BOLETIN INDUSTRIAL DICIEMBRE 2017 - page 14

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Boletín Industrial
El reciente interés en la analítica de datos de la
Industria 4.0 ha acelerado la transformación digital
en los procesos de fabricación. Muchos propietarios-
operadores han participado en programas pilotos
tecnológicos para explorar opciones para reducir
costos y aumentar la efectividad total del equipo.
A
pesar de esta evolución, la adopción de herramientas
avanzadas de análisis todavía presenta ciertos desafíos.
El extenso y complicado paisaje de herramientas puede
ser desalentador, y muchos usuarios finales carecen
de una comprensión fundamental del proceso análisis de datos.
Esto, combinado con una falta de conocimiento de los beneficios
prácticos que ofrece la analítica, deja a muchos ingenieros
atorados en métodos anticuados, como el uso de hojas de cálculo
y herramientas básicas de análisis de tendencias para la mayor
parte de sus análisis diarios.
La Revolución Digital
Cada base de datos ofrece una oportunidad de mejora. Hoy, las
fábricas están produciendo más datos que nunca, formando un
Internet de las Cosas Industrial (IIoT,
por sus siglas en inglés), que permite
a las fábricas inteligentes visualizar
datos hasta el más mínimo detalle. La
clave de esta revolución digital es la
red de sensores interconectados con
trabajadores y máquinas en una planta
que genere billones de datos al año.
Esta
revolución
digital
ofrece
oportunidades sin precedentes para
mejorar la eficiencia y la gestión de
procesos en tiempo real, pero también
presenta nuevos desafíos que requieren
soluciones innovadoras y una nueva
forma de pensar.
La
tecnología
ha
evolucionado
rápidamente en respuesta a la escala
de datos generados, con sistemas para
la inteligencia empresarial y bases
de datos que ahora son una parte
esencial de la excelencia operacional. Sin embargo, para muchos
ingenieros poco ha cambiado, ya que utilizan los mismos sistemas
y experimentan pocos beneficios de la transformación digital
que tiene lugar en sus plantas, ya que son incapaces de acceder
directamente a las ideas que aporta estos nuevos datos.
Los desafíos de la interrupción
Los ingenieros ahora se enfrentan a un complejo paisaje lleno de
una variedad de herramientas analíticas, las cuales prometen dar
sentido a los nuevos datos disponibles, incluyendo herramientas
de historiadores tradicionales y proveedores de Sistemas de
Ejecución de Fabricación (MES, por sus siglas en inglés), grandes
sistemas de datos genéricos como Hadoop y aplicaciones
analíticas independientes. Estas herramientas abordan una
variedad de necesidades empresariales, pero no necesariamente
están diseñadas para satisfacer las necesidades específicas de los
ingenieros en la industria de procesos.
El gran número de sistemas empresariales acarrea ciertos
problemas con la integración y una mayor dependencia a la
Tecnología de la Información a los y expertos en leer grandes
cantidades de datos. La visión analítica corporativa se basa
a menudo en una gran base de datos y se presentan pruebas
de conceptos para almacenar datos financieros, datos de
comercialización, datos de calidad y cantidades limitadas de
datos de producción en dichas bases. Sin embargo, las empresas
a menudo luchan para ajustarse a las series de datos masivos.
En respuesta, muchas organizaciones crean equipos de análisis
centrales para abordar las cuestiones de proceso más críticas que
afectan la rentabilidad. Los científicos de datos crean algoritmos
y modelos de datos avanzados para combinar datos de múltiples
fuentes y proporcionar conocimientos para optimizar los procesos
de producción. Estos expertos analíticos lideran el proceso de
traducción de datos a información procesable.
Aunque los conocimientos obtenidos de los equipos de análisis son
esenciales, este enfoque por sí solo es insuficiente para permitir
a los ingenieros aprovechar los análisis en sus tareas diarias. Los
ingenieros cuentan con poco tiempo y con poco espacio para
aprender nuevas herramientas; están más preocupados por
satisfacer las necesidades inmediatas de la planta que por la
promesa de tecnologías nuevas, que incluso puede que aún no
estén probadas. Ellos pueden ser escépticos de que obtendrán
beneficios prácticos al invertir tiempo
en sistemas analíticos. Si los proyectos
analíticos pasados ​no han logrado
satisfacer sus expectativas, se entiende
que puedan experimentar frustración y
decepción. Con la necesidad urgente
de asegurar procesos óptimos, es
natural que regresen a sus sistemas y
herramientas actuales como maneras
probadas de hacer el trabajo.
Habilitación de una organización de
análisis de ingeniería moderna
Así como la tecnología ha evolucionado
para crear plantas conectadas, los
ingenieros deben estar facultados
para administrar estas fábricas. Este
es un cambio crítico en la cultura
empresarial, ya que toda organización
debe ser educada y consciente del
potencial de la analítica de datos.
En lugar de depender exclusivamente de un equipo de análisis
central que posea toda la experiencia analítica, los expertos en
la materia, tales como los ingenieros de procesos, deberían estar
facultados para responder a sus propias preguntas cotidianas.
Esto no sólo difundirá los beneficios para los ingenieros
involucrados en la gestión de procesos, sino que también liberará
a los científicos de los datos para centrarse en los problemas de
negocio más críticos.
Habilitar ingenieros no significa pedirles que se conviertan en
científicos de datos sino proporcionarles acceso a los beneficios
del análisis de datos. Los ingenieros de proceso no se convertirán
(fácilmente) en científicos de datos porque la formación es
diferente (ciencia computacional versus ingeniería). Sin embargo,
pueden convertirse en analíticos habilitados.
Al acercar a los ingenieros a la comprensión de la analítica,
pueden resolver más preguntas cotidianas y mejorar su propia
efectividad. A su vez, proporcionarán a sus organizaciones nuevas
perspectivas basadas en su experiencia específica en ingeniería.
Esto proporciona valor al propietario-operador en todos los
Una nueva era en la fabricación
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