Análisis de datos en la industria: entienda cómo mejorar sus resultados

El análisis de datos en la industria es vital para que las empresas sean capaces de prosperar en la era de la Industria 4.0. Con esta estrategia, las industrias ganan eficiencia, previsibilidad y escala en un escenario cada vez más orientado por la tecnología.

A lo largo de este artículo, explicaremos mejor qué es el análisis de datos en la industria, por qué es tan relevante y cómo aplicarlo en la práctica.

El análisis de datos en la industria consiste en el proceso de recopilar, organizar, interpretar y transformar datos operativos en información estratégica para apoyar la toma de decisiones.

En el contexto de la Industria 4.0, hemos visto un uso cada vez mayor de sensores, sistemas integrados y máquinas conectadas que generan un gran volumen de datos en tiempo real. Con esta información, surgen nuevas oportunidades para optimizar procesos, reducir costos y mejorar la toma de decisiones.

Los datos pueden obtenerse de distintas fuentes, como máquinas, robots, sensores IoT, sistemas de producción, ERP, MES y plataformas de automatización industrial.

En la práctica, el análisis de datos permite responder preguntas fundamentales para la operación industrial, como:

• ¿Dónde están los cuellos de botella de producción?
• ¿Por qué ocurren fallas o paradas no planificadas?
• ¿Cómo mejorar la eficiencia de los equipos?
• ¿Qué variables impactan más en la calidad del producto?
• ¿Cuándo debe realizarse un mantenimiento?

Por lo tanto, se puede afirmar que el análisis de datos ayuda tanto a sugerir acciones correctivas o preventivas como a prever escenarios futuros.

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¿Sabía que existe más de una estrategia de análisis de datos? A continuación, presentamos las principales y sus características:

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo tiene como objetivo responder a la pregunta “¿qué ocurrió?”. Su función es consolidar datos históricos para mostrar indicadores como productividad, tiempo de ciclo, tasa de fallas y consumo de energía. En resumen, su enfoque es retrospectivo.

Análisis diagnóstico

El análisis diagnóstico busca entender “¿por qué ocurrió?”. Utiliza distintas variables para identificar correlaciones y, de este modo, ayuda a encontrar las causas raíz de problemas como caídas de rendimiento, defectos recurrentes o paradas frecuentes.

Análisis predictivo

El análisis predictivo utiliza modelos estadísticos y algoritmos para prever eventos futuros con base en datos históricos. En la industria, se emplea principalmente para mantenimiento predictivo, previsión de fallas y planificación de la producción.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo va más allá de la previsión y responde a la pregunta “¿qué debe hacerse?”. Su propósito es sugerir acciones para optimizar resultados, considerando múltiples escenarios y restricciones operativas.

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A continuación, presentamos los principales impactos del análisis de datos en distintas áreas de la operación industrial:

Aumento de la eficiencia operativa

Al identificar cuellos de botella y variaciones de rendimiento, el análisis de datos permite realizar ajustes precisos en los procesos productivos. Como resultado, la industria se vuelve más productiva, utiliza los recursos de forma más estratégica y reduce el retrabajo.

Reducción de costos y desperdicios

Cuando la industria cuenta con datos confiables, es posible optimizar recursos como el consumo de energía, la materia prima y el tiempo de máquina.

Mejora de la calidad del producto

El análisis de datos ayuda a correlacionar parámetros de proceso con la calidad final del producto. De este modo, las industrias logran un mayor control estadístico y mejoran la consistencia de la producción.

Toma de decisiones más rápida y precisa

En lugar de depender únicamente de la experiencia o la intuición, los gestores comienzan a tomar decisiones basadas en evidencias, lo que aumenta la previsibilidad y reduce los riesgos en el proceso productivo.

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¿Qué es el análisis de datos en la Industria 4.0?

Es el uso sistemático de datos operativos para mejorar procesos, prever fallas y apoyar la toma de decisiones en entornos industriales conectados y automatizados.

¿Cuál es la diferencia entre análisis de datos y big data analytics?

El análisis de datos puede involucrar volúmenes menores y análisis más simples, mientras que el big data analytics trabaja con grandes volúmenes de datos a alta velocidad y variedad.

¿El análisis predictivo sustituye al mantenimiento preventivo?

No lo sustituye completamente, pero lo complementa. El análisis predictivo permite planificar mantenimientos con base en datos reales de uso y desgaste.

¿Las pequeñas industrias también pueden usar data analytics?

Sí. Incluso las operaciones más pequeñas se benefician del análisis de datos, siempre que comiencen de forma estructurada y alineada con los objetivos del negocio.

¿Cuáles son los principales errores al implementar análisis de datos?

Enfocarse solo en la tecnología, ignorar la calidad de los datos y no involucrar a los equipos operativos son errores comunes.

¿El análisis de datos exige el uso de inteligencia artificial?

No necesariamente. Muchas soluciones eficaces utilizan estadística y modelos simples, evolucionando hacia IA a medida que aumenta la madurez de la operación.

¿Cuánto tiempo se tarda en obtener resultados?

Depende de la complejidad del proceso y de la calidad de los datos, pero las mejoras incrementales pueden aparecer en pocos meses.

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Los cobots, también conocidos como robots industriales colaborativos, son una de las soluciones más interesantes para las manufacturas que desean ingresar a la Industria 4.0 mediante la automatización de procesos monótonos, repetitivos, peligrosos y poco ergonómicos realizados por personas.

Estos robots colaborativos pueden implementarse y operar con bajo impacto en el piso de fábrica, menor consumo de energía en comparación con los robots industriales tradicionales y, tras la evaluación obligatoria de riesgos, pueden funcionar sin celdas de seguridad.

Además de los beneficios en productividad, calidad, seguridad, satisfacción de los trabajadores, retención de talento, mayor estabilidad en la producción, posibilidad de apertura de un tercer turno y mayor previsibilidad productiva, los cobots también son tecnologías altamente integrables con los sistemas de información ya existentes en las manufacturas.

En la práctica, esto significa que los cobots pueden alimentar software con datos sobre tiempo de ciclo, desgaste de bridas, registros de errores y muchas otras informaciones.

En el ecosistema UR+ de Universal Robots, donde se encuentran diversos proveedores certificados en todo el mundo, existen diferentes soluciones de IA y Big Data que transforman los datos recopilados en informes útiles para la gestión de las fábricas.

Si desea comprender mejor cómo funciona este proceso y cómo aplicar estos robots en su línea productiva, póngase en contacto. Universal Robots ofrece cobots con compatibilidad nativa con los principales protocolos industriales, como Ethernet/IP, Profinet y Modbus/TCP.