Las presiones continuas sobre los márgenes de beneficio, los cambios en los patrones comerciales y la incertidumbre en la cadena de suministro hacen que los fabricantes siempre busquen hacer sus operaciones más eficientes. Los datos y el análisis son cada vez más importantes para promover el cambio.
Para encontrar eficiencias y optimizar procesos, los datos también juegan un papel fundamental, algo que puede aplicarse a una amplia gama de casos de uso. Sin embargo, esto sólo puede llevarse a cabo si los fabricantes tienen un acceso garantizado a esta información.
Reducción predictiva del tiempo de inactividad
Un área donde los datos pueden ayudar a mejorar los márgenes de los fabricantes es dentro de las fábricas. Los sensores y otros equipos de la línea de ensamblaje generan una gran cantidad de información. Gran parte de estos se pasan por alto o se descartan si no ayudan a resolver un problema inmediato. Pero, cuando se agregan y analizan con tiempo, tienen un potencial significativo para reducir los costes operativos.
Por ejemplo, el mantenimiento predictivo puede anticipar los posibles fallos o errores en los equipos. Los fabricantes pueden utilizar los datos históricos registrados sobre el rendimiento del equipo de dos maneras.
En primer lugar, utilizando datos del sensor para monitorizar indicaciones de futuros fallos del equipo, como vibración excesiva o calor. Y en segundo lugar, observando situaciones pasadas o similares para señalar cuándo el equipo está en perfecto estado y no necesita mantenimiento programado, reduciendo así intervenciones innecesarias. Al combinar datos de miles de máquinas y sensores, los fabricantes pueden predecir el tiempo de inactividad de la máquina, favoreciendo el ahorro de costes y permitiendo tomar acciones al respecto.
La analítica predictiva se puede utilizar para mejorar el servicio al cliente, ayudando a fortalecer los vínculos de un fabricante con sus consumidores.
Beneficios de usar datos centrados en el cliente
La analítica predictiva también se puede utilizar para mejorar el servicio al cliente, ayudando a fortalecer los vínculos de un fabricante con sus consumidores.
Por ejemplo, los fabricantes de maquinaria pueden utilizar información para predecir posibles fallos y alertar a los clientes con anticipación para que puedan aplicar mantenimiento preventivo.
Mejora de los protocolos de seguridad y cumplimiento
Otro caso de uso para los datos que ayuda a optimizar las operaciones de los fabricantes es la seguridad y el cumplimiento. Este tema es importante para ellos, especialmente en industrias como la farmacéutica o la alimentaria. Aquí, los riesgos son elevados, ya que los problemas de calidad que no sean detectados amenazan a la salud pública y conllevan sanciones regulatorias sustanciales.
Los fabricantes de productos farmacéuticos deben tener la seguridad, gobernabilidad y datos correctos para llevar un medicamento al mercado. En este caso, contar con datos precisos y de confianza pueden ayudar a garantizar la seguridad, eficacia y calidad de los productos. Pero esto también se extiende a lo largo de todo el espectro de operaciones, desde la investigación, desarrollo y ensayos clínicos, hasta la optimización del rendimiento. Al combinar sus propios datos con otras fuentes estructuradas y no estructuradas, las compañías farmacéuticas pueden obtener nuevos insights, que no solo fortalecen la eficiencia operativa, sino que también enriquecen los informes clínicos.
En el sector de la alimentación, algunos sensores, como los termómetros inteligentes, se han convertido en herramientas de gran valor para monitorizar el estado y la calidad del producto a lo largo de la cadena de los alimentos. Estos sensores permiten a los fabricantes recopilar datos en tiempo real, que pueden aprovechar para proteger sus productos de la exposición a temperaturas peligrosas.
Sin embargo, muchas empresas todavía están lidiando con la forma óptima de aprovechar e integrar la abundancia de datos generados por los sensores. Para ser verdaderamente efectivas, las organizaciones deben combinar la información del sensor con sus fuentes de datos empresariales existentes, como los sistemas ERP. Esto permite a los productores de alimentos identificar proactivamente posibles problemas de seguridad y cumplimiento.
Unificación de datos
Estas innovaciones sólo son posibles si las herramientas de análisis pueden acceder a la totalidad de los datos. En el panorama actual, estos se alojan tanto en centros de datos locales como en la nube, o incluso en múltiples entornos cloud. De hecho, un estudio que hemos realizado recientemente muestra que el 71% de los fabricantes en España almacenan datos tanto en la nube como de manera local, y el 65% de ellos trabaja con al menos dos proveedores 'cloud'.
Sin embargo, el 72% de los gestores del dato aseguran que extraer valor es más complejo en este contexto. Es esta complejidad para extraer valor lo que provoca que los fabricantes sean incapaces de implementar innovaciones como el mantenimiento predictivo o mejorar la seguridad y el cumplimiento.
Los fabricantes necesitan unificar sus datos en una sola plataforma que les permita extraer su valor, sin importar en qué formato se presente o dónde resida. Sin esto, no podrán desbloquear todo el potencial de sus datos.
El 71% de los fabricantes en España almacenan datos tanto en la nube como de manera local, y el 65% de ellos trabaja con al menos dos proveedores 'cloud'.
Aumentando el valor
Los datos son los cimientos para comprender las cadenas de suministro y aumentar los márgenes. Combinados con el análisis, estos conocimientos pueden permitir a los fabricantes adoptar un enfoque más proactivo que no solo mejore sus propias operaciones, sino también las de sus clientes.
En un entorno cada vez más competitivo, estos márgenes tan estrechos podrían suponer la diferencia entre el éxito y el fracaso. Al unificar los datos, los fabricantes pueden obtener una ventaja competitiva y avanzar hacia un suministro 'data driven'.
