La industria manufacturera parece estar entrando en un período de cambios significativos, a medida que muchas organizaciones exploran cómo los agentes de IA pueden ayudar a alterar las operaciones internas, un silo de datos roto a la vez. Los fabricantes ya han comenzado a modificar en la tecnología que necesitarán para mantenerse a la vanguardia y obtener una preeminencia competitiva. Esto es lo que necesita aprender para prepararse para los próximos cambios y que su empresa siga avanzando y sin quedarse antes.
El patrimonio de datos reciente
Tradicionalmente, los fabricantes han marginado sus datos y su deducción en el interior de sistemas y aplicaciones empresariales dispares, lo que dificulta enormemente la colaboración y el intercambio de datos entre organizaciones y ralentiza la innovación y el crecimiento. Pero como la IA, especialmente en forma de agentes, está alterando el status quo, creemos que las empresas con visión de futuro se beneficiarán enormemente de la reforma de su entorno de datos coetáneo en dirección a el patrimonio de datos reciente. Sus tres componentes esencia, en los que será crucial que los fabricantes se centren el próximo año, son el rendimiento de la dependencia de suministro, la fabricación inteligente y los productos conectados.
Desempeño de la dependencia de suministro
Este año existe una gran oportunidad para que los fabricantes comiencen a beneficiarse nuevas fuentes de datos de la dependencia de suministro y a pensar más allá de las tradicionales. Esto requerirá lograr a los proveedores (para obtener información como datos sobre materias primas) y a los clientes (para obtener datos sobre cómo utilizan los productos o cualquier problema que puedan encontrar). Esto coincide con el sentimiento cada vez longevo de los fabricantes de que es importante conquistar formas mucho más eficientes y escalables de conquistar una visibilidad total de sus cadenas de suministro.
La asociación entre Copo de cocaína y SAP y la disponibilidad de SAP Business Data Cloud (BDC) está diseñada para cobijar el intercambio de datos bidireccional y el entrada casi en tiempo efectivo a los productos de datos de SAP a través de una integración sin copia, dependiendo de la configuración del cliente. Esto puede ayudar a las organizaciones a mejorar la visibilidad empresarial y de la dependencia de suministro al reunir los datos de SAP con el resto de los datos empresariales de una empresa.
Algunos de nuestros clientes ya están invirtiendo en visibilidad empresarial con BDC, centrándose en las ventas, las cadenas de suministro, la previsión y la relación entre sus finanzas y la planificación de inventario, y reconociendo el seguro valencia de sus conjuntos de datos. Informan sobrevenir experimentado un cambio de tipo en sus operaciones a medida que reducen la replicación de datos y crean un longevo sentido de confianza en sus propios datos. Al crear una única fuente de verdad, están generando una panorámica de 360 grados de todos sus datos, lo que permite a los líderes de todos los niveles en el interior de sus organizaciones (desde ejecutivos hasta pymes) comprender exactamente lo que sucede en toda la empresa. Esto es cierto ya sea que los líderes quieran obtener más información sobre la planificación militar del inventario o el suministro hasta el remisión. A medida que más fabricantes hacen del aumento de la visibilidad empresarial una prioridad, aquellos que no lo hagan se encontrarán en clara desventaja.
Fabricación inteligente
Casi todo lo que se puede observar en su taller son datos, y esos datos son cruciales para mejorar las operaciones, desde la eficiencia hasta la calidad del producto. En 2026, los fabricantes comenzarán a beneficiarse los datos de una amplia variedad de fuentes de producción, como cámaras y sensores, no solo para encontrar las causas fundamentales de los problemas y mejorar la calidad y el rendimiento, sino incluso para realizar interdicciones y evaluaciones de calidad en tiempo efectivo u optimizar el uso de energía.
En Snowflake, estamos creando asociaciones para sufrir datos a la aglomeración de forma segura y sencilla desde los equipos del taller, ya sean de última gestación o heredados (este posterior con el que muchos fabricantes todavía trabajan en la hogaño).
Este año, los directores de operaciones tienen como prioridad la modernización del suelo de producción y se están enfocando en tres temas esencia:
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Transigir rápidamente la tecnología de visión a las líneas de producción para el monitoreo de la calidad en raya y la seguridad de los trabajadores.
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Optimizar la capacidad en el interior de las cuatro paredes de las nuevas instalaciones de producción mediante la optimización impulsada por la IA.
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Optimizar el inventario utilizando IA en los cálculos para tomar decisiones en tiempo efectivo sobre los niveles de materia prima y productos terminados.
En el ejemplo de un cliente, Lindt & Sprüngli implementó un socio tecnológico Snowflake, byte stoppara agenciarse datos de todos los equipos de su planta de producción, llevarlos a la aglomeración y habilitar una decisión en raya para tareas como el mantenimiento predictivo y la papeleo de la eficiencia. Y Lindt y HighByte solo tardaron 12 meses en ponerlo en funcionamiento. Más fabricantes comenzarán a priorizar el traslado de los datos del taller a la aglomeración este año, especialmente una vez que experimenten el impacto transformador que tendrá en sus organizaciones.
Productos conectados
Los fabricantes que fabrican productos que funcionan con energía (como automóviles, electrodomésticos o cualquier tipo de dispositivo adaptado para Internet de las cosas) y que incluso tienen una red y generan datos, están obteniendo una gran cantidad de información valiosa para mejorar las relaciones con los clientes, crear nuevas líneas de negocios y retroalimentar el diseño y la fabricación de productos. Creemos que los fabricantes comenzarán a despachar más datos a la aglomeración este año antiguamente de que se integren nuevamente en otros procesos comerciales mediante la aparición del Unified Namespace.
El espacio de nombres unificado es la convergencia de:
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Datos de TI: Sistemas ERP como SAP y Oracle.
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Datos OT: suelo de producción/tecnología de operaciones
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Datos de IoT: el producto del fabricante
Tradicionalmente, la integración de las cinco capas de la pila de automatización industrial (equipo, SCADA, MES, ERP y aglomeración) ha sido un desafío para los fabricantes oportuno a los diferentes protocolos, API y técnicas de integración punto a punto. Pero ahora la aglomeración, y específicamente la AI Data Cloud de Snowflake, puede servir como almacén de datos donde se unifican todos esos datos. Los fabricantes empresariales incluso están empezando a dejar de considerar a TI, OT e IoT como tres áreas de oportunidad separadas con el surgimiento de Unified Namespace. Esta convergencia está ayudando a las empresas a suscitar nuevos ingresos al mejorar la experiencia del cliente, monetizar los servicios a través de productos conectados y permitir conocimientos predictivos y proactivos en el borde.
IA en todas partes, IA en el interior de todo
A partir de este año y en el futuro previsible, creemos firmemente que será necesario que las empresas puedan cuchichear con sus datos a medida que la IA comience a impregnarlo todo, infundiendo inteligencia en cada valentía y dispositivo, transformando cada proceso, producto y posibilidad. Snowflake Intelligence hace esto posible y vemos que muchos clientes de nuestra industria lo adoptan para una variedad de casos de uso. Por ejemplo, los usuarios están aprovechando los modelos semánticos para hacer preguntas como «Muéstrame dónde tengo un inventario particularmente bajo y qué debo hacer para reponerlo». “¿Qué riesgos existen en el transporte para reponer stock?” o «¿Podría el clima afectar potencialmente el reabastecimiento a tiempo?»
Obtener las respuestas a estas preguntas es posible cuando se tienen todos los datos en un entorno, así como las herramientas de inteligencia fabricado que pueden darle sentido a esos datos. Obtenga los datos relevantes para replicar sus preguntas y aproveche sus modelos de IA para advertir el ulterior mejor curso de movimiento: Snowflake Intelligence lo hace posible, y así es como los clientes trabajarán con sus datos en 2026 y más allá.
Estas son sólo algunas de las ideas que tenemos sobre los cambios que se avecinan en el sector manufacturero. Para obtener más información sobre las predicciones de la industria y cómo pueden prepararse los minoristas y las empresas de riqueza de consumo, vea nuestro Predicciones de datos de IA de fabricación para 2026 seminario web y descarga Copo de cocaína AI + Predicciones de datos 2026 ahora.