En el escenario que se presenta para este 2023, los temas de productividad y optimización para operar en un contexto volátil e incierto seguirán siendo una prioridad para los ejecutivos de todos los sectores de la industria, y la fabricación no es la excepción.

Los datos son un aliado importante para garantizar la resiliencia que los fabricantes necesitan para responder a las circunstancias complicadas; sin embargo, el escenario en las firmas del sector en España puede diferir con los mercados más maduros, y se requiere a menudo cambiar los paradigmas. Teniendo esto en cuenta, estas son algunas ideas sobre el escenario actual para las compañías del sector en la región, a medida que evolucionan en ese trayecto.

Origen y evolución del uso de los datos en la industria manufacturera 

Presentes desde el origen de la industria del manufacturing, los datos han sido cruciales para la vida diaria de estas compañías. Estaban presentes en las discusiones verbales y las instrucciones, evolucionaron en pantallas análogas y comandos, y ahora se integran en la manera de operar en la era digital.

No hay nada nuevo, pero sí se ha incrementado el uso de datos en ese sector con el paso del tiempo. Los datos informaban a la compañía de una forma reactiva sobre los comandos para los procesos que necesitaban ejecutarse o proporcionaban conocimientos sobre lo que ya se había hecho. Lo novedoso surgió con la cuarta revolución industrial, la llamada Industria 4.0, con la comunicación de datos dentro de los procesos, máquinas, operadores y sistemas que permite que los fabricantes vislumbren un nuevo horizonte.

Tras la publicación en enero de 2021 por parte de la UE de la denominada quinta revolución industrial (Industry 5.0), se puede observar que el siguiente reto será la interacción hombre-máquina y el uso de la IA. Tal y como se relata en el artículo, existen diversos y nuevos retos, pero, como siempre, el futuro con los cambios que conlleva será emocionante.

Esas interacciones ciber-físicas descritas están permitiendo que los fabricantes sepan lo que ni siquiera sabían que estaba ahí, y que sucedía o sucederá en la planta. A través de la extracción y análisis de datos, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos que mejoran no solamente la eficiencia de los procesos, sino también los indicadores organizacionales, las cadenas de suministros y los parámetros financieros.

Sin embargo, ¿qué es diferente respecto a cómo esa evolución se da en España en relación con sus iguales en otros países como en los mercados estadounidenses o asiáticos? Esta es una pregunta en la que los compradores de la región a menudo están interesados cuando desarrollan ejercicios de análisis comparativo.

Barreras para la adopción de la analítica avanzada en la industria manufacturera española

Hay dos principales retos que surgen con esa comparación. El primero es que la tecnología no es barata ni es fácil de desarrollar para las organizaciones españolas. Eso significa que las empresas sin muchos recursos pueden costear apenas un desarrollo interno de analítica avanzada, mientras que subcontratarlo puede ser algo aún más costoso. Los beneficios de la analítica avanzada aún no son bien conocidos por el grueso del sector de fabricación y su uso no está tan establecido como en otros sectores como la banca o los seguros.

La segunda barrera es la mentalidad cultural. En España, la mayoría de las empresas del sector de fabricación tienen presupuestos congelados por las recientes incertidumbres: la pandemia, la guerra de Ucrania, la escasez de materiales desde China, etc; eso no significa que puedan gastar todo su presupuesto en innovación analítica, pero muchos ejecutivos no quieren arriesgarse y prefieren resolver sus problemas con metodologías tradicionales que han funcionado bastante bien – Six Sigma, TPM, Lean Manufacturing. Ese método, a menudo, genera una situación en la que las empresas van a la deriva hasta que llegan a un punto de bloqueo con la innovación y la adopción tecnológica.

Si esa situación le parece familiar, uno podría preguntarse, ¿qué se puede hacer para superar estas barreras?

Un enfoque pragmático y basado en resultados puede implicar comenzar ciclos de proyectos cortos, dirigidos a obtener resultados rápidos, los primeros beneficios que podrían cambiar el rumbo de la inversión a través de la analítica.

Una vez que se abre la puerta al análisis de datos, los proyectos pueden ampliarse y mostrar mayores beneficios importantes. Con frecuencia, los resultados no solo serán operativos sino también financieros, ofreciendo importantes ahorros al resolver problemas que los fabricantes ni siquiera sabían que existían.

Cuando se trata de traspasar las barreras culturales y organizacionales, la innovación y el fortalecimiento combinados son clave. Permitir que los equipos operativos descubran nuevas soluciones basadas en datos a los problemas que se enfrentan todos los días permite que la organización se convierta en un ejecutor ágil de las prácticas de innovación. A su vez, eso dará origen a formas creativas de implementar proyectos de mejora a través de la analítica. Sin duda la meta debe ser alcanzar la denominada “Smart Factory” donde la analítica avanzada con el uso de la IA juega un importante papel.

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