El proceso de transformación digital de un proceso de producción generalmente pasa por varias fases de madurez, cada una de las cuales representa un nivel más avanzado de integración y aprovechamiento de las tecnologías digitales.

El proceso de transformación digital de un proceso de producción generalmente pasa por varias fases de madurez, cada una de las cuales representa un nivel más avanzado de integración y aprovechamiento de las tecnologías digitales. De manera natural se trata de fases lineales, pero una empresa puede encontrarse en diferentes fases para distintas áreas de negocio. Es clave reconocer en qué fase se encuentra la digitalización de cada proceso para diseñar cómo avanzar hacia la siguiente etapa de madurez.

En la Fase 1: Exploración y adopción inicial, se identifican oportunidades para digitalizar los procesos, probando nuevas tecnologías y garantizando la conectividad de los datos para una mejor visibilidad. Es el comienzo del proceso de familiarización con herramientas digitales clave.

En la Fase 2: Integración y consolidación, los datos se estructuran y conectan entre diferentes sistemas. Aquí, se busca consolidar la información para obtener una visión clara del estado actual de los procesos, permitiendo realizar análisis descriptivos.

En la Fase 3: Optimización y eficiencia, se aplican análisis predictivos para anticipar resultados y mejorar el rendimiento. Se enfoca en optimizar los procesos, mejorando la eficiencia operativa y la toma de decisiones basada en datos.

La Fase 4: Empresa inteligente y autónoma representa el nivel más avanzado, donde los sistemas toman decisiones automáticamente. Con inteligencia artificial y automatización, los procesos se vuelven autónomos, operando de forma eficiente y sin intervención humana directa.

En la era de la digitalización, el análisis de datos se ha convertido en una herramienta clave para las empresas que buscan mejorar sus procesos y tomar decisiones más informadas. Existen diferentes tipos de análisis de datos, cada uno con un enfoque y un propósito específicos. Desde entender lo que ha ocurrido, hasta prever lo que sucederá y qué acciones tomar, estas técnicas permiten aprovechar el valor de los datos para optimizar el rendimiento empresarial y alcanzar objetivos estratégicos. Los diferentes tipos de análisis de datos son:

El análisis descriptivo se centra en examinar datos históricos para entender qué ha ocurrido. Su objetivo es resumir y organizar la información de manera que sea comprensible, proporcionando una visión clara del estado actual del proceso o negocio a través de reportes, gráficos y estadísticas básicas.

El análisis diagnóstico profundiza en los datos para descubrir las causas detrás de lo ocurrido. Va más allá de lo descriptivo, buscando identificar patrones y relaciones que expliquen por qué sucedieron ciertos eventos o cambios en los datos.

El análisis predictivo utiliza modelos estadísticos y algoritmos para anticipar lo que podría ocurrir en el futuro. Basado en datos históricos y tendencias, permite prever posibles escenarios y tomar decisiones con mayor conocimiento de los resultados esperados.

Finalmente, el análisis prescriptivo va un paso más allá al recomendar acciones específicas basadas en los resultados del análisis predictivo. No solo anticipa lo que podría pasar, sino que también sugiere qué decisiones tomar para optimizar los resultados y alcanzar los objetivos deseados.

En el siguiente gráfico se muestra la relación entre la fases de madurez en la transformación digital de un proceso de producción y los diferentes tipos de análisis de datos y herramientas que se usan en cada fase:

Consolidadas las dos primera fases de madurez en la digitalización de un proceso de producción, permite considerar el proceso como Proceso Conectado. Una vez desarrollados los automatismos y análisis predictivos necesarios en la fase 3, se pueden considerar el proceso como Proceso Optimizado. Completar las mejoras de predictibilidad y adaptabilidad necesarias para la fase 4, permite considerar el proceso como Proceso Autónomo.

En Sixphere, somos especialistas en el análisis avanzado de datos, llevando a nuestros clientes mucho más allá de la simple visualización. Con nuestras capacidades de predicción precisa y prescripción automatizada, no solo anticipamos lo que sucederá, sino que también te guiamos en la toma de decisiones óptimas para maximizar el rendimiento de tus operaciones. Convertimos los datos en conocimiento accionable, asegurando que cada paso esté respaldado por información inteligente y orientado hacia el éxito continuo.