Analítica de fabricación: una mejor IA comienza con mejores datos de ejecución

Cómo transformar los datos de ejecución en primera línea en información útil para la inteligencia artificial con el fin de lograr una fabricación más inteligente

Los datos son el motor de la transformación operativa. Desde el mantenimiento predictivo y los conocimientos basados en la inteligencia artificial hasta la conectividad del IIoT, las empresas recurren a la analítica de fabricación para identificar oportunidades de mejora continua, mejorar la calidad y optimizar el rendimiento de la producción.

A medida que los fabricantes aceleran sus inversiones en automatización e inteligencia artificial (IA), la calidad de sus datos operativos cobra más importancia que nunca.

El valor de la IA depende exclusivamente de los datos que recibe. Si bien los sistemas automatizados generan enormes cantidades de datos, los flujos de trabajo manuales —que aún representan más del 70 % de las tareas en las fábricas— suelen seguir siendo un punto ciego y una de las mayores fuentes sin explotar de inteligencia operativa en el sector manufacturero.

Estos procesos suelen contribuir a la variabilidad y a la ineficiencia, pero rara vez se les concede el mismo nivel de visibilidad ni se obtienen sobre ellos los mismos conocimientos basados en datos que en el caso de los sistemas automatizados.

La recopilación de datos sobre la ejecución en primera línea ofrece a los fabricantes una visión más detallada de cómo se lleva a cabo el trabajo, al tiempo que proporciona a la inteligencia artificial los datos estructurados que necesita para identificar variaciones en los procesos, recomendar mejoras y optimizar la producción.

Aquí es donde entra en juego la inteligencia aumentada.

En lugar de sustituir a los trabajadores, potencia la experiencia humana al combinar las indicaciones de la realidad aumentada (RA) con la inteligencia artificial (IA) para mejorar la forma en que se llevan a cabo las tareas manuales complejas.

Este es el enfoque en el que se basa la plataforma de inteligencia aumentadaLightGuide, que digitaliza los flujos de trabajo manuales, ofrece orientación en tiempo real a los trabajadores de primera línea y permite la conectividad empresarial mediante la captura automatizada de datos.

Al hacer que la ejecución manual sea visible y cuantificable, los fabricantes obtienen información operativa que transforma un punto ciego de larga data en una fuente de mejora continua.

Imagine poder identificar con exactitud dónde se producen los cuellos de botella o los defectos, o garantizar que los operarios sigan de forma sistemática los procedimientos operativos estándar (SOP).

Siga leyendo para:

• Descubra por qué los datos de procesos manuales constituyen un componente fundamental del análisis de la fabricación y de las operaciones preparadas para la inteligencia artificial.
• Descubra cómo recopilar y utilizar los datos de los procesos manuales para mejorar la calidad, la productividad, el rendimiento del personal y la mejora continua.
• Descubra cómo la plataforma de «Inteligencia Aumentada» LightGuidetiende un puente entre el trabajo manual, la IA y los sistemas de fabricación de las empresas.

EN ESTE ARTÍCULO

De la analítica de fabricación a la inteligencia aumentada

Seis formas de utilizar la inteligencia aumentada para mejorar las operaciones de fabricación

Desarrollo de una estrategia de análisis de la fabricación preparada para la inteligencia artificial

Cómo LightGuide los datos de ejecución en inteligencia aumentada

Conexión de la ejecución en primera línea con el hilo digital

De la analítica de fabricación a la inteligencia aumentada

El análisis de datos en el sector manufacturero se ha centrado tradicionalmente en medir el rendimiento pasado. Sin embargo, a medida que las empresas manufactureras invierten en inteligencia artificial y en operaciones conectadas, necesitan una mayor visibilidad operativa sobre cómo se lleva a cabo el trabajo para identificar oportunidades de estandarizar los procesos, reducir la variabilidad y mejorar continuamente el rendimiento.

La inteligencia aumentada amplía el alcance del análisis de la fabricación más allá de los informes históricos, al recopilar automáticamente los datos de ejecución de los flujos de trabajo manuales y conectarlos con los sistemas de fabricación de la empresa.

Cada paso completado, cada verificación de calidad, cada tiempo de ciclo y cada interacción del operario aportan un valioso contexto operativo que ayuda a los fabricantes a comprender dónde se producen las variaciones entre las personas, los procesos y la producción, revelando patrones y oportunidades de mejora que, de otro modo, serían difíciles de detectar.

Al recopilar y analizar automáticamente estos datos de ejecución, LightGuide los fabricantes una visibilidad continua de las operaciones manuales, generando la información operativa necesaria para identificar patrones, mejorar los flujos de trabajo y tomar decisiones fundamentadas.

Seis formas de utilizar la inteligencia aumentada para mejorar las operaciones de fabricación

Al recopilar y analizar automáticamente los datos de ejecución de los flujos de trabajo manuales, la inteligencia aumentada ayuda a los equipos de fabricación a responder a preguntas fundamentales, tales como:

• ¿Dónde están ralentizando la producción las tareas manuales y por qué?
• ¿Cuáles son los pasos que consumen más tiempo o son más propensos a errores, y cómo pueden rediseñarse para mejorar la calidad y el rendimiento?
• ¿Existen variaciones en la ejecución entre turnos o equipos?
• ¿Cómo se correlaciona el cumplimiento de los SOPs con las tasas de defectos y los tiempos de ciclo? ¿Dónde se encuentran las mayores deficiencias?
• ¿Contribuyen los diseños de las estaciones de trabajo a ineficiencias o desafíos ergonómicos que afectan la productividad de los trabajadores?
• ¿Son eficaces los programas de capacitación para asegurar el cumplimiento de los POE y minimizar la variabilidad?

Responder a estas preguntas permite a los fabricantes:

• Detectar y resolver los defectos en su origen mediante el análisis de las causas fundamentales, reduciendo así las repeticiones y los desechos
• Optimizar las secuencias de tareas y los diseños de las estaciones de trabajo para mejorar la eficiencia
• Estandarizar los flujos de trabajo y mejorar la adhesión a los POE entre turnos y ubicaciones
• Reducir la variabilidad que afecta la calidad y la productividad

A continuación se presentan seis formas prácticas en las que los fabricantes están utilizando la inteligencia aumentada para mejorar las operaciones de fabricación:

1. Identificar cuellos de botella y aumentar la productividad

Los flujos de trabajo manuales a menudo contienen problemas ocultos que pueden interrumpir el flujo de producción. La captura de datos de estos flujos de trabajo puede ayudar a los fabricantes a identificar cuellos de botella, optimizar procesos y aumentar el rendimiento.

El seguimiento de los tiempos por paso y por ciclo puede revelar tareas que superan sistemáticamente los tiempos estándar, lo que permite detectar cuellos de botella y oportunidades para optimizar las secuencias de tareas.

A nivel de puesto de trabajo, los operarios pueden utilizar herramientas como el Data Hub LightGuidepara supervisar estos parámetros en tiempo real, lo que les permite ajustar el ritmo en consecuencia. Por su parte, los supervisores de línea pueden obtener una visión clara de las tendencias de rendimiento en todos los puestos de trabajo.

El impacto: Identificar cuellos de botella, optimizar el flujo de producción, reducir el tiempo de ciclo y aumentar el rendimiento.

Caso práctico: Descubra cómo L3Harris eliminó los defectos relacionados con el montaje y redujo el tiempo de cambio de formato por variante utilizando LightGuide el guiado y la confirmación en líneas de gran variabilidad. Lea aquí el caso práctico completo.

2. Reducir defectos y mejorar la calidad

Los flujos de trabajo manuales suelen ser propensos a errores causados por pasos omitidos o desviaciones de los SOPs. Esta variabilidad dificulta la estandarización. El seguimiento de cada tarea en tiempo real puede ayudar a aplicar los SOPs, reducir la variabilidad y garantizar la coherencia entre turnos.

Por ejemplo, las instrucciones de trabajo con realidad aumentada (RA)LightGuide pueden señalar en tiempo real los pasos que se han omitido, lo que permite a los operarios corregir los errores y evitar que las piezas defectuosas pasen a las fases posteriores del proceso. Además, los análisis basados en datos garantizan que las tareas en las que la calidad es fundamental —como el montaje, la inspección y las pruebas— cumplan de forma sistemática con los estándares exigidos, lo que transforma el control de calidad de un enfoque reactivo a uno proactivo.

El impacto: Detectar errores en el origen, reducir proactivamente los defectos y minimizar costosos retrabajos.

Caso práctico: Gracias al uso de instrucciones de trabajo con realidad aumentada, este fabricante redujo los errores en los sistemas de mangueras hidráulicas de 769 piezas defectuosas por millón a cero, lo que supuso un ahorro de millones para los fabricantes de equipos originales (OEM) en los cálculos de FTC para el montaje final. Descubra cómo aquí.

3. Estandarizar flujos de trabajo entre turnos y ubicaciones

La variabilidad en los flujos de trabajo manuales, especialmente entre turnos o centros, constituye otro reto habitual que da lugar a un rendimiento y una calidad irregulares. Sin procesos estandarizados, resulta difícil garantizar resultados repetibles.

Mediante el análisis de los datos de los flujos de trabajo manuales, los fabricantes pueden identificar inconsistencias en la ejecución de las tareas y garantizar la estandarización en todos los turnos y centros de trabajo.

Por ejemplo, el seguimiento de los tiempos de ciclo, las tasas de defectos y el cumplimiento de los procesos puede resaltar desviaciones entre turnos. Estos conocimientos permiten una recapacitación específica o ajustes de procesos para garantizar la consistencia, particularmente en entornos de alta mezcla o de múltiples turnos.

El impacto: Aplicar los POE (Procedimientos Operativos Estándar), reducir la variabilidad y mejorar la calidad.

Estudio de caso: Después de implementar LightGuide en una línea de producción con cuatro estaciones de trabajo y casi 100 contenedores de piezas, este proveedor de transmisiones eliminó la confusión del proceso, reduciendo drásticamente el tiempo de ciclo y mejorando la calidad en un 100%. Descubra cómo, aquí.

4. Mejorar el rendimiento de la fuerza laboral

Si bien la analítica de fabricación a menudo proporciona a los líderes una visión integral de las operaciones, muchas organizaciones pasan por alto una oportunidad crítica: empoderar a los operarios con datos en tiempo real en el punto de trabajo.

Tradicionalmente, los trabajadores han dependido de sus supervisores o ingenieros para identificar y aplicar mejoras en los procesos. Sin embargo, el acceso a información en tiempo real que proporcionan los datos permite a los operarios autocorregirse y subsanar las ineficiencias directamente en su origen. Por ejemplo, las instrucciones de trabajo proyectadas mediante realidad aumentada pueden guiar a los operarios paso a paso a lo largo de tareas complejas, garantizando así la eficiencia y la precisión.

Según el Manufacturing Leadership Council, la tecnología de realidad aumentada puede mejorar la productividad de los trabajadores de primera línea hasta en un 50 % y reducir los errores humanos hasta en un 90 %.

El impacto: Potenciar la toma de decisiones y la resolución de problemas en la planta de producción para mejorar la productividad, la rendición de cuentas y la mejora continua.

5. Mejorar la capacitación

Los datos de procesos manuales también desempeñan un papel fundamental en la mejora de la eficacia de la capacitación. Al capturar y analizar los datos de los flujos de trabajo manuales como parte de estrategias más amplias de analítica de fabricación, las empresas pueden:

• Identificar brechas de habilidades: Métricas como los tiempos de finalización de tareas y las tasas de error ayudan a identificar áreas donde los trabajadores podrían beneficiarse de capacitación adicional.
• Mejorar la eficacia de la capacitación: Los conocimientos sobre las tendencias de rendimiento permiten a las organizaciones diseñar programas de capacitación que aborden proactivamente los desafíos comunes.
• Acelerar las curvas de aprendizaje: La guía de RA mejora la capacitación en el puesto de trabajo al proporcionar retroalimentación en tiempo real. Esto acorta los tiempos de adaptación para empleados nuevos o reasignados, permitiéndoles alcanzar los objetivos de productividad más rápidamente.

Según un estudio del Foro Económico Mundial, las empresas han señalado que la realidad aumentada ha mejorado la eficacia de la formación hasta en un 80 %.

El impacto: Mejorar la preparación de la fuerza laboral y acelerar la mejora de habilidades, al tiempo que se reducen el tiempo y los costos asociados con los métodos de capacitación tradicionales.

Estudio de caso: Usando instrucciones de trabajo de RA Este innovador en vehículos eléctricos optimizó los flujos de trabajo de capacitación y ensamblaje para lograr avances en calidad y productividad, incluyendo una reducción del 50 % en el tiempo de ciclo y del 75 % en el tiempo de capacitación. Descubra cómo aquí .

6. Una asignación de recursos y una toma de decisiones más inteligentes

Cada decisión que se toma en la planta de producción —desde la optimización de los calendarios de producción hasta la mejora de la calidad— depende de datos fiables y útiles. Sin esta información, los fabricantes pierden oportunidades para optimizar los procesos manuales.

Al capturar datos de procesos manuales como parte de estrategias más amplias de analítica de fabricación, las empresas pueden alinear mejor la mano de obra, los equipos y los materiales con las demandas de producción, reduciendo el desperdicio y maximizando la producción.

El impacto: Decisiones de personal más inteligentes, asignación optimizada de recursos, tiempo de inactividad minimizado y mayor eficiencia operativa.

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Desarrollo de una estrategia de análisis de la fabricación preparada para la inteligencia artificial

A medida que los fabricantes aceleran la adopción de la inteligencia artificial, muchas organizaciones dan por sentado que el mayor reto consiste en seleccionar la tecnología de inteligencia artificial adecuada. En realidad, el mayor reto es la preparación de los datos.

La inteligencia artificial no puede mejorar los procesos manuales que no puede ver.

Sin una visión clara de cómo se lleva a cabo el trabajo manual, los fabricantes limitan el valor que la inteligencia artificial puede aportar en la actualidad, al tiempo que retrasan el desarrollo de capacidades futuras, como los flujos de trabajo adaptativos, la calidad predictiva y la optimización inteligente de los procesos.

1. Aumentar la visibilidad mediante flujos de trabajo digitales

A diferencia de los equipos automatizados, los flujos de trabajo manuales suelen carecer de las herramientas necesarias para recopilar datos de ejecución en tiempo real. En el caso de que se midan, suele ser mediante observaciones manuales o informes a posteriori, lo que significa que las ineficiencias y los problemas de calidad a menudo no se detectan hasta que ya han afectado a la producción.

Sin una visión en tiempo real de la ejecución manual, los fabricantes se ven obligados a adivinar dónde se producen las variaciones, por qué surgen los defectos y dónde existen oportunidades de mejora.

La digitalización de los flujos de trabajo manuales mediante herramientas como las instrucciones de trabajo en realidad aumentada permite a las empresas recopilar datos y análisis de fabricación preparados para la inteligencia artificial a medida que se realizan las tareas, lo que les proporciona visibilidad sobre métricas clave como los tiempos por paso, los tiempos de ciclo, las tasas de defectos y mucho más.

Además de estos indicadores de rendimiento, LightGuide registra LightGuide los identificadores de los operadores, las marcas de tiempo y los números de serie. En conjunto, estos datos conforman un registro digital exhaustivo de la ejecución que refuerza la trazabilidad, facilita el cumplimiento normativo y proporciona a la inteligencia artificial el contexto operativo detallado necesario para impulsar análisis avanzados, previsiones y futuras iniciativas de fabricación inteligente.

Como resultado, los fabricantes obtienen una visión clara de las tendencias de rendimiento en las estaciones de trabajo, las células de trabajo, los turnos y las instalaciones, lo que les permite identificar ineficiencias, estandarizar los procesos, optimizar la productividad a gran escala y tomar decisiones operativas más fundamentadas.

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2. Dar prioridad a los datos de ejecución limpios y estructurados

La eficacia de la inteligencia artificial depende exclusivamente de la calidad de los datos operativos que recibe.

Si bien los equipos automatizados generan continuamente registros estructurados, los procesos manuales suelen depender de la observación humana o de la introducción manual de datos, lo que hace que los registros de ejecución sean más propensos a presentar incoherencias, información incompleta y errores humanos. Cuando los registros de ejecución están incompletos o son incoherentes, los modelos de IA heredan esas imprecisiones.

A este reto se suma el enorme volumen de datos que se generan en la planta de producción. Sin un método estandarizado para recopilar, organizar y analizar estos datos de ejecución, los fabricantes corren el riesgo de perder información operativa valiosa, al tiempo que limitan la eficacia del análisis basado en la inteligencia artificial.

La plataforma de inteligencia aumentada LightGuidereduce al mínimo la dependencia de la introducción manual de datos, ya que recopila y organiza automáticamente los indicadores clave de rendimiento, al tiempo que detecta anomalías para facilitar un modelado de datos fiable basado en la inteligencia artificial.

3. Integrar los datos de ejecución en toda la empresa de fabricación

Los entornos de fabricación a menudo implican una combinación de sistemas heredados, automatización moderna y procesos manuales. Esta complejidad suele dar lugar a sistemas desconectados y silos de datos que dificultan el flujo ininterrumpido de información en todas las operaciones.

A diferencia de los procesos automatizados, que a menudo se benefician de la conectividad y los análisis integrados, los flujos de trabajo manuales suelen funcionar de forma aislada. Sin herramientas ni marcos integrados, la incorporación de datos procedentes de flujos de trabajo manuales a plataformas de análisis de fabricación más amplias puede resultar un proceso complejo que requiere muchos recursos.

Es fundamental salvar esta brecha, ya que la verdadera inteligencia operativa requiere un enfoque unificado de la gestión de datos. Por ejemplo, LightGuide conectar los datos de los procesos manuales con los sistemas MES, ERP, PLM, QMS y las plataformas de análisis, lo que permite a los fabricantes obtener una visión más completa de sus operaciones.

Cuando los datos de ejecución circulan por estos sistemas empresariales, los fabricantes obtienen una visión operativa completa que facilita la mejora continua, los análisis basados en la inteligencia artificial y una toma de decisiones más inteligente.

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Cómo LightGuide los datos de ejecución en inteligencia aumentada

La plataforma de Inteligencia Aumentada LightGuideactúa como capa operativa que conecta a los trabajadores de primera línea, la inteligencia artificial y los sistemas de fabricación de la empresa. Mediante la digitalización de los flujos de trabajo manuales, la recopilación de datos estructurados sobre la ejecución y la oferta de orientación en tiempo real, LightGuide la ejecución en primera línea en inteligencia operativa útil.

Al integrar la ejecución en primera línea en el hilo digital, LightGuide los datos de ejecución, los conocimientos basados en la inteligencia artificial y las orientaciones para el personal de primera línea en una única plataforma operativa, lo que proporciona a los fabricantes la visibilidad necesaria para mejorar continuamente el rendimiento humano, reforzar el análisis mediante inteligencia artificial y optimizar las operaciones en toda la empresa.

Estandarice la ejecución mediante una guía visual en tiempo real

La inteligencia artificial puede identificar patrones, extraer conclusiones y recomendar medidas, pero esas conclusiones solo generan valor cuando influyen en la ejecución. Diseñado pensando en los trabajadores de primera línea, LightGuide la inteligencia digital con la ejecución física al llevar las conclusiones generadas por la IA hasta el lugar de trabajo.

En lugar de basarse en instrucciones en papel, en la memoria o en conocimientos implícitos, los fabricantes pueden transformar los procedimientos operativos estándar en flujos de trabajo inteligentes y adaptativos que ofrezcan orientación, validación y comentarios en tiempo real para ayudar a los operarios a realizar tareas manuales complejas con mayor coherencia y seguridad.

Con LightGuide, la información basada en datos pasa a formar parte del propio flujo de trabajo. En lugar de esperar a los informes de posproducción, los operadores reciben información en tiempo real y métricas de rendimiento a medida que se lleva a cabo el trabajo, lo que les ayuda a mantener el ritmo y a garantizar una ejecución coherente. Las indicaciones también pueden adaptarse dinámicamente en función de los requisitos de producción, la experiencia del operador, las preferencias lingüísticas u otras condiciones operativas, ofreciendo la orientación adecuada para cada situación.

Al integrar la inteligencia digital directamente en el flujo de trabajo, LightGuide los fabricantes LightGuide estandarizar la ejecución entre los operarios, los turnos, las instalaciones y las variantes de producto sin sacrificar la flexibilidad. Los operarios reciben la orientación adecuada en el momento oportuno, mientras que la validación integrada ayuda a garantizar que los pasos críticos se completen correctamente antes de continuar con el trabajo.

El resultado es una plantilla de producción que aprende más rápido, trabaja con mayor coherencia y obtiene resultados de mayor calidad desde la primera fabricación.

Recopilar datos de ejecución en el lugar de trabajo

Cada interacción con un LightGuide genera automáticamente datos de ejecución estructurados a medida que se realiza el trabajo, incluyendo los identificadores de los operadores, los números de serie, las marcas de tiempo, los tiempos por paso, los tiempos de ciclo, las tasas de error y otras métricas valiosas.

De este modo se crea un registro digital completo de la ejecución que refuerza la trazabilidad, facilita el cumplimiento normativo y proporciona a los fabricantes los datos limpios y estructurados necesarios para desarrollar modelos de inteligencia artificial fiables.

Al hacer que los datos de los procesos manuales sean visibles y cuantificables, LightGuide un punto ciego de larga data en el ámbito de la fabricación en una valiosa fuente de inteligencia operativa.

• Identificar cuellos de botella y las causas raíz de ralentizaciones o defectos
• Realizar un seguimiento del cumplimiento de los procedimientos operativos estándar (SOP) por parte de los operadores, en todos los turnos y en todas las sedes
• Identificar los pasos que consumen más tiempo o son más propensos a errores
• Analizar los diseños de las estaciones de trabajo y la ergonomía para mejorar la seguridad y el rendimiento
• Correlacionar la eficacia de la formación con los tiempos de ciclo, la calidad y las tasas de retrabajo

Conectar la ejecución en primera línea con los sistemas de la empresa

La recopilación de datos de ejecución no es más que el primer paso. El verdadero valor reside en aprovechar esa información en toda la empresa de fabricación.

Con LightGuide, los datos de los procesos manuales pueden compartirse con los sistemas de la empresa o exportarse para su análisis mediante inteligencia artificial, lo que facilita la conexión entre la ejecución en primera línea y los sistemas MES, ERP, PLM y QMS, así como con las plataformas de análisis de fabricación y las iniciativas de mejora continua.

Este flujo continuo de información a lo largo del hilo digital ofrece a los fabricantes una visión más completa de la producción, al combinar los datos de ejecución con los sistemas de ingeniería, calidad y operaciones, lo que permite tomar mejores decisiones en toda la organización.

Los operadores reciben orientación en tiempo real, validación de la calidad y comentarios sobre el rendimiento; los supervisores obtienen información sobre las tendencias de rendimiento; y los ingenieros perfeccionan continuamente los flujos de trabajo utilizando datos fiables sobre la ejecución.

A medida que este ciclo se repite, cada tarea completada genera datos que mejoran la siguiente, creando un ciclo de mejora continua en el que la ejecución da lugar a mejores decisiones, mejores procesos y mejores resultados en toda la empresa de fabricación.

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Capacidades fundamentales de la plataforma de inteligencia aumentada LightGuide

Instrucciones de trabajo inteligentes y orientación mediante realidad aumentada

• Convierta las simulaciones de gemelos digitales en instrucciones de trabajo digitales estandarizadas que guíen a los operadores incluso en los procesos manuales más complejos.
• Proporcione orientación visual en tiempo real mediante realidad aumentada proyectada, garantizando que los operadores reciban las instrucciones adecuadas en el momento oportuno.
• Cree flujos de trabajo adaptativos que respondan de forma dinámica a los requisitos de producción, a las indicaciones de los operadores y a los datos operativos en tiempo real.
• Acelere la creación de flujos de trabajo con LightGuide , utilizando el análisis asistido por IA para optimizar los flujos de trabajo, garantizar que las instrucciones de trabajo estén libres de errores y generar datos de ejecución más precisos que permitan obtener información fiable gracias a la IA.

Control de calidad y prevención de errores basados en la inteligencia artificial

• Detecte y prevenga errores en tiempo real mediante la integración de un sistema de verificación de calidad basado en inteligencia artificial directamente en los flujos de trabajo de producción, utilizando visión artificial y sensores 3D.
• Aproveche las soluciones líderes de visión artificial basadas en IA, entre las que se incluyen Cognex y Keyence, para facilitar la inspección en tiempo real, la verificación de la calidad y la detección automática de errores.

Captura de datos analíticos de fabricación

• Automatice la elaboración de informes y la recopilación de datos programando informes, actualizando modelos de datos y exportando datos de producción para la elaboración de informes corporativos y aplicaciones de inteligencia artificial.
• Convierta los datos de ejecución en información útil gracias a los paneles integrados, los informes personalizables y los análisis de rendimiento que identifican tendencias, detectan cuellos de botella y revelan oportunidades de mejora continua.
• Genere tiempos de paso estándar asistidos por IA utilizando datos históricos del flujo de trabajo y un filtrado inteligente de anomalías para obtener referencias precisas del rendimiento.
• Mantenga unos datos limpios y preparados para la inteligencia artificial gracias a las herramientas integradas de gestión de datos, detección de anomalías y modelización automatizada de datos, que organizan, limpian y estructuran los datos de producción para su análisis y el aprendizaje automático.
• Realice capturas de pantalla y grabaciones de vídeo de la producción, junto con datos de ejecución integrados, para mejorar la trazabilidad, la resolución de problemas, la formación y el análisis de procesos.

Conectividad empresarial

• Conéctese a la perfección con las plataformas MES, ERP, PLM y QMS, ampliando los datos de ejecución a lo largo del hilo digital para obtener informes avanzados, visualización de datos y análisis mediante inteligencia artificial.
• Facilite el intercambio seguro de datos en tiempo real mediante OPC UA y herramientas de integración empresarial, con el fin de mantener sincronizados los datos de ejecución en todos los sistemas de fabricación.
• Amplíe las capacidades de la plataforma mediante nuestro SDK, herramientas «low-code» como Mendix y Node-RED, y el desarrollo asistido por IA con Python y JavaScript para crear flujos de trabajo personalizados e integraciones empresariales.

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El futuro del análisis en el sector manufacturero: conectar la ejecución en primera línea con el hilo digital

La próxima fase de la transformación digital del sector manufacturero no consiste simplemente en recopilar más datos. Se trata de conectar a las personas, los procesos y los sistemas empresariales a través de un hilo digital completo que se extiende hasta la propia planta de producción.

Si bien los procesos automatizados generan continuamente datos operativos estructurados, la ejecución manual sigue siendo uno de los aspectos menos visibles de las operaciones de fabricación. A medida que los fabricantes aceleran la adopción de la inteligencia artificial, resulta cada vez más importante conectar esa capa de datos de ejecución que falta. Sin una visión clara de cómo se lleva a cabo realmente el trabajo en primera línea, la inteligencia artificial carece del contexto operativo necesario para generar información relevante.

Al recopilar datos estructurados en el lugar de trabajo, las empresas manufactureras obtienen una visión más detallada de la ejecución en primera línea, lo que permite identificar el origen de los cuellos de botella, la variación en los procesos y los problemas de calidad. A medida que las capacidades de la inteligencia artificial siguen evolucionando, estos datos operativos se convierten en una fuente cada vez más valiosa de inteligencia operativa, lo que permite realizar análisis más avanzados, obtener información predictiva y optimizar los procesos de forma inteligente.

La plataforma de inteligencia aumentada LightGuidetransforma la ejecución en primera línea en inteligencia operativa útil, al conectar a los trabajadores, los sistemas empresariales y la inteligencia artificial a través de un ciclo continuo de retroalimentación. A medida que los operarios realizan cada tarea, los datos de ejecución se recogen, validan y comparten automáticamente en toda la empresa de fabricación, transformando los flujos de trabajo manuales en una fuente de inteligencia operativa.

¿El resultado? Un proceso de fabricación en el que la ejecución en primera línea ya no existe al margen del hilo digital. En su lugar, cada tarea genera los datos necesarios para mejorar continuamente el rendimiento humano, facilitar la toma de decisiones basada en la inteligencia artificial e impulsar una fabricación más inteligente.