La industria manufacturera está en constante transformación para permanecer a la vanguardia y ser competitiva. En la era digital actual, los clientes, proveedores y socios comerciales requieren una mayor agilidad de parte de los fabricantes y esto es precisamente lo que explica el creciente número de empresas en la industria manufacturera que están poniendo sus ojos en el uso de técnicas de ciencia de datos
Las tendencias en la industria se mueven así:
Sistemas de fabricación colaborativos: Sistemas integrados de fabricación que permitan responder en tiempo real para satisfacer la demanda y adaptarse a las necesidades del cliente.
Columna vertebral de inteligencia integrada: La ventaja competitiva radica en el uso de datos y la aplicación de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar procesos, optimizar tiempo de ejecución y reducir costos. análisis basados en monitoreo en tiempo real y algoritmos predictivos.
La ciencia de datos está llamada a cambiar drásticamente la industria manufacturera. Tomemos en consideración estos 5 casos de uso de la ciencia de datos en la industria que ya se han vuelto comunes y han traído beneficios a los manufactureros.
Analítica predictiva: Análisis de datos actuales para pronosticar situaciones determinadas en el futuro desde el presente. Revisemos las posibles soluciones aportadas por el análisis predictivo a la industria manufacturera:
1. Previsión de la demanda y gestión del inventario: Dos puntos neurálgicos que se entrelazan y para los cuales se involucra el análisis de datos para generar modelos confiables que permitan a las empresas manufactureras planear su estrategia de producción y controlar mejor el inventario. La previsión de la demanda y la gestión del inventario tienen en cuenta numerosos factores tanto internos como externos a las empresas. De esta forma, puede obtener una visión más compleja del rendimiento de su negocio de fabricación y una mayor planificación. En Dataknow se ofrece el servicio de Forecasting como una mezcla dinámica entre técnicas de machine learning y datos de series de tiempo con variables adicionales, que generan pronósticos personalizados que aportan información relevante y confiable a la creación de estrategias para la optimización de procesos y el soporte de decisiones de negocio.
2. Desarrollo de productos: El análisis de datos ofrece grandes oportunidades a las empresas manufactureras con respecto al desarrollo de productos. Los fabricantes sacan provecho de análisis y resultados de modelos de segmentación de mercado, para comprender mejor a sus clientes, sectorizar mejor sus esfuerzos de venta y desarrollar nuevos productos o añadir capacidades a sus productos para satisfacer las necesidades o demandas de los clientes. Utilizando ciencia de datos para el desarrollo de productos, los fabricantes pueden diseñar un producto con mayor valor para el cliente y minimizar los riesgos relacionados con la introducción de un nuevo producto en el mercado. En Dataknow ofrecemos el servicio de clustering que combina técnicas de análisis de datos para generar una visual precisa del mercado y usuarios de nuestros clientes, lo que les permite comprender mejor cómo enfocar sus esfuerzos de ventas, de mercadeo, de distribución de productos o servicios.
3. Predicción de fallas y mantenimiento preventivo: Ambos modelos de predicción están destinados a pronosticar el momento en que un equipo no puede realizar su tarea basados en datos reales de series de tiempo y de uso. Como resultado, se puede lograr obtener información sobre cómo evitar que ocurran estas fallas o al menos reducir su número. La mayor fortaleza del mantenimiento preventivo es la planificación. Teniendo a mano la predicción sobre futuros problemas con el equipo, el fabricante puede programar tiempos de reposo de los equipos para ejecutar labores de enfriamiento o reparación para evitar posteriores retrasos y fallas considerables no planificadas.
4. Análisis de garantía: Los fabricantes se preparan cada año para enfrentar los gastos relacionados a reclamos de garantías sobre sus productos. Lo que han recolectado por años en datos de reclamos de garantía se constituye en información valiosa sobre la calidad y confiabilidad del producto y ayudan a revelar advertencias tempranas o defectos del producto.
5. Optimización de precios: La optimización de precios es el proceso de encontrar el mejor precio posible tanto para el fabricante como para el cliente teniendo cuenta numerosos factores y criterios de índole interna y externa a la empresa. Para esto se usan modelos de optimización que se valen de los datos de la empresa y del mercado para estimar un precio óptimo que permita a la compañía permanecer competitiva y aumentar sus ganancias de manera eficiente. En condiciones de mercado altamente competitivo y cambios en las necesidades de los clientes, la optimización de precios se convierte en una necesidad y es un proceso de desarrollo continuo dentro la industria.
En Dataknow conocemos el poder que aportan los datos y ofrecemos soluciones personalizadas para la industria manufacturera, nuestro servicio de forecasting y de clustering ofrecen los siguientes beneficios técnicos y de negocio:
1. Solución basada en la nube con enfoque en microservicios, soportando escalabilidad y modularidad.
2. Soporte especializado en forecasting y clustering con conocimiento de negocio personalizado a tu industria.
3. Soporte técnico en la estabilidad y precisión de los modelos.
4. Uso de métodos del State-of-Art del análisis de series de tiempo
5. Uso de múltiples métodos para la perfilación y reconciliación por valor de cliente
6. Algoritmos de clasificación y segmentación optimizados
7. Despliegue Ready-to-use con integración al sistema de gestión o BI del usuario final
8. Gobernabilidad y centralización del proceso de forecasting y clustering
9. Optimización de talento y recursos en el core de negocio.
10. Independencia del mantenimiento de los pronósticos a gran escala.
11. Mejoramiento de las fuentes de pronóstico de los sistemas de compras y manejo de proveedores.
12. Control de las irregularidades o atipicidades.
13. Visibilidad de históricos
¿Qué más casos de uso conocen para la industria? ¿Algún caso en concreto?
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