Convertir los datos de fabricación en valor empresarial con la contextualización

En el panorama actual de la fabricación cada vez más digital, la abundancia de datos es a la vez una bendición y una perdición para las empresas. El fenómeno de ser Rico en Datos pero Pobre en Información -comúnmente conocido como DRIP- es un obstáculo importante que los fabricantes deben superar para lograr los beneficios prometidos por la transformación digital. Mientras que las plantas de fabricación suelen generar grandes cantidades de datos todos los días durante el proceso de producción, la capacidad de transformar estos datos en conocimientos significativos a menudo sigue siendo difícil de alcanzar. Esta desconexión entre la recopilación de datos y su utilización obstaculiza la toma de decisiones y da lugar a la pérdida de oportunidades para mejorar la eficiencia operativa.

El DRIP en el sector manufacturero tiene su origen en varios problemas clave. En la mayoría de los casos, es el resultado de que los datos estén aislados en varios departamentos y sistemas, lo que conduce a una falta de visibilidad holística de la empresa. Además, los fabricantes se encuentran a menudo abrumados por el volumen de datos generados a partir de distintas fuentes, desde los sensores de las máquinas hasta las entradas de los operarios. Estos datos a menudo permanecen infrautilizados debido a la falta de integración y contextualización, lo que dificulta a los fabricantes la extracción de perspectivas procesables que impulsen cambios y mejoras significativas en todas sus operaciones.

Abordar el DRIP y convertir los datos en perspectivas no consiste únicamente en recopilar más datos, sino en hacer un mejor uso de los datos que ya se están recopilando. Los fabricantes deben centrarse en integrar, contextualizar y analizar los datos de forma eficaz para mejorar la toma de decisiones, aumentar la eficacia de los procesos y, en última instancia, reforzar su ventaja competitiva.

Al abordar estos retos, la jerarquía DIKW (Datos, Información, Conocimiento, Sabiduría) surge como un marco útil para comprender la necesidad de contextualización. Esta jerarquía ilustra el proceso de transformación de los datos brutos en conocimientos procesables, un pilar fundamental de la transformación digital. Por ejemplo, consideremos el proceso de supervisión de una máquina en el taller.

• Datos: 100 unidades/hora - Representa los datos brutos de salida de una máquina, indicando la velocidad de producción.

• Información: 100 unidades/hora en la máquina X - Al añadir contexto a los datos brutos asociándolos a una máquina concreta, se convierten en información.

• Conocimiento: 100 unidades/hora en la máquina X con un objetivo de 120 unidades/hora - Con un contexto adicional, en este caso procedente de la programación, ahora comprendemos que la máquina X está rindiendo por debajo de lo esperado, lo que nos da un conocimiento sobre la eficiencia de la máquina.

• Sabiduría: La máquina X debe optimizarse para alcanzar el objetivo de 120 unidades/hora - Al comprender las implicaciones del conocimiento, nos damos cuenta de que el mantenimiento o alguna otra intervención podrían ayudar a la máquina X a alcanzar su objetivo de producción.

Como ilustra el ejemplo, los sensores de una máquina por sí solos sólo pueden recopilar datos sobre su rendimiento. Pero, cuando se integran con información contextual como los programas de producción de un MES o el historial de mantenimiento proporcionado por sus operarios, pueden empezar a abordar de forma proactiva posibles averías o cuellos de botella. Esta capacidad predictiva supone un cambio radical con respecto a los enfoques reactivos tradicionales, ya que permite a los fabricantes abordar los problemas de forma preventiva antes de que se conviertan en costosos tiempos de inactividad.

El concepto de sistemas interconectados para lograr la contextualización de los datos va mucho más allá de la simple supervisión de las máquinas. Al romper los silos e integrar los datos en varios sistemas empresariales -desde su ERP hasta los sistemas SCADA y de calidad-, los fabricantes pueden obtener una visión completa y en tiempo real de sus operaciones. Poder recorrer todo el camino desde los datos brutos hasta los conocimientos profundos que permiten la toma de decisiones predictivas y la planificación estratégica a escala es fundamental para la transformación digital. Y la clave para alcanzar este nivel de toma de decisiones informada es la contextualización.

A partir de las lecciones del mundo real compartidas en nuestro reciente seminario web,"Contextualizar los datos en la fabricación: Una hoja de ruta hacia el éxito", aquí tiene tres buenas prácticas que puede aplicar para contextualizar los datos de forma eficaz y aprovecharlos para mejorar sus operaciones.

En lugar de intentar juntar datos de diferentes fuentes a posteriori, el verdadero valor de los datos se desbloquea cuando se unen al contexto relevante en el momento en que se registran. Por ejemplo, los datos capturados de una máquina deben asociarse con identificadores como el ID de la máquina, el estado operativo y las marcas de tiempo. Integrando estos datos con los de las órdenes de trabajo o la programación de un MES, por ejemplo, puede obtener una visión aún más holística del funcionamiento de sus operaciones. Las soluciones DataOps y las plataformas de operaciones de primera línea pueden desempeñar un papel decisivo en este proceso al facilitar la agregación de datos de diversas fuentes para añadir capas de información contextual.

Sus datos de producción no sólo deben contextualizarse con los datos de sus otros sistemas empresariales, sino también con los de sus operarios en el taller. Tradicionalmente, capturaban los datos manualmente y los anotaban en una pizarra o en un portapapeles, y luego los introducían periódicamente en una hoja de cálculo para su análisis, lo que abría muchas oportunidades para la introducción de errores humanos. Con las herramientas digitales, esta recogida de datos puede automatizarse, eliminando errores y liberando a sus operarios de realizar tareas serviles de introducción de datos. Estos operarios están íntimamente familiarizados con el proceso de producción, y al proporcionarles interfaces digitales para capturar datos y añadir contexto en tiempo real en el taller, puede desbloquear todo un nuevo espectro de conocimientos sobre sus operaciones.

Históricamente, los fabricantes han adoptado el enfoque de manejar y ver los datos como registros o documentos estáticos, aislados y, a menudo, en papel. Esta mentalidad se caracteriza por la dependencia de procesos manuales para la introducción y el análisis de datos, y una tendencia a consolidar los datos en formatos fijos como PDF o informes impresos, que se revisan y archivan periódicamente.

Este enfoque tiene una serie de inconvenientes. Los documentos suelen actuar como instantáneas estáticas de los datos, carecen de relevancia en tiempo real y a menudo quedan obsoletos con rapidez en un entorno de fabricación de ritmo rápido. El proceso de creación, actualización y gestión manual de estos documentos requiere mucho tiempo y es propenso a errores. Y lo que es más importante, los documentos suelen residir en ubicaciones o sistemas específicos, lo que dificulta compartir y acceder a la información en toda la empresa o permitir la toma de decisiones en tiempo real.

Al contextualizar los datos justo en su origen y aprovechar la experiencia de sus operadores, los fabricantes pueden superar los retos del síndrome DRIP. Esta estrategia allana el camino para una toma de decisiones y una planificación estratégica basadas en los datos, lo que le permitirá materializar las mejoras exponenciales que promete la transformación digital.

Transformar los datos de fabricación en información práctica que aporte un valor real es fundamental para los fabricantes modernos que se enfrentan al reto de ser ricos en datos pero pobres en información. Al integrar los datos en todos los sistemas, capacitar a los operarios para que añadan contexto en tiempo real en el taller y superar la mentalidad estática del "documento", los fabricantes pueden abordar los problemas de forma proactiva y alcanzar nuevos niveles de productividad.

Estas estrategias no sólo representan mejoras incrementales, sino que son esenciales para mantener una ventaja competitiva en el panorama de la fabricación, en rápida evolución. El futuro de la industria depende de esta transformación, en la que los datos se convierten en un activo inestimable para lograr la mejora continua y la innovación.