanced Planning & Scheduling) como Planet Together son múltiples. Estos beneficios pueden resumir en un mejor control del inventario y tiempos de entrega más ajustados y permite, además, las empresas puedan alinear los procesos de fabricación con los objetivos de sostenibilidad gracias a que la solución optimiza el uso de los recursos y reduce los residuos, contribuyendo a que las organizaciones avancen en sus objetivos medioambientales. Porque cuando los procesos productivos son más eficientes, no sólo se reducen costes y se mejora la productividad, también se reducen las emisiones. Capacidades de Planet Together Esta herramienta de planificación avanzada de producción cuanta con un conjunto de funcionalidades que la convierten en una de las más avanzadas del mercado. Entre esas capacidades destaca la simulación de diferentes escenarios de producción, de tal forma que los responsables de una empresa pueden evaluar el impacto de distintas decisiones antes de que sean implementadas. De esta forma es posible desarrollar estrategias de producción más efectivas y minimizar los riegos. En otras palabras, Planet Together ayuda a identificar las mejores estrategias y a minimizar riesgos. Por otro lado, Planet Together también optimiza la capacidad de producción gracias a que se integra perfectamente
Revoluciona tu producción con Industrial Analytics
Industrial Analytics es una herramienta clave para optimizar los procesos industriales y mejorar la toma de decisiones que se beneficia de tecnologías como IoT y Big Data para que las empresas del sector manufacturero maximicen la eficiencia, reduzcan costes y prevengan posibles fallos. Descubre cómo Industrial Analytics mejora la toma de decisiones y la eficiencia en la producción, optimizando procesos industriales a través del análisis de datos. En este artículo exploramos cómo el empleo de Industrial Analytics posibilita el avance hacia una Industria 4.0. Son numerosas las industrias que llevan tiempo apostando por el uso efectivo de los datos para poder ganar competitividad, mejorar sus procesos productivos, reducir costes y ser más sostenibles, entre otros aspectos. Y es que las empresas del sector industrial se han dado cuenta de que con el análisis de datos industriales se pueden enfrentar a los diferentes retos que presenta un entorno cada vez más competitivo, con demandas más exigentes por parte de los clientes y con una legislación más compleja. En este contexto, el desarrollo de tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT), la Inteligencia Artificial o el Big Data han acelerado la capacidad de las organizaciones para que el binomio Industria 4.0 y análisis de datos sea una realidad. TABLA DE CONTENIDOS Qué es Industrial Analytics y para qué sirve Los datos son la base sobre la que se sustenta el Industrial Analytics. Sin ellos, es imposible desarrollar este tipo de enfoque en el que con el empleo de distintas técnicas avanzadas de analítica de datos se pretende mejorar la eficiencia y la efectividad de los procesos industriales. La definición del término incluye la recopilación, el procesamiento y el análisis de grandes volúmenes de datos que son generados en toda la fábrica, desde la maquinaria hasta los sensores pasando por los sistemas informáticos. Gracias a todo ello se produce una optimización radical de procesos industriales ya que las empresas pueden tomar decisiones informadas basadas en datos, identificar patrones y tendencias, y mejorar sus operaciones para conseguir una mayor productividad y una importante reducción de costes. Aunque el uso de los datos ya era importante en las organizaciones industriales es ahora, cuando se ha producido el desarrollo del Big Data, el IoT, o la inteligencia artificial, el momento en el que el impulso de la transformación digital en la manufactura se ha visto impulsado de forma determinante. La combinación de este trío de tecnologías avanzadas es fundamental ya que permiten capturar y analizar datos en tiempo real, un factor que sería imposible sin su participación. Así, el Big Data en la industria es capaz analizar grandes volúmenes de datos que son demasiado complejos para ser manejados por los sistemas tradicionales de procesamiento de datos. Mucha de esa información es obtenida desde los dispositivos IoT como sensores y máquinas que transmiten datos sobre la situación en la que se encuentran los procesos o el rendimiento de las máquinas. Por su parte la IA utiliza algoritmos avanzados y modelos de aprendizaje automático o machine learning para analizar datos y tomar decisiones basadas en patrones. De esta forma, la combinación de Big Data, Internet de las Cosas e Inteligencia Artificial permite mejorar la eficiencia gracias a su capacidad de monitorización en tiempo real. Asimismo, y debido a que las empresas industriales utilizan los datos para conocer el estado de la maquinaria, reducen costes gracias al mantenimiento predictivo, que permite anticiparse al momento en el que una máquina determinada pueda fallar. Todo ello redunda en una mejora de la calidad de producto, además de adaptarse de forma instantánea a las necesidades y a las demandas del mercado. Beneficios de usar Industrial Analytics Alcanzar la eficiencia operativa con Industrial Analytics es el objetivo que se marcan las empresas del sector industrial al aplicar este enfoque basado en los datos. La lista de ventajas es amplia, pero es la optimización de procesos industriales la principal de ellas. Esta se consigue gracias a la capacidad para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, de forma que las empresas pueden identificar dónde se encuentran los cuellos de botella y cuáles son las áreas de mejora para que las organizaciones puedan ajustar los procesos y maximizar tanto la eficiencia como la productividad de una fábrica inteligente. Asimismo, la implementación de técnicas de Industrial Analytics permite conseguir una optimización de los recursos. Al analizar los datos en tiempo real, las empresas pueden utilizar sus recursos de manera más eficiente. Aquí, el IoT juega un papel fundamental ya que los sensores que están dispersos por todo el entorno de la fábrica proporcionan datos precisos sobre los niveles de stock de tal forma que las empresas puede gestionar mejor sus inventarios, reducir el desperdicio y evitar la sobreproducción. Estos sensores también ofrecen datos sobre los patrones de consumo energético y da las claves sobre las áreas en las que se está desperdiciando energía. En definitiva, esta unión de Industrial IoT y Analytics permite no sólo reducir costes o mejorar la productividad, sino que también beneficia al apartado de la sostenibilidad. Otra de las múltiples ventajas es la capacidad de Industrial Analytics de reducir los tiempos de inactividad gracias al uso de la Inteligencia Artificial en producción. Con el uso de la IA se puede llevar a cabo un mantenimiento predictivo y preventivo, lo que repercute en una mejora de los procesos productivos, lo que permite asegurar un flujo de producción continuo y eficiente sin necesidad de que haya tiempos de inactividad provocados por el fallo de cualquier máquina. Capacidades de Industrial Analytics Con todo ello, el Industrial Analytics incluye un conjunto de capacidades que no se podrían conseguir de otra manera. La más evidente de todas es la capacidad que tiene para recopilar datos procedentes de diversas fuentes como son los sensores IoT, los sistemas SCADA o el ERP de la organización. Todos ellos son los que van a servir de base para que el Industrial Analytics sea efectivo. Sin esa capacidad para recoger datos de calidad, el resto de los componentes no
Optimización de procesos y reducción del impacto ambiental con software avanzado
La adopción de software de impacto ambiental avanzado no sólo facilita la gestión de recursos y la eficiencia operativa, sino que también contribuye significativamente a disminuir la huella ecológica de las plantas de producción. Estos son algunos de sus beneficios. Descubre cómo un software avanzado puede optimizar procesos y reducir el impacto ambiental en tu planta. El software de impacto ambiental es cada vez más empleado en entornos de Industria 4.0., donde el compromiso con la sostenibilidad es fundamental. La gran ventaja de estas soluciones y plataformas de última generación como GreenwAIs by aggity es que proporcionan un conjunto de herramientas para conseguir una descarbonización adecuada a todos los subsectores industriales y que responde a las especificidades de cada uno de ellos. Con el uso de soluciones software de gestión ambiental, los directores de planta pueden monitorizar y ajustar en tiempo real diversos parámetros operativos, asegurando una optimización de recursos de forma sostenible. De esta forma, no sólo se mejora la competitividad y la eficiencia operativa, sino que también se da cumplimiento a las diferentes normativas que instan a las empresas a implementar prácticas industriales de producción limpia. En este post analizamos las principales tendencias y beneficios de implementar soluciones software para sostenibilidad para lograr que una fábrica sea más sostenible. Tecnología avanzada para la sostenibilidad El software de impacto ambiental está formado por un conjunto avanzado de soluciones que mejoran la eficiencia energética y repercuten positivamente en la sostenibilidad. El potencial de estas tecnologías de innovación ecológica es muy amplio toda vez que permiten transformar las operaciones empresariales para conseguir una mayor sostenibilidad industrial. En este sentido, una buena parte de las herramientas existentes en el mercado buscan conseguir una optimización de los procesos de la empresa para aumentar la eficiencia, reducir costes y mejorar la calidad de sus productos o servicios. Con el avance de la tecnología, estas soluciones están incorporando elementos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la analítica avanzada o el IoT. Con todos ellos, las organizaciones son capaces de analizar grandes volúmenes de datos, predecir tendencias y automatizar tareas rutinarias que les permite, entre otros, mejorar su gestión de residuos, llevar un eficiente control de contaminación en sus procesos o establecer planes para la reducción de emisiones de CO2. Reducir el impacto ambiental La reducción del impacto ambiental es uno de los objetivos que se plantean las empresas para conseguir la llamada ecoeficiencia. Estas herramientas de tecnología verde ayudan a las empresas a alcanzar este objetivo gracias a que son capaces de optimizar de forma casi exacta los recursos con los que cuentan las empresas. Asimismo, y gracias a la analítica de grandes volúmenes de datos permiten conseguir una mejora en la gestión de la huella de carbono y realizar un análisis del ciclo de vida de cada una de las máquinas con las que opera la empresa, de manera que es posible conocer el momento exacto en el que una máquina tiene que ser actualizada o sustituida para que no incurra en un gasto energético superior. Cumplimiento normativo El cumplimiento normativo es uno de los apartados más relevantes en las estrategias de sostenibilidad de las fábricas. No sólo se trata de conseguir una manufactura sostenible o de hacer uso de tecnologías limpias. Las diferentes legislaciones son cada vez más exigentes, por lo que es esencial implementar unsoftware de cumplimiento ambiental que permita asegurar el alineamiento de la empresa con la normativa. Estas herramientas ayudan cumplir con las regulaciones ambientales mediante gracias a la automatización sostenible y la monitorización ambiental de todos los procesos y máquinas. Para ello integran múltiples datos, lo que proporciona a los responsables de sostenibilidad de las organizaciones una visión global del desempeño ambiental de la empresa. Al disponer de datos en tiempo real de las emisiones, los consumos de energía o la gestión de residuos, es posible asegurar que todos estos apartados se mantengan dentro de los límites establecidos por la legislación.En este sentido, las auditorías ambientales juegan un papel importante en la verificación del cumplimiento. La gran ventaja del software de impacto ambiental es que simplifica los procesos al automatizar tanto la recopilación como el análisis de datos. Y con mayor eficiencia y precisión que si lo hiciera un humano. Relación coste-beneficio La implementación de un software de impacto ambiental puede suponer una inversión inicial importante, pero los beneficios a largo plazo compensan ese coste inicial. Su adopción permitirá cumplir con la normativa, de forma que las empresas, además de lograr sus objetivos, evitarán multas y sanciones. Este tipo de soluciones mejoran de forma patente la eficiencia operativa y reducen los costes de producción y, por otra parte, en un entorno en el que los clientes y usuarios valoran cada vez más la sostenibilidad, estas plataformas contribuyen a mejorar la reputación corporativa.
Aumenta la eficiencia operativa con una Smart Factory
Para aumentar la eficiencia operativa de una fábrica se emplean tecnologías como Internet de las Cosas (IoT), analítica y automatización. En este post exploramos cómo una smart factory puede optimizar los procesos de producción, reducir tiempos de inactividad y aumentar la calidad del producto. Descubre cómo la implementación de una smart factory mejora la eficiencia operativa en las plantas de producción. En un entorno de industria 4.0, uno de los aspectos más relevante es la consecución de la eficiencia operativa que permita incrementar la productividad, reducir los costes o mejorar la calidad de los productos. Por eso, las antiguas fábricas se están convirtiendo en smart factories altamente digitalizadas y donde la automatización industrial, el análisis de datos en tiempo real, el mantenimiento predictivo o el Internet de las Cosas (IoT) y la inteligencia artificial, entre otras, permiten mejorar una optimización de la producción, implementar procesos más sostenibles y desarrollar una mejor gestión de la cadena de suministro. Automatización y robotización de procesos En la digitalización de procesos de los entornos industriales, la implementación de sistemas automatizados y de robotización son uno de los elementos más importantes. Su gran valor radica en que estos sistemas y herramientas permiten realizar tareas repetitivas con una precisión muy elevada y a velocidades muy altas, lo que libera a los trabajadores humanos para que se centren en la realización de tareas más complejas y de mayor valor añadido. Una plataforma como Smart Factory by aggity permite automatizar diferentes labores, desde los entornos de producción hasta el control de calidad automatizado gracias a la inclusión de soluciones de Planificación (APS) y Ejecución de la producción (MES) integradas con la Gestión de la Energía (EMS), la Plataforma de Analítica Avanzada (IA & Analytics Factory) y la Gestión de Activos (EAM / GMAO). Monitoreo y análisis de datos Dos apartados muy relevantes en un entorno de manufactura inteligente son el monitoreo remoto y el análisis de datos ya que contribuyen al funcionamiento eficiente de una smart factory. Gracias a ellas se puede llevar a cabo una supervisión continua y detallada de los procesos de producción, con lo que se favorece la toma de decisiones informadas. Para ello se utilizan sensores y dispositivos que recopilan datos de forma continua sobre aspectos como el rendimiento de las máquinas, el consumo de energía, las condiciones ambientales o la calidad del producto que se está fabricando. Gracias a la integración de sistemas y a la conectividad industrial, estos sensores transmiten esta información para que pueda ser visualizada y analizada por los operadores lo que les permite detectar y resolver problemas de manera inmediata y llevar a cabo un análisis predictivo en manufactura para atender picos de demanda o conocer en qué momento va a tener que ser reparada una máquina determinada. La monitorización y la analítica de datos también se emplean para mejorar la ciberseguridad industrial a fin de que los dispositivos y sensores, así como los sistemas centrales y las aplicaciones y servicios que se encuentran en la nube, minimicen y reduzcan los intentos de ciberataques. Optimización de la cadena de suministro Las fábricas inteligentes cuentan con diversos sistemas de gestión de la cadena de suministro que posibilitan una mejor coordinación y visibilidad de los inventarios y el flujo de materiales. Con ello se garantiza que los materiales necesarios para la fabricación de los productos estén disponibles cuando se necesitan, minimizando retrasos y optimizando la producción. Gracias a la optimización de la cadena de suministro se consigue mejorar la eficiencia operativa y la eficiencia energética ya que la fábrica puede adaptar su capacidad de fabricación a las demandas del mercado. Personalización masiva Aunque este es uno de los elementos que menos se está utilizando en la actualidad, cada vez son más las empresas del sector industrial las que apuestan por desarrollar productos altamente personalizados para satisfacer las necesidades de los clientes. Gracias a las tecnologías avanzadas, las smart factories pueden producir productos personalizados a gran escala sin sacrificar la eficiencia. Esta personalización masiva permite a las compañías adaptarse a las necesidades concretas de cada cliente, lo que contribuye a aumentar la lealtad y la repetición de compras. Asimismo, hace posible producir bajo demanda, lo que reduce la necesidad de mantener grandes inventarios, de forma que también se reducen los costes de almacenamiento y se minimiza el riesgo de obsolescencia de productos. En este sentido, el uso de gemelos digitales es una de las tecnologías que más emplean las smart factories pare desarrollar los productos que demanda el cliente.