Cómo superar las barreras para adoptar la IA en la industria manufacturera

La implementación de la inteligencia artificial (IA) en el camino hacia la Cuarta Revolución Industrial (4RI) ofrece oportunidades sin precedentes para los fabricantes. Las fábricas faro son las empresas pioneras que adoptan tecnologías 4RI a gran escala en sus plantas.

Estas industrias ya están capitalizando de manera sostenible la capacidad de la IA para permitir a las fábricas faro hacer predicciones y tomar decisiones, obteniendo así ventajas competitivas, financieras y operativas significativas.

El mantenimiento predictivo, por ejemplo, ya permite aumentar la productividad de los activos hasta en un 20%. Con la IA ofreciendo tanto potencial de crecimiento en la fabricación, ¿qué impide a las empresas adoptar el Internet Industrial de las Cosas (IIoT)?

Comunicación desalineada

Muchas empresas manufactureras funcionan con estilos de comunicación tradicionales, donde los silos y las cadenas de gestión no se conectan de manera fluida. Sin embargo, durante los procesos complejos de gestión del cambio, es necesaria una comunicación fluida.

En proyectos impulsados por la IA, se comunica y se analiza una gran cantidad de información entre diferentes grupos de interés. Cuando esa información se recopila y se categoriza correctamente, se obtiene una visión amplia de las operaciones que puede ser vista y entendida por todos.

Santhosh Shetty, un ingeniero técnico de ventas especializado en IA para la fabricación, afirma que esta visión integral del negocio permite obtener nuevas ideas que conectan silos y jerarquías.

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"Lo que está ocurriendo es que los equipos en el terreno, en la planta, están trabajando en silos. Son responsables de un proceso en particular y del instrumento de ese proceso en particular, por sí solos", dijo Shetty. "Mientras que, en realidad, el sistema de la planta está conectado y consta de múltiples procesos diferentes.

"Lo que estamos haciendo es permitir a la empresa ver la planta en su totalidad en una única vista y resaltar los regímenes operativos de la planta en esa vista única. Podemos mostrar al cliente dónde están operando tanto en regiones de buena calidad como en regiones de mala calidad y las duraciones durante las cuales operan en dicha región. Eso es valioso para nuestros clientes porque nunca antes habían visto la planta representada de esa manera integral, a través de la planta de fabricación y todos los procesos interconectados al mismo tiempo, en una vista. Y una vez que todos ven esto, de repente se encuentran en la misma página y comienzan a hablar sobre lo que es posible".

Falta de adhesión

Maximizar la adhesión en todos los niveles del negocio aumenta la probabilidad de que los proyectos obtengan apoyo y cumplan con los objetivos. Por ejemplo, además de proporcionar orientación y recursos, la forma en que un patrocinador se compromete con un proyecto dictará qué tan en serio los miembros de la empresa lo considerarán. Desde el personal de planta hasta el departamento de TI, la dirección y la alta dirección, todos deben ver el valor para la empresa y para ellos mismos, junto con la apariencia que tendrá el viaje hacia la madurez digital.

Las personas son naturalmente reacias al cambio, especialmente si proyectos de cambio anteriores no han tenido buenos resultados, lo cual estadísticamente ocurre en muchos casos.

En un artículo de 2019 en The Innovator, Eric Chaniot, director digital de Michelin, dijo sobre el éxito de la empresa en la transformación digital, que solo el 5% depende de la tecnología. El 95% restante del éxito se trata de convencer a aquellos que son necesarios para que el nuevo entorno funcione.

"Nadie nunca te dice 'no'", dijo Chaniot, "pero puedes ver en sus ojos que sienten que quieren decirlo".

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Uno de los factores clave de credibilidad en proyectos de IA exitosos es la integridad de los datos. Los métodos modernos de ciencia de datos brindan una mayor transparencia en el proceso de IA y ofrecen la capacidad de transformar los datos en bruto en lo que los modelos de aprendizaje automático necesitan para realizar recomendaciones para la optimización. Incluso antes de compartir los datos, explicar el razonamiento y los métodos que los modelos utilizan a los ingenieros y operarios de la planta genera una mayor confianza en los conocimientos empresariales resultantes.

Falta de habilidades clave

El camino hacia la madurez digital apenas comienza para la mayoría de los fabricantes, pero también lo hace la corriente de talento necesario para diseñar e implementar programas de madurez digital. Los proyectos de IA requieren equipos multidisciplinarios de científicos de datos, analistas de inteligencia empresarial, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de software. Estos roles son complejos y requieren capacidades diversas para integrar tecnologías críticas.

Según McKinsey, "las altas direcciones de fabricación ya son conscientes de que la falta de talento es la barrera más importante para la transformación digital: el 42% de las empresas industriales informan que ya experimentan escasez de mano de obra con capacidades 4IR, y solo el 32% se siente preparado para el impacto potencial del 4RI en roles y habilidades".

Naturalmente, esta escasez dificulta la transición en el panorama de la fabricación.

Los consultores de IA que contrates deberán tener experiencia en resolver problemas de gestión del cambio, especialmente los desafíos más sistémicos que surgen en las primeras etapas de la transformación digital. Invita a estos expertos a compartir su perspectiva sobre el cambio basada en su experiencia liderando a otros fabricantes en el viaje.

Además de poder evaluar el estado de preparación de una planta, aportarán conocimientos que ayudarán a orientar a estrategas, líderes de proyectos y partes interesadas a través de los aspectos humanos del cambio que serán necesarios.

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Cultura empresarial rígida

Las creencias arraigadas de que "la vieja forma es la correcta" son difíciles de cambiar, especialmente en la fabricación. La industria manufacturera se caracteriza por la tradición, y la tradición es un pilar de la cultura que no cambia fácilmente.

Cuando se transforma un proceso operativo para que sea más digital y basado en datos, las dinámicas organizativas en una planta pueden cambiar hacia la confusión, la falta de comprensión y la resistencia.

Forbes informa que "la transformación digital no comienza con la tecnología. Lo que vemos es que las empresas que tienen éxito y lideran en la transformación son aquellas que pueden adaptar su cultura".

El cambio que deseas ver debe ser visualizado y puesto en marcha por líderes que puedan influir en cambios de comportamiento y argumentar en favor de una mayor productividad a través de la transformación digital.

Esto significa crear una cultura en la que las personas en cada nivel sepan cómo interpretar los datos y actuar en consecuencia. Una cultura impulsada por los datos permite a sus miembros discernir y comprender los hechos, ignorar el sesgo, identificar problemas y aprovechar oportunidades.

Por ejemplo, una característica de las fábricas faro es que la dirección ejecutiva de alto nivel es obligatoria, lo que garantiza que la cultura corporativa cambie para que las interrupciones de 4RI puedan tener éxito.

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Una estrategia centrada en las personas para la gestión del cambio en la fabricación

Los fabricantes faro saben que las barreras para alcanzar la madurez digital desaparecen cuando se mitigan los riesgos a través de una cuidadosa gestión del cambio. Eso implica poner al contingente humano de la organización en primer plano.

Este enfoque integra puntos de vista y comportamientos antes dispersos, capacita al personal y fomenta una cultura de mejora continua a través del cambio y la innovación integrados. Sin embargo, es crucial establecer primero en qué medida la tecnología 4RI facilita este cambio, especialmente cuando se conectan silos y jerarquías que conformarán una visión integral de una planta.

Por ahora, este es un desafío al que se enfrentan la mayoría de los fabricantes en diversos sectores. Trabaja en estrecha colaboración con tus socios de IA en proyectos de cambio de 4RI y es más probable que aproveches las complejidades del IIoT antes.

Tomar a todas las personas a lo largo del viaje creará una transición más fluida hacia la madurez digital impulsada por la IA, lo que significa que pasarás menos tiempo apagando incendios. Esto permite que la atención de todos se centre en una nueva era de excelencia en la fabricación.

Nicol Ritchie, redactor técnico de DataProphet, es responsable de la creación de contenido escrito para la empresa. Tiene una amplia experiencia corporativa en redacción técnica de largo formato en diferentes industrias, incluyendo servicios financieros, asesoramiento digital y responsabilidad social corporativa. Nicol tiene maestrías en Lingüística Aplicada y Escritura Creativa.

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