Hojas de cálculo Excel en la fabricación

La fabricación genera más datos que cualquier otra industria.

Cantidad de datos almacenados por los fabricantes
Con tantos datos nuevos almacenados cada año, la fabricación requiere las mejores herramientas de análisis de datos para que los fabricantes puedan tomar decisiones basadas en datos.

Con la creciente asequibilidad de los sensores industriales, la nube y otras tecnologías centradas en la conectividad, los fabricantes tienen más oportunidades que nunca de convertir sus datos operativos en una ventaja competitiva. Pero en muchos talleres, la realidad no se alinea con el potencial.

Muchas organizaciones siguen registrando datos en pizarras blancas y portapapeles. Siguen procesando sus datos en Microsoft Office.

Hemos escrito sobre las barreras históricas y específicas del sector que contribuyen a la lenta adopción tecnológica. Pero la pregunta sigue en pie: ¿por qué las organizaciones siguen utilizando Excel?

Aquí le demostraremos que hay una forma mejor.

Por qué los fabricantes utilizan Excel

Muchas organizaciones siguen utilizando Excel porque es el lenguaje universal del análisis de datos, por así decirlo.

Excel ya está instalado en la gran mayoría de ordenadores de empresa. Su interfaz basada en celdas es fácil de aprender, fácil de usar y hace que la visualización de patrones en los datos sea sencilla. Desde la simple aritmética hasta las fórmulas o macros más potentes, Excel puede hacer un montón de cosas. Como interfaz, Excel es intuitivo y fácil de entender.

Sería poco sincero atacar a Excel. Hay una razón por la que se utiliza en todas las industrias del mundo.

Pero cuando se trata de procesar datos de operaciones, Excel dista mucho de ser ideal.

Rastrear la cadena de datos

Para empezar, Excel no puede proporcionar información en tiempo real.

Considere cómo la información sobre una operación llega a Excel.

En primer lugar, un ingeniero necesita registrar los datos. A menudo, esto se hace utilizando una mezcla de métodos manuales. Con la misma frecuencia, los portapapeles o las pizarras blancas son los primeros pasos. Un ingeniero recorrerá la planta o se sentará en una célula de trabajo de interés y registrará los datos a mano.

Luego hay que introducir la información en Excel. Si las cosas están realmente organizadas, puede cargar un .CSV, hacer un poco de limpieza y estar listo para empezar. Pero lo más frecuente es que esto implique la introducción manual de datos. Introducir datos a mano dista mucho de ser el mejor uso de un tiempo valioso, y es propenso a errores.

Una vez introducidos los datos, podría estar listo para producir percepciones. Podría.

Lo más probable, sin embargo, es que las operaciones sean demasiado variables y los datos demasiado incompletos para producir perspectivas que hablen de las causas profundas y las verdades del rendimiento. ¿Cómo tiene en cuenta los procesos que requieren personalización? ¿O para los productos y procesos que tienen múltiples variantes?

Si está intentando comparar el rendimiento de diferentes departamentos o máquinas, es probable que tenga que recopilar información de diferentes silos, lo que creará más tiempo entre usted y las perspectivas que le interesan.

En última instancia, la recopilación de datos debe ser rápida, a prueba de errores y lo suficientemente flexible como para hacer frente a la variabilidad de los procesos de fabricación.

Cómo son los datos en tiempo real

Con las herramientas adecuadas, los fabricantes pueden cortar la cadena de datos para convertir la ejecución de los procesos en información útil.

Tulip ofrece a las organizaciones datos en tiempo real en la fuente.

Captura de pantalla de la aplicación de cuadro de mando de rendimiento creada con Tulip
Tulip's Frontline Operations Platform permite a los fabricantes recoger datos en la fuente y utilizarlos en tiempo real.

Con la plataforma Frontline Operations de Tulip, puede convertir los procesos rutinarios en datos. A medida que los operarios avanzan en los procesos, la plataforma captura automáticamente la información sobre el rendimiento. Con la computación de borde y la supervisión de las máquinas, los datos que éstas generan se convierten de forma natural y automática en información valiosa.

Y como la plataforma recoge automáticamente los datos de rendimiento, es lo suficientemente flexible como para tener en cuenta la variabilidad y la personalización.

Así, en lugar de recopilar e introducir datos, los ingenieros pueden dedicar su tiempo a realizar mejoras que aporten un valor real.

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