De Big Data a Smart Data: Elevando Insights en Manufactura

Los fabricantes tienen abundancia de datos pero escasez de insights. Según investigación de IBM, solo el 28% de las organizaciones "están usando datos de equipos, procesos y sistemas para obtener insights para mejora continua de procesos".

El problema: el Big Data por sí solo rara vez impulsa valor significativo sin contexto e intención. Para optimizar operaciones actuales y mantenerse competitivos en un mercado digital-first, los fabricantes necesitan una forma de convertir Big Data en Smart Data: información relevante, precisa y accionable.

Siga leyendo para aprender más sobre Big Data y Smart Data, y cómo las empresas pueden cerrar la brecha.

¿Qué es Big Data en manufactura?

El Big Data comprende conjuntos de datos grandes y complejos generados a través de sistemas de manufactura, pero el volumen por sí solo no garantiza insight ni mejora operativa.

Fuentes comunes de Big Data incluyen sistemas IIoT, software de sistemas de producción y controladores lógicos programables (PLC), registros de mantenimiento, herramientas de control de calidad y sistemas computarizados de gestión de mantenimiento (GMAO/CMMS).

El Big Data se enfoca en cantidad más que calidad, creando desafíos de usabilidad. Si bien más datos pueden ayudar a ver el panorama general, se vuelve más difícil ver los detalles.

Cuatro características son comunes para Big Data:

• Volumen: Cantidad de datos generados. Muchas empresas generan terabytes (TB) de datos cada día.

• Velocidad: Rapidez con que se crean y actualizan los datos. Con líneas de producción funcionando 24/7/365, los datos nunca se detienen.

• Variedad: Variación en los datos. Los fabricantes ahora recopilan desde datos de materiales hasta información de eficiencia de rendimiento, datos de sensores IoT conectados y resultados de control de calidad.

• Veracidad: Veracidad es verdad: ¿Son los datos precisos y confiables? El Big Data no es útil si las fuentes no son confiables.

¿Qué es Smart Data?

Smart Data es información curada, contextualizada y orientada a propósito producida a través de analíticas de Big Data. Mientras que Big Data a menudo se recopila y almacena a escala, Smart Data se moldea intencionalmente para apoyar la toma de decisiones informada.

Tres características distinguen a Smart Data de su contraparte Big Data:

• Calidad: Datos claros, concisos y correctamente formateados.

• Relevancia: Oportunidad. Aunque los datos históricos juegan un papel en planificación a largo plazo, se requieren datos oportunos para asegurar que las acciones aborden condiciones actuales.

• Precisión: Exactitud. Por ejemplo, máquinas de alta temperatura pueden requerir calibración de solo unas décimas de grado. Cualquier desviación vuelve los outputs inutilizables. Smart Data es datos precisos.

¿No está seguro si tiene Big Data o Smart Data? Comience con una pregunta simple: ¿Los datos simplemente se almacenan, o ayudan a responder preguntas de negocio y operativas?

Diferencias clave entre Big Data y Smart Data

Ambos juegan un papel en operaciones de manufactura. Big Data sienta las bases para análisis de tendencias a gran escala y puede apoyar alineación con expectativas regulatorias y guías como buenas prácticas de manufactura (GMP). Smart Data, mientras tanto, ayuda a los fabricantes a identificar problemas, definir soluciones y tomar acción dirigida.

Cuatro diferencias clave:

1. Big Data enfatiza recolección; Smart Data enfatiza uso.
2. Big Data es general; Smart Data es específico.
3. Big Data prioriza contenido; Smart Data prioriza contexto.
4. Big Data es constante; Smart Data es rápido.

Por qué Big Data solo a menudo falla en manufactura

Las empresas no pueden ignorar el papel de Big Data en manufactura.

Históricamente, las empresas solo podían capturar datos de alto nivel, como volúmenes totales de salida, tiempos de ciclo o tasas de retrabajo. La llegada de sistemas y sensores siempre conectados a pequeña escala, sin embargo, permitió recolección de datos de máquina a escala. Hoy, los fabricantes pueden rastrear y registrar cada detalle de operaciones de equipos, desde arranque inicial hasta cargas de trabajo estándar hasta inactividad inesperada. Cada proceso de activos de línea de producción, cada acción del personal y cada operación de software se convierte en parte del panorama de Big Data.

El desafío: los volúmenes de datos pueden llevar a visión de túnel; los fabricantes asumen que simplemente recolectar datos es suficiente para impulsar insight y acción. En la práctica, sin embargo, las iniciativas de Big Data a menudo fallan en entregar valor. Cinco causas de fallo son comunes:

• Recolección de datos sin objetivos claros.

• Mala calidad y consistencia de datos.

• Falta de estandarización entre sistemas.

• Capacidad limitada para interpretar y actuar sobre datos.

• Demasiados paneles, muy poco insight.

Cómo Smart Data mejora el rendimiento en manufactura

Smart Data ayuda a mejorar el rendimiento porque proporciona insights accionables. Considere cuatro grandes conjuntos de datos estructurados recopilados de múltiples fuentes, incluyendo sensores de equipos, controladores, reportes de usuarios y benchmarks operacionales. El insight usable está contenido en los datos, pero solo es visible cuando los datos se validan, curan y analizan.

Estos procesos convierten Big Data en manufactura en Smart Data, que ofrece múltiples beneficios para el rendimiento. Primero, análisis de causa raíz más rápido. Equipados con datos contextuales sobre cómo, cuándo y por qué falló un equipo, los equipos pueden resolver fuentes en lugar de síntomas.

Smart Data también mejora la fiabilidad y tiempo de actividad de activos. Al combinar datos de rendimiento actuales e históricos, los equipos pueden identificar posibles puntos de fallo que podrían llevar a inactividad no planificada y tomar medidas para remediarlos. Por ejemplo, si el análisis revela que un activo de alta carga experimenta fallos eléctricos regulares, las empresas pueden programar mantenimiento más frecuente para resolver el problema inmediato mientras buscan simultáneamente la causa raíz.

Otros beneficios incluyen mejor calidad y rendimiento vinculados a información precisa y actual sobre tasas de chatarra y retrabajo, junto con planificación de carga de trabajo y pronósticos mejorados basados en necesidades operativas y eficiencia de equipos.

Finalmente, Smart Data fomenta una alineación más fuerte entre equipos. Esto es porque Smart Data ayuda a equipos de mantenimiento, operadores, gerentes y directivos a hablar el mismo idioma, reduciendo riesgo de trabajo redundante u oportunidades perdidas.

El papel del mantenimiento y fiabilidad en estrategias de Smart Data

Los datos de mantenimiento y fiabilidad juegan roles clave en estrategias de Smart Data. Es un proceso recíproco. Rastrear mantenimiento y fiabilidad mejora el impacto de Smart Data, y Smart Data ayuda a impulsar la mejora continua de procesos de mantenimiento y fiabilidad.

Aquí, cuatro beneficios son comunes:

• Historial de mantenimiento proporciona contexto para fallos: Los historiales de mantenimiento ofrecen insight significativo para descubrir el contexto de fallos de máquina y pueden apoyar analíticas prescriptivas.

• Condiciones de activos pueden vincularse a resultados de rendimiento: Las condiciones de activos a menudo comprenden datos estructurados y no estructurados. Junto con salidas de sensores, las empresas también pueden incorporar reportes de usuarios que contienen recomendaciones basadas en años de experiencia. Combinar estas fuentes impulsa mejores resultados de rendimiento.

• Datos accionables reducen mantenimiento reactivo y riesgos de inactividad no planificada: El mantenimiento reactivo es costoso y consume tiempo porque no comienza hasta que ocurren fallos. Usar Smart Data para crear mapas de calor, reportes de riesgo y visualizaciones de datos ayuda a identificar causas potenciales de inactividad no planificada.

• Smart Data sustenta analíticas de mantenimiento predictivo: Las analíticas predictivas permiten a los equipos de mantenimiento mantenerse adelante de problemas potenciales. También juegan un papel en analíticas más avanzadas que proporcionan insight de extremo a extremo sobre rendimiento de máquina y mejoras potenciales.

Smart Data como base para Manufactura 4.0

La transformación digital habilita la adopción de procesos de Manufactura 4.0, que dependen de dispositivos y equipos siempre conectados y siempre activos.

Smart Data, mientras tanto, es la base de la transformación digital.

Considere inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Estas tecnologías impulsan la creación de fábricas inteligentes que usan datos actuales e históricos para "aprender" con el tiempo y mejorar operaciones. El entrenamiento de modelos realizado por algoritmos ML y las analíticas de datos realizadas por IA requieren datos limpios y contextuales. Simplemente soltar estas herramientas en fuentes de Big Data limitará su eficacia. Aprovechar Smart Data acorta la distancia entre pregunta e insight.

Smart Data también soporta el monitoreo y optimización de salud de máquina en tiempo real requerido por Manufactura 4.0. En muchos entornos de manufactura, la inactividad extendida de equipos es cada vez más costosa y disruptiva. Con acceso a Smart Data, los equipos pueden tomar decisiones inmediatas que impulsan rendimiento mejorado.

Además, el uso de Smart Data habilita iniciativas digitales escalables y sostenibles. Las empresas pueden determinar dónde se gasta mejor el dinero para expandir operaciones de producción e identificar formas de reducir costos, limitar emisiones y apoyar nuevas tecnologías verdes.

También hay un caso para usar tecnología inteligente para mantenerse adelante de la curva tecnológica. A medida que activos habilitados por IA y agentes autónomos se vuelven comunes, es fácil que los equipos se queden atrás. La gestión de Smart Data ayuda a identificar áreas de mejora y sugerir formas de asegurar preparación operativa.

Mejores prácticas para crear Smart Data en manufactura

Sentar las bases para Smart Data en manufactura comienza con cinco mejores prácticas:

1. Definir objetivos claros de negocio y operativos: Smart Data ofrece claridad, pero solo si sabe qué está buscando. Comience con objetivos claros de inteligencia de negocio y operativos. ¿Busca mejorar rendimiento de máquina? ¿Mejorar calidad de salida? ¿Reducir tiempos de respuesta de mantenimiento? Entender la meta final ayuda a definir el punto de partida.

2. Estandarizar definiciones y métricas de datos: Cree métricas y definiciones consistentes para procesamiento de datos. Esto significa conectar los puntos en KPIs como tiempo medio de reparación (MTTR), tiempo medio entre fallos (MTBF) y eficacia general del equipo (OEE) para asegurar que los datos sean interoperables.

3. Enfocarse en calidad de datos sobre cantidad: Más datos no significan mejores datos. Donde sea posible, elija datos de mayor calidad sobre mayores cantidades de información. Por ejemplo, lecturas precisas de temperatura cada 10 minutos son más valiosas que estimaciones aproximadas cada 30 segundos.

4. Integrar datos entre sistemas: Los datos aislados no son inteligentes. Para maximizar insight, integre datos entre sistemas como GMAO (CMMS), gestión de activos empresariales (EAM) y planificación de recursos empresariales (ERP).

5. Construir colaboración cross-funcional: Asegure acceso colaborativo a Smart Data para ayudar a construir estrategias accionables. Esto incluye operadores, personal de mantenimiento, líderes de producción, profesionales de tecnología y líderes corporativos.

Smart Data convierte información en acción

Big Data ofrece volumen. Smart Data ofrece valor. Ambos son necesarios para operaciones de manufactura basadas en datos. Big Data prepara el escenario para análisis de tendencias a gran escala y cumplimiento regulatorio, mientras que Smart Data ayuda a las empresas a mejorar rendimiento, fiabilidad y control de costos.

Convierta información en acción con analíticas profundas. ATS ayuda a los fabricantes a aplicar Smart Data para mejorar fiabilidad, rendimiento y toma de decisiones. Hablemos.

Referencias

IBM Institute for Business Value. (2022). Manufacturing 4.0: From data to decisions. IBM. https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/en-us/report/manufacturing-4-0