Generalmente, los orígenes y las fuentes de los datos en entornos industriales son muy diferentes, ya que cada proceso o máquina genera y almacena un tipo de datos diferente. En este contexto, la IA ayuda a organizarlos y sacarles el máximo partido.

La aplicación de la Inteligencia Artificial en la industria se ha abordado en la IV edición del #OTDChallenge, el evento de referencia en Navarra sobre transformación digital, que ha tenido lugar en BALUARTE, Pamplona, los días 26 y 27 de abril.

Un encuentro dirigido a profesionales y directivos/as de pymes y grandes empresas industriales de Navarra en el que se tratan soluciones tecnológicas e innovadoras dirigidas a optimizar la productividad y competitividad para la industria.

Nuestro compañero Adrián Bertol, AI Sales Specialist en Euskaltel (Grupo MásMóvil), ha ofrecido una ponencia en la que ha explicado cómo afrontar un proyecto con datos y aplicación de IA en la organización y, además, Euskaltel ha contado con un stand en el que hemos realizado diagnósticos gratuitos y personalizados a todas las empresas que querían conocer el estado de madurez en el uso de sus datos.

El contexto industrial para la aplicación de la IA

Adrián ha repasado en su intervención sistemas tecnológicos y métodos de trabajo habituales en la industria, de cara a definir el contexto y las necesidades de las empresas en relación con un potencial uso de la IA que contribuya a analizar la producción y mejorar la eficiencia operacional.

Así, un ecosistema habitual es SAP, con sus propias herramientas interconectadas. Pero no siempre hay una dedicación por parte de la empresa y, como consecuencia, cada departamento termina trabajando con unos datos diferentes y se producen silos de información que provocan desajustes y trabajo por duplicado.

El paso necesario sería configurar un Data Warehouse corporativo con toda la información consolidada, de tal manera que no dependa de herramientas de tipo operacional, sino de un sistema que pone la información a disposición de todos/as los/as interesados/as de una manera más sencilla y rápida, adaptada a las necesidades específicas.

En organizaciones más grandes, la recomendación es un Datalake, pues tienen datos de más tipos como no estructurados.

En empresas industriales con sistemas on-premise, sin escalabilidad y dónde cada nuevo avance implica una reconfiguración de sistemas, hay tendencia a hacer proyectos puntuales y aislados, impulsados solo por departamentos concretos.

En general, un problema habitual en los equipos de tecnología o sistemas combina la saturación por la carga de trabajo con la falta de conocimiento específico en analítica de datos o IA, de tal modo que nunca llegan a priorizarse los proyectos de este tipo.

Excels inmanejables, con macros, reportes o cuadros de mando en PowerBI u otras herramientas de BI, hacen analítica de hechos pasados (descriptiva) pero son escasos los proyectos con ciencia de datos basados en la predicción, al igual que los proyectos de optimización con investigación operativa. Y estos dos últimos son los que más valor aportan actualmente al entorno industrial.

Si la analítica se aplica en departamentos de marketing, ventas o compras, serán proyectos de ciencia de datos los más útiles; si la analítica se aplica en departamentos de producción o logística, los proyectos de investigación operativa.

Sin embargo, si se quiere emprender una estrategia para toda la empresa industrial, lo recomendable es empezar por el gobierno del dato, haciendo una consultoría pormenorizada de todos los datos disponibles en la empresa, sus orígenes, quiénes están usándolos, cómo se visualizan, qué clases de analítica se hace de ellos y qué potencial de uso tienen.

Consultoría de datos de Euskaltel

En Euskaltel sabemos que los datos son un activo valioso y os enseñamos cómo utilizarlos. A través de nuestra consultoría, identificaremos conjuntamente vuestros puntos débiles e iremos avanzando en la hoja de ruta en IA paso a paso:

  • Concretando cuál es la visión de la IA en la organización.
  • Definiendo qué objetivos de negocio conseguirás.
  • Respecto a los potenciales casos de uso: identificándolos; cuantificando el impacto y valor de negocio sobre ellos; concretando y cuantificando la facilidad de implementación y costes; priorizándolos de acuerdo con las perspectivas de ROI y estrategia de inversión.
  • Incorporando los mecanismos de gobernanza adecuados para gestionar los riesgos.

Porque son muchos los beneficios que aporta a tu empresa una estrategia de Datos e IA bien definida, y en diferentes áreas:

  • Logística y distribución: optimización de la cadena de suministro, configuración de almacenes, ubicación de red de distribución, recomendación de pedidos, gestión de stock, rutas o aprovisionamiento.
  • Finanzas: predicción del mercado, scoring de riesgos de seguros, automatización de la inversión, social listening y modelos automatizados de inversión.
  • Producción: optimizaciones del mantenimiento, la planificación o el corte y simulación de instalaciones, entre otras.
  • Marketing: predicción de bajas, cálculo de riesgos, análisis de comportamiento de clientes o recomendaciones.
  • Ventas: propensión de contratación, optimización de pricing o previsión de la demanda.
  • Atención al cliente: detección de mejoras y análisis de conversación.
  • Legal/Administración: gobernanza del dato y monitorización de publicaciones legales.

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