La industria manufacturera ha sido testigo de una transformación radical gracias a la integración del Big Data. Las grandes cantidades de datos generadas en los procesos de producción, combinadas con algoritmos avanzados de análisis predictivo, están redefiniendo la forma en que las empresas operan. En un entorno altamente competitivo, la capacidad para anticiparse a problemas, optimizar el uso de recursos y mejorar la eficiencia se ha convertido en un diferenciador clave.
El análisis predictivo utiliza técnicas estadísticas y de machine learning para analizar datos actuales e históricos y hacer predicciones sobre futuros eventos. En el ámbito de la manufactura, esto puede traducirse en la capacidad para prevenir fallos en los equipos, optimizar las cadenas de suministro y optimizar la calidad del producto final.
A continuación, te mencionamos los beneficios que el Big Data en manufactura puede aportar a las industrias y de qué manera:
Beneficios:
→ Reducción de tiempos de inactividad.
→ Menores costes de reparación.
→ Aumento de la vida útil de los equipos.
Beneficios:
→ Reducción de costes de almacenamiento.
→ Mejora en la eficiencia logística.
→ Mayor satisfacción del cliente.
Beneficios:
→ Disminución de productos defectuosos.
→ Ahorro en materiales y tiempo.
→ Incremento en la satisfacción del cliente.
Como equipo, desde Datision tuvimos la oportunidad de trabajar para una empresa líder del sector metalúrgico, ayudándoles con la implementación del análisis predictivo en sus procesos, consiguiendo la reducción de defectos y evitando paros no controlados en sus fábricas. Te contamos un poco más sobre este caso de aplicación:
El paro de la línea en el sector metalúrgico implica un enorme coste productivo, porque hay que esperar el enfriamiento de los equipos y por el coste energético de volver a calentar el horno.
Además, los defectos no son producidos por un problema en concreto, sino por la combinación de diversos factores.
Para resolver los inconvenientes planteados por la metalúrgica, implementamos las siguientes acciones:
→ Instalación de sensores para recoger datos en tiempo real.
→ Desarrollo de algoritmos de machine learning para analizar correlaciones entre variables y defectos.
→ Se aprovechan los sensores y se analiza el funcionamiento de los equipos
La empresa logró una mejora significativa en la eficiencia de su proceso productivo. Las paradas no planificadas se redujeron, y los defectos en las piezas disminuyeron.
El sistema implementado ha permitido reducir el número de paros no controlados. Además, aquellos que todavía se producen pueden resolverse en menor tiempo.
Para que la implementación del Big Data y el análisis predictivo sea efectiva, es esencial seguir una metodología estructurada. En Datision proponemos un enfoque en seis pasos que ha demostrado ser eficaz en diversas industrias:
El Big Data y el análisis predictivo están transformando la manufactura, proporcionando herramientas poderosas para optimizar procesos, reducir costes y mejorar la calidad del producto.
Sin ningún lugar a dudas, las empresas que adopten estas tecnologías estarán mejor posicionadas para enfrentar los desafíos del mercado y aprovechar las oportunidades de crecimiento.
En Datision, nos comprometemos a ayudar a las empresas a integrar la inteligencia artificial en sus procesos productivos, creando valor y mejorando su competitividad. ¿Quieres saber más sobre cómo mejorar el control de calidad con IA?
