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.

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¿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.

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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.

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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?

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¿Cuándo ocurrieron las paradas?

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¿Cuándo comenzaron?

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¿Cuál es la diferencia de tiempo de parada en comparación con las otras máquinas?

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¿Qué productos produjo?

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¿Quién podría saber qué pasó?

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¿Qué tipo de paradas se notificaron?

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¿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.

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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.

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¿Está listo para convertir datos en conocimiento?

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