Gestión de datos industriales: Fundamentos para la eficiencia y la toma de decisiones
La gestión eficiente de datos industriales es crucial para optimizar los procesos, incrementar la productividad y facilitar una toma de decisiones más informada y precisa. Aprende cómo lograrla.
Los datos industriales: un recurso que ha evolucionado de útil a indispensable
En un pasado no tan lejano, apuntar las cosas que ocurrían en la planta de producción en una libreta era la manera de no trabajar a ciegas y tener la información básica plasmada en algún lado. Hoy en día, con la cantidad de herramientas existentes para la recogida de información, los datos industriales se han transformado en un recurso estratégico fundamental.
Siempre, eso sí, que se gestionen de manera correcta
La gestión eficiente de estos datos equivale a optimizar los procesos, incrementar la productividad y, lo más importante, facilitar una toma de decisiones más informada y precisa. Pero el hecho de que suelan estar dispersos en múltiples fuentes representa un reto significativo para las empresas, especialmente con el aumento de sensores, sistemas distribuidos y la dispersión geográfica de las operaciones. Por ello, es esencial implementar estrategias y tecnologías que garanticen la cohesión y el acceso eficiente a toda la información en tiempo real.
Un claro ejemplo de este reto se encuentra en el mantenimiento predictivo. Aunque tenga el potencial de optimizar costes de mantenimiento, reducir tiempos de inactividad y extender la vida útil de los equipos, su implementación efectiva enfrenta obstáculos relacionados con la calidad, cantidad, integración y seguridad de los datos.
Afortunadamente, estas dificultades no impiden resolver el llamado “problema de los datos”. Para ello, eso sí, hay que invertir en infraestructuras de datos sólidas que faciliten la adquisición de información desde diversas fuentes, permitiendo la estandarización, organización, transformación y contextualización de los datos. De esta manera, además de minimizar obstáculos, se maximizan los beneficios de cualquier iniciativa orientada a la analítica de operaciones y negocios.
Entonces, ¿cuál es la mejor estrategia para gestionar grandes volúmenes de información industrial?
Al considerar la gestión de grandes volúmenes de datos, surgen varias opciones tecnológicas que se adaptan a diferentes necesidades y objetivos de las organizaciones. Entre las más destacadas están los Data Lakes y los Data Warehouses, dos enfoques que ofrecen distintas formas de almacenar y organizar la información.
Pero la cosa no termina ahí. La idea de un Océano de Datos, más conceptual que técnica, nos hace replantearnos si deberíamos ampliar nuestra perspectiva hacia sistemas integrales de manejo de datos.
Al mismo tiempo, existe el debate sobre si estos sistemas deberían operar bajo la perspectiva del mundo de las operaciones tecnológicas (OT), más cercano a la infraestructura y procesos industriales, o la IT, orientada hacia la gestión de la información. ¿O quizás un enfoque híbrido sería el más adecuado para integrar lo mejor de ambos mundos? Estas preguntas nos invitan a reflexionar sobre cuál es la mejor estrategia para gestionar la creciente cantidad de datos en nuestras organizaciones.
Asimismo, la posibilidad de implementar una Plataforma de Datos que abarque estos conceptos es cada vez más atractiva para muchas empresas. Veamos por qué:
Hacia una Plataforma de Datos de OT
Los sistemas de control en entornos industriales están diseñados para capturar y almacenar datos de sensores que monitorizan equipos y procesos. Estos datos, conocidos como series temporales, reflejan en tiempo real el comportamiento de las máquinas y las operaciones, siendo así cruciales para el análisis operativo.
En la mayoría de los casos se almacenan en sistemas llamados historian, diseñados para escribir y leer datos a gran velocidad. Son sistemas extremadamente eficientes para gestionar grandes volúmenes de datos en bruto, capturados directamente de los sensores pero sin aplicarles esquemas estructurados, lo que los asemeja a un data lake en un entorno IT pero en un contexto local y especializado en operaciones industriales.
A pesar de su eficiencia, presentan limitaciones importantes. Para empezar, al almacenar datos provenientes de sensores mayormente, dejan fuera otros aspectos esenciales como informes de calidad, producción o mantenimiento de equipos. Esto los convierte en solo una de las múltiples fuentes de datos que se deben integrar para realizar análisis completos y generar informes que aporten valor real al proceso de toma de decisiones.
Además, para sacar el máximo provecho de los datos de las series temporales, es esencial contextualizarlos (es decir, dotarlos de significado dentro del entorno OT) para así vincular los datos de sensores con otros factores críticos que los rodean y mejorar, por ende, la capacidad de análisis y comprensión.
Existen diversos tipos de contextos relevantes en un entorno industrial:
- Contexto de activos (assets): permite relacionar los datos con los activos físicos o máquinas en la planta, proporcionando una visión clara de qué equipos están generando los datos y cómo se comportan a lo largo del tiempo.
- Contexto temporal: define en qué momento exacto se produjo una medida o evento, lo que es crucial para analizar tendencias, identificar patrones y correlacionar datos con eventos externos o condiciones operativas específicas.
- Contexto de producción: es posible vincular los datos a los procesos de fabricación específicos que están ocurriendo. Este tipo de contexto, que generalmente se encuentra en un Sistema de Ejecución de la Manufactura (MES), conecta las mediciones de los sensores con el flujo real de producción, permitiendo entender mejor el rendimiento y la eficiencia del proceso.
- Contexto de mantenimiento: relaciona los datos con los programas de mantenimiento de los equipos, lo que facilita un análisis más detallado de la eficiencia operativa de los equipos (OEE) y la identificación de posibles problemas o áreas de mejora.
- Contexto de calidad: vincular la calidad del producto con los parámetros del proceso productivo es esencial para mejorar la consistencia del producto final. Este contexto permite identificar correlaciones entre las condiciones operativas y las desviaciones de calidad, lo que facilita ajustes en tiempo real para mantener los estándares deseados.
Además de estos contextos, pueden existir otros que aporten valor, como el financiero, el de seguridad, de cumplimiento normativo o incluso el contexto ambiental. Incorporarlos en una plataforma de datos de OT y vincularla con la contraparte de IT nos permitirá, más allá de gestionar mejor los datos, darles un sentido más amplio y útil para la toma de decisiones en tiempo real.
En definitiva, avanzar hacia una plataforma de datos en OT que integre múltiples contextos es clave para transformar el entorno industrial. Solo así lograremos optimizar procesos, mejorar la eficiencia operativa y responder de manera ágil a las necesidades cambiantes del mercado y la industria.
