¿Por qué necesita la fabricación Big Data?
En las últimas décadas las operaciones de fabricación han experimentado una evolución notable, la producción simple y totalmente bajo control humano, a un proceso complejo, automatizado y cada vez más inteligentes que, como cualquier forma de gestión empresarial requiere datos precisos y fiable. En este sentido, Big Data ha ayudado, y mucho, el sector. Para tener una idea, algunas empresas incluso recogen cada 250 milisegundos, más de diez mil datos. Por lo tanto, la adopción de estrategias digitales para el análisis de grandes volúmenes de datos puede ser considerable, ya que, además de aumentar la productividad de las empresas, el estudio de esta información permitirá a los procesos más asertivas, reducir costos y para predecir y prevenir problemas de funcionamiento. Planificar y priorizar este tipo de iniciativas, sin embargo, aún muestran un reto para muchas empresas.
De acuerdo con la “Manufacturing and the Data Conundrum de la encuesta, la unidad inteligente economista realizada en nombre de Wipro, sólo el 42% de los encuestados consideran que tienen una estrategia de gestión de datos bien definido, pero a pesar de este número no llegar a la mitad del total 86% de estas empresas afirman haber habido un aumento en la producción y calidad de los datos para ser analizados – una señal de que las ideas generan un impacto positivo en los negocios. El estudio también encontró que las empresas que tienen una estrategia de datos bien definidos son más propensos a la rentabilidad, con un crecimiento promedio de más del 10% de ganancia al año – 34% de las empresas reportó un ahorro anual de más del 25% en utilizando los sistemas analíticos.
Un ejemplo de estrategia de éxito es Meritor, fabricante de sistemas de transmisión, frenos y otros componentes para vehículos comerciales. En la evaluación de los proveedores de la industria, los clientes consideran que el número de piezas rechazadas por millón (PPM). Para elevar su nota en este sentido, Meritor quintuplicó los datos recogidos y los números comenzaron a rastrear las tasas de defectos, no sólo por lotes de productos, sino también por las operaciones de producción individuales. También decidió diferenciar las piezas rechazadas por los clientes de rechazados por los proveedores, lo que permite evaluar los niveles de calidad de sus propias fuentes. El resultado? En 2013 la tasa de rechazo de la compañía se situó en 139 partes por millón. Durante el primer trimestre de 2014, con la compañía que trabaja para mejorar la trazabilidad de los problemas de producción, la tasa se redujo a 67.
Hoy más que nunca, es esencial para la industria de fabricación de ejecutar una gestión eficaz e integrada de Big Data. Vemos que el camino para lograr el éxito en medio de esta inmensidad de información se recogerá cada vez más y analizarlos con el fin de cumplir con un objetivo preestablecido, buscando información valiosa y permitirá a la compañía para entender mejor las necesidades de sus clientes y, de eso, encontrar la manera de optimizar su producción.
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