¿Cómo pueden los datos industriales ayudar a superar todos los desafíos empresariales?

Hoy en día, si vemos la competencia actual entre empresas industriales, podemos fácilmente subrayar los desafiantes obstáculos que enfrentan para convertirse en los mejores, principalmente en los objetivos operativos y en la comprensión de la inmensa cantidad de datos disponibles para decidir cuál es la mejor manera de lograr esos objetivos. .

Para alcanzar este objetivo, se deben adoptar estrategias de gestión de datos industriales para aprovechar los activos y sistemas existentes para desbloquear todo el potencial de sus plantas e impulsar sus negocios.

Actualmente, la inundación de datos industriales se desperdicia en su mayor parte. De hecho, según la Comisión Europea, el 80% de los datos industriales recopilados nunca se utilizan. Las organizaciones con uso intensivo de activos necesitan una solución holística e integrada que ofrezca una conectividad perfecta entre todas las fuentes de datos y, al mismo tiempo, proporcione capacidad de monitoreo en tiempo real para garantizar que no se desperdicien datos.

Con un marco tan amplio, estas empresas pueden mantener la confiabilidad de los activos mediante análisis predictivos de fallas de equipos, reduciendo los costos de mantenimiento y mejorando la eficiencia general de la planta. Ceder a esta visión es una gran tarea hoy en día, ya que existe una enorme cantidad de datos. Las empresas de estos sectores han registrado y capturado grandes cantidades de datos durante décadas. Estos datos tienen un potencial increíble y utilizarlos para un buen uso es mucho más fácil de lo esperado.

Para revelar casos de uso de alto valor potencial que utilizan estos datos en la optimización de la producción, el aprendizaje automático o el seguimiento de emisiones se necesitan estrategias potentes de gestión de datos. Después de todo, los datos y sistemas industriales tradicionalmente se han ubicado en silos organizacionales, con diferentes áreas de funcionalidad desarrolladas por varios distribuidores en diferentes momentos. Esto ha dificultado la gestión de datos y ha hecho que la mayoría de los datos sean inutilizables a escala.

Atravesando la confusión de Data Lake

Para contrarrestar los desafíos destacados anteriormente, las empresas suelen optar por construir lagos de datos en los que se recopilan datos de diferentes fuentes.

Estos lagos de datos funcionan como reservorios potenciales que acumulan rápidamente grandes cantidades de información.

Sin embargo, no es fácil utilizar potencialmente estos lagos de datos, ya que requiere una fuerza laboral capacitada en el manejo y análisis de datos, lo que en última instancia crea un desafío considerable para los negocios industriales. Contratar personal tan altamente calificado se vuelve aún más intimidante debido a la rápida evolución de la fuerza laboral, donde la experiencia especializada tiene una compensación.

Pasar por este complejo sistema requiere un enfoque estratégico que permita a las empresas revelar todo el potencial de sus lagos de datos y asegurar un beneficio competitivo.

La necesidad de plataformas de datos en tiempo real adecuadas para uso comercial

Un negocio intensivo en activos ofrece soluciones potenciales; sin embargo, los historiadores de datos tradicionales siguen siendo clave, ya que permiten a las organizaciones industriales acceder a los datos, saber qué es relevante, colocarlos en flujos de trabajo y hacerlos utilizables. El mercado de estos activos sigue en una trayectoria evolutiva a nivel mundial. Según Mordor Intelligence, crecerá de 1.150 millones de dólares (1.050 millones de euros) en 2023 a 1.640 millones de dólares (1.490 millones de euros) a finales de 2028, a una tasa de crecimiento anual compuesta del 7,32% durante el período de proyección.

Hoy en día, los operadores e ingenieros de plantas utilizan historiadores para monitorear las operaciones, analizar la eficiencia de los procesos y buscar nuevas oportunidades. Se trata de sistemas orientados a objetivos personalizados para el beneficio de los equipos de operación.

Con el tiempo, ha habido una demanda creciente de aplicaciones basadas en la nube para ayudar en el análisis avanzado y escalar rápidamente. Mientras tanto, en el lado de TI, los equipos y productos de digitalización deben ser datos estructurados, limpios y contextualizados para producir información útil y ampliar los volúmenes de casos de uso.

Sin embargo, diferentes fuentes de datos, incluidos los historiadores, ofrecen análisis rápidos; su naturaleza personalizada dificulta la automatización de la coherencia al contextualizar y estructurar los datos.

Imponer una nueva solución

La colaboración de las soluciones de historiador a nivel de planta y la tecnología de gestión e integración de datos empresariales permite una confluencia uniforme de TI, es decir, tecnología de la información y OT, que son funciones de tecnología operativa. Junto con esto, también estamos notando el aumento de las plataformas de datos en tiempo real de próxima generación, que ayudan a las organizaciones industriales a recopilar, consolidar, limpiar, contextualizar y analizar datos de sus operaciones.

Esta base de datos muestra el punto de partida para que la organización industrial optimice los procesos utilizando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial y desarrolle nuevos métodos de trabajo basados ​​en conocimientos derivados de datos.

Dichas organizaciones serán competentes en el desarrollo de sistemas de datos actuales para recopilar, fusionar, almacenar y recuperar datos para impulsar las operaciones de producción con decisiones basadas en datos o respaldar la gestión y el análisis del rendimiento en toda la empresa.

Esta nueva estrategia de consolidación de datos imprime un momento clave en la evolución de la gestión de datos. Una organización puede revelar una eficiencia, innovación y visibilidad inimaginables al centralizar información de diferentes fuentes en una base de datos unificada, basada en la nube o local. La colaboración del procesamiento de eventos y lotes ofrece capacidades de seguimiento y localización y autoriza a las organizaciones a buscar rápidamente análisis de lote a lote.

Avanzar positivamente

Hoy en día, las empresas industriales enfrentan innumerables desafíos, incluido el cumplimiento de objetivos operativos, la comprensión de grandes cantidades de datos y la mejora de la confiabilidad de los activos.

Necesitan un enfoque de gestión de datos que utilice activos y sistemas heredados para gestionar estos problemas. Este enfoque debe tener una solución integrada que permita a las organizaciones conectar todas las fuentes de datos, acceder al monitoreo en tiempo real, aumentar la confiabilidad de los activos y aumentar la eficacia general de la planta.

Los historiadores de datos convencionales siguen siendo cruciales para esta estrategia, pero deben integrarse con aplicaciones basadas en la nube, integración de datos empresariales y tecnología de gestión. Esto ayudará a las empresas a recopilar, consolidar, limpiar, contextualizar y analizar datos de sus operaciones. Esta plataforma de datos en tiempo real se ha ganado un lugar competente en todo el mundo a medida que las empresas buscan soluciones para mejorar su eficiencia operativa y su capacidad de toma de decisiones. No sólo esto, las empresas también podrán actualizar los sistemas de datos actuales para recopilar, almacenar, fusionar y recuperar los datos perdidos. En última instancia, esto mejorará las operaciones de producción con decisiones basadas en datos y ayudará en la gestión y el análisis del rendimiento en todo el sistema.

Además de esto, las empresas también tendrán acceso al rendimiento de los activos en tiempo real, realizarán un seguimiento del progreso material a través de procesos complicados e interconectarán personas, datos y flujos de trabajo para respaldar el cumplimiento.