Como funciona la inteligencia de manufactura empresarial

Como funciona la inteligencia de manufactura empresarial

😙 definición de inteligencia de fabricación

La fabricación es una industria compleja, por lo que cualquier tecnología que prometa proporcionar transparencia en las operaciones, o claridad en torno a las tendencias de los compradores y proveedores, es sin duda una adición bienvenida al establo de software de una empresa. El problema es que, a menudo, la tecnología utilizada para obtener visibilidad de las operaciones de la empresa puede ser tan complicada como el problema empresarial que los fabricantes estaban tratando de resolver en primer lugar. Está claro que esta no es una estrategia de solución viable.

Hay una miríada de opciones para extraer un mayor conocimiento e inteligencia sobre sus operaciones: ¿Necesita inteligencia de negocio (BI), análisis de negocio, análisis predictivo o big data en la empresa? Las líneas se difuminan aún más cuando se trata de la planta de producción. ¿Es el BI para la fabricación el más adecuado, o es la Inteligencia de Fabricación Empresarial (EMI) la mejor opción? ¿O tal vez sea todo lo anterior?

En primer lugar, lo que funciona para la empresa puede no funcionar bien en la planta, ya que estos entornos utilizan métricas y procesos completamente diferentes. Por lo tanto, la regla general nº 1 es: no espere que un sistema de inteligencia empresarial -incluso con un componente de fabricación- sea capaz de medir eficazmente las variables de la planta. Este debate de BI vs. MI se ha explorado en mayor profundidad en este post anterior.

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Enterprise Manufacturing Intelligence integra, conecta y unifica fuentes de datos como el sistema de ejecución de la fabricación (MES), el sistema de gestión de la calidad (QMS), la planificación y programación avanzadas (APS), el sistema de gestión de la información de laboratorio (LIMS), la gestión de los recursos empresariales (ERP) y otros, en un modelo de datos analíticos accesible que permite explorar y profundizar en datos contextualizados.

La Inteligencia de Manufactura Empresarial se utiliza a nivel de planta para mejorar la colaboración y el intercambio de datos entre la planta de producción y los sistemas de la empresa, y/o a nivel de la empresa para evaluar y comparar las ejecuciones de producción o predecir varias operaciones de la planta. A medida que se combinan los datos de diferentes fuentes, se pueden poner en un nuevo contexto y proporcionar a los usuarios una perspectiva diferente y más completa de las operaciones de fabricación, independientemente de dónde se originaron los datos.

La Inteligencia de Manufactura Empresarial integra, conecta y unifica fuentes de datos como el Sistema de Ejecución de Manufactura (MES), el Sistema de Gestión de Calidad (QMS), la Planificación y Programación Avanzada (APS), el Sistema de Gestión de Información de Laboratorio (LIMS), la Gestión de Recursos Empresariales (ERP) y otros – en un modelo de datos analíticos accesible que proporciona capacidades para explorar y profundizar en datos contextualizados.

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La fabricación está experimentando una revolución digital. Con las tecnologías que impulsan la Industria 4.0 – IIoT, AI y la nube a la cabeza – la fabricación ha alcanzado un punto de inflexión crítico. Los fabricantes necesitan adoptar la transformación digital de sus operaciones y procesos ahora o quedarse atrás con respecto a sus competidores. Un estudio de PWC predice que los fabricantes gastarán más de 70.000 millones de dólares hasta 2020 en tecnología para satisfacer las demandas de la Industria 4.0. Añadirán sistemas que mejoren la inteligencia de fabricación (MI) de la fábrica.

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En pocas palabras, la inteligencia de fabricación es el término que se refiere a los sistemas de software que integran sus datos de operaciones de fabricación para un análisis más profundo. Estos sistemas se basan en la analítica de big data compilada a partir de IIoT y otras tecnologías. Mientras que algunos pueden equiparar la MI con la Inteligencia de Negocios (BI), hay una diferencia – la fabricación tiene diferentes necesidades y objetivos que una oficina frontal de negocios. El BI tradicionalmente mide las ventas y los ingresos y otros indicadores clave de rendimiento que son de naturaleza corporativa. La MI mide la productividad de los seres humanos y de las máquinas en la fábrica. Puede integrarse en el BI para añadir más valor a la empresa, pero, por sí mismo, es un flujo independiente de información sobre las operaciones de fabricación que utiliza herramientas que hasta ahora pertenecían al ámbito de las TI.

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Este concepto se utiliza desde hace varios años. Algunos lo describen como Business Intelligence (BI) aplicado a las operaciones industriales. Con la evolución de las TI, la aparición de la Ciencia de los Datos, el Aprendizaje Automático (IA) y la tecnología IoT, aumentan las posibilidades de proporcionar una nueva base tecnológica para la Inteligencia de Manufactura Empresarial.

La agregación y la combinación significan la recopilación de datos en un lugar para facilitar su manipulación. Para ello es necesario el almacenamiento. El reto consiste en encontrar el mejor método para los usos previstos sin dejar de ser flexible. Los almacenes de datos o los lagos de datos proporcionan este servicio.

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Cualquier solución de Inteligencia de Manufactura Empresarial debe proporcionar un Lago de Datos optimizado para almacenar y manipular datos industriales. Por ejemplo, la capacidad de procesar eficazmente las series temporales, así como la trazabilidad y los datos relacionales. La existencia de un modelo de datos preestablecido y adaptado al uso industrial agiliza y facilita la implantación de la solución elegida.

Las soluciones IME pueden transformar los datos agregados en información procesable. Este es sin duda el ámbito que más ha evolucionado. La manipulación de datos ya no se limita a los cálculos de indicadores (consumo específico, rendimiento, productividad, TRS, etc.) y su visualización. Las nuevas herramientas permiten ir más allá mediante el análisis, la ciencia de los datos y el aprendizaje automático. Ahora es posible:

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