Las empresas industriales cada vez están más conectadas; implementando procesos más avanzados y maquinarias más eficaces que generan una cantidad abrumadora de información. Esta sobrecarga de datos puede convertirse en un obstáculo que limita la eficiencia y frenar el crecimiento si no existe una gestión detrás que permite traducir esos datos en decisiones.
Según el informe ‘Rethink Data’ de Seagate, el 68% de los datos generados por las empresas no se aprovechan. Esto deja clara la necesidad de que muchas empresas necesitan un plan de optimización a nivel operacional.
Y es que la verdadera ventaja no radica en la cantidad de datos, sino en cómo estos son gestionados, analizados y visualizados de forma efectiva. A continuación, te contamos el papel que juegan los datos para pasar de una fábrica “ciega” a una fábrica “inteligente”.
La gestión de datos: el comienzo para transformar información en valor
La gestión de datos es un proceso fundamental que permite a las empresas industriales organizar, almacenar y utilizar la información de manera eficiente para extraer su máximo valor.
En la era de la Industria 4.0, los datos son comparados con el petróleo por su valor estratégico. Sin embargo, una gestión deficiente puede convertirlos en silos desconectados, limitando significativamente su impacto.
Sistemas de gestión de datos, como bases de datos tradicionales, lagos de datos, plataformas de Big Data y soluciones en la nube, son herramientas clave para ayudar a las empresas industriales a superar problemas comunes, como datos incompletos o la falta de integración entre sistemas.
Uno de los conceptos esenciales dentro de la gestión de datos es el Big Data, que permite procesar grandes volúmenes de información en tiempo real, identificar patrones en procesos de producción y anticipar fallos. Sin embargo, para aprovechar su verdadero potencial, es crucial complementarlo con analítica, que transforma los datos en perspectivas claras para la toma de decisiones.
Con soluciones como TOKII, puedes integrar estas tecnologías y prácticas en una plataforma que combina gestión, analítica y visualización avanzada. Por ejemplo, una empresa puede aplicar analítica prescriptiva para ajustar sus líneas de producción y reducir costos operativos, aprovechando patrones identificados mediante analítica predictiva.
Análisis de datos: transformando datos en información
El análisis de datos es el paso clave que transforma la información en conocimiento accionable para optimizar las operaciones industriales.
La analítica se clasifica en cuatro tipos: descriptiva (qué ha pasado), diagnóstica (por qué ocurrió), predictiva (qué pasará) y prescriptiva (qué hacer). Cada tipo permite entender el pasado y el presente, prever el futuro y definir estrategias más efectivas.
- Analítica descriptiva: Recopila y analiza datos históricos para comprender el comportamiento de los procesos industriales y así identificar patrones.
- Analítica diagnóstica: Profundiza en las causas de problemas o resultados para proponer soluciones basadas en datos.
- Analítica predictiva: Utiliza datos históricos para prever escenarios futuros, permitiendo anticipar errores y tomar medidas preventiva.
- Analítica prescriptiva: Combina datos históricos internos y externos para recomendar acciones especificas que optimicen los procesos industriales.
Para implementar un análisis de datos efectivo, las empresas necesitan herramientas que recopilen, procesen y analicen datos de manera eficiente. Con TOKII, las fábricas pueden integrar las capacidades de sistemas como SCADA, plataformas IoT y softwares de análisis en una única solución. TOKII no solo replica procesos físicos de manera virtual, sino que también permite simular escenarios, realizar predicciones en tiempo real y ofrecer recomendaciones para optimizar las operaciones.
Business Intelligence (BI): de los datos a las decisiones
Tras haber realizado el análisis de datos, el siguiente paso es transformar esos insights en decisiones estratégicas. Aquí es donde entra en juego el Business Intelligence (BI).
Business Intelligence (BI), o Inteligencia de Negocio, es el conjunto de herramientas, tecnologías y estrategias que las empresas utilizan para recopilar, procesar y analizar datos con el objetivo de tomar decisiones más informadas. Ayuda a comprender qué sucedió, por qué ocurrió y, lo más importante, qué acciones tomar para mejorar el rendimiento futuro.
Por ejemplo, TOKII hace uso del Big Data para centralizar, analizar y visualizar grandes volúmenes de información en tiempo real, conectando datos provenientes de diversas fuentes. De esta manera, desbloqueamos la habilidad de tomar decisiones basadas en datos a través de gemelos digitales.
Además, su integración con tecnologías inmersivas como la realidad aumentada y la realidad virtual potencia aún más la comprensión de los datos, asegurando que cada decisión esté alineada con los objetivos del negocio.
Visualización de datos
La visualización de datos es una técnica que transforma información compleja en representaciones gráficas intuitivas, facilitando su interpretación y la toma de decisiones informadas.
Nuestro cerebro procesa la información visual con mayor rapidez y eficacia, lo que explica por qué las representaciones gráficas han sido fundamentales en la transmisión de conocimiento a lo largo de la historia humana.
Las imágenes comunican de manera universal lo que mediante palabras no se logra expresar, por esta razón, se ha convertido en una herramienta indispensable para las empresas que manejan grandes volúmenes de datos. La visualización permite obtener insights clave de manera inmediata, revelando patrones, tendencias y relaciones que podrían pasar desapercibidos en formatos de datos tradicionales. En la era del Big Data, esta técnica se ha vuelto esencial para extraer valor de la información y guiar estrategias empresariales efectivas.
Tipos de Visualizaciones de Datos
A medida que la tecnología avanza, las técnicas de visualización se han expandido más allá de los gráficos tradicionales, abarcando desde simples representaciones 2D hasta complejos modelos 3D y gemelos digitales.
- Las visualizaciones 2D son las más tradicionales y se utilizan diferentes tipo de dashboards y reportes. Estos gráficos permiten presentar datos de manera clara y concisa, facilitando la comprensión de tendencias, comparaciones y distribuciones. Algunos ejemplos comunes incluyen gráficos de barras, líneas, pasteles (pie charts), mapas de calor, treemaps y diagramas de dispersión. Son ideales para presentar datos estáticos o resúmenes visuales de información compleja.
- Las visualizaciones 3D, o también conocidas como Visual Analytics, llevan la representación de datos a un nivel superior al permitir la interacción con los datos en tres dimensiones. Este tipo de visualización es especialmente útil cuando los datos tienen una componente espacial o cuando se desea ofrecer una experiencia más inmersiva para comprender procesos dinámicos.
A diferencia del punto anterior, la visualización de datos a través de un gemelo digital como TOKII, te permite comprender el análisis de datos de forma inmersiva. Esto significa que puedes simular y monitorear el funcionamiento de tu fábrica mientras ves los datos en tiempo real para facilitar la toma de decisiones.
- Los gemelos digitales permiten realizar análisis avanzados y visualizar los resultados directamente en las máquinas, mientras operan en tiempo real. Este tipo de visualizaciones no solo mejora la comprensión de los datos, sino que también potencia la capacidad de reacción ante problemas o oportunidades.
El papel de la IA y el Machine Learning en el análisis e interpretación de datos
La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) están transformando radicalmente cómo las empresas industriales analizan e interpretan sus datos. Su capacidad se limitan a analizar datos históricos; su verdadera fuerza reside en su capacidad para identificar patrones complejos, prever resultados futuros y, lo más importante, adaptarse a nuevas circunstancias.
En IMMERSIA estamos aplicando estas tecnologías en varios proyectos, como veremos en el siguiente apartado. Una de nuestras soluciones más interesantes es el módulo no-code ML, diseñado para que las empresas puedan aplicar algoritmos de machine learning sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.
Estas empresas que utilizan nuestro gemelo digital (TOKII), son capaces de generar entornos virtuales donde entrenar y probar algoritmos sin interrumpir la actividad diaria, optimizar su consumo de recursos o realizar acciones preventivas.
La combinación de IA y ML con herramientas avanzadas de gestión y visualización de datos no solo impulsa la eficiencia operativa, sino que también transforma la manera en que las fábricas toman decisiones, pasando de la reactividad a la proactividad.
Ejemplos de gemelos digitales industriales
Construcción e Ingeniería
ACCIONA quería obtener una visión más clara de los procesos de su planta de reciclaje en Palencia. La monitorización tradicional dificultaba la interpretación de datos efectiva y limitaba sus capacidades de optimizar procesos y tomar decisiones informadas.
Se implementó el gemelo digital TOKII con un alto nivel de detalle y animaciones realistas para mejorar la visualización y comprensión de los procesos. Además, al facilitar la conexión con sus sistemas existentes como SCADA, podían monitorizar los datos en un entorno inmersivo y ver su planta en acción en tiempo real.
Gracias a la implementación de TOKII, ACCIONA logró su objetivo de tener una visualización precisa de lo que sucedía en su planta y de los procesos de reciclaje, mejorar la eficiencia operativa, y tomar decisiones más rápidas e informadas gracias a las visualizaciones de sus KPIs clave establecidos en el entorno inmersivo. Además, se vieron beneficiados también con una mejora significativa en la colaboración entre equipos al manejar, compartir y comprender datos de una manera más ágil.
Sector máquina-herramienta
DIMECO ha definido la necesidad de tener una representación gráfica avanzada del HMI (Human-Machine Interface) de sus líneas de fabricación, así como la capacidad de calcular el tamaño del bucle y la velocidad de producción de sus procesos de fabricación.
Para satisfacer estas necesidades, hemos adaptado TOKII a las necesidades específicas de DIMECO, personalizada para integrar una solución de visualización avanzada y un simulador integrado. Este simulador dotado de tecnologías avanzadas como Machine Learning e Inteligencia Artificial les permite calcular distancias óptimas, y el tamaño del hoyo a cavar entre máquinas, adaptándose a las diferentes velocidades de producción.
Gracias a la implementación de TOKII, Dimeco ha optimizado la configuración de sus líneas de producción con simulaciones precisas, reduciendo costes y evitando obras de infraestructura innecesarias. Además, las visualizaciones avanzadas han permitido monitorizar la producción en tiempo real, mejorando tanto la productividad como la experiencia de sus clientes.
Herramientas de análisis de datos para el sector industrial
Ante el desafío de gestionar cada vez más datos generados de múltiples fuentes, nace la necesidad de saber elegir la herramienta adecuada. Dentro del ecosistema de soluciones de Big Data y Business Intelligence, existen softwares específicos y plataformas integrales que abarcan múltiples características.
Si buscas una plataforma integral diseñada especialmente para el sector industrial, TOKII incluye todo lo necesario para integrar, analizar, gestionar y visualizar datos. Su integración de gemelos digitales, analítica avanzada y visualización en tiempo real la convierten en una solución ideal para fábricas que buscan optimizar procesos críticos, como el mantenimiento predictivo o la gestión de recursos en tiempo real.
Por otro lado, encontramos Tableau, una herramienta que brilla en la visualización de datos y la creación de dashboards interactivos.Sin embargo, Tableau puede ser menos efectiva en entornos donde se requiere análisis en tiempo real o integración profunda con sistemas industriales, como SCADA o IoT.
En esta misma categoría, encontramos la famosa Power BI, que destaca por su fácil uso e integración con sistemas y su ecosistema Microsoft. La desventaja, es que no es una herramienta diseñada para el sector industrial y se queda corta en escenarios industriales más avanzados.
Qlik sobresale por su capacidad de integrar datos en tiempo real y permitir análisis detallados en entornos industriales complejos. Sin embargo, su curva de aprendizaje más pronunciada puede requerir recursos adicionales en términos de formación o consultoría, lo que podría ser una limitación para empresas con equipos más reducidos.
