DataOps Industrial: Impulsando ventaja competitiva con analítica avanzada en Industria 4.0

¿Cuál es la relevancia e importancia del DataOps Industrial?

Desde un punto de vista de manufactura, los datos y operaciones en relación a los datos juegan un papel en crear y mantener una instalación competitiva, innovadora, ágil sin cargar altos riesgos u otras cargas como inventario excesivo. Tener datos por sí solo no es suficiente para mantenerse adelante — todo está en qué haces con ellos. Como enfoque para analítica de datos, DataOps se trata de reducir el tiempo a análisis de alta precisión usando automatización, control estadístico de procesos y metodologías ágiles para que los fabricantes puedan usar los datos que recopilan más rápido y con un grado más alto de confianza.

Para un fabricante, un buen DataOps puede significar la diferencia entre dominar un mercado en alza y llevar un inventario redundante por entrar inadvertidamente al mercado en el lado lejano de una tendencia. Puede ayudar a los fabricantes a mantenerse al día con demandas cambiantes, información de cadena de suministro y logística que podría tener impactos mayores en el negocio, y cualquier otra cosa que use datos rápido y con un alto grado de precisión.

Los datos en sí son un recurso crudo que puede compararse al petróleo crudo. En y de sí mismo, no hay mucho que hacer con él en su forma básica. Pero tanto el petróleo como los datos contienen potencial. Así como refinamos petróleo en gasolina y luego lo quemamos para impulsar supercohetes y naves espaciales, los datos pueden refinarse a través de procesos optimizados bajo DataOps Industrial, convirtiendo datos crudos en analíticas que pueden usarse para sobrecargar decisiones de negocio rápido y con precisión científica.

El rol de DataOps en Industria 4.0 es tomar toda la información creada y recopilada por máquinas, como dispositivos IIoT, y condensarlos efectivamente en "combustible" de negocio refinado y usable para impulsar la toma de decisiones, en lugar de dejarlos sentados en un almacén de datos, sin examinar.

¿Qué es DataOps Industrial?

DataOps Industrial es una forma de gestionar cómo se manejan los datos dentro de una organización con un enfoque en velocidad y usabilidad. Esto puede incluir procesos, automatizaciones y flujos de trabajo en relación con el refinamiento de datos en analíticas usables. Esto es especialmente importante frente a flujos de datos cada vez mayores que se han vuelto demasiado inmanejables para muchas empresas. DataOps proporciona una forma de gestionar sistemática y efectivamente los datos para que sean utilizados en su máxima extensión a una velocidad que mantendrá las analíticas resultantes aún relevantes para la empresa.

Las cuatro C de la metodología de DataOps Industrial, según el Manufacturing Leadership Council:

1. Datos Conectados (Connected) es donde los silos se rompen y los datos se entremezclan. Esto permite análisis más profundos y complejos que de otra forma serían infactibles. Los datos conectados hacen uso de IIoT, nube y tecnología Edge (las tecnologías que sustentan lo que ofrecemos en MachineMetrics).
2. Datos Curados (Curated) es cuando los datos se unen en una forma que se volverá usable. Ingenieros de datos esencialmente recopilan bits relevantes de datos y los limpian para análisis para asegurar que los resultados sean tan precisos como sea posible. Toman piscinas abrumadoras de datos y las reducen a lo relevante para una pregunta o escenario particular.
3. Datos Contextualizados (Contextualized) tienen capas añadidas de información y experiencia para darles contexto que los números solos no muestran. Si una línea de manufactura arranca y para tres veces en quince minutos justo después de un fallo de equipamiento, hay una alta probabilidad de que cada "arranque" fuera en realidad probando las piezas reemplazadas para funcionalidad, precisión y alineación. Un experto de la industria puede detectar esto y ofrecer contexto, mientras que, por los números, esto podría fácilmente malinterpretarse.
4. Ciber-confidencialidad (Cyber-confidential) se refiere a la necesidad de que la ciberseguridad escale en paralelo a la conexión y personalización aumentadas. Los datos del cliente deben protegerse a toda costa, pero esto puede complicar asuntos para profesionales de seguridad y gobernanza de datos.

Las empresas se ahogan en datos inutilizables

Como se mencionó arriba, muchas empresas se están hundiendo bajo el peso de sus almacenes de datos. Sin una forma de contextualizar y curar datos, muchos acaparan las cifras por las que trabajaron duro para recopilar sin un método para eliminar la abrumación y realmente usar la info para toma de decisiones. Esto es especialmente cierto para adoptantes tempranos de equipamiento de Industria 4.0 que esperaban resultados plug-and-play después de la recopilación de datos. En su lugar, las empresas han encontrado que muchos de los datos que han recopilado no contienen la información que necesitan para darles sentido, conectarlos con otros flujos de datos, o usarlos para análisis — al menos en su forma actual. En esencia, tienen almacenes de petróleo crudo y ninguna refinería o equipamiento que pueda extraer su valor, no la gasolina directa que pensaban que se estaban registrando. Algunos de esos datos contienen información de clientes, poniendo a la empresa en riesgo por cero valor añadido.

Para superar esto, las empresas necesitan gestionar el flujo de información así como estandarizar, normalizar y contextualizar datos. Con la conectividad, seguridad y software de entorno analítico correctos, las empresas pueden convertir flujos de datos en insights en lugar de cargas que soportar.

La diferencia entre DataOps y DevOps

DevOps es una fusión de desarrollo de software y operaciones de tecnología de información. Su enfoque está en el desarrollo veloz de software a escala con alta calidad y predecibilidad.

DataOps también busca mejorar calidad y velocidad así como predecibilidad y escalabilidad, pero el foco de DataOps está en analítica de datos en lugar de ingeniería de software.

Los beneficios de DataOps Industrial

Con el núcleo de DataOps siendo un sistema para recopilar y usar datos efectivamente, hay innumerables beneficios tangibles para fabricantes. Aquí hay algunos de los beneficios primarios para organizaciones industriales que habilitan un programa exitoso de operaciones de datos:

• Impulsos de colaboración y comunicación al romper silos y difuminar fronteras entre departamentos de una forma que lleva a todos a trabajar juntos
• Tiempo más rápido a producción y flexibilidad aumentada vienen de insights más rápidos y ciclos de prueba cortos a través del uso de automatización
• Calidad y fiabilidad ambas ganan un impulso de DataOps porque hay monitoreo constante para problemas y cuellos de botella precediendo, durante y después de cualquier cambio mayor. Es mejora continua en muy mucho la misma vena que manufactura esbelta y Kaizen
• Autoservicio que reduce la necesidad de expertos debido a desarrollo y despliegue más fáciles habilita a usuarios de negocio a desarrollar sus propias soluciones y verlas en acción rápido
• Impulsando seguridad y gestionando la afluencia de datos
• Gestionando inconsistencias y añadiendo contexto, estandarización y normalización a datos para hacerlos usables

Casos de uso de DataOps Industrial

DataOps tiene una variedad de aplicaciones industriales que trabajan para apoyar el paisaje de datos continuamente en desarrollo y complejo de Industria 4.0. Primariamente, DataOps ayuda a agilizar el uso de datos y analíticas a través de organizaciones, proporcionando visibilidad y facilidad de acceso a diferentes niveles y departamentos de una organización. Abajo cubrimos algunos de los casos de uso primarios de DataOps Industrial.

Almacenamiento y gestión de datos (Data Warehousing and Data Management)

El almacenamiento y gestión de datos obtienen una revisión con DataOps, evolucionando de un paisaje complejo lleno de datos desorganizados e ininterpretables en sobrecarga a un proceso agilizado que tanto permite toma de decisiones más rápida y ágil sobre la marcha como automatización para liberar mentes y otros recursos para enfocarse en completar otros trabajos. MachineMetrics puede capturar vastas extensiones de datos de maquinaria a través de toda la planta de producción, luego transformar esos datos en algo usable, ej. formatos organizados, estandarizados de información que pueden combinarse en tiempo real para impulsar toma de decisiones o accederse vía la nube para análisis profundo e insightful.

Paneles y reportes (Dashboards and Reporting)

Los paneles y reportes son un elemento básico de manufactura. Desde la humilde pizarra de una vez a las pantallas digitales intuitivas de hoy, medir y rastrear resultados ha guiado próximos pasos para fabricantes por mucho tiempo. Con paneles de MachineMetrics, no tienes que preocuparte por inexactitudes o caligrafía ilegible en una pizarra (o olvidar registrar la info antes de que se borre). En su lugar, tendrás acceso a cualquier dato de producción, ya sea conteo de piezas para el turno actual o tasas de utilización de máquina de hace un año. Incluso puedes adaptar tu visualización para tu audiencia, para que trabajadores de planta vean cuántas piezas necesitan producir y si van en camino, mientras ejecutivos y directores ven el panorama general — todo con unos pocos clics simples.

El Panel de Turno Actual de MachineMetrics recopila y muestra datos en tiempo real en máquinas de planta para dar visibilidad a operadores y gerentes sobre producción.

Ciencia de datos (Data Science)

La ciencia de datos y DataOps van de la mano. En esta unión, la ciencia de datos sale del reino experimental y entra en uso diario, entregando ROI que los interesados pueden ver fácilmente. En MachineMetrics, nuestras herramientas crean pipelines efectivos que ayudan a científicos de datos a acelerar a través de problemas de formas antes no oídas, especialmente desde que gastan menos tiempo limpiando datos, gracias a nuestro motor de transformación de datos. Por ejemplo, fabricantes pueden aprovechar sus equipos internos o trabajar con el equipo de ciencia de datos de MachineMetrics para predecir y prevenir fallo de herramienta.

Desarrollo de aplicaciones (Application Development)

El desarrollo de aplicaciones también gana un impulso de DataOps, con agilización, personalización y capacidades de comunicación al frente de estos beneficios. Con MachineMetrics, obtienes apps pre-construidas out-of-the-box que pueden tener a tu organización viendo ROI en poco tiempo. Además, puedes construir tus propias aplicaciones personalizadas para que tus datos trabajen para ti justo como quieres. Sin mencionar la capacidad de integrar fácilmente con otros sistemas (ERP, MES, CMMS) para construir flujos de trabajo automatizados. El cielo es el límite.

¿Qué es una plataforma de DataOps Industrial?

Una plataforma de DataOps Industrial gestiona DataOps en cada nivel del ciclo de vida de datos, desde fuentes de datos hasta consumo de datos. Este es un enfoque agilizado para gestionar datos que resulta en alta estandarización y precisión así como giros ultra-rápidos comparado a funciones de DataOps dispares. Con una plataforma de DataOps Industrial, los datos fluyen sin fisuras a través del proceso de limpieza y refinamiento y en visualizaciones y reportes que están listos para ser usados para tomar decisiones de negocio.

Una solución industrial de DataOps generalmente incluiría la capacidad para procesamiento local Edge así como procesamiento en la nube, características de seguridad a escala apropiada para un entorno industrial para salvaguardar datos, conexiones con otros sistemas IT industriales, limpieza y contextualización de datos, y gestión del flujo de información.

Las plataformas DataOps tienen el objetivo de ayudar a fabricantes a usar sus datos para impulsar valor tan rápido y efectivamente como sea posible. Por esta lógica, los datos son simplemente un medio para un fin, con la meta final siendo la toma de decisiones que mejora la eficiencia de producción. Pero la única forma para que eso sea posible es si hay un programa para que los datos sean recopilados, transformados y accesibles para impulsar esa toma de decisiones. Aquí es donde las plataformas de DataOps Industrial prosperan.