El manufacturing analytics es el uso de datos y tecnologías de operaciones y eventos en la industria de fabricación para garantizar la calidad, aumentar el rendimiento, reducir los costes y optimizar las cadenas de suministro. Los manufacturing analytics son parte de las novedades que han ido llegando con la Industria 4.0.
Hasta tiempos recientes, la industria no podía utilizar los datos que surgían del proceso de fabricación en toda su extensión, desde la cadena de suministro hasta la producción, la entrega y el uso del cliente. Se dependía de herramientas muy caras y complejas que además solo podían recopilar información de trabajadores o máquinas. Además, llevaba semanas identificar por qué un proceso de fabricación estaba fallando, algo que hoy es sencillamente inaceptable.
El manufacturing analytics se basa en la analítica predictiva, el Big Data, el Internet industrial de las cosas (IIoT) y el machine learning para permitir soluciones de fábrica más inteligentes y escalables. Con el manufacturing analytics se obtiene información útil en tiempo real. Y basta con un paquete de software para cubrir todas las necesidades. Los manufacturing analytics están diseñados para recopilar y analizar los datos de un número ilimitado de fuentes para identificar áreas de mejora. Abarcan desde máquinas hasta personas, desde un pedido entrante hasta la entrega de ese pedido. Los datos se recopilan y se reformatean de una manera fácil de entender para mostrar dónde hay problemas a lo largo del proceso.
Beneficios del manufacturing analytics
Proporciona conocimiento contextual en tiempo real. Ofrece a los que toman las decisiones una ventaja competitiva al digitalizar el negocio, optimizar los costes, mejorar la calidad, acelerar la innovación y redefinir la experiencia del cliente. El manufacturing analytics está ayudando a las empresas de fabricación a aumentar la productividad y la rentabilidad de sus operaciones al trabajar una gran cantidad de datos. Al utilizar modelos de machine learning y herramientas de visualización de datos, los fabricantes pueden conocer información valiosa en sus datos, optimizar sus procesos y maximizar el rendimiento.
El proceso del manufacturing analytics
El objetivo es convertir los datos que se recopilan en conocimiento que luego se pueden convertir en acciones que afecten positivamente al negocio. El proceso comienza con la identificación de los casos de uso empresarial. La mayoría de los fabricantes tienen objetivos similares que están tratando de alcanzar, incluida la mejora de la calidad y fiabilidad del producto, el aumento de sus ingresos y la creación de una fábrica eficiente.
Después de identificar primero los casos de uso empresarial, el siguiente paso en es reunir los datos. Hay datos de proveedores, procesos, equipos, ventas y muchos otros tipos de datos. Además, es preciso confrontar esos datos, unirlos, fusionarlos, limpiarlos, filtrarlos si es necesario, y prepararlos para el análisis.
Una vez que se ha hecho, se puede comenzar a automatizar los procesos para buscar señales como defectos, reclamaciones de garantía, tiempo de inactividad o rendimiento en los datos. Después de haber hecho una exploración inicial, se pueden decidir formas estándar en las que se quieren ver las cosas. Se pueden crear aplicaciones para el monitoreo en tiempo real y cuadros de mando que se pueden reutilizar con nuevos tipos de datos.
Más allá de los cuadros de mando básicos, se pueden utilizar aplicaciones de análisis avanzado para crear modelos para realizar más análisis basados en predicciones. Se pueden utilizar modelos para comprobar o predecir los volúmenes de producción, las averías de los equipos y la calidad del producto. Una vez que se haya conseguido un buen modelo predictivo, se pueden enviar alertas, por ejemplo a través de los dispositivos móviles de la empresa.
Objetivos del manufacturing analytics
El objetivo del manufacturing analytics es pasar de una recopilación y visualización de datos a poder aprovechar esos datos en tiempo real para la detección de problemas con procesos y equipos, reduciendo costes y maximizando la eficiencia en toda la cadena de suministro, con menos gastos generales y menores riesgos. Los manufacturing analytics hacen que esos conocimientos estén disponibles para todos, desde la dirección de la empresa hasta el trabajador de la planta.
Asimismo, pueden ayudar a mejorar la calidad del producto final de una empresa. Lo hacen a través de varios procesos, como la optimización del producto basada en datos, la gestión de los niveles de densidad de defectos y el análisis de los comentarios de los clientes y las tendencias de compra. La optimización de productos basada en datos puede depender de sensores de IoT y los modelos de machine learning para optimizar la producción en función de muchos factores.
Al analizar el uso del producto en detalle, los fabricantes pueden reducir o aumentar los componentes que conducen a tasas de uso más altas. Los fabricantes deben mantener baja la relación de densidad de defectos y con los datos recopilados de las fábricas digitales, los fabricantes ahora pueden comprender más específicamente los estados del proceso que conducen a una mayor densidad de defectos.
Los análisis de clientes permiten comprender los hábitos de compra y las preferencias de estilo de vida de los clientes. Conociendo la información de futuros comportamientos de compra, los fabricantes pueden producir y entregar con mayor precisión lo que los clientes realmente desean.
Los manufacturing analytics también pueden aumentar el rendimiento de la producción. Una de las principales formas en que lo hacen es mediante la detección de anomalías. Estas pueden alertar a los supervisores de fábrica sobre defectos en sus productos al principio de la producción para que puedan resolver los problemas rápidamente. La detección de anomalías utiliza una combinación de sensores de IoT, datos históricos y algoritmos de machine learning para detectar datos inusuales que podrían ser una indicación de un problema en desarrollo.
También los manufacturing analytics pueden reducir los riesgos y costes asociados con el tiempo de inactividad o las averías de los equipos. Esto se logra identificando cuellos de botella o líneas de producción no rentables y anticipando averías y disminuyendo el tiempo de inactividad de la máquina para reducir los costes con el mantenimiento predictivo de los activos críticos.
