La digitalización de los procesos no tiene alternativa.

Nos hemos propuesto asesorar y acompañar a las empresas en el proceso de digitalización. Cribamos y digitalizamos todos los datos relevantes de su empresa. Se analizan y optimizan sus procesos empresariales.

Nuestros sistemas de IA se utilizan para supervisar sus datos y procesos. La IA le proporciona un flujo continuo de información y análisis en tiempo real. Supervisa y alerta cuando los datos o los procesos se desvían y muestra recomendaciones de actuación.

Por muy costosa y perturbadora que sea la digitalización de los procesos empresariales, no hay alternativa a lograr una mayor eficiencia, productividad y mejor rendimiento a un coste menor.

Es importante empezar por el análisis de la situación inicial. Sólo entonces podrán fijarse objetivos concretos de digitalización con un valor elevado e individual. A continuación, pueden utilizarse ratios específicos de la producción y análisis sectoriales para evaluar qué medidas están orientadas a los objetivos. Porque la digitalización es muy individual y cada hoja de ruta de implantación es diferente. Es esencial saber antes del inicio del proyecto qué ratios corresponden a la consecución de los objetivos.

Quizá una tasa de reconocimiento del 80 por ciento ya sea suficiente para lograr una optimización que merezca la pena. Y quizá alcanzar el 98% no sea ni necesario ni económico.

Según nuestra experiencia, la disponibilidad, cantidad y calidad de los datos suelen ser los mayores retos al comienzo de la digitalización. Aunque muchas oportunidades se derivan del hecho de que la automatización y la digitalización generan volúmenes de datos mucho mayores, desgraciadamente, éstos suelen estar disponibles en sistemas diferentes y separados o en normas incompatibles.

La digitalización y la IA proporcionan a la producción potentes herramientas para aumentar la eficiencia, optimizar los procesos de fabricación y producir más cerca del mercado. La IA puede aportar avances asombrosos gracias a un análisis de datos mejor y más profundo, así como al reconocimiento de patrones/anomalías y al aprendizaje automático, por ejemplo, cuando se trata de optimizar los procesos de fabricación, organización y logística, reducir los residuos y el consumo de energía o aumentar la calidad y la sostenibilidad.