Empoderando a expertos de dominio con ciencia de datos para insights manufactureros más inteligentes

La analítica avanzada y la inteligencia artificial están remodelando la manufactura, sin embargo, los datos brutos por sí solos ofrecen valor limitado. Mike Loughran, CTO para Reino Unido e Irlanda en Rockwell Automation, enfatiza que el contexto y la experiencia de dominio son esenciales para transformar datos en insights de negocio accionables.

Mientras los mercados de consumo han visto personalización impulsada por IA —desde anuncios dirigidos a recomendaciones basadas en ubicación— la manufactura puede desbloquear beneficios similares. La analítica ofrece decisiones oportunas, basadas en datos, que revelan insights críticos cuando más importan.

Beneficios claros

La transformación digital respaldada por analítica puede elevar ingresos hasta un 10%, reducir costes operativos hasta un 12% y aumentar la eficiencia de activos hasta un 30%. Estas cifras reflegan ganancias reales reportadas por organizaciones que han adoptado operaciones centradas en datos.

Implementar analítica en manufactura presenta desafíos únicos. El modelo prevalente de «nube centralizada» a menudo falla porque los altos costes de ancho de banda de red y latencia obstaculizan la toma de decisiones en tiempo real. Ejecutar modelos en el borde, cerca de donde se originan los datos, suele ser más efectivo.

Gestionando altos volúmenes de datos

Los fabricantes generan flujos masivos de datos de planta en tiempo real e historiales. Sin embargo, solo un pequeño subconjunto puede ser relevante para un caso de uso específico. Integrar fuentes heterogéneas —cada una con protocolos y tecnologías heredadas distintas— requiere agregación de datos sofisticada y un modelo de datos unificado para clarificar relaciones.

Los insights deben llegar al interesado o sistema automatizado correcto dentro de una ventana corta para seguir siendo accionables. Lograr esto demanda conocimiento profundo tanto de los procesos subyacentes como de las técnicas analíticas —una combinación rara en un solo individuo.

La transformación exitosa depende de asociarse con expertos que entiendan tanto operaciones de manufactura como analítica. Dichos socios aportan herencia industrial, familiaridad con hardware de proceso y tecnología operativa, y alineación con sus objetivos de negocio.

Simplificando la ciencia de datos en la práctica

Herramientas que empoderan a ingenieros de control y proceso para realizar analíticas —sin depender constantemente de científicos de datos— son esenciales. Dos requisitos centrales surgieron de nuestras conversaciones de transformación digital: trabajadores digitales y capacidades de machine learning.

Las empresas pueden agilizar el análisis de datos en cuatro pasos:

1. Identificar atributos operacionales críticos.
2. Definir estructuras de datos lógicas.
3. Implementar prácticas de captura de datos de alta velocidad.
4. Reutilizar modelos a través de la capa de información para velocidad y eficiencia.

Este enfoque acelera resultados equipando a ingenieros con robustas herramientas de ciencia de datos.

Nuestra plataforma ThingWorx Analytics agiliza el flujo de trabajo de ciencia de datos para ingenieros de automatización y control. Identifica las etiquetas más predictivas, aplica auto-machine-learning para seleccionar algoritmos óptimos y evalúa múltiples escenarios para determinar la mejor combinación de modelos —todo sin intervención manual.

Esta simplificación empodera a expertos de dominio para extraer valor latente de datos recopilados, anunciando la era del científico de datos ciudadano.

El autor es Mike Loughran, CTO para Reino Unido e Irlanda en Rockwell Automation.

Sobre el autor

Mike Loughran ha servido en Rockwell Automation por más de 14 años, progresando de ventas de software a la C-suite, donde lidera la estrategia tecnológica para Reino Unido e Irlanda.