En este artículo hablamos sobre cómo aplicar técnicas de Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial en la Industria 4.0 puede maximizar la eficiencia de los procesos productivos.
La industria manufacturera se enfrenta a nuevos retos de mercado, sociales, medioambientales y de transformación digital. Gracias a los avances tecnológicos en capacidad de computación y en la ciencia de datos (Data Science), la Industria 4.0 presenta un escenario perfecto para abordarlos.
Aplicando Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial en la Industria 4.0, las compañías pueden:
- tener una visibilidad total de los procesos de producción,
- adaptarse rápidamente a los cambios,
- identificar los puntos de mejora a lo largo de la cadena,
- y actuar sobre recursos y procesos críticos.
De esta manera son capaces de conocer su operativa a la perfección y actuar frente a cualquier cambio, incidencia o posible mejora rápidamente.
¿Qué iniciativas de Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial pueden ayudar a los CIOs a mejorar las operaciones productivas?
Las prioridades operativas del sector, como llegar al mercado con rapidez, responder rápidamente a los cambios del mercado, aumentar la rentabilidad y el retorno de la inversión, o centrarse en la mejora continua de los procesos; demandan una rápida actuación por parte de los CIOs. Deben aprovechar las nuevas tecnologías digitales e invertir en mejorar las operaciones productivas a través de sus potentes capacidades.
Previsión de la demanda
Utilizar modelos de predicción para adelantarse a la demanda futura es algo que ya hacen muchas compañías manufactureras hoy en día. Basar la planificación y gestión de recursos en las predicciones de demanda reduce los inventarios, ayuda a alinear el flujo de ventas y operaciones, y aumenta los niveles de satisfacción de los clientes.
Permite obtener información sobre el flujo de caja estimado y las necesidades de producción, identificar la estacionalidad y las tendencias del mercado, y utilizar técnicas de predicción sencillas como series temporales o modelos causales más complejos para tener en cuenta múltiples factores.
Planificar en base a la demanda futura
Planificar en base a la demanda futura permite optimizar el uso de capacidades y recursos críticos, y adelantarse a las necesidades de los clientes. Además de evitar falta de materias primas, excedentes de producto o fallo en el cumplimiento de entregas.
- Planificación de ventas y operaciones: Alinea la producción, las ventas y la logística. Permite crear escenarios basados en predicción de demanda, restricciones de producción, costes de inventario y campañas de marketing, y comparar los KPI’s de cada escenario con los objetivos generales de la empresa.
- Planificación integral de la producción: Consigue alinear la capacidad de producción con la entrada de pedidos, vinculando los recursos en momentos “cuello de botella” y las fechas de entrega prometidas. Así, la capacidad disponible se utiliza de forma óptima garantizando la calidad del servicio y la entrega de pedidos.
- Programación de la producción: Permite crear planificaciones y secuencias óptimas de producción para las diferentes máquinas, y controlar en todo momento la evolución de las operaciones y pedidos, asignando de manera automática las materias primas a las diferentes unidades de producción.
Gemelos digitales
El Gemelo Digital consiste en crear una réplica virtual de un producto, proceso o servicio utilizando datos reales, y simular su comportamiento ante diferentes cambios o estímulos, permitiendo analizar su rendimiento y resultados para mejorar su eficacia.
Se apoya en la ciencia de datos, y aplica técnicas de analítica avanzada, Machine Learning, IA, algoritmos de optimización, gestión de constraints y los últimos métodos de previsión de demanda, para convertirlo en una herramienta muy potente. De esta manera se puede comparar lo ocurrido en un determinado escenario con las predicciones, y analizar las desviaciones, actualizando y mejorando los modelos a lo largo del tiempo.
Si quieres saber más sobre Gemelos Digitales, echa un ojo a nuestro artículo «Gemelos digitales, cuándo usarlos y por qué«.
Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo consiste en la aplicación de distintas técnicas para pronosticar el futuro fallo de un componente de una máquina, de tal forma que dicho componente pueda reemplazarse justo antes de que falle. De esta forma, el tiempo muerto del equipo se minimiza, el tiempo de vida del componente se maximiza y las piezas se compran en el momento necesario eliminando stocks de piezas que acaban quedando obsoletas.
Las empresas de fabricación avanzada ya están implementando estas nuevas tecnologías para impulsar el crecimiento y la rentabilidad de sus operaciones.
¿Quieres formarte en la aplicación de Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial en la Industria 4.0?
