Cómo implementar y utilizar decisiones basadas en datos

Si cree que no se pueden utilizar datos para tomar decisiones de limpieza más inteligentes, se equivoca. Las decisiones basadas en datos se utilizan en todos los sectores para cambiar a mejor la forma en que las empresas operan, con la idea de mejorar la eficiencia y la productividad y reducir al mismo tiempo los costes operativos. El sector del cuidado de suelos no es una excepción; los equipos de limpieza son cada vez más inteligentes y están más conectados al mundo digital, en gran medida debido a su integración con el Internet de las cosas (IoT).

En esta publicación, analizaremos más de cerca la importancia de tomar decisiones basadas en datos en el área de la limpieza y cómo esto puede ayudarle a pasar a un nuevo nivel y lograr una ventaja competitiva sobre su competencia. A continuación se hace un análisis:

¿Qué es el Internet de las cosas (IoT)?

Comencemos hablando de lo que es el Internet de las cosas (IoT). IoT es la abreviatura de “Internet de las cosas”, que hace referencia a objetos o equipos físicos, como equipos de limpieza, que se perfeccionan con sensores, software y otras tecnologías para que funcionen de forma más inteligente. Este sistema de perfeccionamiento intercambia datos con otros sistemas que utilizan Internet para aprender el uno del otro y esencialmente hacer las cosas mejor.

Algunos ejemplos sencillos de dispositivos IoT son los televisores inteligentes, los termostatos inteligentes, los relojes inteligentes y otros dispositivos para llevar puestos, las videocámaras, etc. Los equipos de limpieza también se han hecho mucho más inteligentes con el paso de los años. Tal vez el mejor ejemplo de esto sean los robots aspiradores domésticos. Sin embargo, los equipos de limpieza comerciales, como las fregadoras y aspiradores, también se han vuelto más inteligentes. En combinación con el software de gestión de espacios, los equipos ahora pueden aumentar la productividad a la vez que reducen los costes generales y llevan a la toma de mejores decisiones generales.

Beneficios de la recopilación de datos en el negocio de la limpieza

La recopilación de datos en una empresa de limpieza es una tarea de bajo riesgo y alta rentabilidad. De este modo, los operarios de limpieza pueden tomar decisiones basadas en datos para identificar oportunidades, impulsar el uso adecuado de los equipos y optimizar el rendimiento general. También permite a los operarios supervisar sus equipos con más cuidado para que puedan identificar antes cualquier máquina de bajo rendimiento y solucionar el problema más rápido.

Otros beneficios asociados con la recopilación de datos de limpieza incluyen los siguientes:

• Monitorización del equipo: El equipo inteligente tiene un proceso de bloqueo/desconexión integrado, por lo que puede supervisar dónde está su flota y tomar nota de cualquier irregularidad según su ubicación.
• Funcionamiento remoto: Algunos equipos pueden incluso controlarse de forma remota, parecido al ejemplo del robot aspirador doméstico que se presentó anteriormente. Estas máquinas se pueden programar para limpiar ciertas áreas en ciertos momentos sin la necesidad de tener a una persona operándolas manualmente. Esto puede mejorar la eficiencia y reducir las necesidades de la fuerza laboral.
• Ahorro de energía: Este es otro beneficio potencial, ya que las máquinas IoT pueden optimizar el uso de la energía y la carga de la batería para reducir el consumo de energía. Esto no solo ayuda a reducir los costes energéticos, sino que también puede convertirse en un tema de conversación para las empresas de limpieza que han establecido programas de sostenibilidad, en los que cada vez más consumidores están mostrando interés.

Tal vez el mayor desafío en un plan de implementación de este tipo es lograr el compromiso de los empleados y formar a los operarios sobre cómo usar estos programas al máximo. Pero, como las empresas de limpieza aprenden pronto después de aplicar las estrategias, los beneficios superan con creces cualquier curva de aprendizaje o cambio en las operaciones empresariales.

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