Cómo convertir los datos de fabricación en valor empresarial mediante la contextualización

En el panorama actual de la fabricación, cada vez más digitalizado, la abundancia de datos supone tanto una ventaja como un inconveniente para las empresas. El fenómeno de «abundancia de datos pero escasez de información» —conocido comúnmente como DRIP— es un obstáculo importante que los fabricantes deben superar para obtener los beneficios que promete la transformación digital. Aunque las plantas de fabricación suelen generar grandes cantidades de datos cada día durante el proceso de producción, la capacidad de transformar estos datos en conocimientos significativos suele ser difícil de alcanzar. Esta desconexión entre la recopilación y la utilización de los datos dificulta 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 del aislamiento de los datos en distintos departamentos y sistemas, lo que provoca una falta de visibilidad global para la empresa. Además, las empresas manufactureras suelen verse desbordadas por el volumen de datos generados por diferentes fuentes, desde los sensores de las máquinas hasta los datos introducidos por los operarios. Estos datos suelen quedar infrautilizados debido a la falta de integración y contextualización, lo que dificulta que las empresas puedan extraer información útil que impulse cambios y mejoras significativas en todas sus operaciones.

Abordar el DRIP y convertir los datos en información útil no consiste simplemente en recopilar más datos, sino en aprovechar mejor los datos que ya se recopilan. Los fabricantes deben centrar sus esfuerzos en integrarlos, contextualizarlos y analizarlos de forma eficaz para mejorar la toma de decisiones, aumentar la eficiencia de los procesos y, en última instancia, reforzar su ventaja competitiva.

A la hora de abordar estos retos, la jerarquía DIKW (Datos, Información, Conocimiento, Sabiduría) se perfila como un marco útil para comprender la necesidad de la contextualización. Esta jerarquía ilustra el proceso de transformación de los datos brutos en conocimientos aplicables, un pilar fundamental de la transformación digital. Por ejemplo, pensemos en el proceso de supervisión de una máquina en la planta de producción.

• Datos: 100 unidades/hora — Se trata de los datos brutos de producción de una máquina, que indican la velocidad de producción.

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

• Información: 100 unidades/hora en la máquina X, con un objetivo de 120 unidades/hora. — Con información adicional, en este caso procedente de la planificación, ahora sabemos que la máquina X no está rindiendo al nivel esperado, lo que nos proporciona información sobre la eficiencia de la máquina.

• Sabiduría: La máquina X debe optimizarse para alcanzar el objetivo de 120 unidades por hora. Al comprender las implicaciones de este conocimiento, nos damos cuenta de que el mantenimiento u 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, solo pueden recopilar datos sobre su rendimiento. Sin embargo, cuando se integran con información contextual —como los programas de producción de un MES o el historial de mantenimiento facilitado por los operarios—, es posible 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 paros de producción.

El concepto de sistemas interconectados para lograr la contextualización de los datos va mucho más allá de la mera monitorización de las máquinas. Al romper los silos e integrar los datos de diversos sistemas empresariales —desde el ERP hasta los sistemas SCADA y de calidad—, los fabricantes pueden obtener una visión global y en tiempo real de sus operaciones. Ser capaz de pasar de los datos brutos a conocimientos profundos que permitan la toma de decisiones predictivas y la planificación estratégica a gran escala es fundamental para la transformación digital. Y la clave para alcanzar este nivel de toma de decisiones fundamentada es la contextualización.

A partir de las lecciones prácticas compartidas en nuestro reciente seminario web,«Contextualización de los datos en el sector manufacturero: una hoja de ruta hacia el éxito», a continuación te presentamos tres buenas prácticas que puedes poner en práctica para contextualizar los datos de forma eficaz y aprovecharlos para mejorar tus operaciones.

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

Los datos de producción no solo deben contextualizarse con los datos de otros sistemas de la empresa, sino también con los aportados por los operarios en la planta de producción. Tradicionalmente, estos recopilaban los datos manualmente y los anotaban en una pizarra o en un portapapeles, para luego introducirlos periódicamente en una hoja de cálculo con fines de análisis, lo que daba lugar a numerosas posibilidades de que se produjeran errores humanos. Con las herramientas digitales, esta recopilación de datos puede automatizarse, lo que elimina los errores y libera a los operarios de las tareas rutinarias de introducción de datos. Estos operarios conocen a la perfección el proceso de producción y, al proporcionarles interfaces digitales para que recopilen datos y añadan contexto en tiempo real en la planta de producción, se puede acceder a un abanico completamente nuevo de información sobre las operaciones.

Históricamente, los fabricantes han adoptado el enfoque de gestionar y considerar 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, así como por una tendencia a consolidar los datos en formatos fijos, como archivos PDF o informes impresos, que se revisan y archivan periódicamente.

Este enfoque presenta una serie de inconvenientes. Los documentos suelen ser instantáneas estáticas de los datos, carecen de relevancia en tiempo real y, a menudo, quedan obsoletos rápidamente en un entorno de fabricación que evoluciona a un ritmo vertiginoso. El proceso de crear, actualizar y gestionar manualmente dichos documentos requiere mucho tiempo y es propenso a errores. Y lo que es más importante, los documentos suelen encontrarse en ubicaciones o sistemas específicos, lo que dificulta compartir y acceder a la información en toda la empresa o facilitar la toma de decisiones en tiempo real.

Al contextualizar los datos directamente en su origen y aprovechar la experiencia de sus operadores, los fabricantes pueden superar los retos que plantea el síndrome DRIP. Esta estrategia allana el camino para la toma de decisiones basada en datos y la planificación estratégica, lo que les permite alcanzar las mejoras exponenciales que promete la transformación digital.

Transformar los datos de fabricación en información útil que aporte un valor real es fundamental para los fabricantes modernos que se enfrentan al reto de disponer de una gran cantidad de datos, pero de poca información. Al integrar los datos de todos los sistemas, permitir a los operarios aportar contexto en tiempo real en la planta de producción y superar la mentalidad estática centrada en los «documentos», los fabricantes pueden abordar los problemas de forma proactiva y alcanzar nuevos niveles de productividad.

Estas estrategias no solo suponen mejoras graduales, sino que son esenciales para mantener una ventaja competitiva en un panorama industrial en rápida evolución. El futuro del sector depende de esta transformación, en la que los datos se convierten en un activo inestimable para lograr la mejora continua y la innovación.