Pasar de los sistemas de registro a los sistemas de comprensión

Durante las últimas décadas, la industria manufacturera ha dado prioridad al «sistema de registro». Las empresas han invertido miles de millones en MES ERP MES diseñadas para hacer una sola cosa: documentar transacciones. Estos sistemas destacan por capturar lo que ha sucedido: se ha completado una pieza, se ha autorizado un lote o se ha enviado un pedido.

Sin embargo, a medida que avanzamos hacia 2026, muchos responsables de operaciones se están dando cuenta de que, aunque disponen de más datos que nunca, carecen de claridad. La estructura de fabricación tradicional es pasiva. Requiere que las personas introduzcan manualmente los datos, interpreten manualmente los informes y salven manualmente la brecha entre la lectura bruta de los sensores y las medidas correctivas.

El sector está llegando a un punto de inflexión en el que el modelo transaccional de datos ya no es suficiente para seguir el ritmo de la complejidad operativa. Para avanzar, el enfoque debe pasar de limitarse a registrar el historial a crear un sistema de comprensión.

Se suponía que el impulso hacia la transformación digital liberaría capacidad de ingeniería y liderazgo. En muchos casos, ha ocurrido lo contrario. Según una investigación de CoLab Software, los ingenieros dedican ahora entre el 23 % y el 25 % de su tiempo a tareas que no aportan valor añadido, como buscar archivos y gestionar el control de versiones.

En la planta de producción, la fricción es aún más pronunciada. Las investigaciones de ScreenCloud y Unily indican que los trabajadores de primera línea pierden aproximadamente el 22 % de su turno, más de 90 minutos al día, buscando o esperando información. Cuando un sistema es puramente un sistema de registro, los datos permanecen inactivos hasta que un ser humano interactúa con ellos. Esto crea una cultura en la que los empleados altamente cualificados dedican sus turnos a alimentar el software en lugar de optimizar el proceso.

Para resolver esta fricción, debemos analizar la forma fundamental en que se estructuran los datos industriales, que a menudo se visualizan a través de la pirámide DIKW (datos, información, conocimiento, sabiduría).

En una pila ISA-95 tradicional, el software suele gestionar la base de la pirámide. Recopila datos sin procesar (por ejemplo, una temperatura de 100 °C) y los organiza en información (por ejemplo, un gráfico lineal de temperaturas a lo largo del tiempo). A partir de ahí, el sistema se detiene. Un ser humano, normalmente un supervisor o un ingeniero, debe aplicar sus propios conocimientos para analizar la tendencia y, finalmente, alcanzar la sabiduría, que es la decisión de detener la máquina o ajustar el flujo de refrigeración.

Un sistema de comprensión cambia esta dinámica al eliminar estas capas. Al integrar la inteligencia artificial y una arquitectura de datos más flexible, el sistema puede pasar de los datos brutos al conocimiento casi al instante. No solo muestra un pico de temperatura, sino que comprende que «100 °C es una temperatura demasiado alta para este producto específico en esta máquina específica» y envía una recomendación inmediata al operador.

Una de las principales razones por las que ERP MES ERP tradicionales tienen dificultades para proporcionar un sistema de comprensión es su dependencia inherente de los datos estructurados. Estos sistemas están diseñados para tablas, números y campos rígidos, tipos de datos que encajan perfectamente en una base de datos. Sin embargo, la gran mayoría de lo que realmente ocurre en una fábrica no está estructurado.

El valioso contexto operativo se oculta en fuentes que los sistemas tradicionales tratan como ruido:

• Notas de voz de un jefe de turno saliente explicando una solución alternativa basada en conocimientos tribales.

• Fotos de un defecto capturadas con un smartphone que muestran los matices de un problema de calidad.

• El sonido de un motor que un técnico experimentado reconoce como precursor de una avería.

• Notas escritas a mano en pizarras blancas sobre ajustes temporales en los procesos.

Según McKinsey, más del 90 % de los datos organizativos no están estructurados y comprenden este tipo de imágenes, grabaciones y texto sin procesar. Dado que MES ERP MES tradicionales se crearon para bases de datos rígidas, esta avalancha de información ha sido históricamente invisible para las empresas.

El resultado es un volumen masivo de «datos oscuros», es decir, datos que se han recopilado pero que nunca se han utilizado para análisis o decisiones estratégicas. Splunk informa de que el 55 % de los datos de una organización se consideran oscuros, sin explotar, ocultos o desconocidos. Se ha diseñado un sistema de comprensión para salvar finalmente esta brecha, utilizando IA multimodal y visión artificial para convertir estas señales físicas inactivas en conocimiento útil.

El principal obstáculo para la productividad manufacturera en 2026 no es la velocidad de las máquinas, sino el coste de coordinación, el coste oculto de la programación manual, las comprobaciones de estado y el movimiento de datos. Cuando un sistema es simplemente un registro del historial, los seres humanos deben actuar como tejido conectivo entre los silos.

El cambio hacia un sistema de comprensión no consiste en sustituir el juicio humano, sino en mejorarlo. Cuando el sistema se encarga de la interpretación rutinaria de los datos, como identificar un patrón de defectos o verificar una configuración, el ser humano deja de ser un componente intermedio. En su lugar, se le capacita para gestionar las excepciones en lugar de las normas.

Este cambio arquitectónico aborda una realidad estructural crítica: la brecha de talento. A medida que los sistemas automatizan las tareas rutinarias, las funciones de primera línea pasan de ejecutar pasos repetitivos a tomar decisiones inteligentes y multifuncionales. Para un líder de operaciones, el valor reside en la velocidad de decisión. Al eliminar la fricción administrativa que supone esperar a recibir información, permite que sus empleados más cualificados vuelvan al trabajo para el que fueron contratados: resolver problemas y optimizar la producción.

Un sistema de comprensión no puede existir como una herramienta monolítica y cerrada. Requiere una arquitectura componible, ya que la comprensión es un problema multisignal. Los sistemas de registro tradicionales están diseñados para cambios lineales y basados en hitos, y funcionan bien para ciclos de planificación largos y procesos estables. Sin embargo, tienen dificultades en un entorno en el que el contexto es continuo y fragmentado.

La componibilidad permite esta transición de tres maneras clave:

• Desacoplamiento de los datos de la lógica: los fabricantes pueden incorporar señales desordenadas y no estructuradas sin poner en riesgo la integridad del ERP central ERP la capa de datos de la capa de aplicaciones.

• Evolución incremental: las aplicaciones modulares permiten a los equipos operativos introducir inteligencia, como la visión artificial, en una sola estación o célula de forma incremental, en lugar de esperar a que se implemente en todo el sitio.

• Interoperabilidad: solo una arquitectura flexible puede unir señales dispares, como instantáneas de visión, registros de máquinas y notas de voz de los operadores, en una imagen operativa compartida que fluye entre las diferentes funciones.

Al crear una capa de interacción modulable sobre los sistemas existentes, los equipos pueden finalmente resolver las excepciones a la velocidad del taller, en lugar de a la velocidad del ciclo de lanzamiento de TI.

A medida que los responsables de operaciones miran hacia el próximo año de inversión en tecnología, el objetivo no debe ser recopilar más datos, sino aumentar la velocidad de toma de decisiones.

Para evaluar si su pila actual está avanzando hacia un sistema de comprensión, considere estas preguntas:

1. La prueba de espera: ¿Cuánto tiempo pasan sus operadores de primera línea esperando a que un supervisor interprete una alerta del sistema o les proporcione las siguientes instrucciones?

2. La prueba de los datos ocultos: ¿Qué parte de su valioso conocimiento operativo se encuentra en cuadernos físicos, pizarras blancas o conversaciones no grabadas?

3. La prueba administrativa: ¿Sus ingenieros dedican más tiempo a resolver problemas de producción o a limpiar datos para el ERP?

El paso del simple registro de datos a su comprensión no se consigue con la simple adquisición de un software. Se trata de un cambio en la forma en que valoramos los datos, alejándonos de la documentación histórica y acercándonos a la sabiduría operativa en tiempo real.