analítica en la industria

La revolución analítica en la industria

La  nueva era de la digitalización propició la creación de start ups que han obligado a evolucionar muchas de las empresas del sector servicios: Amazon, Uber, Airbnb, y un largo etc. Sus CEOs basan las decisiones en la analítica de negocio, discuten sobre los datos sobre los productos, las ventas y los clientes. El Internet de las Cosas -IoT- y la analítica en la industria están propiciando la misma revolución en el sector de la industria, llena de oportunidades, aunque todavía muchas empresas no lo vean.

La industria está viviendo su propia revolución digital con la incorporación del IoT, los datos en la nube y la analítica de negocio. Como en el sector servicios, la gestión de la producción industrial también produce una gran cantidad de datos en el proceso de diseño del producto, producción, ventas, distribución, mantenimiento. Un Big Data que no se muestra ni lineal ni unidireccional. Si le añadimos la rápida expansión de los datos producidos por los sensores de IoT, la brecha entre el mundo digital y el físico cada vez es menor. Sin embargo, hasta la fecha, la industria apenas analiza un 1% de los datos que produce.

El sector industrial no han incorporado todavía la analítica predictiva en su gestión, muchas empresas ni siguiera se plantean la necesidad de un plan de Big Data para conocer las potencialidades de su organización. Con una buena gestión del Big Data y una potente herramienta de Business Intelligence, estas empresas podrían dedicar los recursos a aquellas tareas o productos que les reportan mayores beneficios. El enfoque, sin embargo, debe ser muy diferente del enfoque que muchas organizaciones han adoptado tradicionalmente en sus iniciativas de data warehousing.

Mediante herramientas de analítica, un fabricante puede generar información en tiempo real para comprender las necesidades de los consumidores finales y el rendimiento de un producto determinado en función de las condiciones de producción. A su vez, los análisis automatizados pueden aplicar esos conocimientos a una acción de bucle cerrado en el mismo dispositivo, la red u otros dispositivos conectados. Además, los datos de los sensores y otras fuentes pueden ayudar a impulsar la analítica contextual y generar nuevas oportunidades de monetización para las iniciativas de contención de costos o de generación de ingresos para las diferentes partes interesadas en el ecosistema.

La analítica de puede ser un importante aliado para los fabricantes. La presión a renovar los procesos empresariales y de producción para satisfacer la creciente demanda de los clientes, que exigen niveles de servicio más altos, una experiencia mejor y productos más personalizados. Un ejemplo claro es el de Harley-Davidson:  reconfiguraron y equiparon sus instalaciones en York, Pensilvania, con sensores y conocimiento de la ubicación para reducir el tiempo que se tarda en producir motos personalizadas de un ciclo de 21 días a seis horas. En Harley-Davidson entendieron el cambio que debían realizar.

A diferencia de los análisis tradicionales en los que se analizan los datos después de centralizarse, el análisis de datos se automatiza en el punto de origen, el dispositivo conectado, el sensor o el nivel de red, así como a nivel centralizado, dependiendo de los tipos de análisis y sus aplicaciones. La presencia de inteligencia y capacidad computacional incrustada en los niveles más bajos de la red elimina la necesidad de siempre llevar los datos a una ubicación central.

IoT brinda a los fabricantes oportunidades de crecimiento tanto internas como externas para ahorrar costos, aumentar los ingresos de ventas de los mejores productos, buscar modelos de negocios orientados a servicios y mejorar los procesos internos. Además, los fabricantes también tienen la oportunidad de generar ingresos adicionales a través de la venta de datos, ideas y/o asesoramiento para beneficiar a las partes interesadas del ecosistema.

Fuente: IBM y HBR

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