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El blog de Mikel Niño
Industria 4.0, Big Data Analytics, emprendimiento digital y nuevos modelos de negocio

Claves principales de nuestro artículo sobre la analítica de Big Data como base para la servitización de un fabricante de bienes de equipo

Una vez de nuevo asentado el ritmo de trabajo tras el viaje a Estados Unidos, dedicaré las próximas entradas del blog a recoger la información y conclusiones más relevantes tras mi presencia en la 2015 IEEE International Conference on Big Data celebrada a finales del pasado mes de octubre en Silicon Valley, comenzando por resumir las líneas principales del trabajo que vengo desarrollando con mis compañeros del Grupo de Bases de Datos Interoperantes de la Facultad de Informática de San Sebastián, y que presenté en el congreso dentro de la sesión especial dedicada al “Smart Manufacturing” y la aplicación del Big Data en la industria manufacturera.

El artículo presentado lleva como título “Business Understanding, Challenges and Issues of Big Data Analytics for the Servitization of a Capital Equipment Manufacturer, y se deriva de nuestra colaboración con un fabricante de bienes de equipo y su proveedor de TIC. En el proyecto utilizamos la analítica de Big Data como base para la estrategia de servitización de dicho fabricante, quien está desarrollando un nuevo modelo de negocio basado en ofrecer servicios de valor añadido para ayudar a sus clientes (empresas manufactureras que utilizan en sus procesos de fabricación la infraestructura y maquinaria provista por este fabricante de bienes de equipo) a optimizar el resultado de dichos procesos y la calidad del producto final.

Un momento de la presentación de nuestro trabajo en la 2015 IEEE International Conference on Big Data

En el artículo, más allá de describir el proceso industrial en el que se basa este caso de estudio y la arquitectura desplegada para la captura, procesamiento y análisis de datos, capturamos el contexto de negocio en el que se desarrolla el proyecto y el mapa de implicados, para centrarnos (como contribución principal del trabajo) en divulgar los principales retos a los que hemos hecho frente en cuanto a la comprensión de las necesidades y objetivos de negocio, así como el impacto de dichas claves en la definición de los objetivos técnicos del proyecto. En ese sentido, el artículo recoge los hallazgos y observaciones (a modo de “lecciones aprendidas”) que entendemos como más aprovechables a futuro.

Nuestro objetivo es, por tanto, aportar información de valor que pueda ser aprovechada por otros equipos de investigación y desarrollo en este campo. La motivación de dicho foco de trabajo es doble: por un lado, entendemos que los aspectos de comprensión y caracterización de las necesidades de negocio tiende a ser una de las fases de todo proyecto de investigación aplicada que más esfuerzo y recursos consume por parte de los equipos técnicos, dada la habitual “brecha” a salvar entre las necesidades de negocio y los objetivos técnicos; por otro, un contexto de servitización presenta complejidades añadidas que impactan directamente en los requisitos a tener en cuenta por parte de los equipos técnicos, ya que no van a trabajar con una empresa cuyo objetivo es conseguir una herramienta interna para su propio consumo, sino un producto que quiere comercializar y vender a un segmento de clientes al que normalmente los equipos técnicos no tendrán acceso directo.

Enlace al artículo en el sitio web IEEE Xplore (DOI: 10.1109/BigData.2015.7363897)

[See here for the English version of this entry]

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