¿Cuáles son los retos actuales de la industria manufacturera? La falta de ingenieros y técnicos experimentados sobre el terreno es solo un ejemplo, pero, por desgracia, hay varios otros desafíos. Afortunadamente, el aprovechamiento de la inteligencia artificial (IA ) ha ayudado a muchas organizaciones de fabricación a abordar y resolver estos problemas.
Retos actuales de la industria manufacturera
Entonces, ¿cuáles son los retos a los que se enfrenta la industria manufacturera hoy en día? A continuación encontrará algunos de los principales problemas que los fabricantes están tratando de resolver:
- Escasez de mano de obra: falta de ingenieros y técnicos experimentados, especialmente en el lugar de trabajo
- Aumento de las exigencias de mejora de la calidad de los productos y de reducción de costes
- Ciclo de vida del producto más corto
- Intensificación de la competencia debido a la globalización del entorno empresarial
- Diversificación e internacionalización de los empleados
En este blog, analizaremos cada uno de ellos y cómo la IA está ayudando a resolver estos retos.
Falta de ingenieros y técnicos experimentados in situ
No es ningún secreto que las habilidades necesarias para el diseño y el desarrollo de productos son difíciles de aprender y de convertirse en un experto. Del mismo modo, las habilidades para llevar a cabo las inspecciones, el funcionamiento y el mantenimiento de los equipos de fabricación, y el montaje de los productos de forma segura, rápida y con gran precisión no pueden adquirirse de la noche a la mañana. Los ingenieros y técnicos de talento con estas habilidades están entrando en un periodo de jubilación masiva y, por ello, la escasez de mano de obra está siendo grave. Se están preparando sistemas de prórroga de la jubilación y reempleo, pero la transmisión de estas técnicas y habilidades a la siguiente generación es una cuestión importante.
Aumento de la demanda para mejorar la calidad de los productos y reducir los costes
Puede decirse que esta creciente demanda de mejora de la calidad de los productos y de reducción de los costes es un “eterno problema” para la industria manufacturera. La mayoría de las actividades tradicionales, como las actividades en grupos pequeños y las actividades de reducción de costes, se realizan para hacer frente a este reto. Sin embargo, con los rápidos cambios en el entorno empresarial de los últimos años, en lugar de resolver este problema, los obstáculos aumentan. Ya han pasado los días en los que se lanzaba un nuevo producto y se vendía de forma eficiente. Es esencial analizar y comprender con precisión los comportamientos de compra de los consumidores en la fase de planificación del producto. En otras palabras, existe la demanda de introducir en el mercado productos de alta calidad y bajo coste que satisfagan las necesidades de los consumidores.
Ciclo de vida del producto más corto
El ciclo de vida para sacar un producto al mercado se ha acortado, lo que significa que la producción de piezas debe ser en masa para ver un rápido retorno de la inversión (ROI). Por ello, la optimización de todo el proceso de producción es crucial.
Intensificación de la competencia debido a la globalización del entorno empresarial
En la industria manufacturera actual, la producción en el extranjero se ha convertido en la norma. Nos encontramos en una época en la que los productos no sólo pueden venderse en los países desarrollados, y los mercados de destino de la industria manufacturera se están ampliando para incluir regiones más diversas que nunca, incluidos los países emergentes. En estas circunstancias, es necesario desarrollar productos que satisfagan las necesidades del mercado de cada región y llevar a cabo actividades de marketing de forma más detallada.
He aquí un ejemplo que demuestra lo importante que es planificar productos acordes con la región. No hace mucho, cuando la economía japonesa sufría las “dos décadas perdidas”, dos grandes fabricantes de televisores LCD se disputaban la cuota de mercado en la India. El producto de una empresa era más barato y tenía la mayor cuota. La otra empresa investigó a fondo los colores de las pantallas de televisión que preferían los consumidores indios y descubrió que tienden a preferir los rojos brillantes sobre los rojos simples. Afortunadamente, el producto de la empresa era capaz de cambiar el balance de color de la pantalla con sólo una ligera modificación del software, así que cuando se hizo la modificación y se introdujo el nuevo producto en el mercado, la reputación fue “un poco caro, pero el color es bueno”. Un año después, la empresa consiguió hacerse con la máxima cuota de mercado.
El sentido del color es sutilmente diferente para todos, y también difiere según la etnia y la región. Por ejemplo, en China, la palabra “rojo” significa un color cercano al bermellón, y quienes viven en Europa y Japón tienen diferentes temperaturas de color preferidas, lo que significa que los colores de iluminación populares son diferentes. Estos factores deben tenerse en cuenta a la hora de planificar productos que requieren calidad de imagen, como los televisores LCD y las cámaras digitales.
Diversificación e internacionalización de los empleados
La industria manufacturera es global. Esto significa que los empleados que trabajan para estas empresas manufactureras globales están repartidos geográficamente por todo el mundo, viviendo en diferentes países y procediendo de entornos muy diferentes. Las actividades de producción deben llevarse a cabo a pesar de las diferencias de valores, pensamiento e idiomas. Por ello, los fabricantes deben superar estas barreras lingüísticas y culturales para garantizar que los empleados y los equipos trabajen bien juntos.
Resolver los problemas de fabricación con la IA
Aunque algunos de estos retos parecen desalentadores, se ha demostrado que la tecnología de inteligencia artificial ayuda -o lo hará en el futuro- a mitigar los problemas mencionados. Veamos cómo puede aprovecharse la IA en la industria manufacturera.
La escasez de mano de obra y la IA
Las organizaciones manufactureras están abordando la escasez de mano de obra transfiriendo los conocimientos y habilidades de ingenieros y técnicos con talento con la ayuda de la IA. Por ejemplo, durante el proceso de aprendizaje de las inspecciones, se muestra a un inspector experimentado una variedad de pantallas de inspección y se le pide que juzgue si el producto es bueno o malo. A continuación, los resultados se cargan en la IA edge , construida con Edge Computingpara que realice las inspecciones reales del producto. Esto reduce la carga de trabajo de los ingenieros y técnicos más experimentados y supone una ventaja para la empresa de fabricación, ya que ahora tienen este juicio crítico guardado a través de la IA.
Mejorar la calidad, reducir los costes y la IA
Puede parecer sencillo, pero para mejorar la calidad es esencial no producir productos defectuosos. Para evitarlo, es importante mejorar el mantenimiento de los equipos, así como las labores de inspección. Al dotar a los equipos de fabricación de funciones de autocomprobación aprovechando la inteligencia artificial, se pueden descubrir y predecir los fallos automáticamente. Esta tecnología ha progresado rápidamente en los últimos años. Como resultado, el mantenimiento de los equipos puede ser llevado a cabo por menos personas, reduciendo los costes de mano de obra. Además, se puede conseguir un rendimiento en tiempo real utilizando Edge Computing.
Ciclos de mercado más cortos y la IA
Para responder al acortamiento del ciclo de vida del mercado, es necesario reducir el plazo de producción. La eficacia de la producción depende en gran medida del plazo de entrega de las piezas, por lo que es esencial gestionar la entrega de las mismas. Esto suele considerarse un problema de optimización combinatoria, que se conoce como el acto de intentar encontrar la combinación de variables que optimiza un valor de entre muchas opciones bajo diversas restricciones. Sin la IA, esto puede ser extremadamente difícil de determinar, por lo que muchas organizaciones de fabricación están aprovechando la inteligencia artificial para ayudar.
La globalización del entorno empresarial y la IA
En el ejemplo del fabricante de LCD mencionado anteriormente, no está claro si se utilizó el análisis de big data. Pero, en casos similares, tener acceso a esos datos puede suponer una gran diferencia. En la actualidad, la IA está siendo aprovechada por muchas organizaciones manufactureras que están realizando análisis de big data para apoyar un marketing ajustado en varios países, incluidos los países en desarrollo, lo que demuestra que el análisis de big data y la IA permiten actividades de marketing más inteligentes.
Diversificación/internacionalización de los empleados y la IA
Con la IA, la tecnología de reconocimiento de voz y las herramientas de traducción automática ayudan significativamente a los fabricantes a apoyar la comunicación esencial entre colegas, lo que es extremadamente útil para permitir que los equipos colaboren de manera eficiente. Esto es especialmente importante ya que muchos empleados de la industria manufacturera están repartidos geográficamente por todo el mundo.
La IA en otros campos
La IA no sólo se aprovecha en la industria manufacturera. Otras aplicaciones son el aprovechamiento de la IA en la bioinformática para el descubrimiento de fármacos, la informática de materiales, el diseño de aleaciones y el descubrimiento de materiales. También hay un ejemplo de uso de la IA para el diseño optimizado de la forma de los neumáticos.
La IA está impregnando la industria manufacturera
Más arriba hemos presentado varios ejemplos de aplicaciones de la IA en la industria manufacturera. La IA es una tecnología muy versátil y, si se aplica bien, puede producir grandes resultados. Puede haber otras situaciones en las que se pueda aplicar lo anterior.
Para los fabricantes, hay muchos procesos que abarcan desde la planificación del producto hasta el desarrollo, la fabricación y las ventas. Como cada proceso está conectado -aunque de forma complicada-, no es fácil responder rápidamente a los rápidos cambios del entorno empresarial reciente. La inteligencia artificial es una herramienta que está ayudando a aliviar los desafíos dentro de la industria manufacturera, especialmente cuando se ejecuta a través de Edge Computing.
