El análisis predictivo consiste en el análisis de datos con el objetivo de ser capaces de realizar predicciones sobre el estado de la infraestructura o los procesos, haciendo más precisa la acción de toma de decisiones.

La importancia de la información radica en su capacidad de anticipar un problema, a través del análisis de los datos predictivos, pudiendo actuar antes y de manera más precisa, lo que disminuye la posibilidad de errores.

A través del conocimiento en profundidad del funcionamiento de una máquina industrial, podemos saber cuándo va a fallar esta máquina incluso antes de que se produzca el fallo, esto es posible gracias a un software de monitorización predictivo.

El software de mantenimiento predictivo cuenta con herramientas de rastreo, monitorización y análisis de los componentes del entorno IT y OT.

De tal manera, gracias a la información recogida y analizada por el software, éste puede diagnosticar un posible problema antes de que ocurra, permitiendo a los equipos de IT resolver incidentes rápidamente sin causar interrupciones en la cadena de producción.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo consiste en el análisis de datos con el objetivo de ser capaces de realizar predicciones sobre el estado de la infraestructura o los procesos, haciendo más precisa la acción de toma de decisiones.

Este análisis consiste en estudiar datos históricos que serán útiles para hacer predicciones sobre el futuro. ¿Cómo? A través de la minería de datos, aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA).

Para llevar a cabo un análisis predictivo es de vital importancia un primer y decisivo paso: tener claro qué queremos medir, qué parámetros van a ser analizados, puesto que, en función de los objetivos, éstos pueden ser totalmente opuestos. 

Normalmente, el flujo de trabajo para una aplicación de análisis predictivo incluye los siguientes pasos básicos.

  1. Importar datos de varias fuentes, tales como archivos web, bases de datos y hojas de cálculo.

2. Limpiar los datos mediante la eliminación de los valores atípicos y la combinación de las fuentes de datos.

3. Desarrollar un modelo predictivo preciso basado en los datos agregados mediante estadísticas, herramientas de ajuste de curvas o aprendizaje automático.

4. Integrar el modelo de predicción en un entorno de producción.

Beneficios del análisis predictivo

  • El principal beneficio de un software de análisis de datos predictivo es el ahorro de recursos, mayormente tiempo y dinero.
  • El análisis predictivo puede ayudarte a alcanzar los objetivos comerciales más rápido.
  • Determinar los patrones energéticos y de consumos para trabajar con previsiones o diversos escenarios. Permite detectar anomalías y prevenir futuros fallos
  • Optimiza el rendimiento y la calidad de los procesos.
  • Mejora la seguridad de la empresa: mitiga cualquier amenaza de ciberseguridad al reconocer anomalías en los datos que se originan en aplicaciones, sistemas o direcciones IP.
  • Pronostica las necesidades al estudiar las tendencias de consumo, lo que le permite trazar predicciones en base a éstas.