¿Cuáles son los desafíos actuales a los que se enfrenta la industria manufacturera? La falta de ingenieros y técnicos con experiencia en el campo es solo un ejemplo, pero, desafortunadamente, existen varios otros desafíos. Afortunadamente, el aprovechamiento de la inteligencia artificial (IA) ha ayudado a muchas organizaciones de fabricación a abordar y resolver estos problemas.
Desafíos actuales a los que se enfrenta la industria manufacturera
Entonces, ¿cuáles son los desafíos a los que se enfrenta la industria manufacturera en la actualidad? 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 con experiencia, especialmente in situ
- Demandas crecientes de mejora de la calidad de los productos y reducción de costos
- 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 más de cerca cada uno de ellos y cómo la IA está ayudando a resolver estos desafíos.
Falta de ingenieros y técnicos con experiencia en el sitio
No es ningún secreto que las habilidades necesarias para el diseño y el desarrollo de productos son difíciles de aprender y convertirse en un experto. Del mismo modo, las habilidades para realizar inspecciones, operación y mantenimiento de los equipos de fabricación y el ensamblaje de productos de manera segura, rápida y con alta precisión no se pueden adquirir de la noche a la mañana. Ingenieros y técnicos talentosos con estas habilidades están entrando en un período de jubilación masiva y, debido a esto, la escasez de mano de obra se está agravando. Se están preparando sistemas de extensión de la jubilación y reempleo, pero transmitir estas técnicas y habilidades a la próxima generación es un tema importante.
Aumento de la demanda de productos de mejor calidad y reducción de costos
Se puede decir que esta creciente demanda de productos de mejor calidad y costes reducidos es un «problema eterno» para la industria manufacturera. La mayoría de las actividades tradicionales, como las actividades en grupos pequeños y las actividades de reducción de costos, se realizan para abordar este desafío. Sin embargo, con los rápidos cambios en el entorno empresarial en los últimos años, en lugar de resolver este problema, los obstáculos están aumentando. Atrás quedaron los días en que se lanzaba un nuevo producto y se vendía de manera eficiente. Es esencial analizar y comprender con precisión los comportamientos de compra de los consumidores en la etapa de planificación del producto. En otras palabras, existe la demanda de llevar al mercado productos de alta calidad y bajo costo que satisfagan las necesidades de los consumidores.
Ciclo de vida del producto más corto
El ciclo de vida de la comercialización de un producto se ha acortado, lo que significa que la producción de piezas debe fabricarse en masa para obtener 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. Ahora estamos en una era en la que los productos no solo pueden venderse en los países desarrollados, y los mercados objetivo de la industria manufacturera se están expandiendo 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 las actividades de marketing de manera más detallada.
Este es un ejemplo que demuestra lo importante que es planificar productos que coincidan con la región. No hace mucho, cuando la economía japonesa sufría las consecuencias de las «dos décadas perdidas», dos importantes fabricantes de televisores LCD competían por una cuota de mercado en la India. El producto de una empresa era más barato y tenía la mayor participación. La otra empresa hizo una investigación exhaustiva sobre los colores de las pantallas de televisión que preferían los consumidores indios y descubrió que tienden a preferir los rojos brillantes a los rojos lisos. Afortunadamente, el producto de la compañía pudo cambiar el balance de color de la pantalla con solo una ligera modificación del software, por lo que cuando se realizó la modificación y se introdujo el nuevo producto en el mercado, la reputación era «un poco cara, pero el color es bueno». Un año después, la empresa logró hacerse con la mayor cuota de mercado.
El sentido del color es sutilmente diferente para cada persona, y también difiere según la etnia y la región. Por ejemplo, en China, la palabra «rojo» significa un color cercano al bermellón, y los que 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 al planificar productos que requieren calidad de imagen, como televisores LCD y cámaras digitales.
Diversificación e internacionalización de los empleados
La industria manufacturera es global. Esto significa que los empleados que trabajan para estas empresas de fabricación globales están repartidos geográficamente por todo el mundo, viven en diferentes países y provienen 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 problemas de fabricación con IA
Si bien algunos de estos desafíos parecen abrumadores, se ha demostrado que la tecnología de inteligencia artificial ayuda, o lo hará en el futuro, a mitigar los problemas enumerados anteriormente. Veamos cómo se puede aprovechar la IA en la industria manufacturera.
Escasez de mano de obra e IA
Las organizaciones de fabricación están abordando la escasez de mano de obra mediante la transferencia de 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, a un inspector experimentado se le muestran diversas pantallas de inspección y se le pide que juzgue si el producto es bueno o malo. Luego, los resultados se cargan en la IA perimetral, creada con Edge Computing, para realizar las inspecciones reales del producto. Esto supone una carga menor para los ingenieros y técnicos más cualificados y supone una ventaja para la empresa de fabricación, ya que ahora la IA salva este juicio crítico.
Mejorar la calidad, reducir los costos y la IA
Puede parecer sencillo, pero para mejorar la calidad, es fundamental no producir productos defectuosos. Para evitar esto, es importante mejorar el mantenimiento del equipo y el trabajo de inspección. Al equipar los equipos de fabricación con funciones de autocomprobación que aprovechan la inteligencia artificial, las fallas se pueden descubrir y predecir automáticamente. Esta tecnología ha progresado rápidamente en los últimos años. Como resultado, el mantenimiento de los equipos puede ser realizado por menos personas, lo que reduce los costos de mano de obra. Además, se puede lograr un rendimiento en tiempo real mediante el uso de Edge Computing.
Ciclos de mercado e IA más cortos
Para responder al acortamiento del ciclo de vida del mercado, es necesario reducir el plazo de producción. La eficiencia de la producción depende en gran medida del tiempo de entrega de las piezas, por lo que es esencial gestionar la entrega de esas piezas. Esto a menudo se considera 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 con diversas restricciones. Sin la IA, esto puede ser extremadamente difícil de determinar, razón por la cual 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 la pantalla LCD mencionado anteriormente, no está claro si se utilizó el análisis de big data. Sin embargo, en casos similares, tener acceso a esos datos puede marcar una gran diferencia. En la actualidad, muchas organizaciones de fabricación están aprovechando la IA y están realizando análisis de macrodatos para respaldar el marketing perfeccionado en varios países, incluidos los países en desarrollo, lo que demuestra que el análisis de macrodatos y la IA permiten realizar 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 respaldar la comunicación esencial entre colegas, lo que es extremadamente útil para que los equipos colaboren de manera eficiente. Esto es especialmente importante, ya que muchos empleados de fabricación están repartidos geográficamente por todo el mundo.
La IA en otros campos
La IA no solo se aprovecha en la industria manufacturera. Otras aplicaciones incluyen el aprovechamiento de la IA para la bioinformática para el descubrimiento de fármacos, la informática de materiales, el diseño de aleaciones y el descubrimiento de materiales. También hay un ejemplo del uso de la IA para optimizar el diseño de la forma de los neumáticos.
La IA está penetrando en la industria manufacturera
Anteriormente hemos presentado varios ejemplos de aplicaciones de IA en la industria manufacturera. La IA es una tecnología muy versátil y, si se aplica bien, puede producir excelentes resultados. Puede haber otras situaciones en las que se aplique lo anterior.
Para los fabricantes, hay muchos procesos que van desde la planificación del producto hasta el desarrollo, la fabricación y las ventas. Como cada proceso está conectado, aunque de manera complicada, no es fácil responder rápidamente a los rápidos cambios del entorno empresarial reciente. La inteligencia artificial es una herramienta que ayuda a aliviar los desafíos dentro de la industria manufacturera, especialmente cuando se ejecuta a través de Edge Computing.
