Los datos, el nuevo petróleo de la industria
El análisis de datos y la transformación digital son ya una realidad en el día a día de muchas compañías. También en las industriales, que están experimentando un crecimiento remarcable en el uso de la ciencia de datos y apuestan ya con fuerza por ello.
En la actualidad, nuevos retos como la automatización necesitan la adopción de técnicas de Big Data para aumentar la eficiencia y mejorar aspectos, como el tiempo de funcionamiento, la aceleración de la producción y la disminución de errores en industrias que se caracterizan por ser cada vez más complejas e interconectadas. Sectores económicamente fuertes y que buscan la innovación constante en sus procesos, como el químico, el farmacéutico, el energético o el petroquímico, son los que probablemente tienen uno de los mayores potenciales para integrarse en la transformación digital y lograr dar el gran salto a lo que se conoce como industria 4.0. Y esto no aplica solo a las grandes multinacionales, sino que cada vez hay más pequeñas y medianas empresas que también se atreven y son capaces a implementar soluciones de Inteligencia empresarial y Machine Learning en su operativa.
Casi cualquier empresa puede mejorar la toma de decisiones, la gestión de sus recursos y la operativa de la organización si cuenta con un software de Data Analytics que analice la información en tiempo real de forma autónoma. Tanto los datos internos y experiencias anteriores asimiladas, como otros datos de fuentes
externas. Gracias a estas nuevas herramientas, que clasifican la información recopilada y extraen conclusiones relevantes, se puede explotar el valor potencial de toda la información en bruto de que disponen ya las compañías. Las soluciones analíticas pueden integrar y conectar procesos, además de mejorar transversalmente la eficiencia de toda la cadena de valor de la empresa, desde las compras hasta la gestión de existencias. Esto implica la modernización de las capacidades productivas, pero también posicionarse a la vanguardia de la sostenibilidad al contribuir a que los procesos sean más seguros tengan un menor impacto ambiental gracias a la óptima gestión de los recursos.
El objetivo final del análisis de datos es generar patrones de predicción y obtener información agregada y de fácil comprensión que pueda ayudarnos directamente a corto y medio plazo a evaluar decisiones estratégicas -como planes de expansión y desarrollo o análisis financieroscon la máxima certeza posible.
GRANDES PALANCAS DE CRECIMIENTO
Todo esto es hoy más importante y necesario que nunca debido a la difícil situación que estamos viviendo. Nos encontramos en un contexto económico y social de gran inestabilidad e incertidumbre, debido a la crisis generada por la Covid-19, situación que nos obliga a medir muy bien nuestros pasos. En este marco, el Big Data y la Inteligencia Artificial pueden ser una de las grandes palancas de crecimiento para las industrias. En cambio, retrasar su implantación puede hacernos correr el riesgo de quedarnos obsoletos, de perder marketshare y, en el peor de los casos, desaparecer del mercado en el medio o largo plazo.
Es cierto que ya hay algunas empresas que han aprovechado este periodo de parón o de menor volumen de trabajo para implantar tecnologías predictivas de análisis de datos para poder salir más reforzadas de la crisis. Pero muchas otras todavía son reticentes y se resisten a aplicarlas por miedo a su complejidad y/o coste. Es muy importante que aquellas que todavía no lo han hecho empiecen a dar pasos en este sentido, para estar preparadas y poder adaptarse más rápidamente y con más facilidad a los nuevos cambios que se avecinan.
TEMOR AL COSTE
A menudo, uno de los obstáculos que frenan a muchas industrias es el temor al coste que puede suponer implantar las herramientas de análisis o incorporar nuevos profesionales al equipo o contratar una consultoría especializada que las pueda ayudar. Sin embargo, si bien es cierto que, en un inicio, es necesaria una inversión más o menos relevante dependiendo de cada
Es fundamental prepararse para poder adaptarse con más facilidad a los nuevos cambios que se avecinan
caso, los beneficios a largo plazo serán notables: se dispararán la eficiencia y la productividad y, por ende, su competitividad y rentabilidad. A continuación, hablaremos de ejemplos más concretos y aplicaciones reales del data science en el sector industrial, en los que se combina el análisis de datos, el Internet de las Cosas (IoT) y el Machine Learning.
• La rentabilidad real de cada cliente. Aplicando analítica sobre la información de compra de los clientes y la información de los costes de producción del material, las empresas industriales tienen la posibilidad de modelizar la rentabilidad real de cada uno de los clientes e identificar diferentes palancas de incremento rentable. Esto mismo también se puede aplicar a la distribución de los productos industriales para analizar las interacciones con los clientes a lo largo de la cadena de valor y poder así, en función de esta información, anticipar necesidades, configurar las ofertas y determinar el canal óptimo para ofrecer esas ofertas, lo que redunda en una mejor experiencia y la retención del cliente.
• Mejorar las previsiones de la demanda. Por otro lado, es posible mejorar la previsión de demanda y la localización de activos, basándola en predicciones más precisas y significativas sobre dónde y cuándo habrá que proveerlos. Esto puede ayudar a reaccionar antes a los cambios en la demanda, adecuar la producción industrial y a optimizar la localización de los activos y la adquisición de existencias, en función del stock y la demanda esperada.
• Aumentar la eficiencia de la producción. Como ya habíamos anticipado, el data science puede ayudar a impulsar la eficiencia de los procesos productivos, con la consiguiente reducción de costes. Aplicando la analítica a la información de la cadena de producción industrial, se pueden agilizar y automatizar los procesos, así como crear un sistema de detección y monitorización de los puntos críticos que impiden obtener la máxima eficiencia y rentabilidad en la compañía.
Esto incluye también mejorar la eficiencia operativa, puesto que permite detectar de forma temprana errores humanos, fallos u otras desviaciones; hacer controles de calidad; aumentar la flexibilidad o mostrar rutas óptimas de producción o montaje.
Para acabar, quiero hacer hincapié en que estos tres ámbitos que he mencionado son solo algunos de los beneficios del análisis de datos, pero que hay muchos más que, a buen seguro, podréis aprovechar en vuestra compañía; como la seguridad mejorada, el análisis de no conformidad, el mantenimiento predictivo, el descubrimiento de nuevas oportunidades de negocio o la detección de riesgos y de fraude, entre muchas otras. ●
Las empresas industriales tienen la posibilidad de modelizar la rentabilidad real de cada uno de los clientes e identificar diferentes palancas de incremento rentable