La inteligencia artificial juntamente con el aprendizaje automático de la maquinaria (Machine Learning); proporcionan el marco para la confiabilidad operativa de los activos y la optimización continua de los procesos.
La efectividad de los análisis de una organización se correlaciona directamente con la comprensión de la información que recopilan las maquinarias, y cómo esa información se puede aplicar para mejorar la confiabilidad de las operaciones en su proceso.
Los datos como estrategia de transformación digital.
Manejar la información es una forma de entender el universo de los datos de operaciones a medida que se mueven a través de la organización; esto con el fin de facilitar información contextualizada para individuos y departamentos; además brinda visibilidad completa de las operaciones y los ciclos de vida de los activos.
Muchas organizaciones se detienen en la adopción de análisis básicos, en lugar de invertir por completo en el desarrollo de una estrategia de transformación digital para abarcar operaciones. Esto puede ocurrir porque las complejidades percibidas y una comprensión deficiente de las capacidades del software, pueden hacer que la adopción de inteligencia artificial y aprendizaje automático sea algo intimidante.
A medida que estas ganancias se extienden a través de la organización, la implementación del marco de un hilo digital puede ayudar a fomentar retornos exponenciales mientras que las unidades de negocios colaboran y operan mejor, basándose en una única fuente de verdad. Por ejemplo,
Es importante tener en cuenta que las ganancias de eficiencia logradas por análisis escalados de manera efectiva no son el resultado de un proyecto único. Para obtener el máximo valor de las inversiones, escalar sus análisis y mejorar su hilo digital debe ser un esfuerzo de mejora continua, así como una parte del viaje de transformación digital de su organización. Como se demuestra el valor, los análisis a menudo se pueden replicar fácilmente en toda la empresa.
Desafíos y mejores prácticas para escalar el análisis
Hay tantas razones para mejorar la analítica como puntos de datos. Por ejemplo, es posible que ya se utilicen soluciones analíticas en los siguientes casos:
- Instrumentación
- Equipo
- Producción
- Servicio / retención de clientes
- Sustentabilidad
- Resiliencia operativa
- Seguro de calidad
- Eficiencia energética
- Confiabilidad de activos
La medición de estos factores suelen ser el punto de partida para muchas organizaciones. Medir y reportar los resultados es fundamental para un programa de análisis sostenible, y la atención a los resultados ayudará a superar el desafío de las métricas mal entendidas.
Asegúrese de considerar cómo ocurre el proceso de diagnóstico y cómo un gemelo digital completo puede ayudar a mejorar sus capacidades de diagnóstico.
Integración de Sistemas
Otro error común incluye la tecnología de escalado, como equipos y software, y su integración con sus sistemas. Los obstáculos de integración pueden aliviarse eligiendo un socio de software confiable que cree soluciones teniendo en cuenta la escala.
Un socio de software puede ayudar a los operadores a comprender todas las capacidades de su software y también proporcionar las capacidades de comunicación para una fácil integración con equipos y sistemas.
El modelo de implementación (en las instalaciones, en la nube, software como servicio y modelos híbridos) también puede determinar la velocidad a la que puede escalar hacia la transformación digital.
Escalar con la nube suele ser más rápido que hacerlo en las instalaciones o en el perímetro, por lo que aprovechar la nube en las implementaciones donde sea aplicable puede ayudarlo a lograr escalar más rápidamente.
La gestión de recursos es otra área en la que algunas organizaciones luchan. Puede evitar problemas recurrentes definiendo un proceso de monitoreo y diagnóstico con un administrador de programas a medida que se vuelve más eficiente con el tiempo.
Los servicios subcontratados pueden realizar el monitoreo y el diagnóstico para complementar donde los recursos están limitados. Asegúrese de que la formación del personal de primera línea, de ingeniería y de gestión esté alineada con la forma en que se ejecuta el proceso de flujo de trabajo predictivo.
¿Cuáles son los siguientes pasos?
Para ayudar, hemos elaborado una guía básica de los pasos que emprenderá a medida que escala sus análisis y mejora su confiabilidad operativa.
- Defina los resultados que desea lograr
- Defina el valor de mejorar sus análisis
- Definir las fuentes de información y los tipos de datos que pueden contribuir a lograr el resultado.
- Definir el enfoque o enfoques analíticos para lograr resultados.
- Pruebe el enfoque analítico para confirmar que satisface las demandas del proyecto.
- Escale la solución analítica en toda la empresa
- Medir y confirmar la realización de valores a lo largo del tiempo.
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