Llevar a cabo una investigación ya sea científica, empresarial o tecnológica implica seguir ciertos pasos, se inicia por definir el problema o la pregunta, y luego hasta seleccionar las herramientas y métodos más adecuados para la recolección y análisis estadístico.
En el ámbito industrial, el análisis de datos es crucial, ya que permite transformar información en decisiones basadas en evidencia, optimizando procesos, reduciendo costos y mejorando la eficiencia operativa. Este enfoque fundamentado en la ciencia asegura investigaciones coherentes que impulsan la competitividad y la innovación en el sector.
Índice
¿En qué consiste el análisis de datos?
Consiste en recopilar, limpiar y modelar cifras con el fin de descubrir información valiosa, sacar conclusiones y apoyar la toma de decisiones informadas. El uso de métodos estadísticos, algoritmos y técnicas analíticas permite no solo entender lo que ha ocurrido a partir de datos pasados, sino también prever posibles tendencias y comportamientos.
Pasos de cómo se lleva a cabo el proceso de análisis de datos
Es un proceso fundamental en la ciencia de datos, puesto que transforma los resultados brutos en insights valiosos. Enseguida se presentan las etapas de este proceso:
- Recolección de cifras. Se obtienen datos brutos de diversas fuentes, como encuestas, bases de datos y sensores.
- Limpieza de indicadores. Luego se eliminan errores y se manejan los valores atípicos.
- Procesamiento. Son organizados y transformados para facilitar su análisis, esto puede incluir normalización y agregación.
- Análisis estadístico. Se aplican técnicas estadísticas para identificar patrones, tendencias y relaciones en las variables.
- Visualización. Se crean gráficos y tablas que ayudan a traducir los resultados de manera clara y efectiva.
- Interpretación. Se extrae información útil que puede ser utilizada para la toma de decisiones estratégicas.
Importancia del análisis de datos en la automatización industrial
La evaluación cuantitativa se ha convertido en un pilar para las empresas al optimizar sus operaciones y mejorar su competitividad. A continuación, se presentan algunos puntos clave:
- Business Intelligence. Facilita la toma de decisiones informadas al transformar las variables en información valiosa.
- Rendimiento. Ayuda a identificar áreas de mejora, lo que puede aumentar la eficiencia y reducir costos operativos.
- Datos estructurados. Hacen posible organizar grandes volúmenes de indicadores de manera que sea fácil, accesible y utilizable.
- Análisis prescriptivo. Da recomendaciones sobre acciones a tomar, basadas en patrones detectados en las variables.
- Informes. Genera informes detallados que permiten a los gerentes evaluar el desempeño y realizar ajustes estratégicos.
- Conjuntos de parámetros. La integración de conjuntos de valores diversos proporciona una visión más completa del proceso industrial.
Tipos de procesos de análisis de datos en la industria
Descriptivo
El análisis descriptivo es utilizado para comprender los datos históricos y evaluar qué ha ocurrido en un período determinado. Mediante el uso de datos cuantitativos y cualitativos, proporciona insights relativos al rendimiento que ayudan a las organizaciones a entender mejor sus operaciones.
Predictivo
Utiliza modelos predictivos, técnicas estadísticas y números actuales para estimar tendencias, comportamientos y posibles resultados futuros. Su fin es permitir a las empresas anticiparse a los eventos y modificar los procesos en consecuencia.
Prescriptivo
Va un paso más allá al recomendar acciones específicas basadas en el análisis predictivo y descriptivo. Utiliza algoritmos avanzados e inteligencia artificial para proponer las mejores estrategias y decisiones a tomar para mejorar los resultados.
Variaciones en el análisis de datos aplicado a diferentes sectores industriales
Adaptación en la manufactura
En el sector manufacturero, ayuda a mejorar las operaciones de producción mediante la detección de valores atípicos, anticipación de fallos de máquinas y mejoras en el control de inventarios, entre otros aspectos, lo que favorece a una mayor eficiencia, reducción de costos operativos y una mejor planificación estratégica a largo plazo.
Aplicación en la cadena de suministro
Se beneficia porque hay un análisis detallado de las cifras disponibles, desde la demanda de productos hasta la logística de distribución, da paso a maximizar la eficiencia y reducir los costos, mejora así cada etapa del proceso, amplía la visibilidad y garantiza una respuesta más ágil ante cambios en el mercado.
Uso en el control de calidad
Se fortalece con los modelos analíticos y el procesamiento de números de producción, lo que asegura que los productos cumplan con los estándares requeridos y se identifiquen oportunidades de mejora, facilita así la implementación de acciones correctivas y preventivas que aumenten la satisfacción del cliente y reduzcan el desperdicio.
Productos y sistemas de SDI para el análisis de datos
En SDI contamos con sistemas que capturan, almacenan y procesan grandes volúmenes de registros, transformándolos en información útil para decisiones basadas en evidencia. Con soluciones como cómputo embebido, controladores industriales, sensores avanzados y software de analítica, optimizamos procesos críticos en tiempo real.
Asimismo, garantizamos la seguridad y disponibilidad de los datos para un análisis continuo. Estas herramientas integran inteligencia empresarial y analítica avanzada, permitiendo a las empresas avanzar hacia la digitalización y la industria 4.0.
