El big data en recursos humanos. Las claves del People Analytics
Aplicar big data y analítica a la atracción y fidelización del talento es esencial para afrontar la crisis de talento y People Analytics permite a los responsables de RRHH aumentar la eficiencia en el reclutamiento, potenciar la productividad de los profesionales y reducir el abandono.
Contar con herramientas analíticas que exploten los datos es imprescindible para superar los desafíos a los que se enfrentan las empresas a la hora de gestionar el talento.
De un tiempo a esta parte, las organizaciones se encuentran con problemas para cubrir determinados puestos de trabajo. La digitalización exprés experimentada por las empresas en los últimos dos años ha hecho emerger nuevas necesidades y que se requieran perfiles muy específicos para afrontarlas. A esta problemática se le suma que muchos profesionales cambian de trabajo de forma constante porque los competidores ofrecen mejores condiciones.
En este contexto, los departamentos de Recursos Humanos se enfrentan a un reto mayúsculo que en muchas ocasiones son incapaces de afrontar. Y es que, los perfiles que demanda la empresa ya no eligen un trabajo en función de un salario, sino de múltiples variables: posibilidad de teletrabajo, clima laboral, tipología de organización, posibilidad de aprendizaje, desarrollo de una carrera profesional, etc.
Al hablar de transformación digital, el departamento de RRHH parece haberse estancado y, en numerosas ocasiones, se sigue rigiendo por metodologías del pasado. No pueden seguir basándose en la intuición para contratar profesionales, ni su labor consistir únicamente en gestionar nóminas. Es necesario transformar los departamentos de RRHH para afrontar la crisis de talento.
Dentro de esa transformación, establecer una estrategia, aplicar el big data a la gestión del talento y contar con herramientas de data analytics para recursos humanos es imprescindible para superar los desafíos, incluyendo la selección del candidato ideal, el mantenimiento de una plantilla estable y la obtención de una ventaja competitiva frente a la competencia.
Los datos demuestran que las organizaciones que han implementado una solución de People Analytics registran un 80% de aumento de la eficiencia en el reclutamiento, un 25% de crecimiento de la productividad y una reducción del 50% en la tasa de abandono de los empleados, según un informe de la consultora McKinsey. Los datos ya no deben utilizarse sólo para elaborar nóminas, gestionar contratos o prestaciones, sino también para valorar la idoneidad de un candidato y diseñar los planes de desarrollo de cada trabajador.
Gracias a People Analytics, la toma de decisiones no se basa en intuiciones y es posible una gestión inteligente del talento basada en conocimiento. Saber si un empleado se siente valorado, determinar los factores que influyendo en su productividad y conocer sus expectativas es clave para, por ejemplo, diseñar los planes de formación y desarrollo profesional.
Los datos son un arma esencial en la lucha frente la crisis de talento y con People Analytics, los departamentos de RRHH pueden conocer, en el caso de la incorporación de un nuevo empleado, cuál es la fórmula para atraerlo y fidelizarlo; o cuándo existen posibilidades de que se produzca una fuga de talento y anticiparse para prevenirla.
La aplicación de la analítica en el área de RRHH permite disponer de informes detallados del desempeño de los empleados de la organización, pero el objetivo no puede ser exclusivamente la recopilación de la mayor cantidad de información, lo importante es saber qué hacer con la información para sacarle el mayor provecho. Es necesario, en suma, transformar la gestión de los RRHH hacia un modelo basado en datos para tomar decisiones a partir de la objetividad que proporcionan los números.
- Publicado en Analytics & AI
Huawei sitúa en 2030 el Mundo Inteligente
Las nuevas tecnologías están impulsando cambios disruptivos y son la respuesta a retos clave para el futuro de la humanidad en ámbitos vitales como la salud, la alimentación, la vivienda, el entorno de trabajo y el transporte.
Esa es la principal conclusión que se extrae del informe recientemente publicado por Huawei bajo el título “Mundo Inteligente 2030”.
Tras tres años de trabajo y con el título “Mundo Inteligente 2030”, Huawei ha publicado un informe extenso y prolijo que sitúa el advenimiento de un nuevo mundo en el horizonte de 2030, es decir, en un plazo de solo ocho años el mundo habrá experimentado una transformación sin precedentes.
Según el estudio, en el que han participado más de 1.000 académicos, clientes y socios de la empresa, el mundo será muy diferente en 2030 y la transformación será patente en cuatro facetas fundamentales de la vida diaria -salud, alimentación, vida diaria y transporte-, así como en el entorno industrial, concretamente en cuatro campos: redes de comunicaciones, energía digital, automoción inteligente y computación.
IoT y la IA jugarán un papel capital
En el ámbito de la salud, IoT y la IA jugarán un papel capital en las soluciones médicas en 2030 y seremos capaces, por ejemplo, de identificar problemas de salud mediante computación y modelado de datos médicos y de salud pública para mejorar las prácticas de prevención y los tratamientos de las enfermedades.
El estudio, que también incorpora datos de organizaciones como la ONU, el Foro Económico Mundial y la Organización Mundial de la Salud, asociaciones, empresas y publicaciones científicas, pronostica que en el entorno de la alimentación el big data y la analítica contribuirán a construir sistemas alimentarios más sostenibles. Avanzará la agricultura de precisión, se desarrollarán las granjas verticales y será más preciso el control de factores clave para los cultivos. La impresión de 3D será igualmente fundamental a la hora de innovar en la producción de alimentos.
En el mundo de la edificación, una miríada de diferentes tecnologías ayudará a la construcción de viviendas y oficinas más inteligentes y sostenibles, con emisiones de carbono prácticamente cero. Y en lo que se refiere al transporte, el estudio vislumbra el denominado “tercer espacio móvil”, vehículos mucho más eficientes que cambiarán la forma de movernos y contribuirán al desarrollo de una nueva generación de servicios de emergencia.
En el entorno industrial y, específicamente, en materia de comunicaciones, el estudio describe una nueva era de conectividad. El número total de conexiones en el mundo alcanzará los 200.000 millones y también crecerá la velocidad de conexión. El acceso de banda ancha en los entornos empresarial y doméstico, al igual que el acceso inalámbrico, superará los 10 Gbits.
Tecnologías de realidad extendida
Así mismo, gracias al desarrollo de tecnologías como la realidad extendida (XR, por sus siglas en inglés) asistiremos al nacimiento de sentidos digitales como la visión, el tacto y el olor digitales. Estas capacidades, combinadas con las redes de nueva generación, posibilitarán nuevas experiencias disruptivas e inmersivas.
En materia de energía, el estudio prevé que la solar sea una de las principales fuentes de energía en 2030 y que la proporción que representarán las energías renovables en la generación de electricidad global alcanzará el 50%. Estas energías alimentarán así mismo el 80% de la infraestructura digital.
También asistiremos a la convergencia de la tecnología electrónica de potencia y la tecnología digital para posibilitar que “el bit gestione el vatio”. Este avance transformará el sistema energético y abrirá la puerta a aplicaciones inteligentes en la denominada “nube energética”.
En materia de automoción inteligente, presenciaremos la expansión continua de los vehículos autónomos. Además, y gracias a la IA, el reconocimiento biométrico, los sensores y RA/VR, los vehículos tendrán nuevas funciones avanzadas y se desarrollará la conducción inteligente.
Y en materia de computación, el informe sitúa en 2030 la entrada en la era de los yottabytes, unidad correspondiente a 1024 (1.000.000.000.000) bytes. La potencia de computación de uso general se multiplicará por 10 y la potencia de computación de la IA se multiplicará por 500.
En definitiva, un mundo muy distinto que podemos visitar con un viaje al futuro a través del informe de Huawei, que está disponible para descarga en este enlace, cuenta con un video y también con un resumen accesible en la web de Huawei.
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- Publicado en Retail
Cómo sacar partido a los datos para optimizar el trabajo
Horarios, descanso, tiempo dedicado a la finalización de un proyecto, organización del trabajo o conocimientos y habilidades de los empleados son algunos de los datos que permiten mejorar los resultados de las compañías.
Los departamentos de RRHH tienen la oportunidad de aplicar estrategias a partir de la información que arrojan los datos en todas las áreas objeto de su actividad.
Hasta hace no mucho tiempo los profesionales de los recursos humanos llevaban a cabo la gestión del personal guiándose por los informes que los supervisores realizaban de sus empleados y tomando como referencia los resultados que los trabajadores obtenían en el desempeño de sus funciones. Se puede decir que la toma de decisiones se basaba muchas veces más en criterios subjetivos que objetivos y no siempre con un conocimiento certero de toda la información necesaria.
Con el uso del big data y su análisis, gran parte de los posibles sesgos se eliminan. Los departamentos de recursos humanos tienen la oportunidad de aplicar estrategias a partir de los resultados que arrojan los datos en todas las áreas objeto de su actividad, desde la incorporación de un nuevo trabajador a la empresa, pasando por el seguimiento de sus aptitudes, y hasta la puesta en marcha de acciones para la retención del talento.
Las métricas a tener en cuenta para optimizar el trabajo son principalmente:
• Jornada laboral.
Se trata de los datos relacionados directamente con los reglamentos y normativas, esto es: horarios de trabajo, descansos, vacaciones o cumplimiento de las distintas leyes laborales (por ejemplo, el control de la jornada laboral o la regulación del teletrabajo). Con el análisis de estos factores es posible garantizar el cumplimiento de la normativa.
• Desempeño.
El tiempo que se ha dedicado a un proyecto o trabajo permite saber si los recursos se están utilizando de la manera más favorable para alcanzar los objetivos de la empresa. Estos datos han de medirse durante la realización del trabajo para conocer si la organización y asignación de tareas está alineada con los objetivos de la compañía.
• Productividad.
Medir los resultados obtenidos tras la finalización de un proyecto o trabajo permite conocer si la estrategia adoptada ha sido la más eficiente o si es necesario aplicar cambios. También se pueden analizar las métricas acerca de la productividad de cada empleado y, así, adaptar su jornada a esta métrica.
• Identificación del talento.
Contar con datos acerca del desempeño y la productividad de los trabajadores permite tener un mejor conocimiento de los trabajadores y sus habilidades. Gracias a ello, la empresa tiene localizado a su talento interno para mejorar su eficiencia y favorecer al mismo tiempo su carrera profesional.
Para sacar partido a todos estos datos es fundamental contar con un software como BesTalent IA by aggity, que digitaliza y automatiza todas estas funciones. Por ejemplo, cuadrando horarios para que siempre haya suficientes empleados para responder a las necesidades de la actividad o realizando un control de la jornada, independientemente de si el empleado desempeña su actividad de manera presencial o telemática.
También soluciona de forma flexible y sencilla la planificación de la evaluación del desempeño y la dirección por objetivos, ayudando a gestionar todo el proceso. Permite configurar qué factores definirán el modelo de evaluación de cada organización en consonancia con su escala de valores e, incluso, crear diferentes patrones para aplicarlos a distintas áreas de la compañía en función de sus requerimientos y necesidades.
- Publicado en Talent & HR
Tecnologías en auge en el mundo RRHH
Big data, inteligencia artificial, internet de las cosas o machine learning son tecnologías desarrolladas para el sector industrial o del marketing a las que los departamentos de Recursos Humanos pueden sacarles mucho provecho.
Su adopción por parte de las empresas se ha visto acelerada tras el contexto al que se han visto sometidas las organizaciones con la pandemia.
En España, el 83% de las empresas están abordando la transformación digital de sus departamentos de Recursos Humanos. El 40% de ellas se encuentran en fase avanzada, según el estudio publicado por Incipy sobre esta cuestión, y en el que han participado más de 100 responsables de este departamento en sectores como servicios, industria y energía, gran consumo o tecnología y telecomunicaciones.
Estos datos son consecuencia de los retos a los que se han visto sometidas las organizaciones desde el inicio de la pandemia hace ahora casi dos años. Entre las iniciativas puestas en marcha en estos meses, la implantación de nuevas herramientas digitales de comunicación y colaboración, con un 82%, pasa a ocupar la primera posición de este ranking, elaborado desde hace seis años, mostrando la importancia de abordar este reto con el aumento del teletrabajo.
La digitalización de procesos internos avanza a la segunda posición y el uso de las redes sociales en el reclutamiento, que ocupó en los últimos años siempre el primer puesto, desciende a la tercera posición. La innovación en nuevas políticas de flexibilidad y teletrabajo se sitúa en un destacado. Y la formación, nuevos roles y perfiles digitales también recoge un aumento.
Tecnología aplicada
Detrás de esta evolución hay soluciones como BesTalent IA by aggity , que hacen uso de tecnologías como el big data, la inteligencia artificial, el internet de las cosas o el machine learning que, inicialmente, se desarrollaron para otros sectores, como el industrial, y ahora se están aplicando a la digitalización de los recursos humanos.
Big data
La digitalización de cualquier empresa y departamento implica la generación de una gran cantidad de datos (big data) que proporcionan una valiosa información para la monitorización de procesos y la toma de decisiones de forma objetiva para, por ejemplo, potenciar la carrera de un empleado, reforzar sus conocimientos o conocer su rendimiento.
Inteligencia artificial
Gracias a las técnicas de inteligencia artificial las empresas son capaces de mejorar la experiencia de sus empleados, conocer su rendimiento y establecer las estrategias más adecuadas para la identificación y retención de talento. En el apartado de la contratación, la analítica también adquiere un papel muy relevante para filtrar candidaturas y preseleccionar los perfiles que mejor se ajustan a los requerimientos de la compañía.
Internet de las cosas
El internet de las cosas (IoT) y el aumento del uso de dispositivos portátiles por parte de los empleados ya es habitual para el seguimiento y mejora de la salud, control del sueño y de la productividad o medición de la satisfacción en el trabajo. Aplicado a los puestos de trabajo de mayor riesgo, como la minería o la construcción, permiten monitorizar de forma remota valores como la frecuencia cardíaca, la respiración o el nivel de estrés garantizando la seguridad y la ayuda inmediata si es necesario.
Machine learning
Las empresas utilizan el aprendizaje automatizado o machine learning para hacer predicciones a partir de datos relevantes. Los profesionales de recursos humanos ya hacen uso de ello para, por ejemplo, poner en marcha estrategias de fidelización de talento o iniciar procesos de reclutamiento para reforzar la plantilla en determinados momentos.
- Publicado en Talent & HR
Tendencias tecnológicas en el sector industrial
La digitalización y automatización de la industria, combinando técnicas como la analítica de datos y la inteligencia artificial, permite automatizar los procesos, aumentar la interconectividad de la fábrica y obtener mejores resultados.
El internet de las cosas industrial, el empleo de gemelos digitales o el uso de servicios en la nube marcarán el futuro crecimiento empresarial.
El desarrollo de tecnologías como la computación en la nube, la inteligencia artificial (IA), el internet de las cosas (IoT), el edge computing y el 5G es fundamental para impulsar la siguiente fase de transformación de los negocios en todas las facetas de la interacción con el cliente, las operaciones empresariales, la fabricación y las cadenas de suministro.
Esta aceleración ya está marcando una nueva era de la «industria inteligente», que va más allá de la Industria 4.0, según recoge Capgemini en su documento “Intelligent Industry: the Next Era of Transformation”.
La publicación de la firma analista pone de relieve cómo estas tecnologías están posibilitando que las organizaciones hagan realidad una serie de casos de uso de fabricación inteligente que antes eran inviables. Entre ellas, la inspección de calidad basada en vídeo, las operaciones a distancia o los vehículos autónomos guiados. Las tecnologías que ya están permitiendo dar ese impulso digital a la industria son:
Internet de las cosas industrial o IIoT
Los productos y plataformas conectados hacen posible que el sector industrial ofrezca un nuevo conjunto de servicios basados en datos, transformando así la experiencia del cliente y los modelos empresariales y operativos. Esta interconexión es la que permite, por ejemplo, que se puedan manejar las máquinas de una fábrica desde una tableta.
Big data
Para que la transformación hacia la industria inteligente tenga éxito, las organizaciones deben aprovechar el poder de los datos y los volúmenes ingentes de ellos que se generar gracias a la digitalización de los activos. Esto dará lugar a productos nuevos y diferenciados, cadenas de suministro más ágiles y eficientes, y nuevas y mejores experiencias para los clientes.
Gemelos digitales o ‘digital twins’
Se trata de réplicas virtuales de objetos o procesos que simulan el comportamiento de sus homólogos reales. Los gemelos digitales están cerrando la brecha entre los sistemas virtuales y el mundo físico mediante modelos en tiempo real que pueden actualizarse y optimizarse continuamente. Esto se traduce en mayor eficiencia y menor impacto ambiental, más fiabilidad y ahorro de costes.
Inteligencia artificial
Con este término se denomina a aquellos programas de software que analizan el comportamiento humano a través de tecnologías cognitivas y establecen patrones que facilitan respuestas ante acciones individuales. La aplicación de la IA en el entorno industrial abarca procesos muy diversos.
Computación en la nube
La gestión de cualquier herramienta tecnológica requiere actualmente del uso de servicios de computación en la nube o cloud computing. Estas plataformas ofrecen agilidad, flexibilidad y soluciones a medida de las necesidades de cada compañía, junto a otra gran ventaja: la posibilidad de escalar sus negocios siguiendo el modelo de pago por uso.
Estas tecnologías ya no son piezas independientes que funcionan de forma aislada. Se trata de un conjunto complejo de capas de software gestionadas desde una plataforma unificada como Smart Factory by aggity.
Esta solución para la digitalización y automatización en tiempo real de la industria combina la analítica de datos y la inteligencia artificial, permitiendo automatizar los procesos y mejorar la interconectividad de la fábrica con programas para la planificación, organización y control de la planta. El resultado: negocios más competitivos y preparados para un futuro en el que la tecnología será imprescindible para mantenerse en el mercado.
- Publicado en Industria
Big data en el sector industrial en España
Gracias al conocimiento permanente de los procesos de negocio, las empresas incrementan su productividad, mejoran su eficiencia energética, optimizan el uso de los recursos y, por tanto, elevan su rentabilidad y son más sostenibles.
Solo un 6% de las empresas en España utilizaron herramientas de big data durante 2020, ya sea con sus propios empleados o a través de una empresa externa.
Las empresas manejan una gran cantidad de información proveniente de clientes, proveedores y del contexto de su sector. Sin embargo, el volumen de estos datos es tan masivo que detectar patrones y sacar conclusiones provechosas para la compañía es imposible si únicamente se recurre a las habilidades y conocimientos de las personas.
Las herramientas de big data ayudan a las compañías a recolectar y organizar toda esta información y transformarla en conocimiento útil. De hecho, el 64% de las que ha empleado alguna vez esta tecnología asegura que logran mejoras en su eficiencia y productividad, según el estudio ‘2020 Global State of Enterprise Analytics’ de MicroStrategy. El 51% destaca un mejor desempeño financiero.
Sin embargo, en España solo un 6% de las empresas utilizaron este tipo de soluciones durante el año 2020. Ya sea con sus propios empleados o a través de una empresa externa, según los informes publicados por el Eurostat y recogidos en el documento ‘Big Data, Machine Learning y Business Intelligence’ de Nuvix Consulting.
España, a la cola en el uso de big data
Con ese dato, nuestro país se coloca en el octavo puesto por la cola de la Unión Europea, por debajo de los países europeos que lideran el ranking como Malta (29%), Países Bajos (26%) y Reino Unido (25%). Por comunidades autónomas, Madrid se sitúa a la cabeza, con un 12,1% de compañías usuarias de herramientas de big data en el primer trimestre de 2020. Le siguen Castilla-La Mancha (9,6%) y Baleares (9,3%), por delante de Cataluña (7,6%) y País Vasco (7,5%) se quedan atrás.
Aunque las ventajas de la adopción de este tipo de herramientas cada día son más evidentes, todavía son muchas las compañías que no terminan de incorporarlas a su estrategia. En los datos por sectores profesionales son los de la información y comunicación (17,58%), el sector TIC (16,62%) y el transporte y almacenamiento (13,99%) los que mayoritariamente integran estas herramientas.
Gracias al conocimiento permanente del estado de los distintos procesos de negocio, las empresas incrementan su productividad, mejoran su eficiencia energética, optimizan el uso de los recursos y, por tanto, elevan su rentabilidad y son más sostenibles. Pero para conseguirlo, es imprescindible hacer uso de herramientas como Smart Factory by aggity, desarrollada específicamente para el sector industrial.
A través de la implantación de una plataforma de estas características, la compañía dispone de visibilidad de todo lo que ocurre en su planta, puede acceder a reportes y monitorización en tiempo real, informatizar los muestreos de calidad, y planificar, organizar y controlar los procesos de manera automática y personalizada.
Gracias a la recopilación de los datos que generan todos los activos y su posterior análisis, en las fábricas inteligentes es posible mejorar el rendimiento, las competencias laborales, corregir los errores en tiempo real y aumentar la calidad del producto final. El resultado es una empresa más rentable y competitiva.
- Publicado en Industria
Potencia analytics en RRHH
El empleo de soluciones de people analytics permite una toma de decisiones más precisa en cuestiones relacionadas con la contratación, la medición de la productividad o la retención del talento.
El 84% de las organizaciones considera la analítica de personas como una prioridad en sus estrategias de recursos humanos.
Una de las consecuencias de la digitalización de la economía es la disponibilidad de grandes cantidades de datos, el valioso big data, que pueden aportar información de calidad para una mejor toma de decisiones. Para llegar a ello y no incurrir en errores es imprescindible interpretar los datos de la forma correcta.
La práctica totalidad de los sectores de actividad cuentan con esta materia prima y analizarla abre la puerta a nuevos retos y oportunidades. En el ámbito de los recursos humanos y la gestión del talento, el modelo analítico tiene nombre propio: people analytics.
Su adopción entre las compañías tiene cada vez más relevancia. El 84% de las organizaciones considera la analítica de personas como una prioridad, según un informe de la firma de análisis Deloitte. Sin embargo, solo un 10% se siente preparado para afrontar este reto.
A pesar de ello, el 70% de las empresas ya ha puesto en marcha en proyectos de mejora de sus sistemas de recolección y uso de datos en recursos humanos para posteriormente implementar soluciones de people analytics.
Ventajas del uso de people analytics
El empleo de herramientas de analítica de personas abarca cada una de las actividades de las que se ocupan los responsables de recursos humanos. Entre los casos de uso más recurrentes figuran:
• Procesos de contratación
Con el uso de la analítica en recursos humanos es posible depurar los procesos de selección e identificar qué candidatos cumplen con los requisitos del puesto ofertado y cuáles están mejor alineados con la cultura de la empresa.
• Satisfacción de los empleados
La cultura de empresa es un factor esencial para que una compañía alcance los objetivos marcados. Conocer la satisfacción de los empleados a través de formularios o entrevistas permite disponer de datos clave para detectar problemas e introducir mejoras.
• Índice de rotación
La duración de una persona en un puesto muchas veces está directamente relacionada con la fuga de talento. Para evitar la fuga de talento, es imprescindible identificar las inquietudes profesionales de los empleados y cuáles son sus capacidades y conocimientos.
• Formación
Capacitar a los empleados con nuevas habilidades es esencial para su desarrollo y el de la compañía. Conocer con qué periodicidad se realizan esas formaciones y sus resultados ayuda a realizar una planificación acorde a las necesidades de la empresa.
• Productividad
Todas las empresas establecen unos objetivos y una estrategia que les ayuda a alcanzarlos. Realizar un seguimiento de la consecución de esos objetivos permite medir la eficacia de los empleados y de los procesos.
Para implementar un modelo de analítica de RRHH que sea eficiente y sostenible es fundamental que los datos con los que se trabaje sean de calidad y se recopilen con soluciones destinadas a ello como BesTalent IA by aggity. Al tratarse de un software de gestión de recursos humanos basado en tecnologías de inteligencia artificial es capaz de aportar valor en todos los momentos de la relación del empleado con su compañía de manera completamente automatizada y contribuye directamente a una toma de decisiones inteligente.
- Publicado en Talent & HR
Gestión de la planta de producción 4.0
Con el uso de la IA, el big data y el análisis de datos es posible digitalizar y gestionar la planta de producción de la manera más eficiente posible. El resultado es una empresa más competitiva y un incremento de la rentabilidad.
El uso de herramientas digitales en la fábrica duplicará la tasa de crecimiento anual del sector industrial en 2035.
Para que la digitalización de una planta de producción sea completa hay que optimizar al máximo todas las fases del proceso. Lo que incluye desde el momento en el que el cliente hace el pedido, pasando por la fabricación del producto y, finalmente, la entrega. Imprevistos como retrasos de los proveedores, saturación de recursos, fallos en las máquinas o falta de material influyen en el plan de producción.
Saber responder a los cambios y ofrecer soluciones en tiempo real es fundamental para alcanzar con éxito los objetivos previstos. La industria 4.0 trae consigo, de la mano de diferentes herramientas tecnológicas, recursos para que la gestión de las plantas de producción se ajuste a las actuales necesidades del mercado y las empresas aumenten su competitividad.
En este contexto es esencial crear un ecosistema en el que el epicentro sea la fábrica conectada, con el uso de la inteligencia artificial (IA) como catalizadora de estos cambios. La implantación de esta tecnología podría suponer, según sostiene la firma Accenture, duplicar la tasa de crecimiento anual de la industria en 2035.
Supervisión en tiempo real
El objetivo principal de la gestión de una planta de producción con herramientas digitales es facilitar información instantánea sobre su estado. Esto incluye actividades directas e indirectas, rendimiento, eficiencia por operador, máquina, línea, centro de coste, centro de trabajo, departamento, etc. Así como la relación que existe entre el tiempo programado y el utilizado, control de calidad, trazabilidad y genealogía de los lotes de materiales, control de parámetros de proceso, mantenimiento de activos y programación de la producción a capacidad finita.
Toda esta información facilita a los responsables de planta la toma de decisiones y se convierte en un recurso esencial para organizar su producción, asignar las cargas de trabajo de manera óptima y establecer los plazos de ejecución que garantizan el cumplimiento de las fechas de entrega con el cliente.
Con una plataforma como Smart Factory by aggity es posible realizar esa transición gracias a una completa automatización de los procesos y predicción de acciones. Con el uso de la IA, el Big Data y el análisis de datos es posible digitalizar y gestionar una fábrica de manera eficiente. La automatización de las plantas de producción, con la introducción de dispositivos IoT y sensores, es el primer paso.
Superada esta primera fase, desde una sola plataforma la compañía puede acceder a reportes y monitorización en tiempo real, con visibilidad de todos los procesos, informatización de los muestreos de calidad, y a la planificación, organización y control de los procesos de manera automática y personalizada. Gracias a la recopilación de los datos que generan todos los activos y su posterior análisis, en las fábricas inteligentes es posible mejorar el rendimiento, las competencias laborales, corregir los errores en tiempo real y aumentar la calidad del producto final. El resultado es una empresa más competitiva y un incremento de la rentabilidad.
- Publicado en Industria
Mide la productividad del empleado con la analítica de datos
La expansión sin precedentes que ha experimentado el teletrabajo con la pandemia de la Covid-19 abre una oportunidad en las empresas para mejorar la gestión del talento, elevar la productividad y aumentar la satisfacción de sus empleados.
No son pocas las organizaciones que sin contar con experiencia previa en el teletrabajo, se han visto obligadas a dar de un día para otro el salto a esta modalidad de trabajo. Para todas ellas la posibilidad de medir la productividad de sus empleados se ha convertido en algo necesario.
En esta situación es natural que los directivos, coordinadores de equipos y, por supuesto, los responsables de la gestión de los RRHH se pregunten si los trabajadores sabrán desarrollar su trabajo a distancia, cómo puede la empresa ayudarles a ser más productivos y de qué forma es posible mantener e incluso reforzar el vínculo y la cultura de la empresa para hacer realidad el smart working.
La respuesta a esta y otras cuestiones resulta mucho más sencilla gracias a la tecnología, que nos permite asegurar que el teletrabajo abre una oportunidad en las empresas para mejorar la gestión del talento y elevar la productividad y la satisfacción de los empleados.
Una plataforma de gestión de las personas y el talento como BesTalent IA by aggity permite a las organizaciones aprovechar esa oportunidad gracias a herramientas de nueva generación, como IA & People Analytics, que permite tener visión del desempeño de los equipos de trabajo en remoto y, en base a ese conocimiento fruto del análisis de los datos, tomar decisiones que contribuyan directamente a la mejora de la productividad y la eficiencia.
Esto es así porque, mientras que tradicionalmente solo se disponía de información de los empleados relacionada con cuestiones administrativas, actualmente la IA y la analítica de datos permiten ampliar el foco y dar un paso hacia delante en la medición de la actividad de los empleados, su desempeño y su productividad.
A partir de aquí es posible identificar a los empleados con alto potencial o capacidades diferentes, así como a los empleados críticos, además de determinar áreas de mejora. Con ese conocimiento, la empresa puede anticiparse a las necesidades de sus empleados y establecer, por ejemplo, en los planes de desarrollo programas de talento directivo, formación específica para profesionales de alto potencial o acciones específicas dirigidas a evitar la fuga de los profesionales con un alto rendimiento.
La importancia de medir la productividad del empleado
Mediante la analítica de datos aplicada a los RRHH, las organizaciones también resuelven problemas habituales que les impiden realizar una gestión avanzada del talento. Entre estos obstáculos se encuentra la falta de unificación de datos, métricas y KPIs generados por los empleados, una limitación que se elimina gracias a la capacidad para obtener métricas homogéneas, punto de partida para tomar decisiones ajustadas a los datos y al perfil del empleado, así como para identificar mejores y peores prácticas.
Por otra parte, y este punto es clave, la gestión avanzada del talento pasa por la automatización. De esta forma, el tiempo destinado a procesos sin automatizar y tareas repetitivas de poco valor que requieren de control manual o semiautomático, tales como el control de gastos, la gestión de vacaciones o el control horario, puede dedicarse a tareas de valor añadido como la creación de un plan de desarrollo y compensación personalizado, ajustado a las necesidades e intereses de cada profesional y que redundará en beneficio del conjunto de la empresa.
- Publicado en Talent & HR
Democratización de la analítica en la industria
Cualquier profesional orientado al desarrollo de negocio es capaz de analizar datos y conseguir un informe o un análisis con un árbol de decisión sin ser un experto en Business Intelligence (BI).
Aquellas organizaciones que estén dispuestas a dar un salto competitivo deben apoyarse en una plataforma analítica para todo su ciclo productivo.
Los datos se han convertido en la materia prima para un mejor funcionamiento de las
organizaciones. Esto es posible gracias a que la tecnología facilita un acceso adecuado a ellos para su explotación y análisis. Su manejo, antes restringido a especialistas que normalmente trabajaban en departamentos IT, se ha democratizado para que sean utilizados por otros empleados de la organización.
La mejora de los sistemas de almacenamiento y el empleo de técnicas de Big Data ha rebajado los costes de la recopilación de datos y su mantenimiento, reduciendo así la inversión necesaria para este tipo de tecnologías y haciéndolas más asequibles. En el sector industrial, esta democratización de la analítica permite a los profesionales detectar patrones que pueden ayudar al buen funcionamiento de la organización.
Por ello, a día de hoy y con las herramientas adecuadas, cualquier profesional orientado al desarrollo de negocio es capaz de analizar esos datos y conseguir en pocos pasos un informe o un análisis con un árbol de decisión sin tener que ser un experto en Business Intelligence (BI).
Cómo extraer los datos
Business Analytics consiste en explotar los volúmenes de datos generados por la empresa para, por ejemplo, optimizar los recursos disponibles. Es una herramienta que ayuda a la toma de decisiones gracias al estudio matemático y estadístico del Big Data.
Aquellas fábricas que lo aplican obtienen mejores resultados que aquellas que
no lo hacen. Sin embargo, no todas cuentan con la capacidad para extraer esos datos.
Aquellas organizaciones dispuestas a dar un salto competitivo deben apoyarse en unaplataforma analítica como IA & Analytics Factory by aggity para todo su ciclo productivo. Esto incluye la mejora de la producción, la logística, la calidad, el mantenimiento y la previsión de la demanda e inventario, todo ello mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial, lenguaje natural y machine learning.
Al tratarse de un sistema modular, la plataforma es capaz de adaptarse a las
necesidades de cada cliente, manejar los grandes volúmenes de información de forma contextualizada y holística para, por ejemplo, identificar la raíz de los problemas, predecir el comportamiento futuro de la fábrica y poder tomar las decisiones más acertadas. Entre los resultados se consigue una reducción del 30% de los costes operativos, una mejora de la eficiencia en la producción que puede alcanzar el 20% y una mejor gestión de los inventarios de hasta el 30%.
La transformación digital de la industria ha de pasar inevitablemente por la analítica de datos. El uso de tecnologías IoT (Internet of Things) facilitan la sustracción de toda la información sobre el funcionamiento de una organización desde múltiples fuentes.
Descubrir nuevas oportunidades ahora está al alcance de pocos ‘clics’ si se cuenta con las soluciones adecuadas para su interpretación y toma de decisiones.
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