Las empresas han empleado nuevas tecnologías para optimizar sus operaciones desde que existe el sector manufacturero. Las cuatro revoluciones industriales delimitan distintas fases en el desarrollo de la aplicación tecnológica del sector. En el primero se utilizaron máquinas de vapor; en el segundo, las líneas de montaje y la electricidad desempeñaron un papel fundamental; y en el tercero, las computadoras y la automatización se volvieron integrales.
En el mundo acelerado y basado en datos de hoy, el monitoreo en tiempo real se ha convertido en una herramienta indispensable para las empresas. Ayuda a las empresas a mantenerse a la vanguardia al proporcionar información actualizada sobre sus operaciones mediante el uso de tecnología y análisis de vanguardia en la manufactura. Este blog profundizará en el concepto de monitoreo en tiempo real y explorará argumentos convincentes de por qué las empresas deberían incorporar esta estrategia en sus operaciones diarias.
En el campo del análisis de datos, el análisis predictivo utiliza modelos de aprendizaje automático entrenados con datos pasados para anticipar eventos futuros con alta probabilidad. Con el análisis predictivo, una empresa puede descubrir tendencias que antes pasaban desapercibidas y tomar decisiones en tiempo real basadas en datos que superan la precisión de los modelos físicos teóricos.
Utilizar la retrospectiva para guiar juicios cruciales es cosa del pasado. El análisis en tiempo real proporciona una visión clara del presente, lo que permite a los fabricantes tomar decisiones bien informadas que tienen el potencial de cambiar por completo la dirección de su empresa.
En este blog, profundizaremos en la profunda importancia del análisis predictivo y en tiempo real en el sector manufacturero. Examinaremos cómo mejora la gestión de la cadena de suministro, revoluciona el control de calidad, mejora la eficiencia operativa y brinda a las organizaciones la capacidad de tomar decisiones rápidas basadas en datos.
Así que abróchense los cinturones y prepárense para sorprenderse con el poder transformador del análisis en tiempo real mientras nos embarcamos en remodelar la manufactura para el futuro.
Utilización de análisis predictivos en el sector manufacturero
Las empresas industriales ya han comenzado a incorporar análisis predictivos para optimizar la productividad y reducir gastos, impulsadas por una mayor competencia en un mercado globalizado y las incertidumbres en torno a los precios de la energía.
El sector manufacturero es particularmente adecuado para la aplicación de análisis predictivos. El rápido aumento de la cantidad de datos de producción de alta calidad constituye el primer y más crucial requisito para realizar pronósticos precisos y confiables.
Beneficios principales del Monitoreo en Tiempo Real
Para aplicar con éxito el análisis predictivo y garantizar resultados precisos y confiables, se deben tener en cuenta varios factores cruciales.
Ahora que comprende mejor el concepto y el método de implementación, exploremos algunos casos de uso del mundo real para el análisis predictivo.
En la industria manufacturera, la maquinaria y los equipos tradicionalmente se someten a mantenimiento reactivo o preventivo. El mantenimiento preventivo a menudo conduce a servicios innecesarios basados en el tiempo, mientras que el mantenimiento reactivo implica paradas no programadas que resultan en pérdida de producción. Al combinar datos de sensores de IoT con análisis predictivos, los fabricantes pueden anticipar cuándo se averiará una máquina y tomar medidas preventivas para abordar el problema.
El funcionamiento de maquinaria, calefacción, aire acondicionado e iluminación exige una cantidad significativa de electricidad, lo que contribuye al aumento de los gastos en los procesos de manufactura. El análisis predictivo, al pronosticar patrones de consumo, brinda la oportunidad de optimizar las instalaciones, reduciendo gastos y minimizando el desperdicio de energía.
Los fabricantes deben gestionar cuidadosamente su inventario para evitar la pérdida de oportunidades de ventas debido a la falta de existencias y la inmovilización de fondos resultante del exceso de existencias. Mediante la implementación de análisis predictivos, los fabricantes pueden anticipar la demanda y establecer un sistema de gestión de inventario justo a tiempo que se alinee con las necesidades de sus clientes. Este enfoque conduce a una reducción de los costos de mantenimiento, que pueden representar entre el 20% y el 30% del valor total del inventario, aumentando así la rentabilidad.
El análisis predictivo en la manufactura ofrece ventajas que varían según el caso de uso, aunque las organizaciones de manufactura generalmente experimentan ciertos beneficios fundamentales independientemente de la aplicación.
La implementación de análisis predictivos a menudo genera ahorros de costos inmediatos para las organizaciones de manufactura. Esto se puede lograr reduciendo el tiempo de inactividad de la maquinaria, optimizando el inventario o reduciendo el uso y el desperdicio de electricidad en los picos de demanda.
El análisis predictivo facilita la toma de decisiones basadas en hechos y permite implementar acciones adecuadas. La mejora de la calidad y la rapidez de estas decisiones consideran las solicitudes de los clientes, las condiciones cambiantes del mercado y de producción y otros factores relevantes.
Para abordar de manera proactiva los problemas de calidad del producto y optimizar el proceso de producción para cumplir o superar los requisitos de la industria, se pueden utilizar dispositivos de IoT como sensores, básculas y cámaras junto con análisis predictivos.
Si bien el análisis predictivo es muy prometedor, existen varios obstáculos que superar. Comprender estos desafíos ayudará a sortear posibles obstáculos.
Si bien el sector manufacturero ha logrado avances significativos en la recopilación de datos de alta calidad, es posible que las empresas individuales no siempre se encuentren en la misma posición. Los dispositivos de registro de datos pueden ser costosos e incluso con su implementación, pueden surgir desafíos para garantizar que los datos se recopilen de manera consistente, confiable e instantánea.
Otro desafío relacionado con los datos es garantizar que exista la infraestructura de información adecuada para almacenar y manejar la afluencia masiva de datos. El éxito de un proyecto de análisis predictivo depende de tener una base de datos o almacén de datos que facilite el acceso a los datos.
Históricamente, configurar e implementar análisis predictivos ha requerido una cantidad significativa de experiencia interna. El desafío radica en encontrar y retener talento, ya que existe una gran demanda de científicos e ingenieros de datos con una oferta limitada de profesionales capacitados en el campo.
Incluso en su estado actual, el análisis predictivo está elevando significativamente el nivel de las operaciones de manufactura. Las opciones de aplicaciones futuras son ilimitadas a medida que la tecnología avanza y aumenta la adopción.
La disponibilidad de análisis predictivos para autoservicio se está expandiendo rápidamente y las soluciones que permiten análisis predictivos sin codificación están preparadas para dar forma al futuro. Herramientas como AI & Analytics Engine están haciendo que el análisis predictivo sea más accesible para las organizaciones de manufactura que carecen de experiencia interna en datos. Esto permite que una gama más amplia de expertos utilice análisis predictivos sin necesidad de codificación.
El término “gemelos digitales” se refiere a versiones virtuales de activos reales diseñadas para imitar su funcionamiento. El empleo de gemelos digitales brinda a los productores la oportunidad de experimentar mejoras en un entorno libre de riesgos y recopilar más datos que con equipos del mundo real.
Los impactos ambientales han atraído una mayor atención en el sector manufacturero mundial y se espera que esta tendencia persista. Si bien es probable que surjan nuevos casos de uso que promuevan explícitamente los objetivos de sostenibilidad, muchas aplicaciones de análisis predictivo existentes ya contribuyen a este aspecto a través de una mayor eficiencia de los recursos.
En el panorama dinámico del mundo empresarial actual, no se puede subestimar la importancia del monitoreo en tiempo real para las empresas que buscan prosperar. Cuando se pone en práctica, se convierte en un movimiento estratégico con el potencial de transformar completamente la forma en que operan las empresas. Adoptar un sistema de monitoreo en tiempo real diseñado para las operaciones corporativas no es simplemente una opción; es una necesidad para tener éxito en el entorno comercial actual, acelerado y de alta presión, donde cada segundo cuenta. Nos dedicamos a servir a clientes que reconocen la necesidad de monitoreo en tiempo real, brindando a sus negocios la ventaja competitiva que merecen en respuesta a esta creciente demanda.
Su comprensión de cómo el análisis predictivo impulsa la manufactura inteligente debería haberse enriquecido a través de este blog. Ahora, imagine las posibilidades cuando este conocimiento se combina con las capacidades incomparables de nuestra solución Smart Factory MOM. Con un compromiso con la innovación, la eficiencia y la sostenibilidad, no solo ofrecemos una solución; Estamos ofreciendo una puerta de entrada a la excelencia en la manufactura inteligente. Contáctenos hoy para obtener una demostración gratuita de nuestra poderosa y única solución MOM.
