Un nuevo estudio realizado por Snowflake revela que el 41% de las empresas industriales necesita urgentemente reformar la gestión de datos generados por IIoT para implanta nuevas estrategias que les permitan mejorar su productividad, reducir los costes de fabricación y ser más flexibles.
Estas son las conclusiones de un nuevo estudio patrocinado recientemente por Snowflake (NYSE: SNOW), plataforma líder de datos construida para la nube, y publicado en colaboración con la Unidad de Inteligencia de The Economist. La encuesta, que entrevistó a 914 responsables de la toma de decisiones de ocho sectores de mercado diferentes, incluyendo a más de 100 procedentes del sector de manufactura, demuestra que este sector es el que tiene más probabilidades de conseguir oportunidades de crecimiento en ingresos y beneficios a través del aprovechamiento de los datos que genera la Industria 4.0.
Toda empresa está conectada a un ecosistema de proveedores, socios, clientes y otras organizaciones con las que debe colaborar para realizar sus operaciones. Los fabricantes, por ejemplo, deben colaborar con los proveedores de materias primas para conocer la disponibilidad y tenerla en cuenta en sus programas de producción. Los minoristas y las empresas de bienes de consumo dependen de socios logísticos para transportar la mercancía desde los centros de distribución a sus puntos de venta o para entregar los pedidos online a los hogares de los consumidores. Los responsables de la toma de decisiones en la producción se enfrentan a una enorme oleada de datos, gran parte de los cuales consiste en datos semiestructurados procedentes del Internet Industrial de las Cosas (IIoT).
Según el estudio, la necesidad de actualizar las arquitecturas de datos es elevada, con un 41% de los encuestados que declararon que se trata de una prioridad máxima en su empresa, mientras otros tantos afirmaron que necesitan desarrollar o actualizar su propia estrategia de datos. Una vez implantada la nueva infraestructura, los encuestados esperan que aumente la satisfacción del cliente (38%) y la rentabilidad (33%). “La transformación digital, en un sentido amplio, es un requisito previo para la fabricación inteligente,” afirma José Maria Alonso Elizo, Director Regional Sur de Europa de Snowflake. “Los datos generados por los empleados, equipos, vehículos y socios comerciales principales deben recopilarse, integrarse y analizarse de manera que produzcan información significativa para el diseño de productos, las operaciones de la fábrica, las ventas y la distribución” añade.
Otros hallazgos claves de la encuesta incluyen:
- Más oportunidades a través de los datos: Casi un tercio (27%) de los responsables de la toma de decisiones también esperan que la mejora de las capacidades de análisis de datos les permita desarrollar nuevos productos o mejorar los existentes. Una quinta parte espera un aumento de la productividad de los empleados, y otro 16% cree que podrá acortar aún más el ‘time-to-market’.
- Inteligencia artificial: El 40% de los responsables de producción quiere invertir en inteligencia artificial o aprendizaje automático en los próximos tres años. En consecuencia, casi una cuarta parte (22%) también tiene previsto contratar más científicos de datos.
Democratización de los datos: Los responsables de la toma de decisiones en el sector de la fabricación afirmaron tener prioridad principal en los próximos tres años la formación de más empleados para trabajar con datos (33% en el sector industrial frente a una media de 30% en otros sectores), y proporcionar a más empleados acceso a los datos y a las herramientas de análisis (15%), según la encuesta.
Fuente: Snowflake.com
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