En este artículo, analizaremos los elementos fundamentales necesarios de un ecosistema de datos para satisfacer las necesidades de la inteligencia artificial (IA) en el sector manufacturero. Discutiremos cómo es imprescindible contar con un ecosistema de datos bien gestionado para el desarrollo de la IA. El big data y una base sólida crean nuevas oportunidades de eficiencia, optimización y crecimiento estratégico. Al comprender los pasos necesarios para preparar y fortalecer su ecosistema de datos, los fabricantes pueden aprovechar todo el potencial transformador de la IA e integrarla sin problemas en sus procesos de negocio.
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¿Por qué son importantes los ecosistemas de datos?
Para los fabricantes competitivos, contar con un ecosistema de datos sólido es fundamental para implementar con éxito tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). Existen numerosos ejemplos de empresas que han intentado implementar estrategias complejas de IA y ML de manera prematura. Esto ha dado lugar a fracasos costosos. Cuando un ecosistema de datos no cuenta con la madurez suficiente, avanzar con tecnologías altamente avanzadas puede provocar importantes contratiempos para las empresas, tanto en el ámbito financiero como en el operativo.
Los desafíos que plantea un ecosistema de datos mal preparado van más allá de las meras pérdidas económicas. La implementación de la IA y el aprendizaje automático sin una base sólida puede minar la confianza entre los empleados al no contar con datos consistentes o completos. Esto puede dar lugar a una falta de confianza en el sistema y, en última instancia, a una baja adopción por parte de los usuarios. Además, los equipos de TI/TO pueden verse desbordados por el aumento de la carga de trabajo derivada de la resolución de problemas, la aplicación de parches y la gestión de inconsistencias en los datos, lo que ejerce una presión adicional sobre los recursos.
Por otro lado, un ecosistema de datos bien preparado sienta las bases para una integración más fluida de la inteligencia artificial. Esto implica contar con una infraestructura de datos confiable, flujos de datos robustos, marcos de gobernanza y herramientas de análisis de datos que faciliten la colaboración entre equipos. Es importante preparar su sitio adecuadamente. Un sitio con datos limpios, accesibles y bien integrados permite aprovechar de manera efectiva las soluciones impulsadas por la IA. Esto conduce a análisis más profundos y a una toma de decisiones proactiva.
Acceda a todos los datos críticos desde una única plataforma para poder visualizarlos y analizarlos con el fin de lograr una mejora continua. Desde los sistemas de laboratorio hasta los datos de los procesos, véalo todo en un solo lugar.
Los fabricantes deben evaluar sus ecosistemas de datos actuales para identificar brechas y áreas de mejora antes de adentrarse en el campo de la inteligencia artificial. Esta preparación no se centra únicamente en la tecnología en sí misma, sino que incluye fomentar una cultura que adopte la toma de decisiones basada en datos y promueva la utilización e integración continuas de los mismos. Al hacerlo, sus operaciones podrán ir más allá de la automatización básica de procesos. Podrá aprovechar todo el potencial de la IA y el aprendizaje automático para impulsar la optimización y la innovación.
Evaluación de mi ecosistema de datos para la inteligencia artificial
En primer lugar, debe evaluar el estado actual de su ecosistema de datos de fabricación para determinar si está preparado para iniciativas de IA y ML. Un método eficaz consiste en utilizar la hoja de ruta de la transformación digital, que describe cinco niveles de madurez de datos. Una planta debe encontrarse en el nivel 4 o superior para implementar con éxito la inteligencia artificial. Repasemos cada etapa, destacando la progresión desde la disponibilidad básica de datos hasta una sólida cultura basada en datos.
Etapa 1 – Sin datos, sin tiempo
En la Etapa 1, las decisiones relacionadas con la fabricación y las operaciones se basan en gran medida en la intuición o en prácticas arraigadas, con un uso mínimo de los datos. Los datos disponibles suelen ser datos sin procesar, recopilados manualmente y, por lo general, almacenados en registros impresos o en hojas de cálculo básicas.
En esta etapa no existen soluciones formales de almacenamiento de datos. Falta una gestión estructurada de los datos, lo que implica que la calidad de los datos es inconsistente. El ecosistema de datos para la IA en este caso es prácticamente inexistente, lo que limita gravemente la creación de valor y las mejoras en la eficiencia. No sería razonable intentar implementar ninguna integración de IA o aprendizaje automático en esta etapa.
Etapa 2 – Algunos datos, pero aún queda poco tiempo
En la Etapa 2, comienza a existir cierto nivel de automatización que complementa la recopilación manual de datos. Sin embargo, aún persisten brechas significativas. Los datos se reciben en cantidades limitadas. A menudo, solo determinados departamentos tienen acceso a esos datos, los cuales pueden estar almacenados en silos de datos.
Es posible que el sitio cuente con mecanismos rudimentarios de almacenamiento de datos. Sin un repositorio centralizado de datos históricos, no se puede acceder a los datos. Las decisiones siguen siendo, en gran medida, reactivas y se basan en datos sin procesar cuya calidad es cuestionable. En esta etapa es donde comienzan las iniciativas relacionadas con los datos, pero es posible que aún no proporcionen los conocimientos exhaustivos y confiables necesarios para un uso más amplio. El ecosistema de datos para la IA aún tiene un largo camino por recorrer.
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Etapa 3: Toma de decisiones reflexiva
Para la Etapa 3, los datos ya forman parte del proceso de toma de decisiones. Esto se ve respaldado por la implementación de un sistema de historial de datos. Esta etapa mejora la confiabilidad del almacenamiento de datos y ofrece una visión más coherente de los datos sin procesar en todos los departamentos. Sin embargo, aún existen silos de datos, lo que impide el acceso sin interrupciones a una única fuente de verdad.
La calidad de los datos comienza a mejorar en esta etapa. Esto permite realizar análisis más significativos; sin embargo, la integración entre los distintos actores del ecosistema de datos sigue siendo limitada. La empresa puede iniciar un análisis básico de los datos, lo que facilita la toma de decisiones reflexiva que aprovecha los datos para evaluar el desempeño pasado, aunque aún no permite obtener información predictiva. Muchos fabricantes se encuentran en esta etapa mientras intentan implementar herramientas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Aunque los datos han comenzado a difundirse por toda la organización, aún es necesario abordar aspectos fundamentales.
Etapa 4 – Cultura basada en datos
La etapa 4 marca un cambio significativo en la accesibilidad de los datos y en la transformación cultural. Los datos digitales están más disponibles que nunca. Es posible que persistan algunos silos de datos. Esta etapa demuestra que las iniciativas relacionadas con los datos se están afianzando, lo que fomenta un entorno laboral en el que los empleados utilizan los datos para respaldar sus decisiones.
En esta etapa, el ecosistema de datos es lo suficientemente sólido como para respaldar la creación de valor a través de la toma de decisiones basada en datos. Sin embargo, aún puede haber margen de mejora en cuanto a la integración y la calidad de los datos. Las decisiones suelen ser reactivas, pero ahora están respaldadas por evidencia, lo que promueve una cultura que enfatiza la importancia del uso continuo de los datos y la colaboración. Es aquí donde las empresas comienzan a armonizar sus soluciones de almacenamiento de datos para garantizar un acceso más amplio y la integración con diferentes tipos de datos, preparándose así para procesos más avanzados. Este es el momento en que las integraciones de IA y ML pueden sumarse al debate.
Con PARCview se eliminan los silos de datos y los usuarios pueden analizar las tendencias de los datos de proceso junto con los datos de laboratorio. Todo en un solo lugar. Active los límites y reciba alertas cuando los valores clave se salgan de las especificaciones.
Etapa 5 – El enfoque basado en datos forma parte de su esencia
En la Etapa 5, el ecosistema de datos ha alcanzado un estado de madurez, caracterizado por una plataforma de datos universal y la eliminación de los silos de datos. Existe un acceso integral en toda la organización. La organización fomenta la integración fluida de los datos y garantiza que la calidad de los mismos se mantenga al más alto nivel. Esta etapa permite la toma de decisiones proactiva y en tiempo real, allanando el camino para que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) optimicen los procesos de fabricación.
Los análisis avanzados y los modelos predictivos, como el análisis predictivo y el mantenimiento preventivo, pasan a formar parte de las operaciones diarias. Con la implementación plena del intercambio de datos y una estrategia coherente de almacenamiento de datos, la organización se encuentra en una posición idónea para obtener conocimientos e innovación impulsados por la inteligencia artificial. Si aún no han comenzado a explorar las opciones de IA y aprendizaje automático, este es el momento de hacerlo.
Mejore su ecosistema de datos: cómo prepararse para implementar la inteligencia artificial de manera adecuada
Si su planta no alcanza actualmente el nivel 4 o el nivel 5 en la hoja de ruta de la transformación digital, es necesario realizar cambios significativos antes de implementar la IA. Mejorar el ecosistema de datos de una planta de fabricación requiere una comprensión profunda de su punto de partida en esta hoja de ruta. Lamentablemente, no será tan sencillo como adquirir equipo o software siguiendo una simple lista de verificación. Construir un ecosistema digital maduro implica fomentar una cultura basada en datos que integre las tecnologías digitales en los procesos de negocio.
Esta transformación lleva tiempo y debe abordarse de manera metódica. Pasar apresuradamente del nivel 1 a un estado preparado para la inteligencia artificial puede generar brechas que obstaculicen el éxito a largo plazo. A continuación se presentan estrategias prácticas para lograr que los empleados se involucren con los datos, con el fin de fomentar una cultura de conocimientos basados en datos y preparar todos los aspectos de su sitio para el proceso de implementación de la IA.
Etapa 1 – Sin datos, sin tiempo
En la Etapa 1, básicamente está comenzando desde cero, lo que significa que se necesitarán inversiones significativas de tiempo y capital para establecer un ecosistema digital fundamental. Este paso inicial implica integrar controladores lógicos programables (PLC) y sensores en sus procesos. Estas herramientas capturan datos sin procesar de diversos puntos a lo largo de su línea de producción, lo que permite comprender en tiempo real las condiciones del proceso.
Establecer estos conocimientos básicos es fundamental para facilitar la recopilación y el análisis de datos en el futuro, así como la implementación de tecnologías digitales avanzadas. Sin esta base, cualquier intento de utilizar la IA en los procesos empresariales o en el análisis predictivo resultará ineficaz.
Si cuenta con una gran cantidad de datos manuales, considere la posibilidad de trasladarlos de Excel o de los registros en papel a un LIMS o a un sistema en el que puedan guardarse y de los que se puedan realizar copias de seguridad en una base de datos.
Etapa 2 – Algunos datos, pero aún queda poco tiempo
Una vez instalados los PLC y los sensores, el siguiente paso es implementar un sistema de historial de datos. Un sistema de historial robusto como dataPARC puede almacenar datos de manera sistemática y facilitar la obtención de información basada en datos al consolidar la información para facilitar el acceso. El modelo de precios basado en etiquetas de dataPARC le permite comenzar a pequeña escala y expandirse a medida que crece su ecosistema digital. En esta etapa, las iniciativas de datos deben incluir el fomento de que los empleados accedan regularmente a los datos almacenados y comprendan su valor para la toma de decisiones. Al hacer hincapié en el uso constante de los datos, está sentando las bases para una integración de datos más integral en el futuro.
Etapa 3: Toma de decisiones reflexiva
Para avanzar más allá de la Etapa 3, las instalaciones deben utilizar activamente sus ecosistemas de datos existentes para impulsar mejores procesos de negocio. Esto incluye ampliar la cantidad de datos almacenados en un sistema de historial de datos y garantizar que los empleados tengan visibilidad y acceso a esta información. Un software confiable de visualización de datos, como PARCview de dataPARC, puede marcar una gran diferencia en este nivel. Permite a los usuarios identificar tendencias, generar tableros visuales y monitorear métricas clave, lo que fomenta la confianza en el uso de los datos entre todos los equipos. El objetivo es transformar los datos sin procesar en información útil que sirva de base para la toma de decisiones y mejore la eficiencia.
El monitoreo de la producción en tiempo real y la difusión de los datos a quienes los necesitan son fundamentales para crear una cultura basada en datos.
Etapa 4 – Cultura basada en datos
La transición de la Etapa 4 a la Etapa 5 implica algo más que simples actualizaciones técnicas; requiere integrar los datos en la cultura de la empresa. Para lograrlo, las unidades operativas deben ampliar sus capacidades de integración de datos más allá del mero procesamiento de los mismos.
PARCview, una plataforma de datos industriales, permite a los usuarios incorporar diversos tipos de datos, entre ellos los de los sistemas de ejecución de manufactura (MES), los sistemas de gestión de información de laboratorio (LIMS), datos de otros historiales y diversas fuentes de datos externas. La creación de este ecosistema digital interconectado garantiza la eliminación de los silos de datos, asegura el cumplimiento normativo y permite a los empleados acceder sin problemas a datos completos y en tiempo real. Este cambio permite una toma de decisiones más rápida y eficaz, y fomenta una cultura basada en datos que respalda los objetivos de la empresa.
Etapa 5 – El enfoque basado en datos forma parte de su esencia
En la Etapa 5, su sitio ha alcanzado la madurez digital plena con una plataforma de datos integral y unificada que funciona como una única fuente de verdad. Todos los tipos de datos están integrados en un ecosistema digital cohesivo y ya no existen silos de datos. En este nivel, el acceso a los datos es generalizado, lo que facilita un entorno colaborativo en el que se pueden aprovechar al máximo las tecnologías digitales avanzadas, como la IA y el ML. En este punto, su sitio está listo para investigar e implementar soluciones específicas de software de IA y ML adaptadas a sus objetivos operativos.
Con una sólida base de datos, estas herramientas pueden optimizar los procesos de negocio mediante el mantenimiento predictivo, la protección de datos, los sensores virtuales y la mejora continua. Su ecosistema de datos está ahora preparado para respaldar iniciativas avanzadas en materia de datos, impulsar la innovación y generar un valor sustancial para sus operaciones.
Otras consideraciones antes de implementar un ecosistema de datos para la IA
Antes de integrar la IA en sus procesos de fabricación, es esencial tomar en cuenta varias consideraciones críticas. A lo largo de su proceso de transformación digital, muchas etapas revelarán brechas en su ecosistema de datos actual, tales como áreas en las que las métricas clave no se miden ni se monitorean adecuadamente. Ninguna cantidad de inteligencia artificial ni de tecnologías digitales avanzadas puede compensar los problemas fundamentales relacionados con los datos. Problemas como la recopilación incompleta de datos, la baja calidad de los mismos y el almacenamiento desorganizado pueden limitar gravemente la eficacia de la IA, lo que conduce a resultados subóptimos y a inversiones desperdiciadas.
1. Identificación de deficiencias en la recopilación y la calidad de los datos
Una estrategia exitosa de IA comienza con datos de alta calidad. Evalúe sus prácticas actuales de recopilación de datos para identificar cualquier brecha que pudiera obstaculizar la implementación de la IA. Asegúrese de que todas las métricas críticas de los procesos se midan de manera consistente y precisa. Realice auditorías para evaluar la calidad de los datos y estandarizar los formatos de datos, preparándolos para su uso con la IA. Sin este paso fundamental, los modelos de IA podrían arrojar resultados poco confiables o sesgados, lo que disminuiría su valor en sus procesos de negocio.
2. La integración de la inteligencia artificial como una extensión de la experiencia de las pymes
La IA debe considerarse como un complemento al trabajo que los expertos en la materia (SME) ya están realizando, y no como un sustituto de las tareas fundamentales. Los SME aportan un contexto y conocimientos inestimables que los algoritmos de IA necesitan para una implementación eficaz. La IA puede automatizar el análisis rutinario de datos, identificar tendencias, detectar anomalías y ofrecer sugerencias prácticas que tal vez no resulten evidentes de inmediato para los analistas humanos. Esta colaboración garantiza que la IA potencie la experiencia humana, lo que permite tomar decisiones más informadas y basadas en datos.
3. Garantizar la integración de datos entre los distintos sistemas
Para que la IA funcione de manera eficaz, su ecosistema de datos debe permitir una integración fluida de los datos. Las aplicaciones de IA dependen de datos completos y en tiempo real procedentes de múltiples fuentes para generar información significativa. Una plataforma de datos unificada que consolide los datos de procesos, el MES, el LIMS y otras fuentes de datos es fundamental para eliminar los silos y garantizar una calidad de datos consistente. Invertir en herramientas que faciliten la integración y el intercambio fluidos de datos preparará a su ecosistema digital para las exigencias de la IA.
Contar con una única fuente de información veraz gracias a la integración de datos ayuda a que todos estén en sintonía.
4. Alineación de la IA con los procesos de negocio
La IA debe incorporarse como parte de una estrategia coherente que se alinee con los objetivos generales de negocio de las partes interesadas dentro de la organización. Cuando la IA se implementa con objetivos claros —como aumentar la eficiencia en la producción, reducir el tiempo de inactividad o mejorar la calidad del producto—, se convierte en un elemento invaluable del proceso empresarial. Asegúrese de que las iniciativas de IA estén alineadas con sus indicadores clave de rendimiento (KPI) operativos y contribuyan a la misión general de creación de valor y mejora continua.
5. Creación de una cultura basada en datos
Un componente crucial de la preparación para la IA es fomentar una cultura basada en datos. Esto implica capacitar a los empleados para que utilicen los datos como parte de sus operaciones cotidianas y dotarlos de las habilidades necesarias para aprovechar las herramientas de IA de manera eficaz. Los talleres, las sesiones de capacitación y las estrategias de gestión del cambio pueden ayudar a generar confianza en el uso de las tecnologías digitales y fomentar la colaboración entre los equipos de TI/TO, los expertos en la materia y la administración. El objetivo es crear un entorno en el que los conocimientos basados en datos sean parte integral de los procesos de toma de decisiones.
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6. Monitoreo y iteración de las implementaciones de IA
La implementación de la IA no es un evento puntual, sino un proceso continuo. El monitoreo continuo del desempeño de la IA, la recopilación de comentarios de los usuarios y la iteración en los modelos y procesos de IA son cruciales para el éxito a largo plazo. Este enfoque iterativo garantiza que las soluciones de IA sigan siendo efectivas y se adapten a las necesidades y desafíos empresariales en constante evolución. Las actualizaciones y evaluaciones periódicas pueden ayudar a perfeccionar los resultados de la IA, haciéndolos aún más valiosos con el paso del tiempo.
Al tomar en cuenta estas consideraciones, su sitio estará mejor preparado para incorporar la IA de manera que maximice el valor, mejore la eficiencia y respalde el crecimiento sostenible. Recuerde que la IA debe complementar sus procesos de negocio existentes y constituir una extensión de las iniciativas de datos que su planta ha desarrollado a lo largo del tiempo. Asegurarse de que su ecosistema digital sea robusto y esté bien integrado allanará el camino para una transición fluida y eficaz hacia servicios de fabricación impulsados por la IA.
Reflexiones finales: La preparación del ecosistema de datos para la IA comienza con una base sólida de datos
Antes de adoptar tecnologías de IA, los fabricantes deben asegurarse de que sus plantas ya cuenten con una base sólida de datos. Si sus equipos no están utilizando actualmente los datos para las operaciones diarias, la resolución de problemas, la optimización de procesos y la planificación estratégica, no están preparados para utilizar las herramientas de IA de manera eficaz. El éxito en la implementación de la IA depende de una cultura en la que los datos sean la columna vertebral de la toma de decisiones y la mejora continua.
La IA debe considerarse una extensión de las prácticas existentes basadas en datos, más que una solución que las reemplace. Las empresas que ya han integrado el uso de datos en su flujo de trabajo están mejor preparadas para adoptar la IA, ya que sus equipos están acostumbrados a aprovechar los datos para obtener información y tomar medidas. Esta preparación permite que las herramientas de IA sean algo más que simples complementos tecnológicos; se convierten en poderosos contribuyentes a la optimización de las operaciones, la predicción de las necesidades de mantenimiento y el impulso del crecimiento estratégico.
En última instancia, el camino hacia la IA debe comenzar por asegurarse de que su ecosistema de datos sea maduro, esté integrado y sea capaz de respaldar análisis avanzados. Solo así la IA podrá servir como una herramienta valiosa que permita a su sitio pasar de respuestas reactivas a una toma de decisiones proactiva y a la creación continua de valor.
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