Métodos de integración y preparación de datos en una fábrica

• La integración de datos en la fabricación combina datos de diversas fuentes en una plataforma unificada, lo que permite tomar decisiones basadas en datos. Entre los métodos habituales se incluyen ETL, ELT, virtualización de datos y CDC.

   

• La preparación de datos limpia, transforma y estructura los datos integrados para su análisis. Los pasos clave son la evaluación de la calidad de los datos, la limpieza, el enriquecimiento y la transformación.

   

• La fabricación se beneficia de la integración y preparación de datos a través de casos de uso como el mantenimiento predictivo, el control de calidad, la optimización de la cadena de suministro, la gestión de la energía y la optimización de la producción. Sin embargo, la calidad, el volumen, la seguridad, la complejidad de la integración y la gobernanza de los datos son algunos de sus retos. 

Los datos son la clave 

En el sector de la fabricación, los datos se generan a partir de multitud de fuentes, como equipos de producción, sensores, sistemas ERP y sistemas de control de calidad. Para aprovechar todo el potencial de estos datos, son cruciales una integración y preparación eficaces de los mismos. Estos procesos son elementos fundamentales para crear una plataforma de datos empresarial, un repositorio centralizado que unifica los datos procedentes de fuentes dispares. Normalmente, la integración de datos implica consolidar los datos en bruto en lagos de datosdonde se somete a una preparación inicial antes de ser transferido y refinado en almacenes de datos. 

Integración de datos en la fabricación 

La integración de datos en una fábrica implica consolidar datos de diversas fuentes en una plataforma unificada. Este proceso es esencial para crear una visión completa de las operaciones y permitir la toma de decisiones basada en datos. 

Entre los métodos habituales de integración de datos en la fabricación se incluyen: 

• • Extracción, transformación y carga (ETL): Este enfoque tradicional implica extraer datos de diversas fuentes, transformarlos en un formato estandarizado y cargarlos en un almacén de datos. Aunque eficaz, puede llevar mucho tiempo y consumir muchos recursos. 

• • Extraer, Cargar, Transformar (ELT): Este método da prioridad a la velocidad, cargando primero los datos en bruto en un lago de datos y, a continuación, transformándolos según sea necesario. Es adecuado para manejar grandes volúmenes de datos, pero requiere sólidas capacidades de procesamiento de datos. 

• • Virtualización de datos: Este enfoque crea una vista virtual de los datos procedentes de múltiples fuentes sin moverlos físicamente. Ofrece acceso en tiempo real, pero puede tener limitaciones de rendimiento para consultas complejas. 

• • Captura de datos de cambios (CDC): Este método rastrea los cambios en los sistemas de origen y los aplica de forma incremental al sistema de destino, lo que mejora la eficacia y reduce la replicación de datos. 

Preparación de datos en la fabricación 

Una vez integrados los datos, a menudo es necesario prepararlos para garantizar su calidad e idoneidad para el análisis. Esto implica limpiar, transformar y estructurar los datos. 

Los pasos clave de la preparación de datos en una fábrica incluyen: 

• • Evaluación de la calidad de los datos: Identificación y tratamiento de problemas como valores omitidos, incoherencias y valores atípicos. 

• • Depuración de datos: Corrección de errores, normalización de formatos y eliminación de duplicados. 

• • Enriquecimiento de datos: Añadir información contextual para aumentar el valor de los datos. 

• • Transformación de datos: Conversión de datos a un formato adecuado para el análisis, incluida la agregación, la normalización y la derivación de nuevas variables. 

Retos y consideraciones 

La integración y preparación de datos en una fábrica plantea retos únicos, como: 

• • Volumen y velocidad de los datos: La fabricación genera grandes cantidades de datos a gran velocidad. 

• • Calidad de los datos: Garantizar la exactitud y coherencia de los datos procedentes de diversas fuentes. 

• • Seguridad de los datos: Protección de datos sensibles de fabricación. 

• • Requisitos en tiempo real: Algunos procesos de fabricación exigen un acceso inmediato a los datos para la toma de decisiones. 

Seleccionando y aplicando cuidadosamente los métodos adecuados, los fabricantes pueden superar estos retos y liberar todo el potencial de sus datos. 

Casos prácticos 

La integración y preparación de datos en la fabricación puede aplicarse a una amplia gama de casos de uso, entre los que se incluyen: 

• • Mantenimiento predictivo: Al integrar los datos de los sensores, el historial de mantenimiento de los equipos y los programas de producción, los fabricantes pueden predecir los fallos de los equipos y programar el mantenimiento de forma proactiva, reduciendo el tiempo de inactividad y aumentando la productividad.    

• • Control de calidad: La combinación de datos procedentes de inspecciones de control de calidad, parámetros de producción y comentarios de los clientes puede ayudar a identificar problemas de calidad en una fase temprana del proceso, evitando defectos y mejorando la calidad del producto. 

• • Optimización de la cadena de suministro: La integración de datos de proveedores, niveles de inventario y previsiones de demanda puede optimizar la gestión de inventarios, reducir los plazos de entrega y mejorar la capacidad de respuesta de la cadena de suministro. 

• • Gestión de la energía: El análisis de los datos de consumo energético de los equipos de producción puede identificar oportunidades de ahorro de energía y reducir los costes operativos. 

• • Optimización de la producción: La integración de los datos de las líneas de producción, el rendimiento de las máquinas y el rendimiento de los productos puede optimizar los procesos de producción, aumentar la producción y reducir los residuos. 

Desafíos 

Aunque la integración y la preparación de datos ofrecen importantes ventajas, los fabricantes se enfrentan a varios retos: 

• • Calidad de los datos: Garantizar la exactitud, integridad y coherencia de los datos procedentes de diversas fuentes es crucial. 

• • Volumen y velocidad de los datos: La fabricación genera grandes cantidades de datos a gran velocidad, lo que requiere una capacidad eficaz de tratamiento y procesamiento de datos. 

• • Seguridad de los datos: Proteger los datos sensibles de fabricación de accesos no autorizados y violaciones es esencial. 

• • Complejidad de la integración de datos: Combinar datos de varios sistemas con formatos y estructuras diferentes puede ser complejo y llevar mucho tiempo. 

• • Gobernanza de datos: Establecer la propiedad de los datos, los controles de acceso y las normas de calidad de los datos es esencial para una gestión eficaz de los mismos.