Cómo aplicar la analítica descriptiva, paso a paso

Analítica descriptiva: el primer paso para transformar datos en decisiones estratégicas

Cada vez más organizaciones buscan transformar datos en conocimiento útil para tomar decisiones mucho más estratégicas y fundamentadas. Este enfoque, además de mejorar los procesos actuales, permite establecer acciones futuras mucho más efectivas. Sin embargo, antes de mirar hacia dónde vamos, es fundamental comprender de dónde venimos. Aquí es donde entra en juego la analítica descriptiva.

La analítica descriptiva es el primer nivel de las herramientas analíticas que permite transformar datos en información valiosa. Su principal objetivo es entender “qué ha pasado” mediante el análisis de datos históricos y actuales. A diferencia de otros tipos de análisis como el predictivo o el prescriptivo, centrados en el futuro o en la toma de decisiones concretas, ofrece una visión clara y objetiva del pasado, sentando las bases para análisis más avanzados.

¿Cómo puedes aplicarla en tu organización? Muy sencillo

Implementar la analítica descriptiva en el entorno industrial no tiene mucha complicación siempre que sigas una estructura clave. Desde Becolve hemos definido cinco pasos clave para ello:

1. Define tu objetivo

Para empezar, es fundamental que establezcas qué deseas analizar y por qué. Definir objetivos específicos te ayudará a centrar tu análisis en aquellos datos que sean realmente relevantes para optimizar tus operaciones. Algunos ejemplos son:

• ¿Cómo ha evolucionado la tasa de defectos en la producción?
• ¿Cuáles son los patrones en el tiempo de inactividad de las máquinas?
• ¿Qué tendencias muestran los niveles de inventario o consumo de energía?

2. Recoge y prepara datos industriales

Recogida:

• Datos de sensores SCADA (temperatura, vibraciones, presión, etc.).
• Registros de maquinaria (logs de operación, tiempos de inactividad).
• Información de sistemas MES, ERP, y otros (gestión de producción y recursos).

Limpieza:

• Corrección de datos inconsistentes o anómalos (por ejemplo, temperaturas imposibles).
• Sincronización de la información proveniente de múltiples fuentes.

Transformación:

• Consolidación de datos temporales, como convertir registros por segundo a promedios horarios o diarios.
• Categorización de variables (tipo de producto, turno, línea de producción).

3. Explora los datos industriales

Realiza un análisis exploratorio para identificar tendencias y desviaciones, como:

• Tiempos de ciclo: identifica desviaciones en la producción estándar.
• Desempeño de máquinas: compara tiempos operativos y de inactividad.

Usa gráficos específicos:

• Diagramas de control para calidad (SPC).
• Histogramas para analizar la distribución de defectos.
• Series de tiempo para monitorizar variables críticas, como temperatura o consumo energético.

4. Genera métricas clave industriales

Transforma los datos en indicadores accionables que reflejen el desempeño real de tus operaciones:

Indicadores de rendimiento (KPIs):

• OEE (Eficiencia General de los Equipos): disponibilidad, desempeño y calidad.
• MTBF (Tiempo Medio Entre Fallos): ayuda a entender la confiabilidad de las máquinas.
• MTTR (Tiempo Medio de Reparación): indica la eficiencia de las reparaciones.

Tendencias de calidad:

• Tasas de defectos por lote, turno o línea de producción.
• Porcentaje de productos no conformes.

Eficiencia operativa:

• Consumo energético por unidad producida.
• Costos por hora de operación.

5. Interpreta y comunica los resultados

Por último, más allá de entregar los datos por sí solos, debes interpretarlos y presentarlos de manera clara para que apoyen una futura toma de decisiones rápidas y efectivas.

Análisis enfocado en la toma de decisiones:

• Identifica áreas críticas que necesitan ajustes, como líneas con altas tasas de defectos.
• Detecta patrones estacionales o picos en el uso de maquinaria.

Visualizaciones específicas:

• Dashboards para monitorización en tiempo real de sensores y KPIs.
• Gráficos de Pareto para priorizar problemas.
• Mapas de calor para identificar cuellos de botella en el proceso.

Finalmente, resume hallazgos en un informe claro y tradúcelos en acciones concretas, como mantenimiento preventivo o ajustes de línea.

Siguiendo estos pasos, podrás implementar una de las herramientas más importantes para definir acciones estratégicas basadas en datos. Al proporcionar una visión clara del pasado y del presente, la analítica avanzada se convierte en el punto de partida para análisis más avanzados que optimicen los procesos y la toma de decisiones.

Con el auge de las tecnologías emergentes de gestión de datos, el impacto de esta disciplina sigue creciendo, convirtiéndose progresivamente en un recurso indispensable para cualquier organización que aspire a mantenerse competitiva.