Como aprovechar la Big Data para optimizar tu fábrica

¿En tu fábrica tienes Datos o Big Data?

¿Te has preguntado si lo que realmente gestionas en tu fábrica son datos o Big Data? 

Esta pregunta, que puede parecer confusa o llena de matices, en realidad encierra un significado profundo.

Cuando hablamos de datos, nos referimos a múltiples fuentes de información como:

1. Datos generados por las máquinas, ya sea a través de sensores o PLCs,

2. Información proveniente de los procesos, usualmente registrada en lo que conocemos como Procedimientos Operativos Estándar (POE) o rutinas de operación, y

3. Datos generados por los operadores, recopilados en formatos tan diversos como planillas en papel, archivos Excel, o incluso dentro del propio ERP, entre otros.

Estas fuentes de datos interactúan entre sí y son fundamentales para gestionar los detalles del día a día en una planta de producción: desde definir qué se va a producir, hasta responder a muchos de los "cómo" se ejecuta la operación.

Sin embargo, hasta este punto solo estamos hablando de datos aislados: información dispersa en distintos repositorios, difícil de conectar y aún más difícil de aprovechar de manera integrada.

Es precisamente en este contexto, donde existe una multiplicidad de fuentes y un gran volumen de información, que aparece el concepto de Big Data.

Big Data se refiere a una cantidad masiva de datos, en constante crecimiento y con gran variedad de formatos. Debido a su complejidad, no puede gestionarse con herramientas tradicionales.

Por eso se necesita una arquitectura especializada, diseñada para organizar, analizar y convertir esos datos en decisiones valiosas para el negocio.

Una arquitectura de Big Data es un conjunto de componentes y tecnologías que trabajan de forma integrada para capturar, almacenar, procesar, analizar y visualizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

En el caso de la manufactura, esta arquitectura suele incluir:

1. Tecnologías de captura y unificación de datos: como el Internet de las Cosas (IoT), que conecta la información proveniente de máquinas y procesos, y aplicaciones móviles que permiten integrar a operadores y líderes en el flujo de datos, conectándolos con el entorno físico de producción.

2. Tecnologías para la gestión y almacenamiento de datos: generalmente basadas en arquitecturas unificadas que permiten relacionar diversas bases de datos entre sí. El almacenamiento suele realizarse en entornos en la nube, utilizando máquinas virtuales, lo que facilita la comunicación en tiempo real entre usuarios, sistemas y fuentes de información.

3. Tecnologías para la analítica de datos: una vez que la información está estructurada y unificada en bases de datos que pueden relacionarse entre sí, es posible aplicar herramientas de analítica y visualización de datos —como Power BI o Looker—, e incluso técnicas de inteligencia artificial. Esto permite descubrir información oculta dentro de nuestros propios datos y tomar decisiones más acertadas y oportunas.

En la nueva era de la manufactura, ya no basta con ser eficientes. Es necesario anticiparse, adaptarse y decidir con base en datos.

Nos vemos la próxima semana,

Hernán David

Para profundizar…

Para aplicar la IA en la manufactura, comienza con los datos 

Por qué la adopción de inteligencia artificial en manufactura ha sido lenta, y cómo superar las barreras de talento y tecnología para empezar a capturar su valor.

Para explorar…

Hacia dónde va la manufactura en un mundo en disrupción

Tensiones geopolíticas, cambio climático y el avance imparable de las tecnologías digitales están reconfigurando por completo el panorama de la manufactura avanzada. En este nuevo contexto, adaptarse ya no es una opción: es una necesidad estratégica.

La Cuarta Revolución Industrial, con tecnologías como la inteligencia artificial, la automatización y los sistemas ciberfísicos está transformando cómo funcionan las fábricas.