Las empresas manufactureras están en una posición inmejorable para automatizar hasta el 80% de sus procesos (European Coatings). La IA es el motor clave de este cambio fundamental: el uso de la IA puede reducir los costes de conversión de los productores hasta en un 20 %, y hasta un 70 % de la reducción de costes se debe a una mayor productividad de la mano de obra (BCG).
Se calcula que la industria manufacturera genera 1.812 petabytes de datos al año, lo que supone más que las finanzas, las comunicaciones y otras industrias. (Deloitte). Si se aprovechan esos datos, las empresas pueden obtener información valiosa y detectar con mayor eficacia los motores importantes del rendimiento, mejorar los procesos de producción y lograr efectos indirectos positivos y mensurables en el rendimiento financiero.
Aun así, no todas las empresas consiguen implantar proyectos de IA que cumplan los objetivos fijados. Si echamos un vistazo al reciente informe de Deloitte, podemos ver que el 91% de los proyectos de IA de las empresas fabricantes no cumplieron las expectativas. Además, Gartner hizo este año la predicción de que el 85% de los proyectos de IA no cumplirán las expectativas debido a los sesgos de los datos, los algoritmos o el equipo que gestiona esos proyectos.
Sin embargo, sabemos lo que se necesita para implantar la IA de forma más eficiente y productiva para su empresa.
Expliquemos primero las áreas clave de aplicación de la IA en la fabricación:
Producción inteligente
La IA se utiliza para la automatización de fábricas, la gestión de pedidos y la programación automatizada (Deloitte).
La IA da la oportunidad a las máquinas de autooptimizarse y adoptar sus parámetros en tiempo real analizando y aprendiendo de los datos actuales e históricos (BCG). Por ejemplo, al hacer un seguimiento de la eficacia general de los equipos, los fabricantes pueden aumentar la productividad e identificar preventivamente las averías en la producción.
La implementación de la IoT junto con la IA ofrece a una organización de fabricación la oportunidad de detectar y supervisar en tiempo real múltiples áreas del proceso de producción y ajustar sus planes y decisiones basándose en los datos obtenidos.
Además, la implementación de la IA puede mejorar la planificación de la producción y, en consecuencia, aumentar la eficiencia de la producción.
Gestión de la cadena de suministro
La IA puede mejorar significativamente la previsión de la demanda y facilitar una gestión más eficiente del inventario. La aplicación de la IA en la gestión de inventarios permite a las empresas una entrada y salida más rápida de productos y servicios de los almacenes y un ahorro en los costes de inventario.
Pero no sólo esto. Las alertas tempranas basadas en IA predicen a tiempo las tendencias y la demanda futuras, lo que permite a las empresas ser más ágiles en la creación y ejecución de planes de producción y ventas.
Optimización de las ventas en la industria
Al aprovechar los modelos de elasticidad de la demanda basados en IA, los modelos de previsión de la demanda y los algoritmos de optimización, las empresas manufactureras pueden impulsar las ventas, adoptar precios flexibles y lograr un mayor retorno de la inversión en marketing.
Para que el proceso de implantación de la IA tenga éxito, PwC definió los seis pasos importantes:
Aplicación empresarial: lo que significa que su objetivo principal es tomar decisiones empresariales valiosas basadas en datos y análisis, no necesita modelos teóricos sin negocio en mente
Datos: Para poder iniciar el viaje empresarial basado en datos, es necesario pensar en las fuentes de datos que se tienen interna y externamente
Talento y organización: entender la brecha de talento y la necesidad de apoyo externo para el éxito del viaje impulsado por los datos
Procesos: la transformación digital y de la empresa de datos requiere que los procesos empresariales sean óptimos y se ajusten a los principios de democratización y gobernanza de datos.
Tecnología: mapear los sistemas y herramientas actuales que se utilizan en el desarrollo empresarial impulsado por la tecnología
