La clave para el potencial de los datos de producción: contextualización
Las fábricas están comenzando a recopilar grandes cantidades de datos de sensores, máquinas y otras fuentes para obtener información sobre sus procesos y optimizar la producción. Sin embargo, los datos por sí solos no son suficientes. Aquí es donde entra un componente importante: la contextualización.
¿Qué es la contextualización? La contextualización es el proceso de analizar datos dentro de su contexto para obtener información y tomar decisiones basadas en datos. En la industria, la contextualización implica recopilar datos de diversas fuentes, correlacionarlos y analizarlos para obtener conocimiento sobre los procesos de producción. Al analizar los datos en su contexto, las operaciones pueden identificar patrones, tendencias y anomalías que pueden no ser evidentes en los datos en bruto. La contextualización también permite identificar las causas raíz de los problemas e implementar acciones correctivas.
Existen varias formas y niveles de madurez para asegurar la contextualización de los datos. La entrada manual del contexto de producción con la integración de sistemas como ERP, planificación o MRP es una de las alternativas más simples. Si queremos un mayor nivel de automatización, podemos enviar directamente al equipo información como la orden de fabricación, la cantidad planificada o la referencia a producir, por ejemplo. Otra información, como los tipos de paradas, los motivos de rechazo o el nivel de conocimiento de las tareas por parte de los operadores, también puede ser valiosa para convertir los datos en conocimiento.
Considere este ejemplo: una máquina tiene un tiempo de inactividad mayor que otras máquinas similares. ¿Cómo puede la contextualización ayudar a encontrar la causa raíz?
¿Cuándo ocurrieron las paradas?
¿Cuándo comenzaron?
¿Cuál es la diferencia de tiempo de parada en comparación con las otras máquinas?
¿Qué productos produjo?
¿Quién podría saber qué pasó?
¿Qué tipo de paradas se notificaron?
¿Qué alarmas se activaron en ese momento?
Responder a esta información podría llevarnos a concluir, por ejemplo, que uno de los turnos tenía nuevos miembros que no estaban correctamente capacitados para realizar un procedimiento de configuración adecuado, lo que llevaría a mayores tiempos de inactividad. Esto podría llevar a la decisión de tomar una acción correctiva para capacitar a estos nuevos miembros.
Las respuestas rápidas a este tipo de preguntas a través de datos contextualizados pueden hacer que la identificación del problema y su resolución sean mucho más simples y efectivas. Sin embargo, sin esta contextualización, existe el riesgo de tomar decisiones basadas en datos incompletos o imprecisos, lo que puede llevar a errores costosos y pérdida de productividad.
¿Está listo para convertir datos en conocimiento?
Nosotros podemos ayudarle.
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