Los entornos de fabricación modernos generan y aprovechan datos en un amplio espectro de áreas operativas. Esto incluye la gestión del ciclo de vida del producto, ingeniería, marketing, supervisión de proveedores, mantenimiento de activos, compras, logística y planificación de la demanda. Sin embargo, es muy común que estos conjuntos de datos acaben en sistemas desconectados. O incluso en bases de datos específicas de cada departamento. Esta fragmentación da lugar a los silos de datos, un desafío persistente en la industria.
A continuación, analizamos cómo los silos de datos impactan en el rendimiento de la fabricación, así como estrategias prácticas para identificarlos y superarlos.
¿Sin tiempo para leer?
Olvida el scroll y absorbe los mismos insights en formato audio. Este post forma parte del archivo de audio del blog de Infoverity, diseñado para profesionales con agendas exigentes como tú.
Silos de Datos en Manufactura: Índice
El impacto de los silos de datos en la industria manufacturera
Cada sistema en una operación de fabricación genera diariamente enormes cantidades de datos. Es el ejemplo de los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), sistemas de ejecución de fabricación (MES), gestión del ciclo de vida del producto (PLM) y sistemas de gestión de calidad (QMS)
No obstante, limitar el acceso a estos datos a una sola aplicación conlleva ciertas desventajas. Entre ellas, impide a la empresa tener la visión global necesaria para tomar decisiones estratégicas. Desafortunadamente, los silos de datos persisten debido a varios factores, tales como:
- Adquisiciones constantes de empresas.
- Uso continuado de sistemas legacy.
- Estructuras organizativas rígidas o deficientes.
- Falta de una estrategia de datos centralizada o unificada.
- Prácticas de gestión de datos obsoletas.
Las empresas evitan realizar cambios en estos frentes debido tanto al coste como al riesgo de interrupciones en sus operaciones.
Es cierto que las actualizaciones de sistemas y los reajustes de procesos pueden llevar tiempo y requieren coordinación interfuncional. Pero mantener procesos y prácticas antiguos solo ralentiza la innovación e incurre en mayores costes de modernización a futuro.
En las Operaciones
Los sistemas desconectados impiden el seguimiento extremo a extremo (end-to-end) de los suministros, los procesos de producción y el rendimiento de los activos.
Según las investigaciones, el 46% de los procesos empresariales deficientes resultan en una toma de decisiones tardía. El análisis de causa raíz es un ejemplo claro. Si los datos de producción se almacenan en un sistema y los de control de calidad en otro, ¿cómo se puede rastrear dónde ocurren los retrasos o defectos?
Es crucial agregar datos relevantes a lo largo del ciclo de vida del producto para crear un hilo conductor coherente. Al vincular el rendimiento de la maquinaria, las acciones de los operarios, los resultados de inspección y los plazos de entrega, cada paso de la producción puede rastrearse en su contexto.
Este nivel de trazabilidad permite mejores diagnósticos, cumplimiento normativo y toma de decisiones. Este mismo enfoque de datos integrados beneficia a otras áreas. Es el caso del mantenimiento de maquinaria, la gestión de inventario, la gestión de proveedores, la logística e incluso el servicio al cliente.
En la Innovación
Las bolsas aisladas de información dentro de la organización obstaculizan la verdadera modernización. Tomemos como ejemplo la analítica avanzada y la inteligencia artificial (IA).
Estas tecnologías basadas en datos requieren información completa y de alta calidad para funcionar. Si los datos están fragmentados, es casi imposible construir modelos fiables o aprovechar las capacidades de automatización que ofrecen.
Por ejemplo: la IA no puede predecir de forma fiable el fallo de un equipo sin acceso tanto a los eventos de fallo históricos como a los datos de los sensores en tiempo real. Del mismo modo, la analítica de calidad no podrá reconocer defectos recurrentes a menos que tenga toda la información sobre los lotes de producción.
Si quieres confiar en tu stack tecnológico, necesitas alimentarlo con datos limpios, completos, consistentes y ricos en contexto de todas tus operaciones.
Cómo identificar y evaluar los silos de datos
El impacto acumulativo de los silos de datos a menudo se hace evidente antes de que las empresas actúen sobre ellos. Si sospechas que los datos aislados pueden estar frenando a tu organización, sigue estos pasos para descubrir dónde se esconden:
- Realiza auditorías de datos. Las auditorías de datos analizan y revisan los datos empresariales en busca de eficiencia y seguridad. Cuando se realizan correctamente, pueden revelar anomalías, riesgos y errores derivados de la información aislada.
- Analiza los flujos de trabajo y los ciclos de comunicación. Mapea cómo fluye (o deja de fluir) la información entre los equipos. Un entorno de datos aislado a menudo se corresponde con una comunicación tensa. Esto a su vez afecta a la colaboración y la productividad. Busca procesos superpuestos, retrasos o procesos manuales redundantes.
- Utiliza herramientas de visualización de datos para mapear interdependencias. Herramientas de visualización como Microsoft Power BI organizan los datos en diferentes categorías o temas. De esta forma se hacen más fáciles de digerir a través de cuadros de mando, gráficos y otras ilustraciones.
Los equipos no técnicos pueden usar estas herramientas para ver dónde se duplican, bloquean o infrautilizan los datos. Además, tener una visión compartida de los datos ayuda a los diferentes departamentos a entender cómo su información encaja en los objetivos comerciales y dónde los silos les están frenando.
4 Estrategias para afrontar los silos de datos en la industria
Mantener una ventaja competitiva requiere abordar los silos de datos. De esta forma se logra operaciones más eficientes, se impulsa la innovación y se logra la eficiencia operativa en una industria cada vez más impulsada por los datos.
Aquí tienes algunas formas de derribar estas barreras de datos definitivamente, y cómo podemos ayudarte:
1. Promover la Gobernanza de Datos
La gobernanza de datos consiste en establecer el marco necesario para mantener los datos seguros, precisos y disponibles dentro de tu organización. Poner en marcha un marco robusto ayuda a los equipos de todos los departamentos a tomar decisiones más rápidas y estratégicas basadas en información fiable.
Infoverity apoya a las organizaciones industriales en la construcción y operacionalización de marcos de gobernanza. Ayudamos a alinear personas, procesos y tecnología para que los datos cumplan con la normativa y estén listos para el negocio.
2. Implementar la Gestión de Datos Maestros (MDM)
La Gestión de Datos Maestros (MDM) implica crear y mantener un registro único de datos maestros. Reduce los datos duplicados, elimina inconsistencias y asegura que cada sistema en la organización utilice la misma información precisa.
Infoverity permite a los fabricantes diseñar y desplegar programas de MDM de nivel empresarial, facilitando la transformación digital y logrando una ventaja competitiva.
3. Invertir en tecnología escalable
La infraestructura legacy contribuye enormemente a los silos de datos. Cuando modernizas tus sistemas con soluciones escalables y compatibles con la nube (cloud-friendly), permites el intercambio fluido de datos entre departamentos y soluciones.
Las plataformas impulsadas por IA, los data lakes en la nube y las arquitecturas API-first son ejemplos de herramientas para fomentar la colaboración interfuncional y unificar fuentes de datos dispares.
Sin embargo, ¿cuáles son las opciones cuando algunos sistemas legacy son demasiado costosos de reemplazar? Asociarse con compañías como Infoverity permite dar soporte a la tecnología legacy mientras se adopta la innovación arquitectónica moderna. Estos sistemas permiten a los fabricantes crear repositorios centralizados y gobernados que son fáciles de analizar, reportar e implementar con IA.
4. Fomentar la transformación cultural
Para romper los silos de datos, las partes interesadas deben entender primero sus costes ocultos. Es el ejemplo de la ineficiencia, la pérdida de insights y la lentitud en la innovación. La cultura organizacional y la tecnología deben ir de la mano para generar aceptación (buy-in) y demostrar el valor de los datos unificados. Esto fomenta un cambio de mentalidad en toda la organización. Pasar de pensar en los datos como un simple soporte para una transacción, a verlos como un activo estratégico.
Infoverity ayuda a acelerar este proceso proporcionando experiencia en gestión del cambio. Guiamos a las organizaciones a través del proceso de romper silos e integrar el pensamiento basado en datos en sus operaciones diarias.
Permítenos apoyar tu viaje hacia una cultura más conectada e impulsada por insights. Contáctanos para empezar.