Inspirado en el artículo “Smart Machines, Dumb Data: Why Your Factory Isn’t as Intelligent as You Think” de Jeff Winter.
¿Tenés datos, pero no insights? No sos el único.
Aunque suene paradójico, el problema no es la falta de datos: es la fuga de valor. En otras palabras, tu “caño de datos” tiene pérdidas. Y eso impide que la información se transforme en decisiones efectivas.
¿Dónde se pierde el valor?
Antes de hablar de soluciones, vale la pena entender los principales puntos de fuga:
- Datos oscuros o no utilizados: se recolectan pero nunca se usan. Quedan guardados “por si acaso” o porque nadie sabe que existen. Sí, exacto: como esos análisis de fluidos que se apilan en el escritorio del jefe de equipos.
- Silos de datos: cada sistema o área tiene su base, pero no se conectan entre sí. Lo que podría ser una historia completa queda en pedacitos. Inventario en el ERP, app separada para el control de combustible, múltiples sistemas de telemetría… ¿te suena?
- Datos de mala calidad: errores de carga, campos vacíos, duplicados o definiciones inconsistentes.
- Procesamiento lento: las decisiones se toman tarde porque el análisis no acompaña.
¿Cómo reparar esa fuga?
Acá van cinco estrategias prácticas para transformar tu gestión de datos:
1. Fomentá una cultura orientada a los datos (y dejá de coleccionar info “por si acaso”)
Uno de los principales motivos por los que los datos de maquinaria no se usan es cultural: no se les da valor real ni se actúa en base a ellos.
- Tomá decisiones basadas en datos, no en intuiciones: si una parada no programada se evitó por analizar consumo o performance, celebralo y contalo. Refuerza el valor de trabajar con datos. Si no se valora desde la dirección, es difícil que alguien en la base lo haga.
- Asigná responsables: cada equipo debería tener un “dueño de los datos”.
- Promové el intercambio entre áreas: mantenimiento y planificación, logística y compras… compartir datos puede evitar errores caros.
- Fomentá la curiosidad y la alfabetización digital: que todos —desde mantenimiento hasta gerencia— se pregunten “¿qué puedo aprender de estos datos?”.
2. Invertí en arquitectura de datos moderna para tu flota — conectá los puntos (y las máquinas).
Muchos datos se pierden porque están repartidos en planillas, sensores aislados o sistemas que no se comunican entre sí.
- Integración real: conectá campo y oficina. Unificá datos operativos (horómetros, alertas, consumo, GPS) con el ERP o la planificación financiera. Esto permite ver desvíos, detectar cuellos de botella o anticipar necesidades.
- Rompiendo silos: Hay dos enfoques para que los datos no queden encerrados en sistemas aislados:
- Crear una base común: como si fuera una gran “planilla madre” donde todo lo importante de la flota está ordenado y disponible para quien lo necesite, desde mantenimiento hasta logística.
- Asignar la gestión de datos por equipo o área: cada encargado mantiene sus datos cargados y organizados, sabiendo que van a ser usados por otros. Es como tratar la información de cada máquina como un insumo compartido entre sectores.
- Cloud + edge computing: lo mejor de ambos mundos. La obra actúa en caliente (alertas, sensores), la nube analiza históricos (rendimiento por tipo de equipo, uso por obra, etc.).
- APIs y conectividad: que los sistemas se hablen. Si el control detecta una falla, que logística lo sepa y reprograme el envío de una máquina de respaldo.
Modernizar no significa tirar todo lo viejo. Lo mejor es empezar con un caso puntual —como p. ej.: el control de combustible— y escalar desde ahí.
3. Mejorá la calidad y gobernanza de los datos
Sin datos confiables, todo lo demás se tambalea.
- Estandarizá definiciones: ¿Qué es una hora productiva? ¿Qué cuenta como parada? ¿Cómo se mide la eficiencia? Todos deben hablar el mismo idioma.
- Gestión de datos maestros: una única versión de cada equipo, modelo o tarea. No puede ser que una excavadora tenga tres nombres distintos según el sistema.
- Automatizá controles: software que detecte anomalías (como una máquina que reporta 20 horas en un día) y avise al responsable.
- Depurá datos obsoletos: no mezcles equipos dados de baja o datos de obras terminadas con información activa. Guardar “por si acaso” complica más de lo que ayuda.
4. Acelerá el paso del dato a la decisión
No todo tiene que estar en tiempo real, pero sí alineado al ritmo del negocio.
- Frecuencia alineada al valor: si usás un informe todos los días, que los datos se actualicen a diario. Si lo ves una vez al mes, no hace falta sobrecargar el sistema.
- Flujos ágiles de análisis: si el equipo de obra tiene que esperar una semana para saber cuántas horas estuvo parada una máquina… ya es tarde.
- Alertas y monitoreo en vivo: algunos datos necesitan reacción inmediata (presión, vibración, temperatura).
- Edge analytics: sensores y dispositivos que procesan datos en la misma máquina, sin esperar a la nube. Una cámara que detecta un montaje incorrecto puede disparar una alerta en el acto.
5. Empezá chico, pero elegí bien
No hace falta transformar todo junto. Pero sí elegir bien dónde empezar.
- Auditá tus datos oscuros: ¿tenés sensores que nadie mira? Usalos o apagalos.
- Conectá dos áreas que nunca cruzaron información: mantenimiento + logística, compras + obra. Seguro aparece un insight valioso.
- Eliminá planillas: pasá a un sistema móvil para registrar mantenimientos, con validaciones y alertas de errores.
- Revisá una decisión que llegó tarde: identificá el dato clave que faltó y automatizá su actualización.
Los pequeños logros generan tracción. Cuando alguien ve que un tablero le resolvió un problema, empieza a pedir más.
De datos sueltos a decisiones potentes
Hoy las obras generan más datos que nunca. Pero muchas decisiones se siguen tomando con apenas un 30% de esa información.
Tapar esas fugas no es solo una cuestión técnica: es estratégica.
Pensalo así: tu empresa es una fábrica de decisiones.
Los datos son la materia prima. Si solo una parte llega limpia y a tiempo, tus decisiones también van a estar a medias.
La buena noticia: no tenés que vivir con una flota que informa a medias.
Con algunos ajustes —cultura, arquitectura, calidad, velocidad— podés transformar ese flujo disperso en decisiones claras y a tiempo.
Como decimos en Wymaq: no se trata de tener más datos, sino de que te sirvan para decidir mejor.
No hay soluciones mágicas. Pero sí un camino claro.
Y empieza con una pregunta simple: