De qué forma Big Data está revolucionando al sector de la fabricación
Big Data es un término que describe el alto volumen de datos, estructurados o no, que inundan a una empresa diariamente. Sin embargo, no es la cantidad de datos lo que importa aquí, sino lo que las empresas hacen con estos, pues a través de Big Data podemos analizarlos para tomar mejores decisiones y realizar movimientos empresariales estratégicos.
¿Cómo podemos definir Big Data de una forma más específica?
Aunque el concepto de Big Data es relativamente nuevo, la recolección y el almacenamiento de grandes cantidades de información para su eventual análisis tiene mucho más tiempo. La idea alcanzó su momentum a comienzos de la década del 2000, cuando el analista industrial Doug Laney articuló la definición de Big Data en tres grandes bloques:
Volumen
Las organizaciones recolectan datos a partir de una gran variedad de fuentes, incluyendo transacciones empresariales, redes sociales y sensores de máquinas. En el pasado, el almacenamiento de los datos hubiese sido un problema, pero las nuevas tecnologías han aliviado esta carga.
Velocidad
Los datos se transmiten a una velocidad sin precedentes, por lo que debemos tratarlos de una forma oportuna. Tecnologías como los RFID, los sensores y la medición inteligente están impulsando la necesidad de lidiar con torrentes de datos casi en tiempo real.
Variedad
Los datos se presentan en todo tipo de formatos, desde estructurados y numéricos, como las bases de datos tradicionales; hasta no estructurados, como textos, correos electrónicos, audio, video, acciones en cotización y transacciones financieras.
La empresa norteamericana desarrolladora de software SAS ha incluido además dos nuevas categorías para la definición de Big Data.
Variabilidad
Además de la velocidad y variedad, los flujos de datos pueden ser altamente inconsistentes en sus picos periódicos. La carga de datos pico diaria, estacional y desencadenada por eventos puede ser difícil de administrar, más aún con datos no estructurados.
Complejidad
Los datos de hoy provienen de múltiples fuentes, lo que hace que sea difícil vincularlos, combinarlos, depurarlos y transformarlos entre los sistemas. Sin embargo, es necesario conectar y relacionar las jerarquías y los múltiples vínculos de datos o estos pueden salirse rápidamente de control.
¿Por qué Big Data es importante?
Como decíamos anteriormente, la importancia de Big Data no está en la cantidad de datos que tengamos, sino en lo que hagamos con estos. Podemos tomar datos de cualquier fuente y analizarlos para encontrar respuestas que nos permitan reducir tiempo y costos, desarrollar nuevos productos y ofertas optimizadas, y tomar decisiones de una forma más inteligente.
Cuando combinamos Big Data con un análisis de gran potencia, podemos realizar tareas empresariales como determinar las causas raíz de fallas, problemas y defectos casi en tiempo real, generar cupones en los puntos de venta según los hábitos de compra de los clientes, recalcular carteras de riesgo completas en minutos y detectar comportamientos fraudulentos antes de que afecten a nuestra organización.
¿Cuál ha sido el impacto de Big Data en el sector manufacturero?
En el siguiente gráfico, publicado en un reciente artículo de McKinsey, podemos ver cómo Big Data y el análisis avanzado están racionalizando las cadenas de valor de fabricación al encontrar los determinantes principales del rendimiento del proceso para tomar medidas y mejorarlos continuamente:
El artículo de McKinsey destaca cómo los fabricantes están utilizando el análisis avanzado para aumentar los rendimientos y reducir los costos. Los fabricantes tienen una gran cantidad de datos operativos y de planta que se utilizan para su seguimiento en la actualidad. El texto muestra además a través de varios ejemplos cómo las aplicaciones y plataformas de Big Data y analítica avanzada también pueden ofrecer perspectivas operativas.
Adicional a los ejemplos que encontramos en el artículo de McKinsey, hemos querido compartir aquí otras maneras en las que hemos visto que Big Data está revolucionando el sector de la fabricación.
De acuerdo a los datos encontrados por una encuesta reciente realizada por LNS Research y MESA International, las tres áreas principales donde Big Data puede mejorar el rendimiento en el sector son un mejor pronóstico de la producción y demanda de productos, la comprensión del rendimiento de la planta a través de múltiples métricas y la prestación de servicios y soporte a los clientes más rápidamente.
Sin embargo, existen otros aspectos dentro de la fabricación en los que Big Data puede además tener una gran incidencia.
La aceleración de la integración de los sistemas de Tecnología de la Información, fabricación y operación, haciendo de la visión de la Industria 4.0 una realidad
Big Data ya se está utilizando para optimizar los programas de producción basándose en la información del proveedor, el cliente, la disponibilidad de la máquina y las restricciones de costos. Las cadenas de valor de manufactura en industrias altamente reguladas están avanzando rápidamente con la Industria 4.0 hoy. Dado que esta iniciativa sirve como un catalizador para integrar diversos departamentos multifuncionales, Big Data y la analítica avanzada serán críticos para su éxito.
Integrar el análisis avanzado a lo largo del ciclo DMAIC de Six Sigma, o ciclo Deming, para impulsar la mejora continua
Es importante obtener información más detallada sobre cómo funciona cada fase de un programa de mejora impulsado por DMAIC y cómo los esfuerzos realizados impactan en todas las demás áreas de fabricación. Esto muestra un gran potencial para hacer que los flujos de trabajo de producción estén más orientados al cliente que nunca.
Mayor visibilidad de los niveles de calidad del proveedor y mayor precisión en la predicción de su rendimiento
Al usar Big Data y análisis avanzado, los fabricantes pueden ver la calidad del producto y la precisión de su entrega en tiempo real, haciendo concesiones cuando los proveedores reciben los pedidos sobre el tiempo. La gestión de métricas de calidad se convierte en la prioridad para la medición del rendimiento de la entrega.
Medir el cumplimiento y la trazabilidad de las máquinas se hace posible
El uso de sensores en todas las máquinas de la planta proporciona a los gerentes de operación una visibilidad inmediata de cómo funciona cada una. El análisis avanzado también puede mostrar la calidad, el rendimiento y las variaciones de capacitación de cada máquina y sus operadores. Esto es invaluable para agilizar los flujos de trabajo, por lo que se está volviendo cada vez más común.
Vender solo las personalizaciones más rentables o fabricar por encargo los productos que impactan menos la producción
Para muchos fabricantes de alta complejidad, los productos personalizados o construidos bajo pedido ofrecen márgenes brutos superiores al promedio, pero también tienen un costo exponencial más alto si los procesos de producción no están bien planificados. Con el análisis avanzado, los fabricantes están descubriendo cuáles configuraciones de fabricación por pedido pueden vender con el mínimo impacto en los programas de producción existentes para programarlas en las máquinas y el personal a nivel de planta.
Sacar los sistemas de gestión y cumplimiento de la calidad de sus silos y convertirlos en una prioridad corporativa
Es hora de que más fabricantes tomen una visión más estratégica de la calidad y dejen de estar satisfechos con sistemas independientes y aislados de gestión de la calidad. Big Data y el análisis proporcionan información sobre qué parámetros son los más importantes para la gestión y el cumplimiento de la calidad. La mayoría de estos abordan a toda la empresa, no solo están limitados a los departamentos de gestión de calidad o cumplimiento.
Cuantificar cómo la producción diaria afecta el rendimiento financiero mediante una visibilidad a nivel de la máquina.
Big Data y el análisis avanzado son el eslabón perdido que puede conectar la actividad de producción diaria al desempeño financiero de un fabricante. Al poder saber a nivel de la máquina si la planta funciona de manera eficiente, los planificadores de producción y la alta gerencia saben cómo escalar las operaciones. Al unificar la producción diaria a las métricas financieras, los fabricantes tienen una mayor posibilidad de escalar sus operaciones de manera rentable.
El servicio se vuelve estratégico y contribuye a los objetivos de los clientes al monitorear los productos y brindar recomendaciones preventivas de mantenimiento de manera proactiva.
Los fabricantes están comenzando a considerar que los productos más complejos requieren un sistema operativo para administrar los sensores a bordo. Estos sensores informan sobre la actividad y pueden enviar alertas para el mantenimiento preventivo. Big Data y el análisis harán que el nivel de recomendaciones sea por primera vez contextual para que los clientes puedan obtener un mayor valor.
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