Analítica predictiva en los negocios: la forma de manejar su destino

Por Fuente externa el 10-sep-2019 11:36:40

analítica predictiva en México, Panamá y Ecuador

¿Y si pudieras ver el futuro? Si tiene un negocio con fines de lucro, ¿no sería genial si de alguna manera pudiera prever lo que sucederá? ¿No le gustaría tomar decisiones que protejan su negocio de los malos resultados y aumenten la rentabilidad? ¿No sería genial?:

En Panamá conscientes de la importancia de la analítica y los modelos predictivos, los incluyeron como una de las temáticas principales del IA-CKATÓN Panamá 2019, evento es organizado  por la Cámara Panameña de Tecnología de la Información y Telecomunicaciones (CAPATEC) y la Autoridad Nacional para la Innovación Gubernamental (AIG)

Utilizar analítica predictiva y modelos predictivos y prospectivos en su negocio, le permitirá:

  1. Saber que sus máquinas en la fábrica de automóviles comenzarán a hacer agujeros en lugares incorrectos a las 7:21 PM cuando el ingeniero principal se haya ido a casa, dando lugar a un evento que hará caer la línea,

 

  1. Conozca antes que suceda, que las bombas eléctricas sumergibles que bombean hidrocarburos de su pozo, comenzarán a funcionar mal a las 04:03 a.m. y deben ajustarse para evitar una falla completa.

  2. Cuando un cliente entre a su tienda, usted sabrá que el miró un par de jeans y examinó un traje costoso en su sitio web, y que inclinarse a comprarlos si le ofrece una promoción mientras está en la tienda.

El análisis predictivo permite a las empresas predecir lo que sucederá, permitiendo tomar las medidas correctas justo a tiempo, para aprovechar las oportunidades o evitar consecuencias negativas.

Convergencia de tecnologías que habilitan el análisis predictivo

El análisis predictivo se usa cada vez más como una estrategia viable para las empresas, gracias a la rápida evolución de herramientas de analítica que permiten la implementación de modelos predictivos, llegando al punto en el que cada pieza de tecnología puede beneficiarse de otra.

El análisis predictivo se basa en el concepto de que al estar disponibles grandes cantidades de datos, tales como: rendimiento de las máquinas, las operaciones de planta y de producción, operaciones del centro de datos, procesos comerciales, comportamiento del cliente, etc., se pueden desarrollar modelos sofisticados y precisos para predecir escenarios futuros. Que tienen alta probabilidad de ocurrencia. Estos modelos y algoritmos predictivos generalmente se desarrollan sin presunciones de patrones o relaciones y utilizan aprendizaje automático, redes neuronales, cálculos y técnicas de inteligencia artificial. Estas técnicas permiten el descubrimiento eficiente de patrones y relaciones ocultas en el mar de datos.

Para obtener el máximo valor de los modelos predictivos, las empresas los implementan en sistemas en tiempo real para ejercer acciones o tomar decisiones. Estos sistemas en tiempo real buscan continuamente patrones en los flujos de datos entrantes generados por el Internet de las cosas (IoT), como máquinas de fábrica, activos en el campo petrolífero, sistemas de centros de datos, barcos en el mar y paletas de inventario. Los flujos de datos se puntean según las reglas basadas en modelos predictivos inteligentes.

Estos sistemas inteligentes pueden proporcionar respuestas y orientación para los problemas más difíciles que puedan surgir, especialmente cuando se necesita un mayor nivel de automatización en situaciones que exigen acciones rápidas y confiables que estén libres de errores humanos.

Investigaciones recientes del Foro Económico Mundial (2015) informaron que el valor inmediato de los análisis de IoT y la adopción de medidas en tiempo real, es la mejora de la eficiencia operativa (por ejemplo, mayor tiempo de actividad, utilización de activos) a través del mantenimiento predictivo y la gestión remota. La colaboración entre humanos y máquinas dará como resultado niveles de productividad sin precedentes y experiencias laborales más atractivas.

Una estrategia ganadora: mantenimiento predictivo con TIBCO Spotfire

TIBCO Spotfire ofrece una plataforma completa para el desarrollo del modelo de análisis predictivo. Le permite conectarse a varios tipos de fuentes de datos simultáneamente y aplicar técnicas avanzadas para el modelado predictivo, como las que usan R y análisis avanzados de SAS, MATLAB y bases de datos. Se pueden diseñar soluciones predictivas completas utilizando TIBCO StreamBase para el procesamiento de eventos.

Un ejemplo de aplicación de análisis predictivo es el mantenimiento predictivo de sistemas de levantamiento artificial en la producción de petróleo y gas. Estos sistemas son caros y es altamente deseable que se detecte cualquier posible mal funcionamiento antes de que ocurra realmente para que la producción de petróleo no se vea interrumpida. Estos sistemas cuentan con salidas de flujo de datos de sensores en tiempo real para parámetros de producción como temperatura, presión y corriente.

Los modelos predictivos y las reglas que identifican los principales indicadores de mal funcionamiento del sistema se desarrollan en Spotfire utilizando sus capacidades analíticas avanzadas. Estas reglas se envían a la plataforma de procesamiento de eventos TIBCO StreamBase. Cuando se violan los umbrales de las reglas, StreamBase envía una notificación por correo electrónico (u otros canales) al ingeniero con los datos previos a esa violación, lo que permite que se realice un análisis de causa raíz en Spotfire.

Si usted desea conocer más sobre modelos predictivos en los negocios, le invitamos a descargar el siguiente Whitepaper donde encontrara información valiosa sobre el uso de tecnología analítica a través de la inteligencia aumentada, para lograr el uso de modelos analíticos predictivos. 

Nueva llamada a la acción

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Este artículo corresponde a una versión traducida y adaptada del original publicado en el Blog de TIBCO, para leer nota original hacer clic aquí.

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