Análisis de datos de fabricación - Descubrir información con una plataforma de datos empresarial

¿Qué empresas manufactureras suelen controlar? 

Las empresas manufactureras suelen centrar sus esfuerzos analíticos en los indicadores clave de rendimiento (KPI) que repercuten directamente en su cuenta de resultados. 

Los principales ámbitos de supervisión son los siguientes    

• • Rendimiento: Métricas como la eficacia general de los equipos (OEE), el rendimiento de la producción y los tiempos de ciclo son esenciales para evaluar la eficiencia operativa. 

• • Consumo de material: El seguimiento del uso de materias primas, la generación de residuos y los niveles de inventario ayuda a optimizar la utilización de los recursos. 

• • Costes: Analizar los costes de producción, el consumo de energía y los gastos de mano de obra es crucial para la gestión de costes. 

• • Análisis comparativo: La comparación del rendimiento entre distintos centros de producción o líneas de productos proporciona valiosos puntos de referencia. 

• • Impacto estratégico: Evaluar la eficacia de diversas iniciativas y estrategias ayuda a afinar las decisiones empresariales. 

• • Cambios en la UX: Facilidad de cambios en la interfaz posibilidad de modificaciones independientes y creación de diversas variantes. 

¿Por qué los productores de bienes necesitan analizar los datos recogidos? 

El objetivo general del análisis de datos de fabricación es obtener una comprensión global de las operaciones e identificar áreas de mejora. Entre los objetivos clave se incluyen:    

• • Acceso normalizado a los datos: La consolidación de datos de diversas fuentes en una única plataforma facilita el análisis y la elaboración de informes. 

• • Medición del ROI: El seguimiento del impacto de las iniciativas en los indicadores clave de rendimiento permite evaluar su eficacia. 

• • Toma de decisiones basada en datos: Aprovechar los datos para optimizar procesos, reducir costes y mejorar la calidad. 

• • Evaluación comparativa de resultados: La comparación de los resultados con las normas del sector o los objetivos internos impulsa la mejora continua.    

• • Eficiencia operativa: Identificación de cuellos de botella, optimización de los programas de producción y reducción de los tiempos de inactividad. 

¿Qué tipo de datos utilizan los fabricantes para analizar la producción? 

Un análisis de datos eficaz depende de una base de datos sólida. Los fabricantes recopilan datos de diversas fuentes, entre ellas: 

• • Equipo de producción: Rendimiento de la máquina, tiempos de inactividad y registros de mantenimiento. 

• • Utilidades: Datos sobre consumo de energía, consumo de agua y eliminación de residuos. 

• • Control de calidad: Índices de defectos, retrabajos e información sobre rechazo de materiales. 

• • Gestión de costes: Datos financieros, costes laborales y precios de los materiales. 

• • Recursos Humanos: Asistencia, horas extraordinarias y competencias de los empleados. 

Tanto los datos agregados (resúmenes, KPI) como los datos históricos granulares son esenciales para un análisis exhaustivo. 

¿Qué tipo de recopilaciones de datos hacen los fabricantes y qué métodos estadísticos utilizan? 

Para descubrir información valiosa, los fabricantes emplean una serie de técnicas de análisis de datos: 

• • Análisis correlacional: Identificar las relaciones entre distintas variables para comprender su impacto. 

• • Prueba de hipótesis: Verificación de hipótesis sobre patrones de datos para apoyar la toma de decisiones. 

• • Big Data e IA: Aprovechamiento de tecnologías avanzadas para el análisis de datos complejos y la elaboración de modelos predictivos. 

• • Análisis experimental: Utilizar los datos para probar nuevas ideas y estrategias. 

Aunque las correlaciones simples suelen servir como punto de partida, el sector está adoptando cada vez más métodos estadísticos sofisticados y enfoques basados en la IA. 

¿Cuál es el resultado del análisis de los datos de fabricación? 

Los resultados de la analítica de datos de fabricación son de gran alcance y pueden repercutir significativamente en el rendimiento empresarial. Entre las principales ventajas se incluyen: 

• • Mejora de la eficiencia operativa: Identificación de cuellos de botella, optimización de los programas de producción y reducción de los tiempos de inactividad. 
  • Ejemplo: Una planta de fabricación analiza los datos de tiempo de inactividad de las máquinas para identificar problemas recurrentes, lo que conduce a intervenciones de mantenimiento específicas que reducen las averías de los equipos en 20%. 

• • Mejora de la calidad del producto: Detección de problemas de calidad en una fase temprana del proceso y aplicación de medidas correctoras. 
  • Ejemplo: Un departamento de control de calidad utiliza el análisis de datos para identificar patrones en las tasas de defectos, lo que conduce a ajustes del proceso que reducen los defectos en 30%. 

• • Utilización optimizada de los recursos: Asignación eficaz de recursos basada en datos. 
  • Ejemplo: El análisis de los patrones de consumo de energía ayuda a una planta de fabricación a identificar oportunidades de eficiencia energética, lo que se traduce en una reducción de 10% de los costes energéticos. 

• • Reducción de costes: Identificación de oportunidades de ahorro mediante la optimización de procesos y la reducción de residuos. 
  • Ejemplo: Identificar y eliminar los residuos mediante el análisis de datos permite reducir los costes de producción en 5%. 

• • Mitigación de riesgos: Predecir posibles problemas y tomar medidas proactivas. 
  • Ejemplo: El análisis de los datos de la cadena de suministro ayuda a una empresa a identificar posibles interrupciones y a desarrollar planes de contingencia, reduciendo los riesgos de la cadena de suministro. 

• • Innovación: Utilización de datos para desarrollar nuevos productos y procesos. 
  • Ejemplo: El análisis de los datos de los clientes ayuda a una empresa a identificar nuevas oportunidades de productos, lo que conduce al desarrollo de nuevas líneas de productos de éxito. 

Aprovechando el poder del análisis de datos, los fabricantes pueden obtener una ventaja competitiva e impulsar un crecimiento sostenible.