Manufacturing Data Labs: Cómo ganar eficiencia a partir de los datos

Manufacturing Data Lab permite a las empresas industriales de manufactura discreta o proceso conocer cómo las tecnologías de analítica avanzada (Machine Learning, Inteligencia Artificial, Natural Language Processing), se están utilizando en organizaciones de su sector, así como analizar qué beneficios se pueden extraer de su implantación .

Manufacturing Data Lab son sesiones de trabajo o workshop basados en la metodología Design Thinking 

Los procesos industriales generan una gran cantidad de datos que la mayoría de las empresas no están utilizando. De estos datos, se puede extraer información y convertirla en inteligencia. El ser humano es incapaz de visualizar o procesar todos estos datos, mientras que las nuevas tecnologías, permiten identificar correlaciones, patrones o relaciones causa-efecto, con el fin de poder llegar a predecir los valores futuros de centenares de variables que están afectando a la fabricación.

En un futuro muy próximo, todas las empresas utilizarán los datos para ser más eficientes o para ayudar en la toma de decisiones. Plataformas y tecnología ya son maduras y los costes de almacenamiento y procesamiento se han reducido muchísimo con el cloud. Los datos se producen de forma espontánea en los procesos productivos, solo es necesario registrarlos y analizarlos en conjunto con todos los orígenes de datos que tiene la compañía (Historizador, MES, SCADA, ERP, LIMS, etc.), para que nos den información y nos ayuden a ser más eficientes.

Objetivos de Manufacturig Data Labs

Las sesiones de Manufacturing Data Labs están dirigidas a directivos, mandos intermedios y /o personal técnico. Uno de sus objetivos principales es dar a conocer las posibilidades que ofrece hoy en día la analítica avanzada a las empresas industriales, explicando qué son estas tecnologías, casos de uso y experiencias que se están llevando a cabo en empresas de su sector.

El uso de la analítica avanzada en la industria es totalmente transversal a todas las áreas de la compañía (Producción, Calidad, I+D, Mejora Continua o de Procesos, Mantenimiento, Compras, Logística), por lo que permite que se pueda aplicar tanto en un área específica como en varias al mismo tiempo.

Otro de los objetivos importantes de los Data Labs es identificar casos de uso específicos o puntos donde se podría mejorar mediante la aplicación de estas tecnologías, incluyendo que impacto tendría dicha mejora.

En estas sesiones de trabajo, es imprescindible que por parte de la consultora que los imparte, participe personal con conocimientos y experiencia tanto del mundo industrial, como de análisis de datos.

Por último, se elabora un plan de ruta o de adopción incluyendo la analítica avanzada dentro de los procesos de la empresa, junto con los siguientes pasos, posibles plataformas, casos de uso con más ROI para la compañía y formación para el personal clave.

Hoy en día, existen diferentes plataformas que ayudan a utilizar la analítica avanzada en la industria, y cada una se puede adaptar a las necesidades concretas de cada empresa.

Resultados del  Data Labs:

• Listado de Proyectos posibles / Casos de Uso priorizados por su ROI
• Determinar si se aborda un proyecto a modo de Prueba de Concepto (PoC).
• Determinar qué plataforma utilizar (Cloud Open, Empresarial, IoT)
• Identificar si se disponen de los datos necesarios o si es conveniente esperar a disponer de un histórico de datos para poder afrontar la necesidad detectada.

La tecnología, la metodología y los conocimientos ya están disponibles, solo falta conocerlos e implantarlos para sacar su máximo provecho en la industria.

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