{"id":226403,"date":"2022-01-31T15:26:47","date_gmt":"2022-01-31T20:26:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sightline.com\/?p=226403"},"modified":"2025-04-11T16:26:59","modified_gmt":"2025-04-11T20:26:59","slug":"data-analysis-iiot-systems-guide","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sightline.com\/es\/data-analysis-iiot-systems-guide\/blogs\/","title":{"rendered":"Aplicaci\u00f3n de herramientas de an\u00e1lisis de datos para sistemas IIoT"},"content":{"rendered":"
\"\u00bfQu\u00e9<\/figure>\n\n\n\n

La transformaci\u00f3n digital ha llegado y cada vez son m\u00e1s las empresas que recurren a plataformas avanzadas de an\u00e1lisis de datos de fabricaci\u00f3n para mejorar sus operaciones. Tanto si su organizaci\u00f3n est\u00e1 preparada como si no, ha llegado el momento de digitalizarse: tanto las expectativas de los clientes como el aumento de la competencia est\u00e1n impulsando esta tendencia. A medida que se generalice, las soluciones de an\u00e1lisis de fabricaci\u00f3n ser\u00e1n necesarias para seguir siendo competitivos en este sector.<\/p>\n\n\n\n

Transformaci\u00f3n digital y an\u00e1lisis de la fabricaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

La transformaci\u00f3n digital est\u00e1 afectando a casi todo: el IoT est\u00e1 incluso en nuestros hogares. Para la industria manufacturera, significa aprovechar las tecnolog\u00edas digitales y las herramientas de gesti\u00f3n de big data y utilizar los datos de la monitorizaci\u00f3n de canalizaciones de IoT para mejorar los procesos y la producci\u00f3n. El resultado es una mayor eficiencia, mejor calidad de la producci\u00f3n, respuestas m\u00e1s r\u00e1pidas cuando cambia el mercado y, en \u00faltima instancia, m\u00e1s rentabilidad.<\/p>\n\n\n\n

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\"An\u00e1lisis<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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\u00bfQu\u00e9 son la IIoT y la IoT? El Internet de las Cosas (IoT) es una amplia categor\u00eda de datos recogidos de objetos f\u00edsicos, y el IIoT, o Internet Industrial de las Cosas, son los datos recogidos en industrias, como la fabricaci\u00f3n, que luego se agregan digitalmente. Gracias a los avances tecnol\u00f3gicos, estos datos pueden recopilarse en tiempo real y utilizarse para obtener informaci\u00f3n actualizada sobre los procesos de fabricaci\u00f3n. Este tipo de datos se denominan datos de series temporales, y el software de an\u00e1lisis de fabricaci\u00f3n EDM de Sightline puede analizar esta abrumadora cantidad de informaci\u00f3n para producir visualizaciones y conocimientos para su equipo.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es el an\u00e1lisis de datos de series temporales?<\/h2>\n\n\n\n

Los datos de series temporales se recopilan repetidamente, normalmente a un intervalo predecible, durante un periodo de tiempo. Este tipo de datos est\u00e1 en todas partes -desde los informes meteorol\u00f3gicos hasta las estad\u00edsticas de delincuencia- y es el tipo m\u00e1s com\u00fan de datos recopilados a trav\u00e9s de los sistemas de monitorizaci\u00f3n de tuber\u00edas IoT. De hecho, su ubicuidad es uno de los mayores problemas con los datos de series temporales y la raz\u00f3n por la que las organizaciones necesitan software de an\u00e1lisis de datos de fabricaci\u00f3n. IIoT produce millones de puntos de datos. El uso exclusivo de an\u00e1lisis de fabricaci\u00f3n tradicionales basados en hojas de c\u00e1lculo no es lo suficientemente potente o r\u00e1pido como para que la cantidad de esfuerzo y tiempo que requiere la introducci\u00f3n de datos resulte \u00fatil.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Soluciones anal\u00edticas para la fabricaci\u00f3n<\/a> pueden tomar esta enorme cantidad de datos, combinarlos con datos hist\u00f3ricos, producir informaci\u00f3n sobre el estado de los procesos y operaciones actuales y resaltar cualquier patr\u00f3n que se haya producido a lo largo del tiempo. Estas herramientas de an\u00e1lisis de fabricaci\u00f3n tambi\u00e9n pueden enviar alertas cuando se detecta cualquier anomal\u00eda para ayudar a evitar tiempos de inactividad no planificados y ganar tiempo para actuar con rapidez si algo sucede.<\/p>\n\n\n\n

Los datos de series temporales son la base de la inteligencia de datos, y \u00e9sta puede ayudar a predecir el futuro.<\/p>\n\n\n\n

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\"Inteligencia<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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El panorama actual de la inteligencia de datos<\/h2>\n\n\n\n

En resumen, la IIoT es el proceso de recopilar datos de objetos f\u00edsicos, como equipos de fabricaci\u00f3n, y agregarlos digitalmente. El an\u00e1lisis de datos de fabricaci\u00f3n es el proceso de analizar esos datos para ver patrones y detectar anomal\u00edas. La inteligencia de datos es la forma en que el software de an\u00e1lisis de datos de fabricaci\u00f3n puede aplicar el aprendizaje autom\u00e1tico y la inteligencia artificial para ofrecer predicciones cada vez m\u00e1s precisas de eventos futuros.<\/p>\n\n\n\n

Estas herramientas de an\u00e1lisis predictivo ofrecen numerosas ventajas, la m\u00e1s significativa de las cuales es la posibilidad de anticiparse a los pr\u00f3ximos cambios de capacidad, programar el mantenimiento para maximizar las operaciones y eliminar por completo los tiempos de inactividad imprevistos.<\/p>\n\n\n\n

En 2022, esperamos que m\u00e1s empresas exijan que las herramientas de inteligencia de datos para el an\u00e1lisis predictivo se integren en las soluciones de an\u00e1lisis de la fabricaci\u00f3n<\/a>. El software de an\u00e1lisis de datos de fabricaci\u00f3n EDM de Sightline agregar\u00e1 a la perfecci\u00f3n los datos de supervisi\u00f3n de tuber\u00edas IoT, los analizar\u00e1, los visualizar\u00e1, le alertar\u00e1 de anomal\u00edas, realizar\u00e1 an\u00e1lisis de causa ra\u00edz y aprovechar\u00e1 la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico en an\u00e1lisis predictivos casi en tiempo real. Software de an\u00e1lisis de datos<\/a> que se ha creado espec\u00edficamente para la industria manufacturera deber\u00eda detectar simult\u00e1neamente los problemas en el momento y alertarle de los problemas potenciales que podr\u00edan avecinarse. <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Herramientas de an\u00e1lisis predictivo para la fabricaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

Sightline EDM, una s\u00f3lida plataforma anal\u00edtica de fabricaci\u00f3n avanzada, puede utilizar datos en tiempo real procedentes de sensores y otros sistemas para elaborar r\u00e1pidamente informes de previsi\u00f3n de producci\u00f3n. Tambi\u00e9n puede ofrecer alertas para cualquier m\u00e9trica<\/a> que se salen de los par\u00e1metros aceptables. Estos informes personalizables pueden ofrecer informaci\u00f3n sobre disponibilidad de mano de obra, reparaciones, suministros y log\u00edstica, tanto en el momento presente como en el futuro. <\/p>\n\n\n\n


Adem\u00e1s, al combinar los datos en tiempo real que recopila con las tendencias de los datos hist\u00f3ricos, Sightline EDM puede ayudarle a establecer una l\u00ednea de base sobre la producci\u00f3n en todas las instalaciones y generar informaci\u00f3n f\u00e1cil de entender sobre las necesidades de recursos en funci\u00f3n de las fluctuaciones de la demanda. Esto significa ser capaz de eliminar eficazmente uno de los mayores drenajes financieros a los que puede enfrentarse una organizaci\u00f3n de fabricaci\u00f3n: el tiempo de inactividad no planificado. En este caso pr\u00e1ctico, un fabricante de productos electr\u00f3nicos redujo el tiempo de inactividad y de respuesta a los problemas<\/a> con las herramientas de an\u00e1lisis predictivo para fabricaci\u00f3n de Sightline EDM.<\/p>\n\n\n\n

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Detecci\u00f3n de anomal\u00edas<\/h2>\n\n\n\n

Las herramientas de an\u00e1lisis de fabricaci\u00f3n de Sightline EDM cotejan cientos de m\u00e9tricas OT e IT en todas las instalaciones de producci\u00f3n hasta el nivel de unidad o proceso. Unifican y visualizan los datos recopilados de sensores, monitores, equipos, mano de obra, servidores, aplicaciones y dispositivos de red en un \u00fanico panel de control para que pueda comprender r\u00e1pida y f\u00e1cilmente lo que le dicen los datos. <\/p>\n\n\n\n


Este software din\u00e1mico le ofrece la potencia de las herramientas de gesti\u00f3n de big data para que pueda supervisar de forma proactiva toda su operaci\u00f3n. Tras establecer sus propios par\u00e1metros exclusivos para diversas entradas, Sightline EDM enviar\u00e1 alertas en tiempo real cuando detecte una anomal\u00eda o un valor at\u00edpico en los datos que pueda indicar que algo no va bien en todo el proceso de fabricaci\u00f3n. Con esta informaci\u00f3n, su equipo puede actuar con rapidez para evaluar la situaci\u00f3n y reaccionar r\u00e1pidamente para corregir cualquier desviaci\u00f3n del proceso preferido. En este caso de uso, un fabricante de envases aprovech\u00f3 Sightline EDM para reducir los residuos y maximizar la eficiencia<\/a>El sistema se actualiza en tiempo real y se basa en an\u00e1lisis predictivos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

An\u00e1lisis de datos sobre causas profundas<\/h2>\n\n\n\n

Cuando se detecta una anomal\u00eda, las herramientas de an\u00e1lisis de fabricaci\u00f3n de Sightline EDM se ponen a trabajar inmediatamente para identificar d\u00f3nde se ha producido. Con un proceso automatizado de an\u00e1lisis de la causa ra\u00edz, el avanzado motor de correlaci\u00f3n de Sightline EDM analiza los eventos en todas las instalaciones, operaciones, equipos, servidores, aplicaciones y bases de datos. Esta soluci\u00f3n de an\u00e1lisis de fabricaci\u00f3n permite a los equipos tomar medidas r\u00e1pidas para limitar el impacto y proporcionar m\u00e1s valor a lo largo del tiempo, ya que los problemas y soluciones anteriores se registran en el sistema. Gracias a las herramientas de an\u00e1lisis predictivo de aprendizaje autom\u00e1tico, Sightline EDM mejorar\u00e1 cada vez m\u00e1s en la detecci\u00f3n de problemas pr\u00f3ximos similares y podr\u00e1 ofrecer documentaci\u00f3n de los problemas de servicio, incluidas notas de investigaci\u00f3n y soluciones recomendadas para sucesos ocurridos en el pasado. <\/p>\n\n\n\n

Este caso pr\u00e1ctico muestra claramente c\u00f3mo La plataforma avanzada de an\u00e1lisis de fabricaci\u00f3n de Sightline EDM realiza an\u00e1lisis de causa ra\u00edz y crea beneficios tangibles para las organizaciones de fabricaci\u00f3n<\/a>.  <\/p>\n\n\n\n

Planificaci\u00f3n de la capacidad An\u00e1lisis predictivo de datos<\/h2>\n\n\n\n

La planificaci\u00f3n de la capacidad es vital para una empresa de fabricaci\u00f3n, ya que es la forma en que se asignar\u00e1n los recursos para satisfacer la demanda futura. Para hacerlo con eficacia, una organizaci\u00f3n debe saber cu\u00e1l es su capacidad m\u00e1xima, cu\u00e1ndo la alcanzar\u00e1, qu\u00e9 demanda espera y c\u00f3mo se cruzar\u00e1 todo. Aprovechar correctamente el an\u00e1lisis predictivo de la planificaci\u00f3n de la capacidad se traduce en una mayor eficiencia, una reducci\u00f3n de los costes operativos, la disponibilidad de la cantidad adecuada de producto y una gesti\u00f3n eficaz de los recursos. <\/p>\n\n\n\n

El informe de planificaci\u00f3n de la capacidad de Sightline EDM lo simplifica:<\/p>\n\n\n\n