Los grandes beneficios de perder el miedo al DataIndustry

Las empresas, independientemente de su tamaño y sector de actividad, necesitan mejorar y flexibilizar constantemente sus modelos de producción y de servicio, así como sus modelos de gestión, con un importante objetivo: crecer, o al menos, mantenerse en el mercado sin correr el riesgo de quedarse por el camino. Los mercados son cada vez más globales y competitivos y las reglas de negocio tradicionales apenas sirven en el momento actual, por lo que cada vez resulta más importante innovar a todos los niveles y aplicar criterios disruptivos para poder diferenciarnos. Si conseguimos producir/servir más rápido, si lo hacemos más barato y con más calidad, si aportamos valor añadido a nuestros productos y servicios, y gestionamos mejor las oportunidades, estaremos indudablemente mejor posicionados.

La tecnología puede suponer una ayuda importante para las empresas en este proceso de mejora: la “famosa” transformación digital.  Lo cierto es que los deberes en el ámbito tecnológico están hechos, la tecnología 4.0 es una realidad a día de hoy, pero es el momento de que las empresas la integren progresivamente en sus procesos.  No obstante, todavía queda mucho por hacer. Nos guste o no, desde hace unos años estamos “transitando” por la cuarta revolución industrial, que avanza sin tregua: ¿para qué intentar frenarlo o retrasarlo?, sería inútil. Desde que nuestros antepasados utilizaron las primeras herramientas de piedra hasta nuestros días, no hemos dejado de mejorar nuestra tecnología y nada hace sospechar que esta tendencia pueda cambiar en el futuro. Por lo tanto, más vale estar preparados.

Los mercados son cada vez más globales y competitivos y las reglas de negocio tradicionales apenas sirven en el momento actual

Podríamos hablar largo y tendido sobre la mejor forma de orientar la transformación digital de una compañía, pero voy a tratar de resumirlo:  identifiquemos las áreas o procesos productivos /administrativos donde la aplicación de tecnología pueda aportarnos un beneficio claro, prioricemos, estandaricemos lo más posible, asesorémonos y colaboremos con socios tecnológicos especializados, gestionemos el cambio y tengamos en consideración al equipo humano. Comencemos a trabajar, paso a paso, proceso a proceso, marcando objetivos y midiendo resultados.

Muchos son los habilitadores digitales que podríamos empezar a implementar en nuestra empresa, sin embargo ¿deberíamos empezar a aplicar esta tecnología sin más?, ¿por dónde empezamos?. Lo ideal sería controlando la información que genera nuestra compañía, y más allá de los millones de datos, seleccionar sólo aquéllos críticos e imprescindibles para nuestra industria. Para ello, habría que comenzar analizando las fuentes de datos que tenemos en la organización: soluciones de gestión empresarial (ERP, CRM, MRP, GMAO, TPV, etc), donde podremos encontrar valiosa información contable, comercial o productiva. Y es que disponer de un adecuado paquete de gestión podría ser el primer paso. Sin embargo, en la organización se producen otros muchos datos en tiempo real: máquinas y dispositivos generan información constantemente y gran parte se pierde o queda almacenada en repositorios sin mayor aprovechamiento.

Una vez identificados los datos de interés, podríamos pensar en capturarlos en el momento en que se producen. Imaginemos poder disponer de una vista en tiempo real de la información crítica de cada máquina de la planta (arranque / parada / en preparación, consumo eléctrico, orden de fabricación en curso, número de piezas producidas, número de piezas rechazadas, temperatura de trabajo, presión, etc), o de los sensores ambientales de la planta que puedan afectar a cada proceso productivo o de almacenamiento (temperatura o humedad por ejemplo, entre otros), o incluso señales generadas por sensores de visión artificial. Con posibilidad de hacer drill down de lo más general (planta) a lo más particular (máquina o proceso). Con posibilidad de recibir alertas automáticas cuando algo no vaya bien. Una vez que tengamos la oportunidad de conocer lo que sucede en la planta en tiempo real, y sin desplazarnos físicamente por la planta, podremos supervisar los procesos de forma sencilla y visual, y tomar decisiones más rápido.

Los datos recopilados se irán almacenando (Big Data) y una vez que el volumen de datos sea suficiente, podremos analizar el histórico, reflejar tendencias de forma gráfica, y también aplicar técnicas de Machine Learning para predecir comportamientos (averías o defectos bajo determinadas condiciones, capacidad de producción, estimación de demanda, etc). O incluso buscar mejoras en los resultados esperados, modificando alguna de las variables que intervienen en el proceso. Es decir, contar con la ayuda de la Inteligencia Artificial para mejorar nuestros procesos.

Se trata de utilizar tecnología para facilitar un mejor aprovechamiento de los recursos

A continuación, el sistema podría empezar a proponer decisiones en tiempo real, cambiando prioridades en las órdenes de trabajo o expedición, ordenando la parada o arranque de líneas de fabricación en el momento óptimo. Y todo ello en base a la información disponible. La vista de datos críticos en tiempo real ya era posible con los tradicionales sistemas Scada, principalmente utilizados en grandes empresas industriales. Sin embargo, la tecnología actual permitirá que muchas más empresas se puedan beneficiar de este tipo de sistemas, con menor coste, con menor complejidad y con mayores prestaciones.

En la actualidad, conseguir los datos significativos a partir de los sistemas de gestión empresarial o de las máquinas o sensorizar dónde necesitamos más información, es mucho más sencillo. Los sistemas PLC-OPC han evolucionado mucho y ahora son más abiertos y cuentan con una amplia gama de sensores en el mercado. Ya no es imprescindible contar con sistemas cableados: los PLC y los propios sensores pueden emitir vía intranet o internet sin cables, se han mejorado notablemente los protocolos de comunicaciones que optimizan la transmisión de los datos (MQTT y similares) y las posibilidades de análisis gráfico de información, así como los modelos de almacenamiento masivo (Big Data). En la actualidad, es posible utilizar algoritmos de aprendizaje automático, movilidad, explotación en modalidad servicio en la nube, en definitiva: industria 4.0. Aunque también es cierto que esta nueva tecnología (internet, nube, comunicaciones inalámbricas) abre a su vez nuevos retos que no deberíamos descuidar: la ciberseguridad.

Resumiendo, se trata de utilizar tecnología para facilitar un mejor aprovechamiento de los recursos, optimizando procesos, incrementando la trazabilidad y redundando todo ello en una mejora de los resultados.

Durante este último mes hemos tenido la oportunidad de estar en contacto con varias empresas de diferentes sectores que ya están trabajando activamente en definir su modelo de DataIndustry, incluso con empresas que llevan años implementándolo por sus propios medios. Es un privilegio poder compartir sus experiencias y aportar las nuestras, poder aprender unos de otros. Es de esperar que poco a poco muchas otras empresas se interesarán por este tipo de soluciones.

En Seresco llevamos años trabajando en todos estos retos, mediante proyectos de innovación, seleccionando productos de mercado, colaborando con diferentes partners tecnológicos especializados y con diferentes asociaciones sectoriales, formando profesionales en nuevas tecnologías, realizando proyectos. Todo ello con el objetivo de contribuir a que este tipo de tecnologías se generalicen en las PYMES.