La llegada del Internet de las cosas (IoT) ha transformado la fabricación en una industria altamente conectada, inteligente y productiva.

Como resultado, las empresas ahora tienen acceso a grandes cantidades de datos de numerosos puntos de producción en sus procesos de fabricación. Sin embargo, el reto consiste en convertir estos datos en información práctica.

He aquí cómo los fabricantes pueden convertir los datos del IoT distribuido a través de un lago de datos habilitado para IoT en información valiosa, utilizando potentes herramientas de visualización.

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Paso 1: Recopilar datos de dispositivos IoT

Con las soluciones IoT distribuidas, tenemos multitud de sensores y dispositivos repartidos por la planta de fabricación, todos comunicándose y recopilando datos. Pueden ser desde sensores de temperatura hasta robots, pasando por dispositivos portátiles para los trabajadores, cada uno de los cuales genera un flujo continuo de información.

El primer paso para conservar los datos de IoT es asegurarse de que estos puntos finales están configurados correctamente para recopilar el tipo de datos adecuado y que están conectados en red para alimentar un sistema centralizado para su posterior procesamiento.

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Paso 2: Garantizar la calidad y la seguridad

Antes de poder utilizar los datos para obtener información, hay que limpiarlos y asegurarlos. Los controles de calidad de los datos son esenciales para filtrar el ruido y corregir los errores que se producen durante la recopilación de datos. Las medidas de seguridad también deben estar en su lugar para proteger la información sensible y cumplir con regulaciones como GDPR o HIPAA, que pueden aplicarse si los dispositivos IoT recopilan cualquier dato personal de los empleados.

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Paso 3: Optimizar los datos con un lago de datos habilitado para IoT

Una vez recopilados y depurados los datos, es necesario almacenarlos de forma que se facilite su análisis. Un lago de datos habilitado para IoT es una solución ideal para las empresas de fabricación. A diferencia de las bases de datos tradicionales, un lago de datos puede almacenar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. Es escalable y puede gestionar la variedad, velocidad y volumen de datos producidos por los dispositivos IoT y los procesos de producción.

Al implantar un lago de datos, es fundamental contar con un modelo de datos claro y prácticas de gobernanza para evitar que se convierta en un pantano de datos en el que se viertan sin orden ni estrategia.

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Paso 4: Contextualización de datos

Mezclar los datos de IoT con las métricas de fabricación tradicionales es un paso crucial para una contextualización exhaustiva. Armoniza las lecturas de los sensores en tiempo real con los datos de producción establecidos, formando una imagen operativa completa. Este enfoque integrado enriquece el contexto de los datos, allanando el camino para matizar los conocimientos y mejorar la toma de decisiones.

Este análisis exhaustivo es vital para una estrategia de fabricación proactiva, en lugar de reactiva, que conduzca a una mayor eficiencia y productividad.

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Paso 5: Convierta los datos en información con la visualización

El último paso en el proceso de curación de datos es la visualización. Los datos en bruto, por muy bien organizados que estén, no sirven de nada si los responsables de la toma de decisiones no pueden entenderlos. Aquí es donde entran en juego las herramientas de visualización. Estas herramientas pueden convertir conjuntos de datos complejos en representaciones gráficas como cuadros, gráficos y mapas de calor que hacen que las tendencias y los patrones sean fácilmente comprensibles.

Los cuadros de mando son especialmente beneficiosos, ya que proporcionan una visión en tiempo real de los indicadores clave de rendimiento (KPI), lo que permite a los directivos tomar decisiones informadas con rapidez.

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Unirlo todo

En resumen, convertir los flujos de datos de los dispositivos IoT en información práctica es un proceso sofisticado que requiere una combinación de innovación tecnológica y estrategia operativa. Al establecer un lago de datos integrado, utilizar análisis avanzados y aplicar herramientas de visualización, los datos en bruto se convierten en una fuente de valor significativo. Este proceso cataliza la eficiencia operativa e impulsa la innovación en los flujos de trabajo de producción. Es una transformación que dota a los fabricantes de la agilidad y la previsión necesarias para navegar con eficacia por los entresijos de la era digital. Con un enfoque dedicado a la conservación y el análisis de datos, los fabricantes están en condiciones de alcanzar nuevas cotas de eficiencia, calidad y capacidad de respuesta al mercado.

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