Paperless, seña de identidad de la industria 4.0
Los datos son lo más importante hoy en día, también en el sector industrial, que bajo la bandera 4.0 avanza en su digitalización de sus procesos hacia el paperless.
La gestión digital de la documentación en planta es una funcionalidad esencial para convertir una factoría en una fábrica digitalizada sin papel.
La implantación del paperless en las fábricas de tecnologías de Internet de las Cosas (IoT) o comunicaciones M2M (Machine to Machine) implica la gestión de datos masivos y, por tanto, la digitalización de la información que se venía utilizando en procesos tradicionales. Solo así las máquinas serán capaces de realizar análisis y diagnósticos sobre el funcionamiento de las plantas de producción.
Llevar a cabo esta transición es un proceso complejo. Solo hay que pararse a pensar en toda la documentación que se maneja en una fábrica para sacar adelante la producción y cómo el uso del papel condiciona las pautas de trabajo. La digitalización y la eliminación de este soporte físico también supone una transformación del desempeño y las funciones de los empleados.
Los beneficios de llevar a cabo la transformación al paperless tienen implicaciones en la producción y en los costes:
1. Mejora la eficiencia de la fábrica. Gracias a la digitalización de la información se pueden detectar de manera objetiva posibles fallos en la cadena de producción y optimizar la organización del trabajo, así como resolver problemas en tiempo real.
2. Reducción del gasto. Con la eliminación del papel se evitan los costes que su uso supone para la empresa, no solo directos, también indirectos; como la utilización de impresoras y consumibles, dispositivos para su destrucción cuando así se requiera y su posterior reciclado.
La función Production Management de la solución Opera MES con aggity se encarga de definir todos los datos maestros de la compañía (plantas, departamentos, centros de trabajo…), de aplicar el paperless, del producto (productos, rutas de producción, composición BOM…), los recursos de producción (operadores, máquinas, equipos, herramientas…) y los procedimientos de adquisición automática de los datos para trazar cualquier tipología de actividad de producción.
Una de sus funcionalidades es la gestión de la documentación en planta sin necesidad del soporte papel. En cada estación de captura, Opera MES permite visualizar y cargar en tiempo real todo tipo de información, ya sean documentos, imágenes, fotos o vídeos, que esté asociada a cualquier recurso o actividad. De acuerdo con los resultados obtenidos tras el despliegue de esta solución, su utilización permite eliminar completamente o reducir hasta en un 90% el uso del papel. Al mismo tiempo, la empresa disfruta de otros beneficios como la capacidad para mejorar la organización de los procesos, la reducción en más de un 75% del tiempo que se precisa para la introducción de datos, y, al mismo tiempo, incrementar la productividad en ratios de hasta el 20.
Almacenar y gestionar la información en formato electrónico es un paso fundamental para la transformación digital de la industria hacia el paperless. Dar la espalda a esta realidad significa perder competencia y ceder terrero frente a los actores que sí han entendido los beneficios de eliminar el papel en su viaje hacia la Industria 4.0.
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Producción eficiente en tiempos de pandemia
La expansión de la COVID-19 está afectando a la cadena de valor de amplios sectores industriales. En el contexto actual es más importante que nunca generar una producción eficiente e identificar oportunidades de ahorro.
El estándar OEE constituye un indicador imprescindible para medir la eficacia de la producción de manera actualizada.
El impacto del coronavirus sobre la economía aún es difícil de cuantificar. En medio de la incertidumbre, el Centro de Predicción Económica (CEPREDE) estimó, pocos días después de decretarse el estado de alarma, que el efecto final de la crisis sanitaria dependería del tiempo que se prolongara esta situación.
En aquel momento, este organismo calculó que el impacto directo sobre el PIB sería de un 0,9%, en el caso de que la ralentización de la actividad se prolongara durante cuatro semanas –algo que ya ha ocurrido–. Un dato que se elevaría al 1,7% si también se tenían en cuenta los efectos indirectos y podría suponer la pérdida de 300.000 puestos de trabajo.
Para amortiguar el impacto negativo, el 13 de marzo ya se había publicado el Real Decreto-Ley por el que se adoptaban medidas urgentes para la protección de la salud pública y en el ámbito económico. En dicho documento, se hace referencia a cómo la expansión de la COVID-19 está afectando a la cadena de valor de amplios sectores industriales, especialmente internacionalizados, e incrementando el coste de la producción, debido al mayor coste logístico de importación de piezas y suministros.
Por ello, se proporciona a los operadores económicos medidas de apoyo financiero para, en lo posible, poder compensar los descensos de sus ingresos ordinarios y dotarse de liquidez para hacer frente a sus obligaciones. Además de contemplar que las empresas que hayan recibido apoyo financiero a la inversión industrial a través de préstamos de la Secretaría General de Industria y de la Pequeña y Mediana Empresa puedan solicitar el aplazamiento de reembolso. Todo ello cumpliendo con una serie de condiciones establecidas por el Ejecutivo.
Soluciones de producción eficiente para situaciones excepcionales
Mientras el aparato financiero trabaja para mitigar las consecuencias económicas de la propagación del coronavirus, el sector industrial debe tomar la iniciativa para realizar un diagnóstico orientado a incrementar la eficiencia, identificando puntos de fuga y áreas principales de oportunidad. Un análisis para el que es fundamental usar el indicador OEE (Overall Equipment Effectiveness).
Esta herramienta de evaluación se encarga de medir la efectividad de la producción y requiere de información diaria. A partir de un modelo establecido previamente, tiene en cuenta la disponibilidad de los equipos, el tiempo que están en funcionamiento y la calidad de los resultados obtenidos. Al comparar la capacidad productiva con la producción real, en relación con lo planificado, se obtiene dicho indicador.
Una plataforma como Opera MES con aggity proporciona toda esta información en tiempo real. Se trata de una solución modular con la que, por un lado, los operadores disponen de información actualizada de las actividades realizadas, mientras que los supervisores pueden realizar un análisis cuidadoso de los datos para aplicar rápidamente las medidas correctivas necesarias.
El objetivo es mejorar los procesos de fabricación y aumentar la productividad de la empresa, ganando así en eficiencia e identificando oportunidades de ahorro. De este modo, el sector industrial estará preparado para afrontar la situación de excepcionalidad derivada de la emergencia sanitaria provocada por la expansión del coronavirus y reducir el impacto económico de sus consecuencias.
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Herramientas para la eficiencia industrial con OEE
El indicador OEE sirve para medir la efectividad total de los equipos de una planta de producción. La metodologia Lean Manufacturing se emplea con el objetivo de reducir costes y ofrecer la mayor calidad posible
Identificar aquellas actividades que no aporten valor al proceso es fundamental para eliminarlas y reducirlas.
Junto a la crisis sanitaria, una de las consecuencias de la expansión de la COVID-19 es la paralización de cualquier actividad industrial que no sea esencial. Aunque hay sectores que pueden continuar con su producción, durante este tiempo se ven obligados a cambiar sus procesos con motivo de un aumento de la demanda, por una ralentización de esta o porque se han reconvertido para dar respuesta a las necesidades sanitarias y de prevención actuales.
En cualquiera de los escenarios, es importante ser lo más eficiente posible para minimizar gastos y aprovechar los recursos disponibles al máximo. Los estándares OEE (Overall Equipment Effectiveness) sirven para medir si, efectivamente, se está aprovechando la maquinaria industrial de la manera más óptima posible. Para realizar este cálculo se tienen en cuenta tres variables: el tiempo de funcionamiento de la máquina, cuánto ha fabricado en ese intervalo y con qué calidad. El resultado se compara con modelo ideal.
Este indicador es uno de los que se emplean en el Lean Manufacturing, un método de organización del trabajo cuyo objetivo es reducir costes para que los sistemas de producción sean lo más rentables posible. Identificar aquellas actividades que no aporten valor al proceso es fundamental, para eliminarlas y reducirlas. Conocer al detalle lo que ocurre en la planta de producción a través de las herramientas adecuadas facilitará esta estrategia.
Cómo identificar el mejor plan de producción
Industry 4.0 by aggity incluye Opera MES, un sistema MES (Manufacturing Execution System) completo, configurable y modular que cubre la gestión y el control de actividades de producción, calidad, materiales y mantenimiento. El objetivo principal es facilitar información en tiempo real sobre el avance del plan de producción, lo que incluye actividades directas e indirectas, rendimiento y eficiencia por operador, máquina, línea, departamento y centro de trabajo, entre otras.
Esta solución también aguda a establecer la relación entre el tiempo programado y el utilizado en una actividad, gestionar el control de calidad y trazabilidad de los lotes de materiales, control de parámetros de proceso, mantenimiento de activos y programación de la producción a capacidad finita. La principal fortaleza de Opera MES con aggity es la capacidad de configuración y la facilidad de uso, cubriendo todas las necesidades de cualquier empresa de fabricación.
Una de sus características es que proporciona datos en tiempo real, lo que facilita el análisis y aplicación de acciones correctivas ante situaciones imprevistas, como la actual crisis sanitaria provocada por la pandemia del coronavirus. Sus consecuencias económicas se pueden amortiguar si se cuenta con una mayor capacidad de reacción que ayude a aumentar la eficiencia en los procesos de fabricación y a minimizar las pérdidas en situaciones excepcionales.
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Inteligencia artificial aplicada a la Industria 4.0
La automatización de los procesos industriales, la mejora de las capacidades de la mano de obra y el desarrollo de nuevos productos son los principales ámbitos en los que el uso de la Inteligencia artificial aplicada en la Industria 4.0 beneficiará a la industria en su proceso de transformación digital.
Las últimas tendencias en inteligencia artificial en la Industria 4.0. fueron vistas en la feria Advanced Factories 2020, en la que aggity volvió a estar presente.
El empuje hacia la cuarta revolución industrial, lo que se ha venido a denominar la Industria 4.0, ha llegado de la mano de la aplicación de las técnicas de inteligencia artificial (IA) a las fábricas y sistemas de producción. Su implementación podría suponer, según recoge Accenture en un análisis sobre los beneficios de la IA en la industria, doblar las tasas de crecimiento anual en 2035.
Centrados en el sector de la fabricación, desde la consultora consideran que precursores como el Internet de las Cosas (IoT) han creado las condiciones adecuadas para la integración en las plantas de producción de sistemas de automatización inteligentes. El IoT permite que sistemas físicos, como pueden ser las cadenas de montaje, se conecten y comuniquen con otros digitales.
La Inteligencia artificial aplicada en la Industria 4.0
A estos dos ámbitos (automatización de tareas y mejora de capacidades de la mano de obra), la firma de análisis añade un tercero donde la inteligencia artificial aplicada a la Industria 4.0 es un componente fundamental: la innovación como aceleradora del desarrollo de nuevos productos eliminando costes redundantes.
Potencial de crecimiento de IoT
La implementación de plataformas como Opera MES con aggity facilitan a cualquier organización la consecución de estos objetivos. Su solución de IA permite, gracias a la aplicación de algoritmos que se adaptan a cada necesidad, transformar todo el volumen de datos de cada proceso industrial en información fácilmente interpretable. Es así como es posible controlar y evaluar el rendimiento en cada momento.
En este estadio avanzado, propio de la Industria 4.0, las plantas de fabricación gestionan y controlan, en tiempo real, todas las operaciones, optimizando sus recursos y procesos de manera continua. Algo que solo se consigue con un análisis profundo y detallado de su rendimiento, que facilite la toma de decisiones de manera inmediata para reducir al mínimo las pérdidas e incrementar la productividad.
Datos de la solución aggity
Según datos recogidos por aggity, el despliegue de la solución se traduce en un incremento medio de la productividad del 35% y la reducción en un 95% del uso de papel. También se consigue reducir los plazos de entrega un 27%, el’work in progress’ un 24% y los no conformes un 21%; además de acortarse en un 72% el tiempo de recogida de datos.
Para que las empresas del sector industrial puedan conocer de primera mano estos beneficios, aggity acudió un año más a la feria Advanced Factories que se celebró en Barcelona del 3 al 5 de marzo. Un encuentro donde los asistentes pudieron descubrir de primera mano cuáles son las últimas tendencias en inteligencia artificial aplicada a la Industria 4.0.
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¿Cómo la Inteligencia Artificial puede mejorar tu productividad?
En el año 2021 el 70% de las organizaciones integrará la Inteligencia Artificial en los puestos de trabajo para ayudar a la productividad de los empleados, mejorarando la eficacia de los procesos y la gestión de los recursos humanos.
La transformación digital de los negocios viene de la mano de la Inteligencia Artificial (IA), y provoca ciertas reticencias en algunos directivos y empleados de que sus puestos de trabajo sean ocupados por máquinas y robots.
Como aseguran desde Accenture, “cuando se implementan de forma integral, estas tecnologías ayudan a mejorar la productividad y a reducir costes, impulsando aquellos puestos de trabajo más creativos y generando nuevas oportunidades de crecimiento”.
La clave está en combinar las técnicas de IA con el ingenio humano para abordar de la mejor manera posible los procesos y decisiones a los que se enfrentan las compañías. De hecho, un 63% de los ejecutivos encuestados por la consultora, sobre cómo afectará la introducción de la IA en el mercado laboral, sostiene que impulsará el crecimiento del empleo en sus empresas.
Eficacia en los procesos y en el entorno de trabajo
El propósito último del uso de la IA en las compañías es la mejora de la productividad. Un concepto que no tiene que ver únicamente con la eficacia de los procesos de negocio o de fabricación, también con la gestión de los recursos humanos, es decir, de las personas y del entorno laboral en el que desarrollan su trabajo.
Gartner, predice que en el año 2021 el 70% de las organizaciones integrará la IA en los puestos de trabajo para contribuir a la productividad de los empleados. Herramientas como los asistentes virtuales y otras formas de chatbots, basados en programación neurolingüística, aumentarán el rendimiento del capital humano de las empresas.
Para obtener los resultados deseados, la implementación de estas tecnologías ha de realizarse con especial con cuidado para que no produzcan el efecto contrario y generen frustración. La metodología Digital Transformation by aggity facilita la integración de soluciones de transformación digital que permiten a cualquier compañía convertirse en una Empresa 4.0, adaptada y preparada a los constantes cambios del sector.
El 70% de las organizaciones integrará la IA en los puestos de trabajo para contribuir a la productividad de los empleados. – según Gartner
En el área dedicada a la mejora de la productividad, o business productivity, proporciona la automatización de procesos detectando aquellos que pueden realizarse de forma más eficiente gracias al a tecnología digital. Asimismo, permite la creación de redes de comunicación en las que participen todos los agentes de una organización (empleados, proveedores, clientes, distribuidores…) para desarrollar las actividades de una forma fluida y más eficaz.
Diseñar entornos de colaboración que se asemejen a la redes sociales también ayuda a crear nexos de unión entre todos los integrantes de una organización. Les permite compartir, colaborar, cooperar, conocer y contactar entre ellos, con los procesos de negocio y fabricación, y con las máquinas y entidades conectadas, asegurando la productividad del negocio en todas sus fases e incentivando el trabajo en equipo.
Conocer el impacto que sus tareas tienen en cada proceso en el que se ven involucrados y saber cómo aprovechar al máximo todas las aplicaciones de negocio con las que operan, solo puede tener un impacto positivo en el conjunto de la organización.
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Big Data y Business Intelligence para la Industria 4.0
El ecosistema industrial hace frente a una evolución en sus procesos y estrategia bajo el paraguas de dos herramientas fundamentales en los nuevos modelos de negocio: el big data y Business Intelligence para la Industria 4.0.
Son muchas las empresas del sector industrial las que llevan tiempo uniendo las bondades que ofrecen las tecnologías de Big Data y Business Intelligence
La evolución desde la fábrica tradicional a la Industria 4.0 implica la asimilación de conceptos como big data y Business Intelligence que les ayudan en sus procesos de transformación digital. Es habitual que estos términos provoquen confusión y que empresarios y directivos no sepan discernir las diferencias entre una y otra.
Los datos son la base sobre la que se sustenta el funcionamiento de ambas tecnologías. Sin ellos, las herramientas de BI no podrían funcionar ni el big data demostrar toda su potencia. Es en la forma en la que emplean los datos y el fin que persigue cada una de ellas donde se encuentran las diferencias entre el software de Business Intelligence y la tecnología de big data.
Diferencias entre Big Data y Business Intelligence
La consultora Gartner realiza la definición de ambas tecnologías y así, al big data lo define como el “uso de un alto volumen y variedad de datos, que se generan a gran velocidad, y que exigen para su procesamiento soluciones rentables e innovadoras para una mejor compresión de esta información”.
Por su parte, el Business Intelligence en empresas o inteligencia de negocio se refiere a “las aplicaciones, infraestructura y herramientas, y los procesos que facilitan el acceso y el análisis de la información, para mejorar la toma de decisiones y el rendimiento en una organización”.
Es decir, la diferencia fundamental es que, mientras el big data se centra en la captura de grandes cantidades de datos, su almacenamiento y posterior procesamiento, el Business Intelligence o soluciones de inteligencia de negocio los analiza, junto con el uso de otras tecnologías como la Inteligencia Artificial, para sustraer información relevante y aplicarla, entre otros, a sus procesos productivos.
Producción automatizada e interconectada para Industria 4.0
Tanto las soluciones de BI como el big data se convierten en dos soluciones imprescindibles para el desarrollo de la denominada Industria 4.0. Y es que, junto al uso que ambas tecnologías hacen de los datos, las dos comparten la complejidad de su ejecución para incorporarlos a la estrategia de negocio de las empresas del sector industrial.
Por ese motivo son muchas las empresas del sector industrial las que llevan tiempo uniendo las bondades que ofrecen ambas tecnologías. El principal motivo de intentar la unificación de ambas es que contar con una única solución facilita la transición hacia la Industria 4.0 y el desarrollo de procesos de innovación tecnológica para dotar a las fábricas de una producción automatizada e interconectada.
Soluciones integradas
Son varias las soluciones que hay en el mercado y que unifican las ventajas de ambas tecnologías. Sin ir más lejos, aggity proporciona soluciones digitales a empresas que les ayudan a transformar sus datos de actividad en información, facilitándoles la toma de decisiones para mejorar la eficiencia del negocio.
Entre esas soluciones destaca Opera MES con aggity con big data y Business Intelligence para la Industria 4.0 y que integra todas las funcionalidades para la gestión de la fábrica a todos los niveles. Este sistema de gestión industrial proporciona datos en tiempo real, facilita el análisis y la aplicación de acciones correctivas y aporta mayor rapidez en la reacción para minimizar las pérdidas. Así mismo, permite identificar incidencias por medio de paneles de control, alarmas, gráficas interactivas y KPIs, además de mostrar la eficiencia de los modelos productivos de forma gráfica y visual.
Crear un ecosistema de fábrica conectada
De la misma manera, en este contexto, es esencial crear un ecosistema en el que el epicentro sea la fábrica conectada. Se trata de aprovechar el conocimiento y la utilización de las herramientas de comunicación, colaboración y conexión para trasladarlo a un entorno seguro y confidencial dentro de la empresa. Una de las grandes ventajas que proporcionan soluciones como Opera MES con aggity es que se facilita esta evolución desde los sistemas industriales tradicionales. Para ello ofrece tres apartados fundamentales:
- Performance Management: Apoyamos a los directivos y a las organizaciones transformando la información en herramientas de gestión que garanticen el alineamiento estratégico y la mejora del rendimiento operativo.
- Big Data Solutions: Gestionamos grandes volúmenes de información para su tratamiento y puesta a disposición de los usuarios en todos los niveles de la organización, haciéndoles accesibles con herramientas líderes.
- Reingeniería de Procesos: Aplicamos la transformación digital y el rediseño de los procesos de negocio para alcanzar mejoras en costes, calidad y agilidad.
Uso de big data y Business Intelligence en la Industria 4.0
Igualmente, para que la digitalización de una planta de producción sea completa hay que optimizar al máximo todas las fases de proceso: desde el momento en el que el cliente hace el pedido, en la fabricación del producto y, finalmente, en el momento de la entrega. Imprevistos como retrasos en las entregas de los proveedores, saturación de recursos o falta de material influyen en el plan de producción y la organización interna. PlanetTogether by aggity es capaz de responder rápidamente a esos cambios y ofrecer soluciones en tiempo real gracias a la actualización continua de los planes de producción teniendo control en todo momento de la disponibilidad de materiales y recursos.
Para lograr esa conjunción de las tecnologías de big data y Business Intelligence para la Industria 4.0 es necesario contar con consultores expertos de Business Intelligence y Big Data como aggity que ayuden a implementar una correcta estrategia de negocio que permita allanar el camino de cualquier organización hacia su transformación digital. Un modelo en el que los datos son un activo fundamental y para el que se necesitan soluciones precisas para su adquisición, procesamiento e interpretación.
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Tendencias en el sector Industry 4.0 para 2020
La Industria 4.0 se caracteriza por la incorporación sistemática de la tecnología como la IoT, cobots, gemelos digitales o la realidad aumentada como tendencias en el sector industrial para el año 2020 tal y como los expertos señalan .
La transformación digital aplicada a las fábricas ha desembocado en la cuarta revolución industrial. Un proceso de innovación tecnológica basado en dotar a las factorías de herramientas y soluciones orientadas a mejorar su producción y eficiencia con una gestión y producción mecanizada y automatizada.
Pero no únicamente: la Industria 4.0 ha supuesto una importante evolución en los modelos implantados en las fábricas. Junto a la introducción de robots que mejoran los procesos de producción, también han incorporado tecnologías para crear un ecosistema más inteligente y conectado.
De igual importancia, en el centro de esta transformación industrial se sitúa el Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés). Gracias a la sensorización de los objetos y al uso de soluciones de inteligencia artificial (IA) se han podido desarrollar sistemas de control que ofrecen información inmediata de todo el proceso. De igual forma, una tecnología que seguirá evolucionando también durante el próximo año y que es una de las tendencias para 2020 en el sector industrial:
• IoT para la industria
Así mismo, el IIoT (Industrial Internet of Things) es el uso del Internet de las Cosas en el entorno industrial. Su capacidad para crear datos, y ser analizados en tiempo real, dará lugar a sistemas interconectados con nuevas posibilidades. Accenture estima que el IIoT representará un mercado de 14,2 billones de dólares en 2030 y que podría incrementar el producto interior bruto real de las 20 principales economías del mundo en un 1,5%.
• Robótica colaborativa
La cuarta revolución industrial también emplea la tecnología no solo para aumentar la productividad, también para reducir los riesgos. Se prevé que robots de pequeño tamaño se vayan introduciendo en las fábricas para desempeñar determinados trabajos en colaboración con los operarios para facilitarles su trabajo y liberarles de tareas repetitivas. Los cobots (robots colaborativos) son ya una tendencia para 2020 en el sector industrial.
• Gemelos digitales
Los ‘digital twins’, o gemelos digitales, son tecnologías con las que se crea una réplica virtual de componentes y máquinas físicas para simular procesos que permitan estudiar el comportamiento de sus homólogos reales. En el informe ‘Beyond the hype’, de KPMG, ya mencionaban a los gemelos digitales como necesarios para favorecer el desarrollo de la Industria 4.0.
• Soluciones de visión inteligente
Se prevé también que el gasto mundial en realidad aumentada y virtual sea de 18.000 millones de dólares en 2020, lo que supone un incremento del 78,5% sobre 2019, según las cifras que maneja la consultora IDC. Así mismo, dentro del ámbito industrial, la fabricación discreta es uno de los sectores que más invertirá con una estimación de 1.400 millones, donde las gafas inteligentes y tecnologías de RA y RV se usarán para mejorar las operaciones de diseño, fabricación y mantenimiento.
• 5G y redes WiFi
Las fábricas de la Industria 4.0 son inteligentes además, una condición unida a la interconectividad. El 2020 será el año del despliegue definitivo de la tecnología 5G, redes de alta velocidad que, según recoge Orange en su informe ‘Industria 4.0’, ayudarán a la implantación del IoT, al impulso del uso de cobots y a la potenciación de las comunicaciones prescindiendo de la conexión por cable.
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Big Data para la transformación digital de las empresas
Convertir los datos en conocimiento para la toma de decisiones es uno de los principales valores del uso del Big Data en las estrategias de transformación digital de las empresas. Un proceso complejo que las organizaciones han de asumir si quieren tener relevancia en su sector.
Las empresas son cada vez más conscientes de la importancia de incorporar el Big Data a su estrategia digital si quieren ser competitivas en su sector y aquí veremos los puntos clave para afrontar la Transformación Digital.
Los datos se han convertido en la materia prima de la transformación digital de las empresas. Estas son cada vez más conscientes de la importancia de incorporar el Big Data a su estrategia digital si quieren ser competitivas en su sector. Lo que implica integrar las tecnologías necesarias para su implantación de manera trasversal y consciente.
A pesar de ello, la última edición del informe ‘Digital Transformation Index’, elaborado por Dell, muestra que los programas de transformación digital de muchas compañías aún están en un estadio inicial. Para su elaboración han entrevistado a 4.600 líderes de empresas medianas y grandes de todo el mundo.
En ese estudio, el 78% de los encuestados admite que la estrategia digital debería estar más extendida en toda su organización. Más de la mitad de las empresas (51%) cree que tendrá dificultades para satisfacer las demandas cambiantes de los clientes en un plazo de cinco años, y casi una de cada tres (30%) todavía teme que su organización se quede atrás.
Retos de la transformación digital para las empresas
Detrás de esta ralentización suele estar el desconocimiento que existe en muchas empresas sobre el concepto de transformación digital y el impacto que tiene en los indicadores de productividad, rentabilidad y competitividad. Asimismo, implementar una estrategia digital es un proceso complejo donde el Big Data ha de situarse en el centro y en el que las empresas deben hacer frente a varios retos:
- Observar el Reglamento General de Protección de Datos (RGDP)
que se aplica en toda la Unión Europea desde mayo de 2018 el trato de los datos sensisbles y tiene como principales objetivos mejorar la protección de los datos que las empresas guardan sobre sus usuarios y facilitarles el control sobre sus datos personales.
- Incorporar las tecnologías de Internet de las Cosas
Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) para recopilar un mayor volumen de datos, un mercado que ya supone el 62% del PIB de los países del G20, incluyendo industrias como la minería, manufactura, agricultura, petróleo o gas.
- Implementar soluciones de inteligencia artificial (IA)
Para el análisis de esos datos y la obtención de información relevante para la organización. El 84% de las empresas del mundo considera que la IA será fundamental para competir en su sector, según un estudio de Data Consultancy Service.
- Liderazgo para la gestión
Desarrollar nuevos programas de liderazgo para la gestión de la estrategia digital.
- Mejorar experiencia del cliente
Ofrecer una mejor experiencia al cliente gracias al empleo del Big Data.
El volumen de datos en 2025 llegará a los 175 Zettabytes (ZB), lo que equivale a 175 veces más información que la generada en 2001, según el informe ‘The Digitizacion of the World’ de la consultora IDC. Este crecimiento da una idea de la ingente cantidad de datos que las empresas tendrán a su disposición para mejorar sus propuestas y resultados si abordan sus planes de transformación digital alineados con la estrategia de la compañía y la demanda del mercado.
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10 Tendencias en transformación digital para 2020
La Inteligencia Artificial es una de las tecnologías que marcarán las tendencias en transformación digital en 2020, su aplicación dará lugar a nuevos entornos y nuevos retos.
La hiperautomatización, objetos cada vez más autónomos y una mejor trazabilidad de los datos son algunas de las tendencias para 2020 en transformación digital.En España las empresas avanzan en su transformación digital. En 2019 rozaron el aprobado con una puntuación de 4,6 sobre 10, según la tercera edición del Índice de Madurez Digital de las Empresas, desarrollado por Incipy junto con la escuela de negocios Inesdi. El mismo estudio detecta la reducción del número de organizaciones en un estadio inicial y el crecimiento de aquellas en los más avanzados.
A pesar del progreso, solo el 16% de las compañías españolas ha implementado un plan en este sentido y un 46% ya lo está abordando. Para ayudar a las organizaciones a definir su estrategia a futuro, consultoras como Gartner realizan sus predicciones sobre las tendencias para 2020 en transformación digital, que resumimos en los siguientes diez puntos.
Las 10 Tendencias para el 2020
- Hiperautomatización
El uso de Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático seguirá extendiéndose y liberará a las personas de ejecutar procesos repetitivos, gracias a una combinación de herramientas de monitorización, análisis, medición y evaluación de los datos para tomar decisiones.
- Multiexperiencia
La relación del cliente con la empresa, referida al mundo digital, no se limitará a un solo canal de comunicación. La tendencia es ir hacia experiencias inmersivas con el uso de realidad aumentada, virtual y mixta.
- Democratización de la tecnología
Las personas accederán a la tecnología sin tener conocimientos técnicos. Esta democratización se extiende a cuatro ámbitos clave:
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- Desarrollo de aplicaciones
- Datos y análisis
- Diseño
- Conocimiento
- Perfeccionismo Humano
Avanzamos en el uso de tecnología para mejorar las experiencias cognitivas y físicas de las personas. En la indústria ya se emplean soluciones para mejorar la seguridad de los trabajadores; y en medicina, los exoesqueletos ayudan a andar a personas discapacitadas.
- Transparencia y trazabilidad
La ciudadanía es cada vez más consciente del uso que se hace de sus datos, de ahí el imperativo de mejorar las políticas de tratamiento de esta información. Esto requiere enfocarse en seis elementos clave de confianza: Ética, Integridad, Apertura, Responsabilidad, Competencia y Coherencia
- Edge Computing
La tecnología ‘edge computing’ permite recoger y procesar los datos de manera local y cercana a la fuente. Su uso será esencial con la implantación generalizada de Internet de las Cosas (IoT), en clara expansión: en 2023 habrá 20 veces más dispositivos conectados que actualmente.
- Nueva era de la computación en la nube
La nube centralizada dará paso a la nube distribuida, referida a la ubicación de los centros datos físicos fuera del proveedor ‘cloud’, pudiendo localizarse en cualquier lugar. Esto resuelve problemas técnicos como la latencia y desafíos regulatorios como la soberanía de los datos.
- Objetos más autónomos
Drones, robots, vehículos autónomos y otros dispositivos con IA empezarán a desarrollar tareas habitualmente realizadas por personas. Interactuarán de forma más natural con su entorno y pasarán de hacerlo en enjambres independientes a otros colaborativos, como ya ocurrió con los drones en los Juegos Olímpicos de Invierno de 2018.
- Objetos más autónomos
El ‘blockchain’ sigue siendo una tecnología en maduración. Sin embargo, la cadena de bloques ofrece un gran potencial para rastrear activos hasta su origen o facilitar la identificación de usuarios, entre otras aplicaciones.
- Más Seguridad
Las tecnologías que marcarán las tendencias en transformación digital en 2020 ofrecen oportunidades de evolución en el mundo empresarial, pero crean también vulnerabilidades. Debemos ser conscientes de los desafíos en ciberseguridad que la IA plantea.
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3 beneficios para el sector Retail en la IoT
El auge del IoT es una oportunidad para el retail si unifican sus estrategias para enriquecer la experiencia del cliente offline y online. Esto ha cambiado por completo con el auge del IoT.
Para explicaros por qué, me baso en mi ejemplo personal. Para mantenerme en forma, hago footing pasando por una pequeña zona comercial en la periferia de Londres. A medida que avanzo (más o menos agotado) por la principal calle comercial recibo notificaciones en mi teléfono móvil acerca de las ofertas de las tiendas por delante de las que paso. Estas tiendas utilizan geofencing para reconocer a los clientes cuando están cerca y prepararles una oferta. La geofence puede incorporar tecnologías de cualquier tipo, incluidas balizas basadas en Bluetooth, pero lo cierto es que este es el poder del IoT para el retail. Con la IoT, el retail es capaz de presentar, en tiempo real, ofertas contextualmente relevantes in situ.
Sin embargo, para aprovechar al máximo el IoT en el marco de la estrategia comercial, se necesita un esfuerzo adicional, que consiste, esencialmente, en los tres pasos siguientes:
- Determinar los objetivos empresariales: la Internet de las cosas va bien encarrilada para convertirse en una enorme fuente de gasto corporativo; según los resultados de un estudio reciente, experimentará un crecimiento anual compuesto del 13,6% entre 2017 y 2022 antes de alcanzar la cifra de 1,2 billones de dólares en 2022. Considerando este nivel de aumento del gasto, el retail deberá determinar cuáles son sus objetivos antes de implementar una estrategia de IoT. Para la mayoría de las empresas, esto significa determinar cuáles son las preguntas que requieren una respuesta. Los supermercados, por ejemplo, querrán saber en qué pasillos de la tienda paso la mayor parte del tiempo. Para este propósito, se podrían colocar balizas en la tienda para transmitir ofertas basadas en la proximidad o ubicación. También es posible que pidan permiso para ver lo que los consumidores han comprado recientemente. De este modo, podrán predecir cuándo necesitarán repuestos. Es cierto que el IoT es genial, pero primero hay que averiguar cómo aplicarlo a su negocio antes de ponerlo en marcha.
- Obtener permiso de los clientes y depurar los datos de los clientes: el consumidor medio probablemente tendrá 3,4 dispositivos conectados a Internet en 2020, según un estudio reciente. Dadas las actuales leyes de privacidad de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), es imprescindible que los datos de los clientes estén en orden y que se hayan obtenido los correspondientes permisos para saber qué mensajes se pueden transmitir a quién. Por lo tanto, la resolución de la identidad es crucial para las marcas, lo cual implica la creación de un registro de oro de los clientes que contenga todos los detalles que se puedan conocer de un cliente recogidos en un solo lugar. A menudo se trata de una plataforma de datos de clientes (CDP), que facilita el acceso a los datos de los clientes en toda la organización. Este paso es importante porque, gracias a la unificación de los datos de los clientes, se sabe qué interacciones se pueden ofrecer y cómo los clientes desean recibir esas interacciones, dos aspectos vitales de la información en una era de clientes conectados.
- Desplegar una plataforma de orquestación: una vez que los datos de los clientes estén unificados y disponibles, se necesitará una plataforma de orquestación que pueda transmitir mensajes relevantes a los consumidores a través de múltiples canales. Instalar una baliza en la tienda no es suficiente si no se puede aprovechar como parte de una estrategia omnicanal coherente que una los mundos digital y físico. El IoT es fundamentalmente una forma de enriquecer la experiencia del cliente añadiendo matices, lo que significa combinar el conocimiento de las preferencias del cliente con una solución CEH (Customer Engagement Hub) que permita orquestar interacciones en tiempo real a través de todos los canales.
El Internet de las cosas es una oportunidad transformadora para que el retail lleve a la experiencia digital del cliente al mundo real. Sin embargo, para hacerlo de manera efectiva, las empresas deberán tener claros sus objetivos, obtener los datos de sus clientes, conocer sus preferencias y ser capaces de ofrecer las experiencias que los consumidores esperan. Las empresas que prosperarán serán los que apuesten por la convergencia entre el comercio digital y físico para aumentar la rentabilidad.
Aquí tenemos un caso de éxito de Retail de Redpoint que en palabras de nuestro cliente dice que: “Al elegir RedPoint, adoptamos un enfoque de ecosistema abierto, la compañía mantuvo el control total de sus datos y procesos, maximizando la flexibilidad para cambiar a su propio ritmo, agregando fácilmente cualquier fuente de datos o canal a voluntad”.
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