Retos de la analítica de datos en manufactura
Ernesto Cantú, Senior Business Development Manager LATAM at SAS.
En este año, muchos ejecutivos de TI están basando su planeación en cómo pueden apoyar mejor la estrategia de su organización. Los datos son un aspecto crucial del modo de hacer negocio de la mayoría de las empresas innovadoras, y la manufactura no es la excepción a la regla.
Uno de los escenarios típicos que he encontrado en manufactura referente a la adopción de la analítica es que las empresas tienden a establecer una unidad de negocio dedicada exclusivamente a la transformación digital. Con frecuencia, este es el primer paso para abordar no solamente la analítica, sino todas las tecnologías emergentes, e involucra un enfoque integral, incluyendo la designación de ejecutivos de alto nivel a posiciones como jefe de la estrategia digital o director digital.
Sin embargo, cuando se trata de los datos, este enfoque tiene algunas limitaciones. Aquí, el reto radica en que los datos en el sector de manufactura se producen en las plantas, a través de la maquinaria, la robótica, los procesos de ensamblaje y formación. La creación del volumen de datos que es crucial para la manufactura no ocurre solamente en los entornos digitales, sino que también incluye un proceso físico.
Dicho lo anterior, es normal que las compañías prueben y entiendan, primero que nada, qué tipo de datos están produciendo en sus operaciones. A partir de ahí, es posible desarrollar una estrategia para tomar decisiones basadas en datos; pero creo que este es un proceso de aprendizaje continuo que muchas organizaciones están experimentando actualmente.
Dentro de las compañías que “entienden” la necesidad de avanzar en su adopción de la analítica, las barreras con las que se encuentran pueden subdividirse en varios aspectos. El primer desafío es responder a la pregunta: ¿qué se puede hacer con mis datos? Además, hay otros obstáculos, desde el descubrimiento de datos en los procesos de negocio, para averiguar dónde se están produciendo los datos, hasta la extracción y filtrado de datos, cómo convertir cifras en insights, y el análisis y entendimiento de estos datos.
Estas barreras vienen con todo tipo de obstáculos organizacionales, como los presupuestos limitados, departamentos aislados y la ciberseguridad, con el riesgo de tener información confidencial hospedada en un entorno de nube remoto.
Por otro lado, en América Latina hay muchas compañías que han logrado superar estos desafíos, y usted tal vez se esté preguntando cuáles son las mejores prácticas que las llevan a ese punto. A partir de mis observaciones, puedo decir que hay empresas que tienen una visión corporativa clara respecto a la digitalización. Pueden encontrarse en varios subsegmentos, incluyendo los de construcción, automotriz, productos de consumo, metalmecánico, entre otros.
Tener una visión clara, que llegue a las iniciativas en áreas como analítica de datos avanzada, es algo que puede notarse en las empresas con una mentalidad digital.
Normalmente promueven un ecosistema que apoya la adopción digital, tienen un ciclo de asociación a través del cual trabajan estrechamente con organismos como centros de investigación y universidades, así como empresas emergentes, proveedores y clientes. Esta visión es la que permite a las empresas trabajar hacia un propósito común y abordar los problemas desde distintas perspectivas, ofreciendo así soluciones innovadoras a estas barreras digitales.
Antes de pasar a cómo obtener resultados de la analítica en el sector de manufactura, es posible sentar las bases al saber dónde se ubica usted en términos de datos, y los aspectos organizacionales y estratégicos más amplios para llegar ahí. En mi próximo artículo, exploraré cómo los fabricantes pueden generar valor a través de la analítica en el corto plazo.
