Sentando las bases de trazabilidad para el análisis de datos en la industria de alimentación y bebidas

En la actualidad los datos son un elemento vital de las empresas inteligentes, son la fuente para tomar decisiones más rápidas e impulsar mejores resultados empresariales.

La industria de alimentación y bebidas está acelerando la implantación de nuevas tecnologías que mueven, extraen y consumen datos cada vez más diversos y que provienen de una creciente variedad de orígenes. La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y los algoritmos avanzados permiten a las organizaciones obtener un enorme valor de los datos e impulsar los resultados antes, con un impacto mayor del que nadie hubiera imaginado.

Los beneficios de los datos son obvios: ventaja competitiva, costes reducidos, nuevos productos y servicios, nuevas fuentes de ingresos y una mejor experiencia del cliente, por nombrar solo algunos.

Factores de éxito de las iniciativas de datos

Si bien las empresas son conocedoras del poder disruptivo de los datos y están invirtiendo en iniciativas basadas en datos, no todas tienen éxito.

Para obtener información útil de la enorme cantidad de datos a la que tienen acceso, las organizaciones deben centrarse en:

  • Establecer un objetivo comercial claro. Estas iniciativas deben estar alineadas con los imperativos comerciales estratégicos.
  • Encarar el problema correcto. Centrándose en problemas reales, en preguntas adecuadas y asegurándose los datos correctos para trabajar.
  • Contar con el talento adecuado. Creando equipos de personas con las habilidades adecuadas para impulsar este tipo de iniciativas.

A la hora de acometer el proyecto, cuando se trabaja en un problema de datos en general se siguen los siguientes pasos:

  1. Recopilar datos útiles
  2. Limpiar los datos para el marco de trabajo
  3. Agrupar y visualizar los datos
  4. Construir modelos sobre los datos
  5. Predecir e interpretar

Paso 1: recopilar datos útiles

En nuestro objetivo de sentar las bases de trazabilidad nos centramos en el primer paso: la recopilación de datos.

¿Qué datos nos hacen falta y para qué son necesarios? Para la industria de alimentación bebidas ¿Qué tipo de datos se necesitan? Para eso nos fijaremos en las tendencias que dominan en este segmento:

Consumidores cada vez más conscientes de la salud que demandan alimentos y bebidas saludables.
>> Para esto es necesario tener datos del seguimiento y rastreo de productos de principio a fin, desde las especificaciones del proveedor en la recepción de la materia prima hasta la entrega a los clientes finales.

Consumo creciente de productos de primera calidad y desafíos debido a la legislación y el cumplimiento de las normas.
>> Obliga a mejorar la capacidad de respuesta de la cartera de productos, con una nueva plataforma y nuevos procesos. A configurar procesos de soporte para superar las cargas administrativas y el cumplimiento normativo. Al seguimiento y rastreo de materiales, de pedidos y lotes, KPI de producción y activos.

Crecimiento de los volúmenes de producción.
>> Para ello será necesario optimizar la producción, aumentar la eficiencia y reducir los residuos mediante la digitalización de las plantas y el seguimiento y rastreo de órdenes de producción, de lotes, de materiales, y personal.

Aumento de los costes legales y regulatorios.
>> Precisa visibilizar de forma completa la genealogía de productos y la trazabilidad del proceso en toda la producción. Implementar controles de calidad y sensibilizar sobre la mejora continua de la calidad de producto: especificaciones, pruebas fuera de línea y en línea, y seguimiento de la producción.

Las tendencias del mercado van a dictar los primeros pasos para la recopilación de datos sin embargo no hay trazabilidad de extremo a externo de la producción y del producto, por lo que, de partida, es recomendable.

  • Automatizar todo lo automatizable.
  • Medir todo lo medible.
  • Poner calidad a los datos en todo lo que se pueda.
  • Colocar la información en el nivel adecuado de la ISA-95
  • No perder de vista el objetivo del negocio.
  • Y evitar silos de datos.
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