Ensayo de Transformación Digital
Para el presente ensayo expone las propuesta de transformación digital para una empresa del sector industrial
minero que se encarga de la fabricación de equipos de metal-mecanico principalmente para las mineras a
nivel nacional (clientes en Perú) y la región (exportaciones).
Para exhibir los productos que se fabrican, que son de grandes dimensiones y tamaños, por eso se tienen
maquetas y dibujos en autocad 2D, mejorando la experiencia del usuario se podría generar una fábrica virtual
en tiempo real, el cliente puede registrarse con un ID y tener acceso a través de un aplicativo móvil o una
web, desde una estación de trabajo (plataforma del cliente).
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Revisar el equipo en 3D, con sus características y componentes. Teniendo la posibilidad de recrear el
escenario de instalación en sus locales, minas o centro de trabajo.
Seleccionar el equipo que ofertamos, y determinando la especificación de sus orden de pedido del
mismo modo en 3D.
La orden generada por el cliente desde la plataforma puede llegar en tiempo real como una alerta al
área comercial y planificación de la demanda, make-to-order, para dimensionar la planificación de la
producción.
Para ingeniería, que se encarga de administrar, actualizar y custodiar los planos de los equipos en software de
diseño técnico asistido por computadora,
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Podría diseñar los planos de los equipos en 3D, publicarlos que puedan ser utilizados por las áreas de
produción y comercialización.
Podría revisar y ajustar los equipos en 3D y con un clic o arrastre sobre la pizarra electrónica,
haciendo los ajuste o mejoras pertinenes sobre el dibujo, ya no depende de crear planos en 2D e
imprimirlos para corregirlos.
Se podrían utilizar tecnología de drones para escaneo de los equipos del cliente que requiran algun
trabajo de reparación, mantenimiento, construcción o innovación.
Para planificación de la demanda y programación se recibe las ordenes de atención en base a los pedidos del
cliente.
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En base a los datos de los equipos y a la programación semanal de la producción se genera un plan
maestro propuesto en forma automatica.
Considerando las actividades finalizadas de la programación anterior, la liberación de los recursos
humanos, máquinas, materiales, así como actividades que están en proceso o no han finalizado.
Considerando las existencias de materiales e insumos que se requieren para la fabricación, y/o
generando los requerimientos de materiales a compras en forma automática.
Con los datos masivos recolectados pueden generar modelos de predicción del comportamiento de
la planta ante situaciones de emergencia, huelga, fallas o caídas de maquinas y falta de recursos,
estableciendo una linea base o posiciones de trabajo críticas que deben ser cubiertas para no afectar
la producción.
En la planta de producción existen maquinas distribuidas en los diversas fases de producción que
poseensoporte a PLC/SCADA, y éstas pueden integrarse con IoT Gateway.
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Recoge los datos de las maquinas para controlar el rendimiento, el inicio y fin de cada tarea
ejecutada en la máquina.
Predecir los mantenimientos preventivos y conservación de componentes de las máquinas. Y el
requerimiento de cambio de piezas o repuestos para mantener operativo las máquinas.
El rendimiento de los operarios se mide con el registro automatizado de sus tarjetas de asistencia que
son leídas en forma automática cuando ocupan su posición de trabajo al iniciar y finalizar tareas.
Con los datos masivos registrados establecer monitoreo del avance de actividades, y presentar un
panel en cada planta de producción de los “arribos” y “salidas” de las actividades relacionadas que
debe ejecutar, permite ver el avance y efectividad de cada planta en tiempo real.
Las inspecciones del control de calidad en las fases de producción deben realizarse con dispositivos
electrónicos, como tabletas, que se conectan a la red a través de la conexión wifi disponible en todas las
plantas de producción (soportadas por redes vlan).
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Registrar datos en tiempo real,
Permite reducir el uso del papel, paperless,
Integración de dispositivos que generan datos,
Datos masivos (Big Data) que pueden ser utilizados para el business intelligence, toma de decisiones
bajo modelos descriptivos y analítica diagnóstica; y el business analytics bajo la toma de decisiones,
modelos predictivos, prescriptivos y cognitivos.
La gerencia de operaciones y la alta dirección, a través de la digitalización de las operaciones
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Los datos masivos (Big Data) son recolectados y almacenados en un gran lago de datos en un
ambiente distribuido, que a través de mecanismos de procesamiento de datos permite “alimentar” a
los repositorios analíticos de datos.
En tiempo real, puede tener los tableros de control para la toma de decisiones, no se espera los
reportes de las operaciones al día siguiente, todo en tiempo real es actualizado, que se puede revisar
con sus aplicaciones móviles conectadas a los repositorios NoSQL que Big Data proporciona.
Implementación de modelos predictivos ante situaciones atípicas o alertas de desviaciones en los
avances de los planes de producción que en tiempo real pueden determinar las causas y propuesta de
acciones de mejora.
La empresa posee un estructura que en la práctica es más horizontal para la toma de decisiones, las
responsabilidades y el compromiso del equipo o participantes es bastante cohesionado. Pero como todo esto
no puede ser considerado eterno, debe establecer mecanismos para llevar todas las prácticas sean
documentadas, procedimientos, instructivos, conocimientos, que en una siguiente etapa pueda estar
soportado por mecanismos de inteligencia artificial y gestión del conocimiento del negocio.
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Aprendizaje en métodos ágiles para la fabricación como lean manufacturing, lean six sigma pueden
ser incorporados.
Se pueda desarrollar pràcticas de seguimiento visual, tableros kanban automatizados, con los datos
masivos.
La retroalimentación y reflexión de las situaciones o circunstancias para mejorar el rendimiento en
futuras situaciones que minimicen el impacto o se activen las contingencias.
Recomendaciones
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Establecer una arquitectura empresarial (AE), que puede ser desplegada con el apoyo de frameworks
de AE como TOGAF y su alineamiento a la estrategias de negocio.
Determinar los procesos de negocio que tiene la empresa y que a través del ciclo BPM generar un
proceso de mejora continua y seguimiento para una completa gestión de procesos.
Establecer mecanismos de digitalización y automatización de principio a fin de los procesos de la
empresa, con el apoyo de soluciones de ERP, SCM, CRM, BI, BA necesarias y relevantes para el
soporte de tecnologías y sistemas de información de la empresa.
El diseño de una arquitectura tecnología, datos y aplicaciones que pueda tener las careaceterísticas
de un depliegue inmediato, flexible, escalado y elastico proporcionado especialmente con Cloud
Computing.