¿Por qué siguen utilizando Excel los fabricantes?

El sector manufacturero genera más datos que cualquier otro sector.

Gracias a que los sensores industriales, la nube y otras tecnologías centradas en la conectividad son cada vez más asequibles, los fabricantes tienen más oportunidades que nunca de convertir sus datos operativos en una ventaja competitiva. Sin embargo, en muchas plantas de producción, la realidad no está a la altura del potencial.

Muchas organizaciones siguen anotando datos en pizarras blancas y blocs de notas. Además, siguen procesando sus datos en Microsoft .

Ya hemos hablado de las barreras históricas y específicas del sector que contribuyen a ralentizar la adopción de nuevas tecnologías. Pero la pregunta sigue siendo: ¿por qué las organizaciones siguen utilizando Excel?

Aquí te mostraremos que hay una forma mejor de hacerlo.

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

Excel ya está instalado en la gran mayoría de los ordenadores de las empresas. Su interfaz basada en celdas es fácil de aprender y de usar, y facilita la visualización de patrones en los datos. Desde simples operaciones aritméticas hasta fórmulas o macros más potentes, Excel ofrece un sinfín de posibilidades. Como interfaz, Excel es intuitivo y fácil de entender.

Sería poco sincero criticar a Excel. Hay una razón por la que se utiliza en todos los sectores a nivel mundial.

Pero cuando se trata de procesar datos operativos, Excel dista mucho de ser la solución ideal.

Por un lado, Excel no ofrece información en tiempo real.

Piensa en cómo llega la información sobre una operación a Excel.

En primer lugar, un ingeniero debe registrar los datos. A menudo, esto se hace mediante una combinación de métodos manuales. Con la misma frecuencia, el primer paso suele ser el uso de blocs de notas o pizarras blancas. El ingeniero recorre la planta o se sienta en la célula de trabajo que le interesa y anota los datos a mano.

A continuación, hay que introducir la información en Excel. Si todo está bien organizado, puedes subir un archivo .CSV, hacer una pequeña limpieza de datos y ya estás listo para empezar. Pero, en la mayoría de los casos, esto implica introducir los datos manualmente. Introducir datos a mano no es, ni mucho menos, la mejor forma de aprovechar un tiempo tan valioso, y además es una tarea propensa a los errores.

Una vez introducidos los datos, es posible que ya estés listo para extraer conclusiones. Es posible.

Sin embargo, es probable que las operaciones sean demasiado variables y los datos demasiado incompletos como para obtener información que permita identificar las causas fundamentales y el rendimiento real. ¿Cómo se tienen en cuenta los procesos que requieren personalización? ¿O los productos y procesos que presentan múltiples variantes?

Si estás tratando de comparar el rendimiento de distintos departamentos o máquinas, es probable que tengas que recopilar información de diferentes fuentes aisladas, lo que alarga el tiempo que tardas en obtener los datos que te interesan.

En definitiva, la recopilación de datos debe ser rápida, a prueba de errores y lo suficientemente flexible como para adaptarse a la variabilidad de los procesos de fabricación.

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

Tulip a las organizaciones datos en tiempo real directamente desde la fuente.

Con la plataforma de operaciones de primera línea Tulip, puedes convertir los procesos rutinarios en datos. A medida que los operadores avanzan en los procesos, la plataforma recopila automáticamente información sobre el rendimiento. Gracias a la computación en el borde y a la supervisión de las máquinas, los datos que generan estas se convierten de forma natural y automática en información valiosa.

Además, dado que la plataforma recopila automáticamente datos de rendimiento, es lo suficientemente flexible como para adaptarse a la variabilidad y a las personalizaciones.

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

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