Por Loren Sylvan

Los manufactureros pequeños y medianos (PYMES) son impulsores críticos de la innovación y la productividad, y la agilidad a menudo les da una ventaja competitiva sobre las organizaciones más grandes. También tienen desafíos únicos en comparación con los fabricantes más grandes que tienen los recursos y el capital para lograr mayores economías de escala. Para aprovechar su agilidad, las PyMEs pueden adoptar una estrategia centrada en los datos y en la analítica primero mediante la implementación de la analítica y la inteligencia artificial (IA) en sus procesos cotidianos más rápido que los fabricantes más grandes, si se abordan de la manera correcta.

Un desafío común para los fabricantes de pequeñas y medianas empresas es determinar por dónde empezar con la analítica, ya que un camino claro hacia el valor puede no ser obvio. Más de dos tercios de los fabricantes de pequeñas y medianas empresas toman decisiones basadas en la “intuición” y, dadas las demandas de la empresa, la alta dirección a menudo opta por asignar recursos a otra parte. Sus equipos no están capacitados en inteligencia artificial y ciencia de datos, pero la alta gerencia comprende que la ciencia de datos es clave para ser competitivos en 2021 y más allá.

El entorno económico actual, que ha resultado en una escasez de trabajadores calificados y materias primas, significa que muchos manufactureros tienen incluso menos personal capaz de dedicar tiempo al desarrollo del talento en ciencia de datos. Según Forbes, el 55% de los propietarios de pequeñas empresas en la industria manufacturera informaron pérdidas de oportunidades de ventas significativas o moderadas debido a la escasez de personal. En algunos casos, la falta de trabajadores calificados en la línea de producción ha dado lugar a que ingenieros de diseño, planificadores de la demanda y otras funciones laborales similares trabajen en la línea de manufactura. Esto presenta un desafío aún mayor al esforzarse por adoptar la IA, ya que menos personas pueden ejecutar iniciativas analíticas.

SMB Group encuestó a 761 PyMEs en Norteamérica y encontró que más del 60% de todas, independientemente de la industria, consideran importante o extremadamente importante que cualquier nueva solución tecnológica tenga las siguientes capacidades integradas:

• Conectores prediseñados para integrar otras soluciones.
• Reporte y analítica.
• Flujos de colaboración en tiempo real.
• Inteligencia artificial / machine learning.
• Pocos proveedores ofrecen todas estas capacidades en una sola plataforma. SAS proporciona esta amplitud de capacidades en un ecosistema cohesivo de analítica, toma de decisiones y datos.

Las organizaciones de PyMEs que tienen éxito en su primera incursión en la analítica adoptan un enfoque pragmático, centrándose en las áreas de mayor impacto, pero comenzando lo suficientemente pequeño como para generar un rápido retorno de la inversión. Entre los tres aceleradores clave que permiten a los manufactureros de PyMEs adoptar y beneficiarse de la analítica se incluyen:

1. Medible
   En primer lugar, las empresas deben centrarse en abordar los desafíos comerciales que ofrecen el mayor rendimiento de una inversión analítica en el menor tiempo posible. Si bien esto puede parecer sencillo, hay muchos factores a considerar al conciliar el “mayor rendimiento” con la “menor cantidad de tiempo” para identificar una iniciativa analítica del “tamaño adecuado”.
   La calidad y la cadena de suministro son puntos de partida clave para la innovación analítica con el mayor impacto financiero, el tiempo de generación de valor más rápido y la mayor visibilidad a nivel ejecutivo. Estas áreas han mostrado un retorno de la inversión convincente para empresas con recursos limitados y experiencia mínima en ciencia de datos. Exploraremos estas áreas en blogs posteriores para mostrar cómo SAS ha ayudado a lograr una mejora del rendimiento del 10% y una reducción del inventario del 5% con analítica.
2. Datos disponibles
   Excel a menudo sirve como columna vertebral para la planificación y los informes de las PYMES, más que para las grandes organizaciones, que suelen estar más avanzadas en la modernización de sus sistemas y, por lo tanto, en la madurez de los datos. Los manufactureros de pequeñas y medianas empresas enfrentan desafíos de datos únicos y, a menudo, van a la zaga de otras industrias en la madurez de los datos, por lo que es importante elegir su primer esfuerzo en función de las áreas de su negocio que tienen los datos más maduros. Los proveedores que facilitan la ingesta y la racionalización de datos muy dispares permiten a los fabricantes proceder de manera decidida y centrada en el problema comercial y el rápido retorno de la inversión en lugar de dedicar la mayor parte del tiempo a derribar las barreras de los datos en silos.
3. Accionable
   Este cambio es un cambio cultural ya que los expertos en la materia de fabricación, como los planificadores de la demanda, los operadores y los ingenieros, tienen un conocimiento de la experiencia que ha sido de gran utilidad para su empresa durante décadas. La capacidad de poner en funcionamiento procesos y sistemas internos para impulsar conocimientos analíticos es fundamental, ya que no se puede medir nada si no se adopta. SAS llama a esto "tomar decisiones". Es decir, tome los resultados de la analítica e incorpórelos en procesos de misión crítica a través de sistemas integrados. SAS puede incorporar analítica de datos de sensores y transmisión en tiempo real según sea necesario.

Es comprensible que algunos fabricantes de pequeñas y medianas empresas tengan dudas, ya que cambiar los procesos de misión crítica, como la configuración de control de los equipos, puede resultar estresante. Por ejemplo, si los nuevos ajustes de control no producen los resultados deseados en términos de calidad y rendimiento del producto, entonces la iniciativa puede tener un impacto negativo en la rentabilidad y posiblemente un impacto en el rendimiento de la máquina. La mayoría de los clientes comienzan con poco, implementando ese tipo de cambios probando en una línea para un SKU, viendo mejoras, extrapolando el ROI y expandiendo el alcance de las recomendaciones analíticas.

¿Cómo puede ayudar SAS?

Un estudio publicado por Deloitte y el Instituto de Manufactura cita que hasta 2.1 millones de empleos de manufactura estarán vacantes hasta 2030 y el 77% de los ejecutivos encuestados dijeron que esperan tener problemas para atraer y retener trabajadores este año y en el futuro. Dado que los fabricantes de pequeñas y medianas empresas pueden dudar en actuar hasta que desarrollen talento analítico interno y la escasez actual de trabajadores calificados en los EE. UU., Los proveedores que pueden ayudar con todos los aspectos de la implementación analítica para los manufactureros juegan un papel vital.

SAS tiene más de 40 años de liderazgo en iniciativas analíticas para manufactureros. SAS le ayuda a alinear sus aspiraciones con su capacidad de ejecución al:

• Determinar áreas de enfoque del tamaño adecuado.
• Definir y medir el ROI.
• Asegurar que los resultados sean procesables y se tomen las decisiones resultantes.
• Proporcionar las tecnologías que le permitan integrar resultados analíticos en sus procesos.
• Recopilar datos de sistemas dispares como LIMS, ERP, Historian, financieros y otras fuentes de datos operativos.
• Asegurar que nuestra inteligencia artificial y ciencia de datos sea de vanguardia y relevante para los problemas comerciales del fabricante.

Las ofertas en la nube de SAS y la alianza con Microsoft ayudan a los fabricantes de pequeñas y medianas empresas a adoptar rápidamente la analítica al proporcionar una plataforma analítica que puede ingerir fácilmente datos locales y en la nube. Independientemente de si los datos se almacenan en un historial local, transmitiendo datos de sensores generados por equipos robóticos, ERP heredado, lago de datos residente en la nube u otro repositorio de datos, SAS puede reunirlos en la nube SAS Azure. Una vez que los datos se integran en el entorno analítico de SAS Azure, nuestros expertos en la materia, trabajando en conjunto con sus equipos de fabricación, ingeniería, diseño y cadena de suministro, crean modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial especialmente diseñados en la nube para su implementación.

Las ofertas en la nube de SAS y la alianza con Microsoft ayudan a los manufactureros de pequeñas y medianas empresas a adoptar rápidamente la analítica al proporcionar una plataforma analítica que puede ingerir fácilmente datos locales y en la nube.

Los clientes también tienen la opción de elegir Amazon Web Services y Google Cloud Platform como su entorno o pueden aprovechar nuestras capacidades de inteligencia artificial y machine learning en las instalaciones.

Con más de cuatro décadas de experiencia analítica y dominio de los sectores de manufactura y CPG, SAS puede apoyarle a acelerar cualquier esfuerzo analítico, ya sea la planificación de la cadena de suministro, la mejora de la calidad o el rendimiento o la predicción de problemas de garantía antes de que ocurran. Estos expertos de la industria pueden impulsar su primera incursión en la analítica, lo que le permite capacitar al personal y adoptar el análisis a un ritmo que tenga en cuenta sus desafíos operativos actuales.

Reunimos a nuestros expertos en la materia y a los de nuestros socios para brindar un impacto medible de manera ágil. También podemos proporcionar un aumento de personal para garantizar la adopción de analítica. Contratamos continuamente a expertos de la industria, ingenieros y miembros de TI que han implementado sistemas operativos, estadísticos, planificadores de la demanda y expertos que han trabajado en el taller, y todos son miembros de nuestra práctica de fabricación.

La industria 4.0 y el IoT están cambiando la naturaleza de la manufactura, pero eso no significa que las pymes hayan adoptado, o adoptarán por completo en el corto plazo, una iniciativa para implementar esos conceptos en todo su ecosistema de manufactura.

Transformar y refactorizar la planta de manufactura y todos los sistemas asociados requiere una inversión y un tiempo considerables. A medida que avanzan los esfuerzos de la Industria 4.0, un camino paralelo de adoptar la IA como se describe aquí permite a los manufactureros obtener algo del valor de la Industria 4.0 con una inversión inicial significativamente menor y retornos más rápidos. Los días en los que solo los grandes manufactureros ricos en presupuesto, recursos y datos pueden beneficiarse de la inteligencia artificial y la ciencia de datos se han ido y, como resultado, los fabricantes de pymes están experimentando una adopción acelerada de la inteligencia artificial y el machine learning.