- 70% de los fabricantes aún depende de captura manual y la calidad del output depende directamente del dato de entrada
Clase Turista
Cuando se habla de transformación digital en el sector industrial, solemos enfocarnos en tecnologías de manufactura avanzada como robots más ágiles, algoritmos de inteligencia artificial más sofisticados o líneas de producción cada vez más automatizadas. Sin embargo, lo que realmente está optimizando la competitividad en planta son los datos.
La integración de sistemas de manufactura inteligente, automatización e infraestructuras digitales ha abierto una nueva etapa para la manufactura. Hoy es posible monitorear procesos en tiempo real, ajustar parámetros de producción de forma automática y anticipar anomalías antes de que se traduzcan en defectos. En términos operativos, esto representa un salto significativo frente a los modelos tradicionales, donde la corrección llegaba tarde y con costos acumulados. Pero este avance tiene una condición crítica, se trata de la calidad de los datos que alimentan esos sistemas.
Sin embargo, esto representa un desafío para la industria, ya que el 70% de los fabricantes aún recopila datos de forma manual, según el Manufacturing Leadership Council, lo que refleja que una parte considerable de la operación industrial sigue dependiendo de procesos desconectados, propensos a errores y con baja capacidad de respuesta en tiempo real.
Datos de calidad se vuelven críticos para sostener la eficiencia industrial
Una planta puede incorporar tecnologías de manufactura avanzada y aun así operar por debajo de su potencial si los datos que utiliza son incompletos, inconsistentes o no están contextualizados. Y es que la inteligencia artificial no soluciona fallas desde su origen; las replica a escala. La automatización no valida decisiones; las ejecuta tal como fueron definidas. Y las plataformas digitales no comprenden el contexto por sí mismas; dependen de la calidad y forma en que los datos son capturados.
Por eso, “cuando se trata de cómo mejorar los procesos de producción industrial ya no podemos limitarnos a la adopción de sistemas de manufactura inteligente. Ahora también debemos centrarnos en la confiabilidad de la información que sostiene cada decisión”, señala Arturo Zavala, director de ZEISS Industrial Quality Solutions.
Hoy los datos de medición de calidad son más prioritarios que nunca, porque no se trata únicamente de verificar si una pieza cumple o no con especificaciones, sino de generar una base de información que permita entender el comportamiento del proceso, identificar patrones y actuar antes de que el error escale. Así, la medición se convierte en una fuente de inteligencia operativa.
Para que esto sea posible, Zavala señala que los datos provenientes de los sistemas de manufactura inteligente deben cumplir tres condiciones fundamentales: precisión, que garantiza que lo que se mide refleja fielmente la realidad del proceso; trazabilidad, que permite seguir el origen y la evolución de los datos a lo largo del tiempo, lo que resulta clave para auditorías, cumplimiento normativo y mejora continua; y la interoperabilidad para asegurar que la información pueda fluir entre sistemas.
“Cuando estas condiciones se cumplen, la integración tecnológica empieza a generar valor tangible. Las decisiones dejan de basarse en supuestos y se sustentan en evidencia. Los equipos pueden actuar con mayor rapidez y coordinación. Y la operación gana en consistencia, incluso en entornos complejos o distribuidos geográficamente”, señala el especialista.
De datos dispersos a decisiones precisas, el camino hacia la eficiencia
Para contar con datos precisos que realmente ayuden a mejorar los procesos de producción y la calidad, ZEISS IQS plantea la necesidad de consolidar una base sólida de datos de medición confiables. Esto implica integrar de manera coherente la información proveniente de tecnologías de manufactura avanzada con las áreas de metrología, el gobierno de datos y la cultura organizacional. En la práctica, se trata de construir confianza en cada dato, desde su origen hasta su uso en la toma de decisiones.
1. El primer paso es asegurar la integridad en la captura. Esto exige instrumentos de medición calibrados y procesos estandarizados que reduzcan la variabilidad humana. Sin esta base metrológica, cualquier capa digital posterior pierde sentido
2. A partir de ahí, el reto es estructurar y contextualizar la información. Cada dato registrado debe estar vinculado a variables clave como lote, máquina, operador, condiciones ambientales o especificaciones del producto. Este contexto permite que los datos sean comparables, auditables y útiles para análisis avanzados.
3. Otro componente crítico es la interoperabilidad. En muchas plantas, los datos de medición permanecen aislados en equipos o sistemas que no se comunican entre sí. Integrarlos en plataformas comunes permite que fluyan a lo largo de la operación y se conviertan en un activo transversal.
4. La gobernanza de datos también juega un papel decisivo. Definir estándares, responsables, reglas de validación y políticas de acceso asegura consistencia en el tiempo. Sin estos lineamientos, incluso los sistemas más avanzados terminan generando información duplicada, incompleta o poco confiable.
5. Finalmente, está el factor cultural. La calidad de los datos no se sostiene solo con tecnología, sino con disciplina operativa. Cuando los equipos entienden que cada medición impacta decisiones críticas, la captura y gestión de datos se convierte en una responsabilidad esencial.
Desde la perspectiva del negocio manufacturero, la calidad necesita dejar de ser vista como un atributo del producto final y verse más como una capacidad transversal que impacta costos, tiempos de entrega, cumplimiento y reputación. La eficiencia operativa, por su parte, ya no depende únicamente de optimizar recursos, sino de tomar decisiones oportunas y bien fundamentadas. Y la toma de decisiones requiere cada vez más de datos confiables, accesibles y contextualizados.
Para Zavala, “avanzar hacia una manufactura verdaderamente inteligente implica reconocer que las tecnologías de manufactura avanzada y la infraestructura digital no es suficiente por sí sola. Es necesario construir un ecosistema donde los datos, especialmente los de medición, sean consistentes, estén conectados y puedan ser utilizados de forma transversal en toda la organización”.
