En la fabricación, el análisis de datos es esencial para optimizar los procesos, mejorar la calidad y aumentar la eficiencia. Cuatro tipos principales de análisis convierten los datos en información estratégica: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
El análisis descriptivo identifica patrones en el pasado, proporcionando una visión clara del estado de la producción. Por ejemplo, las fábricas lo utilizan para supervisar el rendimiento, detectar fallos de las máquinas y evaluar las líneas de producción.
El análisis diagnóstico busca comprender por qué sucedió algo, identificando las causas raíz de los problemas. Si hay retrasos en una línea de montaje, este análisis puede señalar si la falla se debe a una maquinaria, un suministro de materiales o una capacitación inadecuados.
El análisis predictivo utiliza modelos estadísticos y aprendizaje automático para anticipar eventos futuros. Puede predecir la demanda del producto, la vida útil del equipo y las necesidades de mantenimiento. Así, las empresas evitan fallos inesperados, asegurando la continuidad de las operaciones.
La analítica prescriptiva recomienda acciones para optimizar los procesos. Si los análisis predictivos indican un riesgo de falla en una máquina, los análisis prescriptivos sugieren el mantenimiento preventivo o el reemplazo de piezas para evitar tiempos de inactividad inesperados.
Además de estos, el análisis exploratorio de datos (EAD) utiliza técnicas gráficas y estadísticas para identificar patrones y anomalías, siendo una etapa preliminar del análisis descriptivo y diagnóstico. El análisis explicativo, por otro lado , confirma las teorías y explica los patrones observados, ayudando a validar hipótesis y comunicar resultados. Estos enfoques hacen que la fabricación sea más eficiente y estratégica, reduciendo costos y mejorando la calidad.
Análisis exploratorio de datos: desbloqueando respuestas en la industria
El término «análisis exploratorio de datos» fue introducido por John W. Tukey en la década de 1970. Con la llegada del Big Data, su aplicación en la industria se ha hecho más presente en las últimas dos décadas, dando lugar a una fase destacada para el análisis de datos.
El Análisis Exploratorio de Datos (DEA) ayuda a determinar la mejor manera de manipular la información recopilada para obtener las respuestas necesarias en cada caso. Esto facilita a los científicos de datos descubrir patrones, identificar anomalías, probar hipótesis o verificar suposiciones. Se utiliza para explorar lo que los datos pueden revelar más allá de su modelado formal, así como para comprender las variables del conjunto y sus relaciones.
Los pasos para la aplicación de DEA en la industria son:
- Recopilación de datos y limpieza: Los datos se recopilan directamente de máquinas o procesos industriales. Después de eso, antes de comenzar el análisis, es importante limpiarlo, eliminar los valores faltantes, tratar los valores atípicos y corregir los posibles errores. Este proceso garantiza la precisión del análisis;
- Exploración de variables: Comprensión de las características de las variables, como la distribución, la tendencia central y la dispersión de los datos. Esto se hace a través de estadísticos descriptivos como la media, la mediana, la moda y la desviación estándar;
- Identificación de valores atípicos: Los valores atípicos son valores extremos o inusuales que distorsionan el análisis y los resultados. El EDA le permite identificar si deben eliminarse, tratarse o mantenerse, según el contexto de la planta y el propósito del análisis;
- Análisis de correlación: Mediante la realización del DEA es posible observar la relación entre las variables e identificar correlaciones que pueden ser útiles en la construcción de modelos predictivos. Esta información puede proporcionar información importante a la hora de desarrollar nuevas estrategias;
- Visualización de resultados: A partir de este modelo de análisis, es posible crear una visualización gráfica de los datos, que es más accesible y fácil de interpretar. Los gráficos, como los histogramas, los diagramas de dispersión y los diagramas de caja, pueden revelar patrones y tendencias que antes estaban ocultos;
Diferentes técnicas de exploración
Hay 4 tipos principales de DEA:
- Univariante no gráfica: Es la forma más sencilla de análisis de datos, ya que analiza una variable a la vez para comprender su distribución e identificar patrones o anomalías. No se ocupa de causas o relaciones, y su objetivo principal es describir los datos y monitorear su comportamiento;
- Multivariante no gráfica: Análisis de dos o más variables juntas para comprender sus relaciones complejas. Las técnicas no gráficas de DEA suelen mostrar las relaciones entre las variables mediante el cruce de tablas o estadísticas;
- Gráfico univariante: Los métodos no gráficos no proporcionan una imagen completa de los datos, por lo que se requieren métodos gráficos. Los tipos comunes de gráficos univariantes incluyen histogramas, diagramas de caja y gráficos de tallos u hojas;
- Gráficos multivariantes: los datos multivariantes utilizan gráficos para mostrar las relaciones entre dos o más conjuntos de datos. El tipo más utilizado es el gráfico de barras agrupadas o el gráfico de barras, donde cada grupo de barras representa un valor de una variable y cada barra dentro del grupo representa un valor de la otra variable;
También es posible utilizar técnicas estadísticas y de visualización, como una forma de exploración flexible y abierta que permite a los científicos de datos profundizar en los datos sin nociones preconcebidas. Algunos ejemplos son:
- Estadística descriptiva: Implica el cálculo de medidas de tendencia central (como la media), dispersión (amplitud, varianza, desviación estándar) y forma (asimetría, curtosis) para cada variable en el conjunto de datos;
- Agrupación: Se utilizan técnicas de agrupación en clústeres, como la agrupación en clústeres K-means, la agrupación jerárquica y DBSCAN, para agrupar puntos de datos similares;
- Detección de valores atípicos: se utilizan técnicas como la puntuación Z y el método IQR para detectar valores atípicos en los datos;
Análisis Explicativo de los Datos: Explicación de los datos encontrados
El análisis explicativo de datos se ocupa de hacer inferencias a partir de los datos, con el objetivo de explicar los patrones de los datos después de la prueba de hipótesis. Ocurre cuando el científico de datos identifica un problema específico que debe mostrarse al público. En resumen, este tipo de análisis es un enfoque estadístico que consiste en explicar los conocimientos identificados sobre un conjunto de datos. En el contexto de la industria, se utiliza para interpretar datos y proporcionar nuevos conocimientos, que ayudan a mejorar el rendimiento, la eficiencia y la productividad.
Este proceso ocurre después del análisis exploratorio de datos y utiliza métodos de visualización, estadísticas y transformación de datos para explicar las características centrales encontradas. En esta fase explicativa, puede utilizar una variedad de técnicas para aclarar cómo se relacionan las variables de entrada (o rasgos) con su variable de punto de ajuste. Son los siguientes:
- Análisis de regresión: Se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Es útil comprender qué factores influyen en el resultado de un proceso;
- Análisis de series temporales: Se utiliza para analizar datos recopilados a lo largo del tiempo, como tasas de producción o mediciones de calidad;
- Análisis de Pareto: Esta técnica se utiliza para identificar los factores más significativos en un conjunto de datos;
- Control estadístico de procesos (SPC): Los métodos SPC, como el gráfico de atributos y variables, el intervalo individual y móvil, la ejecución y el control previo, se utilizan para supervisar y explicar el proceso de fabricación;
El proceso de prueba de hipótesis y medición de resultados también puede implicar significación estadística (que indica si los hallazgos son confiables o obra del azar). Además, el tamaño del efecto (la magnitud de la diferencia o relación) es otra medida importante en el análisis explicativo.
Exploratorios y explicativos: Análisis que están presentes en varias industrias
La aplicación de ambas técnicas de análisis es ampliamente utilizada en la industria, y su impacto positivo puede variar según el segmento. Por ejemplo, en la industria automotriz, el análisis exploratorio de datos se puede aplicar para monitorear el estado de los equipos y predecir fallas. La explicación, por otro lado, se utiliza para identificar el impacto de diferentes configuraciones de línea de montaje en las tasas de defectos de los vehículos.
En la industria de alimentos y bebidas, el análisis exploratorio de datos puede identificar variaciones en la consistencia de los ingredientes. La explicación, por otro lado, es capaz de explicar la relación entre los parámetros de procesamiento (como la temperatura, la velocidad de mezcla) y la calidad del producto final.
Por último, en la fabricación de productos electrónicos, el análisis exploratorio de datos le permite visualizar las tasas de falla de los componentes a lo largo del tiempo para identificar tendencias. Y la explicación ayuda a comprender cómo las variaciones en las condiciones ambientales (como la humedad y la temperatura) afectan la calidad de la soldadura.
Como se ha visto, estos dos métodos de análisis de datos desempeñan un papel crucial en la industria, ya que proporcionan información que ayuda a la optimización de procesos. A partir de ellos, el científico de datos puede identificar patrones y contribuir a la productividad y gestión estratégica de la línea. El análisis exploratorio ayuda a comprender y visualizar los datos, mientras que el análisis explicativo explica las interacciones entre las variables y prueba las hipótesis. En conjunto, estos enfoques forman parte de un proceso de digitalización que está en constante crecimiento y ayudan a hacer realidad las llamadas industrias inteligentes.
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