Escalar la IA y el aprendizaje automático para mejorar la confiabilidad operativa

En todas las organizaciones, la mejora de las capacidades analíticas ofrece el marco para la confiabilidad operativa y de los activos, así como para la optimización continua de los procesos.

La eficacia de las analíticas de su organización está directamente relacionada con el grado de comprensión de la información recopilada por parte de su personal y con el modo en que esa información puede aplicarse para mejorar la confiabilidad de las operaciones en su proceso. Este marco para el manejo de la información se conoce como «hilo digital», y es una forma de entender el acceso universal a los datos de las operaciones a medida que se mueven por la organización para facilitar información contextualizada a individuos y departamentos, además de para brindar visibilidad completa de las operaciones y de los ciclos de vida de los activos. 


Refuerce su confiabilidad operativa ampliando sus capacidades analíticas.


Muchas organizaciones se quedan en la adopción de análisis básicos, en lugar de invertir plenamente en el desarrollo de un hilo digital que abarque sus operaciones. Esto puede ocurrir porque la complejidad percibida y la poca comprensión de las capacidades del software pueden hacer que el desarrollo de un gemelo digital sea algo intimidante.  Sin embargo, a escala, la implementación de analíticas vinculadas al hilo digital reduce el tiempo de obtención de valor y da pie a un enfoque programático sobre cómo implementarlas, utilizarlas y mantenerlas. A medida que estas ganancias alcanzan toda la organización, la implementación del marco de un hilo digital puede ayudar a fomentar la rentabilidad exponencial a medida que las unidades de negocio colaboran y operan mejor en base a una única fuente de verdad. Por ejemplo, una organización puede querer utilizar su hilo digital para cerrar el círculo de la orientación prescriptiva mediante el uso de bibliotecas de activos en combinación con las mejores prácticas para prescribir acciones de mitigación para los posibles riesgos de fallo que se puedan detectar con la IA y el aprendizaje automático.

Es importante tener en cuenta que las ganancias de las eficiencia obtenidas mediante el escalado efectivo de analíticas no son el resultado de un proyecto único. Para obtener el máximo valor de las inversiones, escalar sus analíticas y mejorar su hilo digital, el esfuerzo de mejora debería ser continuo, así como estar integrado en el viaje digital de su organización. A medida que se demuestra su valor, a menudo las analíticas pueden replicarse en toda la empresa.

Desafíos y mejores prácticas para el escalado de analíticas

Hay tantas razones para mejorar las analíticas como puntos de datos. Por ejemplo, las soluciones analíticas ya pueden utilizarse en los siguientes casos:

  • Instrumentación
  • Equipo
  • Producción
  • Servicio al cliente/retención
  • Sustentabilidad
  • Resiliencia operativa
  • Garantía de calidad
  • Eficiencia energética
  • Confiabilidad de los activos

A menudo estos ámbitos son el punto de partida para muchas organizaciones. Lamentablemente, cuando llega el momento de ampliar o mejorar las analíticas, algunos equipos pueden tener dificultades para identificar claramente las necesidades de la empresa o para calcular el rendimiento de la inversión necesario para justificar el aumento de las capacidades analíticas. Medir los resultados e informar sobre ellos es fundamental para un programa de análisis sustentable. Prestar atención a los resultados ayudará a superar el desafío de las métricas mal comprendidas. Asegúrese de tener en cuenta cómo se produce el proceso de diagnóstico y cómo puede un gemelo digital completo ayudar a mejorar sus capacidades de diagnóstico.

Otro escollo común es ampliar la tecnología (como equipos y software) e integrarla en los sistemas propios. Los obstáculos de la integración pueden reducirse eligiendo un socio de software fiable y de confianza, como AVEVA, que crea soluciones teniendo en cuenta el dimensionamiento, que puede ayudar a los operadores a comprender todas las capacidades de su software y que proporciona las capacidades de comunicación para una fácil integración con equipos y sistemas. Su modelo de implementación (on-premise, en la nube, SaaS y modelos híbridos) también determina la velocidad a la que puede escalar. Escalar en la nube suele ser más rápido que hacerlo en las instalaciones o en el borde (cerca de la ubicación física de los usuarios), por lo que aprovechar la nube en las implementaciones en las que es aplicable puede ayudarle a escalar más rápidamente.

Si su organización carece de comunidades de práctica, establecerlas sería una buena idea. Estas pueden ser una plantilla estándar para casos de uso, procesos de formación o de incorporación, calculadoras de ROI, guías de implementación y acceso al soporte.

La gestión de recursos es otra área en la que algunas organizaciones encuentran problemas. Puede evitar problemas recurrentes definiendo un proceso de seguimiento y de diagnóstico con un gestor de programas a medida que, con el tiempo, se hace más eficiente. Cuando los recursos son limitados, la supervisión y el diagnóstico se pueden llevar a cabo de forma complementaria mediante servicios subcontratados. Garantice que la formación del personal de primera línea, de ingeniería y de gestión esté en consonancia con la ejecución del proceso de flujo de trabajo predictivo.

¿Cuáles son los siguientes pasos?

Para ayudarle, hemos elaborado una guía básica de los pasos que tendrá que dar a medida que escale sus analíticas y mejore su fiabilidad operativa.

  1. Defina los resultados que quiere conseguir
  2. Defina el valor que aporta la mejora de sus analíticas
  3. Defina las fuentes de información y los tipos de datos que pueden contribuir a la consecución del resultado
  4. Defina el enfoque o los enfoques analíticos para lograr resultados
  5. Pruebe el enfoque analítico para confirmar que satisface las exigencias del proyecto
  6. Escale la solución analítica a toda la empresa
  7. Mida y confirme la obtención de valor a lo largo del tiempo

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