Su estrategia de datos de fabricación está fracasando (aquí tiene cómo solucionarlo)

Su planta genera 50.000 puntos de datos cada hora.

Su equipo de calidad sigue tomando decisiones basándose en los informes de lotes de ayer.

Algo no cuadra.

El problema no es el volumen de datos, sino su inteligencia. La mayoría de las operaciones de fabricación se han convertido en sofisticados historiadores que capturan todo lo que sucede en la planta. Sin embargo, recopilar datos y utilizarlos son dos capacidades distintas.

El coste oculto de la disfunción de los datos

Pensemos en un fabricante de especialidades químicas con el que trabajamos. Habían invertido mucho en sensores, historiales y cuadros de mando. Cada reactor tenía múltiples puntos de supervisión. La infraestructura de datos era impresionante.

El problema: cuando el rendimiento cayó un 8% en seis semanas, tres equipos de ingenieros tardaron cuatro meses en identificar que un cambio de proveedor de materias primas había desplazado la temperatura óptima de reacción en 2 °C.

Los datos estaban ahí. La correlación era detectable. Pero la conexión no era visible para los sistemas existentes.

El coste real no fue la pérdida de rendimiento, sino los cuatro meses de rendimiento reducido mientras personal cualificado analizaba manualmente datos que deberían haber revelado patrones automáticamente.

Tres pilares de la inteligencia de datos de fabricación

1. Recogida en función del contexto

La mayoría de los sistemas de datos de fabricación están optimizados para la elaboración de informes de cumplimiento más que para la información operativa.

• Enfoque tradicional: Recoger la temperatura cada 30 segundos, ya que las directrices normativas especifican una frecuencia de muestreo.
• Enfoque inteligente: Recoger la temperatura teniendo en cuenta la fase del proceso , el lote de materias primas y las condiciones ambientales. Una variación de 0,5 °C significa algo diferente durante el calentamiento que durante el funcionamiento en estado estacionario.

2. Correlación en tiempo real

Los procesos de fabricación son sinfonías de variables interdependientes. La gestión avanzada de datos reconoce estas relaciones y las supervisa continuamente.

Por poner un ejemplo, en la fermentación farmacéutica, una combinación específica de disminución del oxígeno disuelto, desviación del pH y formación de subproductos metabólicos indica un riesgo de contaminación entre 6 y 8 horas antes de que los métodos de detección tradicionales lo detecten.

3. Integración de decisiones

Los mejores sistemas de gestión de datos no se limitan a presentar información, sino que la muestran en el contexto de las decisiones que hay que tomar.

El sistema integrado de toma de decisiones proporcionará información detallada: "Considere reducir la velocidad de agitación en 10 RPM en los próximos 15 minutos para mantener las condiciones óptimas".

El cumplimiento como acelerador de la estrategia de datos

Los requisitos normativos pueden mejorar su estrategia de datos en lugar de limitarla. La conformidad exige trazabilidad, documentación y validación, todo lo cual mejorará la calidad y el contexto de los datos.

Los fabricantes inteligentes utilizan los requisitos de cumplimiento como base para capacidades de inteligencia de datos más amplias.

Más allá de la recogida de datos

Los fabricantes que obtienen una ventaja competitiva de sus datos no están recopilando más información, sino que están conectando la información de forma que genere conocimiento.

La gestión eficaz de los datos transforma la experiencia individual en una capacidad organizativa. Cuando los sistemas comprenden los procesos tan bien como los mejores operarios, se ha pasado de la recopilación de datos a la inteligencia de datos.

La tecnología existe hoy en día. La pregunta es: ¿estás preparado para pasar de recopilarlo todo a comprender lo que importa?