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
• Beneficios de usar Industrial Analytics
• Capacidades de Industrial Analytics
• Industrial Analytics en el mundo empresarial
• Aggity: el socio especializado en Industrial Analytics

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 podrían funcionar. Por ejemplo, sería imposible que se produjera el siguiente paso: el procesamiento de todos los volúmenes de datos que se han recopilado y que permitirán a las empresas obtener información valiosa de forma rápida y eficiente. Tras ese procesamiento, se emplean algoritmos avanzados de machine learning y de analítica que permitirán predecir tendencias y comportamientos futuros.

Estos tres conforman la base de las técnicas de Industrial Analytics, pero también es importante elegir bien una herramienta de analítica industrial que incluya una buena visualización de los datos. Esta capacidad es importante ya que cuanto más intuitiva y visual sea la forma en la que se muestra la información más sencilla y acertada será la toma de decisiones. La práctica totalidad de los sistemas de Industrial Analytics incluyen la monitorización de datos en tiempo real y el análisis predictivo, pero si la forma en la que se presentan es deficiente, las decisiones no podrán tomarse de forma efectiva.

Asimismo, los sistemas de Industrial Analytics son capaces de integrarse con los dispositivos y sensores IoT, pero también es importante que se integren con el resto de los sistemas y las plataformas de la organización. Ello permitirá analizar una mayor cantidad de datos, lo que redundará en una mejora de los procesos y en una reducción de los costes.

Industrial Analytics en el mundo empresarial

El empleo del Industrial Analytics empieza a ser común en todo tipo de empresas. Es habitual, por ejemplo, que la transformación digital en la manufactura incluya este tipo de soluciones. En este entorno, el caso de uso más recurrente es el de la optimización de la producción, lo que les permite ajustar la fabricación de productos a los picos y valles de demanda.

Se emplea asimismo para controlar los stocks de materia prima almacenada y adelantar los pedidos de nuevos materiales en el momento en el que el Industrial Analytics alerte sobre la carencia de alguno de ellos. Este sector empieza igualmente a hacer un uso intensivo de la analítica predictiva para prevenir fallos en maquinaria y reducir los tiempos de inactividad y los costes de mantenimiento.

Otro sector que cada vez emplea más el Industrial Analytics es el logístico. En ese caso, el objetivo es optimizar la cadena de suministro y reducir los costes de transporte. Para ello las flotas y almacenes suelen llevar incorporados diferentes sensores que les permiten optimizar las rutas de transporte, reducir los tiempos de entrega y mejorar la eficiencia operativa. Todo ello se traduce en una mejora de la satisfacción del cliente y a la par en una reducción del consumo de combustible. Esto provoca una mayor reputación de la empresa ya que también mejora la sostenibilidad y reduce las emisiones de CO2.

Por su parte, el sector energético y de las utilities es otro de los que más están apostando por el Industrial Analytics en los procesos de digitalización. En este caso, lo suelen emplear para optimizar los procesos relacionados con la generación y distribución de energía.

Para ello, analizan los datos en tiempo real y ajustan la producción de energía según la demanda, con lo que se produce una mayor eficiencia de las plantas de energía, a la par que se reducen las emisiones al no tener necesidad de desperdiciar energía. Al igual que en el caso de la industria manufacturera, las empresas energéticas emplean la analítica predictiva para conocer en qué momento se puede producir un fallo en la maquinaria, lo que les permite tener un mantenimiento mejor planificado y evitar que los errores se produzcan en momentos críticos para la organización.

aggity, el socio especializado en Industrial Analytics

Como sucede en cualquier proceso de digitalización, es fundamental confiar en un partner que ayude a desarrollar una estrategia correcta para que el proyecto funcione de forma efectiva. En este sentido, aggity es el partner Industrial Analytics adecuado para poner en marcha y mantener cualquier proyecto de estas características.

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