El poder de la visualización de datos, el análisis y la inteligencia artificial para proveedores del sector automotriz en México

¿Sabías que según la AMIA (Asociación Mexicana de la Industria Automotriz) se estima que para este 2024, México podrá convertirse en el productor número 5 a nivel mundial de vehículos? Apuesto a que no sabías que en la primera mitad de este año fabricó 1,996,136 unidades. Te confieso que hasta hace muy poco tiempo, yo tampoco lo sabía.

Si nos preguntas, México está generando un impresionante nivel de producción de uno de los activos más complejos y críticos en el mundo. Ahora, conectemos la producción de vehículos a los datos y analicemos algunas áreas clave de interés para aquellos que requieren la visualización de datos, el análisis y el uso de inteligencia artificial (IA).

Como también te podrás imaginar, la cantidad de datos industriales disponibles está aumentando a un ritmo mucho más rápido que la producción automotriz. Lo vemos en todas partes a donde vamos y en cada visita a un fabricante (OEM) o uno de los proveedores Tier 1 del sector automotriz. Esta es la razón clave por la que la visualización y el análisis de datos son ahora un gran reto para los entornos industriales de alta velocidad, variedad y gran volumen de datos.

La importancia de los datos en entornos industriales

En industrias de alta velocidad, variedad y gran volumen de datos (piensa en automotriz, metales, minería, petroquímica y energía), ayuda a determinar rápidamente y de manera eficiente las métricas importantes y las características de datos a tener en cuenta en un proceso. ¿Por qué es esto así? Imagina que eres el director financiero y tu objetivo empresarial es incrementar la UAFIRDA en 5 puntos porcentuales.

Si es así, entonces el comprender la eficiencia de tus procesos se vuelve clave. Pero si tu proceso es de alta velocidad, variedad y gran escala de datos, tener datos por el simple hecho de tener datos no es útil. Es por esto que muchas empresas en el sector industrial tienen toneladas de datos y métricas inútiles. Son inútiles porque esos datos en sí mismos no generan un contexto inteligente ni impulsan acciones de manera eficaz, especialmente cuando no se aprovecha el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (machine learning).

Conectando los datos para una toma de decisiones más eficiente

Es por esto que un análisis de métricas y características de datos se vuelve clave para cualquier planta industrial. El poder conectar y extraer los datos de piso, en un contexto estandarizado, revela mucha información útil. Esta información luego sirve para tomar decisiones acertadas y accionables, lo cual motiva la optimización de cualquier proceso operativo.

Pero esto en sí no te llevará a ningún lado si no entiendes cómo representar las métricas, los patrones y las observaciones en un modelo de valor para hacerle la vida fácil a los tomadores de decisiones. Aquí es donde la visualización de datos eficaz entra en juego de manera importante.

Al aprovechar las mejores herramientas de análisis basadas en la nube, los analistas de datos pueden crear informes, gráficos, tablas y paneles que transmitan información fácilmente digerible, en la dosis correcta y en la resolución de datos adecuada para impulsar acciones inteligentes. Cuando se agregan elementos de inteligencia artificial y en específico, de machine learning (ML), la salida y el conjunto de recomendaciones se vuelven evidentes y autogobernados.

La inteligencia artificial como motor de optimización

En el sector automotriz, la inteligencia artificial juega un papel importante en la optimización de la planificación de la demanda. Cuando se aplica correctamente en el contexto adecuado, los ensambladores mejoran su eficacia al optimizar los flujos de planificación de materiales. El reto es que los datos llegan de múltiples fuentes, regiones, productos y formatos.

La inteligencia artificial, al ser aplicada correctamente, facilita cualquier proceso de toma de decisión. Apoya a que una decisión o ajuste sea simple y ágil. Es ideal que el despliegue de la información sea altamente visual para que la optimización de la planificación de la demanda pueda realizarse de forma oportuna, impecable y rentable.

¿Por qué es importante? Los analistas de datos y los tomadores de decisiones necesitan visualizar y actualizar el plan que conduzca al modelo, tipo, estilo y patrón de color correcto para un mercado en específico. Los buenos datos permiten integrar de manera eficaz los analíticos empresariales. Al gobernar esto bien, el proceso se convierte en algo repetible y escalable, integrando perfectamente los tres pilares de este blog: visualización, análisis e inteligencia artificial.

Conclusión

La industria automotriz tiene mucho que ganar al optimizar la visualización de datos, el análisis de datos y el uso de inteligencia artificial. Los datos pueden mostrar áreas fuertes y débiles en la planificación de la demanda, por mencionar solo un ejemplo.

¿No estás seguro de cómo integrar estos tres temas de manera integral y ágil? Considera sumar a un experto en analítica avanzada que te sirva de guía. Dicho experto podría recomendar los ajustes a tus procesos, integrar de manera correcta la analítica y las plataformas que necesitas.

¿No te viene a la mente fácilmente un experto en estos temas? Aquí levantamos la mano para que nos consideres.

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Mel Ramos es socio en ENABLE Global. Anteriormente, fue líder comercial de software para GE Digital en América Latina. Lleva más de dos décadas implementando proyectos globales en el espacio industrial digital y es considerado el líder de pensamiento detrás del marco “Reliability as a Service”. Se graduó de Pomona College en Claremont, CA y actualmente reside en Orlando, FL.

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