Espacio de Datos de la Industria de Galicia en la práctica industrial
Cada caso de uso demuestra cómo la compartición de datos entre organizaciones crea valor que ninguna podría generar de forma aislada.
Caso de uso del Clúster de Automoción - CEAGA
Objetivo
Elaborar un análisis sectorial de competitividad y excelencia industrial en el sector de automoción, basado en indicadores clave de diferentes áreas como finanzas, logística, producción, calidad, medio ambiente, recursos humanos y mantenimiento.
Descripción
El caso de uso consiste en la recopilación y tratamiento de datos de múltiples empresas del sector, los cuales son anonimizados y analizados de forma agregada. A partir de estos datos, se realiza una comparativa del desempeño individual frente a la media del sector, incorporando además variables estratégicas como la evolución de ventas, empleo, inversiones, gasto en I+D+i y prácticas destacadas en innovación y transformación digital.
Nuevas necesidades detectadas y resultado
Se identifican oportunidades de mejora en las empresas participantes mediante benchmarking sectorial, así como la detección de mejores prácticas replicables. El resultado permite una visión objetiva del posicionamiento competitivo de cada empresa y facilita la toma de decisiones estratégicas orientadas a la mejora continua y la excelencia industrial.
Caso de uso del Clúster TIC
Objetivo
Diseñar y desarrollar un caso de uso para la creación de un gemelo digital del sector TIC, basado en datos agregados y anonimizados proporcionados por las entidades participantes.
Descripción
El caso de uso consiste en el desarrollo de un gemelo digital que representa el comportamiento y evolución del sector TIC a partir de datos compartidos por las empresas. Esta representación virtual permite generar una visión global y dinámica del sector, facilitando el análisis comparativo entre entidades y el seguimiento de indicadores clave de actividad, rendimiento y evolución
Nuevas necesidades detectadas y resultado
Se identifica la necesidad de establecer mecanismos de agregación y anonimización de datos, así como modelos de representación sectorial que garanticen fiabilidad y actualización continua. Como resultado, las empresas disponen de referencias comparativas para evaluar su posicionamiento, mientras que la administración cuenta con un panel agregado que facilita el seguimiento del sector y la toma de decisiones estratégicas informadas.
Caso de uso del Clúster Alimentario de Galicia (CLUSAGA)
Objetivo
Desarrollar una plataforma sectorial para el intercambio de datos relacionados con la eficiencia operativa y criterios ASG (ambientales, sociales y de gobernanza), como la huella de carbono o la huella hídrica.
Descripción
El caso de uso plantea la creación de un repositorio común de datos compartidos entre empresas del sector, que permita recopilar, estandarizar y analizar información clave sobre sostenibilidad y eficiencia operativa. Esta plataforma facilita la realización de análisis comparativos (benchmarking) y el seguimiento de indicadores ASG, proporcionando una base sólida para la toma de decisiones estratégicas.
Nuevas necesidades detectadas y resultado
Se identifica la necesidad de homogeneizar indicadores ASG, asegurar la calidad y trazabilidad del dato, y habilitar mecanismos seguros de intercambio de información entre empresas. Como resultado, se mejora la capacidad de análisis comparativo, se refuerza la toma de decisiones en materia de sostenibilidad y se facilita el avance hacia el cumplimiento de objetivos medioambientales y regulatorios.
Caso de uso del Cluster del Naval Gallego (ACLUNAGA)
Objetivo
Desarrollar un recomendador de compras de materiales para la construcción naval, orientado a optimizar los procesos de aprovisionamiento y mejorar la toma de decisiones en la adquisición de materiales.
Descripción
El caso de uso se basa en el intercambio y análisis de datos entre distintas empresas del sector naval para generar recomendaciones inteligentes de compra. La solución utiliza información agregada y anonimizada sobre proveedores, costes, materiales, cantidades, fechas y zona de procedencia, permitiendo identificar las mejores opciones de aprovisionamiento en cada contexto.
Nuevas necesidades detectadas y resultado
Se pone de manifiesto la necesidad de compartir datos de forma estructurada y segura entre empresas, así como de contar con herramientas analíticas avanzadas que faciliten la toma de decisiones. Como resultado, se logra una reducción de costes, tiempos de compra y riesgos asociados, además de una mayor eficiencia y transparencia en los procesos de aprovisionamiento.
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