En el panorama industrial europeo, cada minuto y cada euro tienen un importante peso en la rentabilidad. Planificar la producción de forma eficiente marca hoy en día la diferencia entre las empresas que apenas sobreviven y aquellas que logran consolidar una posición de liderazgo. Con esto en cuenta, queremos explicar en este artículo cómo la Inteligencia Artificial puede representar una herramienta práctica y estratégica a la empresa, con el fin de dotarle de la agilidad y precisión que necesita en sus operaciones diarias.
Los riesgos de una visión incompleta
Aquellos que dirigen una planta de producción en España conocen de primera mano las dificultades que impone el entorno actual. Las cadenas de suministro de muchas compañías son frágiles y están expuestas a interrupciones que pueden producirse en cualquier parte del mundo. Siempre dependerá de la logística de la propia empresa, pero es innegable que este riesgo existe cuando se trabaja con proveedores de distintos países.
Si bien los problemas anteriores son síntomas de una estructura de negocio fragmentada, tenemos que sumar los sistemas informáticos que utilizan la mayoría de negocios manufactureros, los cuales se caracterizan precisamente por su falta de uniformidad, no comunicándose entre sí los diferentes sistemas clave y generando islas de información. Como resultado, se tiene una visión incompleta y tardía de lo que ocurre en una planta de producción, obligando a la empresa a reaccionar cuando los problemas se manifiestan, sin oportunidad de trabajar para evitarlos.
La consecuencia es una competitividad desigual, donde las empresas con recursos más limitados se ven obligadas a enfrentar paradas imprevistas de su maquinaria, errores en la estimación de la demanda y cuellos de botella en los controles de calidad; señales de una planificación basada únicamente en la experiencia y en herramientas manuales.
El apoyo de la Inteligencia Artificial a los equipos de planificación
El número de variables a tener en cuenta en la planificación industrial ha crecido de manera exponencial, teniendo hoy en día una lista de ellas demasiado extensa como para gestionarla con simples hojas de cálculo o con procesos manuales. Es aquí donde la Inteligencia Artificial demuestra su potencial para reforzar la capacidad de decisión de la compañía.
Los modelos de IA permiten analizar en tiempo real grandes cantidades de datos provenientes de fuentes internas y externas al negocio, identificando patrones y generando predicciones que facilitan la toma de decisiones.
El impacto de la IA en las operaciones industriales
La adopción de soluciones de Inteligencia Artificial en la planificación industrial ya ha demostrado resultados favorables a las compañías en distintos ámbitos. Uno de los usos más extendidos de la IA es el mantenimiento predictivo, donde gracias al análisis de indicadores varios en las máquinas, es posible prever los fallos antes de que se produzcan.
El mantenimiento predictivo ha demostrado reducir los costes de mantenimiento hasta en un 30%, además de alargar la vida útil de la maquinaria en, aproximadamente, un 25%. No obstante, esta no es la única aplicación de la Inteligencia Artificial en la industria; podemos encontrar prácticas que han ayudado a mejorar la calidad y la reducción de desperdicios en procesos de fabricación, aplicable también a la industria de los electrodomésticos, alimentaria y farmacéutica.
Rentabilidad de las inversiones en Inteligencia Artificial
La inversión en Inteligencia Artificial debe verse como un movimiento estratégico que persigue causar un impacto claro en la competitividad de la empresa. Diversos estudios han mostrado como, por cada euro invertido en soluciones de Inteligencia Artificial, las empresas obtienen un retorno promedio de 3.5 euros, con periodos de recuperación que rondan los catorce meses.
Entre estos datos, se observa que más del 90% de las compañías que fueron pioneras en la adopción de esta tecnología ya reportan un retorno positivo de la inversión inicial (es posible que algunas de estas comenzaran a ver ganancias en periodos anteriores; siempre dependerá de la complejidad de la propia solución, y de su grado de integración con el resto de sistemas que ya utilizaba anteriormente la compañía).
Una transición que exige liderazgo
Desde un inicio, es necesario comprender que el cambio hacia una planificación basada en Inteligencia Artificial requiere de cierto liderazgo para impulsar una nueva forma de trabajar, en la que los equipos se acostumbren a integrar la información generada por algoritmos en sus procesos de decisión. También es importante fomentar la formación continua para que el personal se sienta cómodo utilizando herramientas avanzadas y pueda extraer el máximo valor de ellas en todo momento.
Es natural que exista una cierta resistencia al cambio, puesto que pasar de un modelo de gestión tradicional que ha “parecido” funcionar bien a uno apoyado en IA genera dudas. No obstante, el riesgo de no dar este paso es cada vez mayor, pues implica quedarse atrás en un mercado cada vez más competitivo y dinámico.
La buena noticia es que el camino hacia la digitalización puede comenzar con proyectos que ataquen procesos específicos, como la optimización de inventarios, o el anterior comentado mantenimiento predictivo, y luego ampliar el alcance gradualmente. De esta forma, las empresas pueden comprobar que existen beneficios desde las primeras etapas y ganar confianza para avanzar.
