No descubrimos nada nuevo si afirmamos que un objetivo prioritario de toda organizaci\u00f3n para maximizar sus cotas de rentabilidad es la reducci\u00f3n de costes. Estos pueden ser evidentes, por tanto f\u00e1cilmente atajables; presumibles, lo que implica cierto grado de an\u00e1lisis y evaluaci\u00f3n para su confirmaci\u00f3n; u ocultos, los m\u00e1s interesantes, pero tambi\u00e9n los que siempre pasar\u00e1n desapercibidos, si no se toman medidas espec\u00edficas para pasarlos a la primera de las categor\u00edas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Si los costes permanecen ocultos es porque no son apreciables a simple vista, lo que no quiere decir que no existan. Entonces, si no podemos verlos\u2026 \u00bfc\u00f3mo podemos sacar a la luz los gastos innecesarios derivados de procesos con ineficiencias no sabidas o no perceptibles? La respuesta la encontramos en la digitalizaci\u00f3n de los procesos productivos. La tarea de b\u00fasqueda y evidenciaci\u00f3n de los costes ocultos ha encontrado sus mayores y mejores aliados en la Anal\u00edtica Avanzada de Datos <\/a>y en la Industria 4.0<\/a>, a trav\u00e9s de la que podemos mejorar y optimizar los procesos productivos midiendo de manera objetiva y minuciosa su desempe\u00f1o.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n La automatizaci\u00f3n de la captura de datos de cualquier tipo de planta, a trav\u00e9s de dispositivos IIot (Industrial Internet of Things) y sistemas MES (Manufacturing Execution System), permite conocer el rendimiento real de los negocios, y no solo el percibido, desenmascarando lo que se conoce como \u2018f\u00e1brica oculta\u2019, \u2018f\u00e1brica escondida\u2019 o \u2018f\u00e1brica fantasma\u2019, esa otra realidad que infiere en los procesos, pero que no se tiene en cuenta porque ni siquiera se conoce. La aplicaci\u00f3n a la cadena de manufactura de la Inteligencia Artificial<\/a> hace que emerja la parte de iceberg que permanece hundida, para poder as\u00ed completar los an\u00e1lisis efectuados mediante la puesta en relaci\u00f3n de toda la informaci\u00f3n, no solo la disponible, sino la existente.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Ya sean datos generados por el PLC que gobierna la maquinaria, incidencias declaradas por el personal operativo de planta y\/o almac\u00e9n, o informaci\u00f3n presente en los sistemas de MRP, MES o GMAO, gracias a la Industria 4.0 <\/a>se pueden compilar y procesar de manera conjunta,<\/strong> para medir e interrelacionar todos los par\u00e1metros de negocio, obteniendo una visi\u00f3n global. Estos an\u00e1lisis, adem\u00e1s, sientan las bases para posteriores estudios de rendimiento o c\u00e1lculo de OEE<\/a>, mejora continua de procesos (e-Kaizen), mantenimiento predictivo<\/a>, y parametrizaci\u00f3n de la producci\u00f3n y predicciones.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n