Obstáculo n.º 1: Riesgos de ciberseguridad
Las brechas en la seguridad siguen ocupando titulares debido al grave impacto que pueden tener sobre las empresas. Una brecha no solo supone el riesgo de perder información confidencial, sino que también puede ocasionar interrupciones, tiempo improductivo y problemas de rendimiento, además de considerables daños a la reputación. Por esta razón, es fundamental para las empresas mejorar sus procesos de gestión de datos e invertir en la infraestructura de IT.
El mantenimiento predictivo puede ayudar a los fabricantes a evitar estos problemas mediante el monitoreo automático en busca de patrones inusuales para detectar de inmediato posibles señales de robo de datos o intrusión en la red. También se necesita un enfoque integral de seguridad que incluya políticas y procedimientos y que proporcione capas de defensa en torno al personal, los procesos y los riesgos tecnológicos.
Obstáculo n.º 2: El exceso de datos
Las empresas generan enormes cantidades de datos que, si se utilizan correctamente, pueden representar un activo sumamente valioso. No obstante, muchas organizaciones de fabricación no saben cómo aprovechar al máximo sus datos y, por lo tanto, no optimizan sus flujos de trabajo o procesos de producción de una manera que les permita obtener los mejores resultados y conclusiones prácticas.
Poder entender cantidades masivas de datos es fundamental para vencer los principales retos a los que se enfrentan las organizaciones, pero las destrezas y capacidades requeridas rara vez se encuentran entre las aptitudes principales de una empresa. Por lo tanto, es importante buscar la colaboración de un experto confiable en el área de datos que sea capaz de obtener la información adecuada, almacenarla y presentarla de una manera que facilite la toma de decisiones empresariales de la manera más eficaz.
Obstáculo n.º 3: Una gestión deficiente de los datos
Las empresas acopian más datos que nunca, pero una enorme cantidad de datos por sí sola no basta. También se necesitan herramientas que ayuden a analizar estos datos y extraer la información que contienen.
El verdadero valor de la automatización se halla en la propiedad intelectual que las empresas tienen sobre sus clientes, procesos y diseños de productos. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático permiten analizar grandes cantidades de información, elaborar hipótesis y obtener importantes patrones de datos, así como entrenar modelos de aprendizaje para descubrir lo que se desconocía. Además, los equipos de trabajo encargados de analizar los datos podrán probar más escenarios de uso en un tiempo considerablemente menor, lo que les ayudará a comprender sus datos cada vez mejor.
El potencial de estos avances en inteligencia artificial se destaca en un análisis de McKinsey que encontró que las técnicas más avanzadas de aprendizaje profundo o deep learning pueden suponer un valor anual de hasta 5.8 billones de dólares. En dos tercios de los 400 casos de uso que se analizaron, la inteligencia artificial mejoró el rendimiento mucho más de lo que fue posible con otras técnicas analíticas. Sin esta capacidad para obtener grandes cantidades de datos de diversas plataformas y utilizarlos en la práctica, a los fabricantes les seguirá resultando difícil extraer conclusiones de interés sobre los cambios y la productividad en sus plantas.
