Armonización y normalización de datos: El verdadero requisito para una inteligencia de fabricación escalable

Sergio Hernández es Director de Consultoría de AG Solution y cuenta con años de experiencia en la gestión de proyectos de transformación digital y MES en plantas globales. En este artículo, comparte sus ideas sobre por qué la fragmentación de datos es el principal obstáculo para lograr un valor escalable de la transformación digital de la fabricación.

Todo el mundo habla de protocolos modelo-contexto y de la 5ª Revolución Industrial. Agentes de IA gestionando líneas de producción. Plantas autónomas que toman decisiones en tiempo real. La promesa es convincente.

Pero esto es lo que sigo viendo: fabricantes que persiguen estas capacidades avanzadas mientras su base de datos se desmorona bajo sus pies.

No se pueden desplegar agentes de IA en varias plantas cuando la Planta A llama a un ciclo de limpieza "Prelimpieza" y la Planta B lo registra como "Lavado del sistema". No se puede comparar el rendimiento en distintas zonas geográficas cuando las lecturas de temperatura vienen en grados Fahrenheit de Texas y en grados Celsius de Múnich. Y, desde luego, no se pueden construir operaciones autónomas sobre un caos semántico.

¿La incómoda verdad? La fragmentación de los datos sigue siendo el mayor obstáculo para extraer un valor real y escalable de la transformación digital de la fabricación.

Por qué afecta a todos (no sólo a los inmaduros digitales)

Tanto si está lanzando su primer proyecto MES como si está gestionando una implantación global en varias plantas, el reto persiste. Sin datos de fabricación armonizados y normalizados, no se puede escalar, comparar, automatizar ni reutilizar nada de forma significativa.

No se trata solo de mejorar los cuadros de mando o limpiar los indicadores clave de rendimiento. Se trata de desplegar aplicaciones digitales a escala:

• Agentes de IA que trabajan en múltiples activos y plantas
• Evaluación comparativa de resultados
• Flujos de trabajo digitales reutilizables para la optimización de lotes dorados, el seguimiento de la OEE y la gestión energética
• La capa de datos resistente e interoperable que requieren las operaciones autónomas

La mayoría de los fabricantes descubren esta realidad por las malas.

El problema semántico oculto a plena vista

Aquí es donde la terminología importa más de lo que la mayoría cree.

La normalización garantiza la coherencia del formato y la estructura. Es el preprocesamiento técnico que mejora la integridad de los datos y reduce la redundancia. Conversión de todas las lecturas de temperatura a °C. Garantizar que las marcas de tiempo siguen el formato ISO. Esencial, pero sencillo.

La armonización alinea el significado de las fuentes de datos. Es lo que permite que diferentes plantas, sistemas y proveedores hablen el mismo idioma. La "limpieza previa" de una planta se convierte en la "limpieza" de otra, pero la armonización asigna ambas a una definición compartida que permite una lógica y un análisis unificados.

El verdadero reto consiste en crear un catálogo de datos que tienda puentes entre la semántica local y el significado global normalizado.

La paradoja de la madurez

Si ha implantado MES en todo el mundo, probablemente lo habrá descubierto: imponer un modelo de datos totalmente armonizado a nivel de origen es casi imposible.

Las convenciones históricas de nomenclatura varían según la planta. Los cambios en los sistemas de origen son arriesgados, costosos y perturbadores, con un retorno de la inversión poco claro. Cada centro evoluciona de forma semiindependiente, incluso cuando se utiliza el mismo proveedor de MES.

Irónicamente, a las empresas menos maduras digitalmente les resulta más fácil construirlo bien desde el principio. Sin embargo, muchas siguen cayendo en la tentación de las victorias rápidas y los despliegues MES fáciles que carecen de un diseño de modelo de datos a largo plazo.

Los fabricantes maduros se enfrentan a un reto diferente: desenredar años de deriva semántica mientras mantienen la producción en marcha.

Más allá de laselección de tecnologías

No se trata de qué arquitectura UNS has implantado o qué proveedor de nube has elegido.

Se trata del caos semántico subyacente a sus operaciones y de su capacidad para darle sentido.

Los fabricantes que triunfan con aplicaciones avanzadas no son necesariamente los que tienen la pila tecnológica más sofisticada. Son los que primero han resuelto el reto del modelado de datos básico.

Lo que funciona: Lecciones desde el frente de la aplicación

A la hora de ayudar a los fabricantes a desenmarañar la complejidad del modelado de datos, estos enfoques ofrecen resultados sistemáticos:

Estudie los datos antes que la tecnología. Las operaciones y las fases suelen parecer idénticas, pero se clasifican de forma diferente en los distintos sitios. Realice primero una auditoría desde ese punto de vista. Identifique las variantes antes de intentar solucionarlas.

Aproveche las herramientas de IA para acelerar el preprocesamiento. No confíe únicamente en la concordancia de palabras clave o lingüística: se pierde demasiado contexto. Utiliza modelos que detecten relaciones, patrones y correlaciones entre términos aparentemente diferentes.

Deje que la IA reconstruya sus flujos de trabajo. La IA generativa puede ahora reconstruir los flujos de trabajo de producción a partir de datos brutos, agrupando las operaciones para revelar oportunidades de alineación entre plantas. Esto hace posible la comparación, aunque una estrategia de armonización integral sigue siendo la solución definitiva.

Construya su modelo semántico y comprométase con él. Una vez que haya recabado información, establezca un modelo semántico coherente alineado con normas como ISA-95. Defina su modelo físico, la estructura de procedimientos y las terminologías como elementos no negociables. Defina el modelo físico, la estructura procedimental y la terminología como elementos no negociables.

La base que lo cambia todo

Armonizar y normalizar los datos de fabricación es un trabajo complejo. No cabe duda.

Pero una vez que se alinea la terminología y se mapean las estructuras en todas las operaciones, todo lo demás se convierte en un reto de ejecución técnica. Las personas adecuadas con los conocimientos adecuados pueden resolver problemas técnicos.

Esa alineación es lo que permite crear agentes de IA, plantas autónomas y operaciones impulsadas por la IA. No se trata del último protocolo o plataforma, sino de la base semántica que los hace posibles.

Los fabricantes que se preparan para el PCM y las operaciones autónomas no empiezan por la tecnología. Empiezan por la historia de sus datos. Y entender esa historia cambia todo lo que viene después.