El valor de las herramientas analíticas en
la industria automotriz
Hoy en día, los sistemas de manufactura en
la industria automotriz avanzan a pasos agigantados en la automatización y
robotización de procesos. El automóvil se ha convertido en un centro de
procesamiento y conectividad de información. Millones de datos son generados
todos los días a través de las distintas líneas de producción, gestionando
procesos específicos en la cadena de valor para que decisiones basadas en
indicadores de eficiencia sean tomadas por los gerentes y directores de la
operación.
La madurez y evolución en la gestión
analítica de información en la industria automotriz la podemos encapsular en
tres estados:
A)
Descriptivo. Este es el estado donde la mayoría de
las empresas automotrices se sitúan. El área de IT provee herramientas
tecnológicas de análisis estático, basada en reportes transaccionales que muestran
la situación actual. Parte de las decisiones se basan en información histórica
y en indicadores no dinámicos de operación. La mayoría de los ERP´s y
herramientas de analíticos cuentan con las capacidades para “describir” la
realidad de la operación diaria, en la mayoría de los casos la oportunidad
radica en la integración y unicidad del dato para contar con una plataforma
estándar de información para todas áreas de la cadena de valor.
b)
Predictivo. Estado de madurez que requiere una
evolución integral de tecnología y conectividad (IoT) para capitalizar la
concentración de datos e información en un repositorio central dinámico. Ser
“predictivos” significa modelar, construir, operar y analizar escenarios de
operación que muestren resultados predecibles, basados en modelos y algoritmos
de comportamiento operativo. El foco fundamental es el enfoque de análisis
causa – error, particularmente en escenarios donde los márgenes de acción son
muy estrechos. Un escenario de predicción permitiría a operarios de línea
anticipar potenciales errores que pudieran generar retrasos en la operación y
pérdidas económicas importantes.
c) Prescriptivo. Estado de madurez avanzado en donde la tecnología establece los
escenarios operativos de decisión y ejecución más efectiva basada en algoritmos
dentro de plataformas AI (Inteligencia artificial) y ML (Machine Learning). Hoy
en día, múltiples organizaciones en el mundo hacen uso de esta tecnología.
En México, las empresas automotrices
requieren invertir fuertemente en modelos y herramientas analíticas,
principalmente en procesos de manufactura, planeación y comportamiento de
clientes (Customer Centric). La masividad de los datos desborda la gestión y se
pierde la valiosa oportunidad de capitalizar decisiones informadas basadas en
datos estructurados.
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