Cada parte de una pieza producida tiene formas y dimensiones reales que difieren de las especificaciones deseadas. Esto puede deberse al proceso de producción mismo, en el que algunas causas son precedibles y otras no. Para asegurar la máxima calidad de la producción, estas variancias deben analizarse y comprobarse para cerciorarse de que las diferencias están dentro de los límites fijados.
“Medir” las características de la pieza es la manera más obvia de asegurar que la variancia está bajo control. Esto convierte la recogida de datos en un paso crucial para evaluar el resultado del proceso de producción. El análisis de los datos obtenidos ayuda a la organización a conocer la efectividad de su proceso y saber dónde es necesario implementar mejoras.
La reducción de precio de los sistemas de almacenamiento de datos y la accesibilidad de las infraestructuras de red han tenido un impacto general en los sistemas de datos. Se han reducido las dificultades tradicionales que suponían los diferentes tipos de señales de varios sensores y los muchos protocolos usados por las unidades de elaboración. Esto se debe a los sensores más «inteligentes» y la adopción de estándares de comunicación en todo el mundo. Actualmente, la tendencia es desplazar las funciones de elaboración lo más cerca posible de los sensores, convirtiéndolos en objetos capaces de comunicarse por sí mismos unos con otros en una red. Los datos elaborados se envían a sistemas de almacenamiento central en los que pueden almacenarse para posteriormente ser recuperados y procesados.
La cantidad de datos recogidos aumenta de manera constante y su uso ya no está restringido a la simple evaluación de conformidad de una pieza (por ejemplo, correcta o incorrecta). Debido al avance de la tecnologías, ahora podemos ofrecer datos para alimentar la ejecución de varios sistemas de asistencia industrial:
- Historiales de trazabilidad de datos
- proceso estadístico en análisis de control
- Sistemas de planificación de la producción
- Sistemas de ejecución de la fabricación que ayudan a las personas que toman las decisiones sobre la fabricación
- Sistemas de planificación de recursos empresariales
- Sistemas de almacenamiento de datos
- Sistemas de extracción de datos y aprendizaje de máquina con la posibilidad de optimizar el proceso de producción y apoyar las políticas de mantenimiento reactivas o predictivas.
A medida que aumenta la cantidad de datos, también debe hacerlo la infraestructura de procesamiento. La necesidad de almacenar grandes cantidades de datos ha promovido técnicas más innovadoras para el almacenamiento estructural como las bases de datos NoSql y los sistemas de archivos distribuidos. De la misma manera, se han puesto a disposición nuevas tecnologías para aumentar el número de métodos y algoritmos de procesamiento distribuido.
Debido a este cambio, las técnicas de presentación también deben adaptarse para comunicar de manera efectiva la relación entre los datos y los eventos que los generan al usuario. Actualmente, las técnicas de presentación pueden considerarse una ciencia por sí mismas. Un ejemplo es el uso de métodos estadísticos descriptivos y técnicas de presentación que derivan de la disciplina de la infografía.