Ibermática explica las bases para construir una pyme data-driven en el Foro TransDi

Ibermática Industria 4.0

La experta en Industria 4.0 Nora Etxezarreta apunta que este tipo de empresas ve mejorada la eficiencia de las máquinas de sus plantas de producción

El Clúster GAIA ha acercado recientemente a Donostia la segunda edición del Foro TransDi, con una veintena de buenas prácticas y proyectos tecnológicos de empresas que conectan necesidades y oportunidades de negocio entre pymes en el ámbito de la Transformación Digital. El novedoso formato de la jornada se basó en presentaciones breves de 5 minutos, seguidas de un espacio para identificar potenciales colaboradores interesados en compartir y desarrollar propuestas de mercado que ya están en marcha, ofreciendo un market place único para el intercambio de experiencias y el fomento de colaboraciones empresariales.

La cita, que estuvo auspiciada como patrocinadores por la Diputación Foral de Gipuzkoa, el Departamento de Desarrollo Económico e Infraestructuras del Gobierno Vasco, y la Spri, estaba dirigida especialmente a aquellas organizaciones que están trabajando en la transformación de sus procesos, productos y servicios y que deseaban conocer el mercado de soluciones digitales de nueva generación.

Nora Etxezarreta.

Nora Etxezarreta, responsable de Datalake en Ibermática MidMarket, utilizó sus cinco minutos para explicar las bases para construir una pyme data-driven que permita mejorar la eficiencia de las máquinas de sus plantas de producción. Una empresa data-driven tiene una cultura basada en el dato y su análisis, de cara a gestionar y tomar decisiones de forma mucho más rápida y eficaz que una empresa tradicional.

La experta de Ibermática detalló el proceso de transformación a llevar a cabo (apoyándose en una experiencia real) “que parte de un cambio en el modelo de gestión y la cultura organizacional”, y cuyo mayor beneficio es precisamente “la transición hacia un modelo de gestión con menor tiempo de reacción y mayor agilidad”.

Para ello describió las tres fases esenciales: “La integración en herramientas diarias que usan operarios y/o responsables de producción para que puedan tomar decisiones y resolver problemas basados en datos de manera inmediata; un análisis prescriptivo para encontrar puntos óptimos de operación; y embeber la inteligencia de los algoritmos desarrollados en las máquinas, dando lugar a Automatismos Inteligentes y Programas de Autoregulación para las mismas”.

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