BIG DATA | Noticias | 01 FEB 2017

El Grupo Cuñado aplica 'Big Data' a la construcción de plantas industriales

La empresa española del sector de la construcción de plantas industriales, Grupo Cuñado, está utilizando analítica de grandes volúmenes de datos para mejorar su sistema de suministro de proyectos.
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Redacción CIO

Simplificar los procesos y crear estrategias inteligentes a través del análisis de datos está, cada vez más, más presente en la planificación de las empresas. Según un informe del McKinsey Global Institute (MGI), el volumen y la diversidad de datos disponibles ha aumentado exponencialmente a lo largo de los últimos años y prevé que el 2017 será un año clave para su uso en las empresas.

La industria logística es uno de los ámbitos donde más se notado el impacto de ‘Big Data’. La analítica de un gran volumen de datos mejora la eficiencia logística en la cadena de suministro. Un buen ejemplo es Grupo Cuñado, empresa española del sector de la construcción de plantas industriales. Para mejorar su sistema tradicional de suministro de proyectos, interconectaron las distintas partes intervinientes: fábrica, ingeniería y construcción- utilizando un software adaptado a las necesidades de sus clientes. De esta forma, Grupo Cuñado puede controlar y seguir cada uno de los materiales, desde el diseño hasta la entrega final a los subcontratistas.

Con ello, la compañía ha conseguido un ahorro de costes directos e indirectos. Medir los procesos logísticos permite controlar de una forma exhaustiva la totalidad del proceso de producción. Gracias a esto, se pueden anticipar incidencias y detectar puntos con una menor producción. Un segundo aspecto a tener en cuenta es el control y seguimiento en tiempo real de los productos. Permite gestionar en todo momento el estado de los materiales que se ofrecen al cliente y evitar entregas defectuosas. Por otro lado, también permite analizar el mantenimiento y poder prevenir fallos en la cadena logística.

Por otra parte se logra la optimización de las rutas a través de la geolocalización reduciendo el consumo de combustible, rentabilizar las horas de conducción y ahorrar costes. Además, la instalación de sensores en los vehículos permite analizar los patrones de conducción y, en consecuencia, poder reducir averías.

Por último, también pueden ser muy interesantes las predicciones financieras. Estas previsiones se consiguen analizando las tendencias económicas tanto a nivel mundial como local y las previsiones empresariales o sectoriales, entre otros aspectos. El tipo de datos que se tengan en cuenta dependerán de las características de la empresa en cuestión.

 

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