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Industria inteligente: ciencia de datos para aumentar el rendimiento

Un caso de estudio de cómo la Ciencia de Datos ha dado un salto la productividad y el rendimiento en una industria alimentaria

La industria que busca lograr resultados positivos, invierte en rendimiento. Mide el nivel de productividad de las máquinas, es decir, si el tiempo y la cantidad de producción están cubriendo la demanda.

Para mantener el buen desempeño de la maquinaria, es necesario monitorear varios aspectos, como los ajustes relacionados con la velocidad de producción del equipo. Asimismo, el proceso de mantenimiento es indispensable para asegurar que la maquinaria funcione según el tiempo de disponibilidad programado. Esta situación ocurre porque el mantenimiento predice fallas, realiza cambios programados y evita el tiempo de inactividad.

Según la CNI (Confederación Nacional de la Industria), las inversiones previstas para 2024 por la industria se centran en ampliar la capacidad productiva (42%) y mejorar el proceso productivo actual (42%). Además, en 2023, alrededor del 74% de estas industrias tenían la innovación tecnológica como estrategia de inversión. El estudio “Inversiones en la industria“, publicado en 2024, publicó esta información. Refuerza el esfuerzo de la industria por mejorar el rendimiento.

Un ejemplo de esta innovación tecnológica es la digitalización, que ayuda a la industria a alcanzar un nuevo nivel de productividad. Este caso muestra cómo una gran multinacional del sector alimentario utilizó la ciencia de datos para mejorar el rendimiento de sus líneas de producción. La industria buscó la solución ST-One cuando notó que dos líneas aparentemente idénticas funcionaban a diferentes velocidades. Con los datos recopilados, el responsable descubrió por qué ocurría este problema y lo solucionó.

El impacto también se produce en la rentabilidad, ya que el desempeño juega un papel importante en los resultados financieros de las industrias. Según el Portal de la Industria, la ganancia es de hasta un 86% en productividad tras la implementación de tecnologías en la línea de producción.

Descubra más casos como este, en versión ampliada, en la página de casos de éxito.

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