6 tendencias de la digitalización manufacturera

Uno de los principales retos de los CIO de la industria manufacturera es el de detectar las tendencias de digitalización que servirán para reforzar su estrategia empresarial e integrarse en sus procesos existentes. En este artículo, te presentamos las tendencias y tecnologías más influyentes hoy en día en la transformación digital de la industria manufacturera, así como los asuntos más relevantes para los CIO.

Cuando se les preguntó qué tecnologías consideraban que habrán implementado para el 2025, la mayoría de los CIO citaron, en una encuesta reciente de Gartner, «la IA y el AA»¹; una respuesta confirmada por muchas otras encuestas. Otros asuntos mencionados con frecuencia incluían la computación en la nube, la seguridad, el IIoT (Industrial Internet of Things), la Industria 5.0 y la automatización. Hemos preparado un resumen de las tendencias que toda empresa debería tener en cuenta para la planificación de su digitalización.

La inteligencia artificial ha llegado al sector manufacturero. En el 2021, casi dos tercios de las empresas de este sector ya usaban la IA en sus operaciones diarias² en casos de uso como:

Detección de errores y control de calidad
La IA puede analizar datos en tiempo real para detectar y documentar errores y desviaciones en los procesos de producción. Las empresas que utilizan sistemas de gestión de la información basados en IA, por ejemplo, pueden configurar la IA para recopilar automáticamente información relevante y generar informes que cumplan con los requisitos de documentación.

Gestión de la cadena de suministro
La automatización basada en IA mejora la eficiencia y acelera los procesos en toda la cadena de suministro: las plataformas de Intelligent Content Automation pueden automatizar las tareas de registro de pedidos y facturación, ofrecer una vista completa de los proveedores y facilitar la comunicación y colaboración con ellos.

Gestión de riesgos
La IA puede optimizar la evaluación de los proveedores para mitigar riesgos, tanto en la propia cadena de suministro como externos a esta. Uno de los requisitos es el de que toda la información pertinente esté disponible para el algoritmo de IA en una carpeta electrónica de proveedores.

Gestión del inventario
El almacenamiento inteligente integra sin fisuras el IoT, la automatización robótica de procesos y la IA para mejorar la productividad, la calidad y la eficiencia. Y esto no tiene por qué limitarse al almacén: Los sistemas ECM conectan la gestión del inventario con, por ejemplo, el departamento financiero para automatizar todo el proceso purchase-to-pay.

El hype en torno a ChatGPT, de OpenAI, es un ejemplo excelente de lo rápido que avanzan la IA y el AA, y de cómo están calando en el público. La gestión de contenidos también se beneficia de la IA a través de una mejor comprensión y extracción de textos. La plataforma Doxis Intelligent Content Automation, por ejemplo, cuenta con las siguientes capacidades:

• Reconocer y clasificar como factura un email entrante, extraer los datos relevantes, vincularla al pedido y a las mercancías correspondientes e, incluso, iniciar el proceso de pago.
• Identificar y clasificar otro email como relevante para el equipo de atención al cliente, resumir la información clave y lanzar el correspondiente proceso de asistencia.
• Los asistentes inteligentes, o cobots, como Doxi, el asistente inteligente de contenido de SER, enriquecen la experiencia de los usuarios ofreciéndoles información en el contexto adecuado y opciones interactivas útiles. Los cobots entrenados con datos específicos de la empresa y el sector ofrecen resultados más precisos y facilitan optimizaciones de procesos a la medida del caso de uso del cliente.

La constante aparición de nuevos y potentes servicios de IA y AA hace que sea clave integrarlos en el ecosistema IT existente en plazos ágiles para no perder competitividad. El reto para los CIO radica en la migración de proyectos y procesos históricos a esta innovadora tecnología basada en IA. Para conseguir la máxima flexibilidad, las empresas deben escoger plataformas y software con arquitecturas capaces de integrar la IA y el AA como servicio de una manera fluida y sin afectar a las operaciones.

2. Ecosistemas cloud, multi-cloud y convergentes

Dar el paso hacia la computación en la nube es casi inevitable en el despliegue de soluciones de IA estandarizadas; y la razón por la cual la tecnología en la nube todavía está considerada como un catalizador para la transformación digital, pues cerca de un 80 % de las empresas medianas y grandes optan por una estrategia multi-cloud³. Y, aunque esto permite que las empresas seleccionen los mejores servicios de diferentes proveedores, también les obliga a ser extremadamente cuidadosos para no crear silos de datos que obstruyan el flujo de información.

Las soluciones de software en la nube sin API para la integración de programas de terceros no son competitivas a largo plazo. De hecho, las soluciones deberían integrarse con facilidad y fluidez en los procesos y aplicaciones empresariales existentes. Como ocurre, por ejemplo, con Doxis, que se integra en numerosas aplicaciones de proveedores líderes, desde SAP hasta Salesforce o Microsoft. De este modo, crea una plataforma central de gestión de la información y permite la automatización de procesos entre varias áreas.

3. La seguridad es uno de los focos principales para los hyperscalers

Se espera que los costes del cibercrimen alcancen los 8.000 millones de dólares⁴, por lo que la seguridad en IT es uno de los principales focos de inversión para las multinacionales. Hyperscalers como Google, Microsoft y AWS están redoblando sus esfuerzos en seguridad y los expertos predicen una mayor industrialización y automatización en este campo. De la cual se beneficiarán las empresas. Asimismo, las plataformas SaaS pueden contribuir a una mayor protección mediante la encriptación de datos y documentos, además de ofrecer opciones de autorización inteligente.

4. Industrial Internet of Things (IIoT)

El IIoT conecta los objetos sofisticados utilizados en procesos de producción y manufactura (sensores, dispositivos, sistemas integrados en máquinas, etc.) con aplicaciones IT como ERP, PLM o plataformas de gestión de pedidos de cliente. Estos objetos y sistemas suelen comunicarse entre ellos de manera independiente y la información que recopilan se comparte de manera automática.

Para las empresas, los beneficios de la conectividad ofrecida por el IIoT van desde unos tiempos de inactividad reducidos, menores costes de mantenimiento y una mejor seguridad en el lugar de trabajo hasta una optimización y automatización de los procesos de producción continuada, entre otros. Cuanto mejor sea la interconectividad entre los ecosistemas IT de la empresa, más se podrán aprovechar de ello el resto de departamentos aparte del de producción.

Esto es posible gracias al almacenamiento de la información proporcionada por las máquinas y objetos en un repositorio único y centralizado.  De este modo, si ocurre cualquier problema con, por ejemplo, un producto, los trabajadores de atención al cliente pueden encontrar directamente toda la información que necesitan a través de una plataforma de Intelligent Content Automation.

5. Automatización inteligente e integrada

La automatización inteligente, en combinación con el IIoT y la robótica para optimizar procesos y reducir presión en los empleados, se ha convertido en el nuevo estándar en la producción industrial. Pero la automatización inteligente puede beneficiar a la organización y los empleados de maneras que van mucho más allá de los procesos de producción, como con el procesamiento automatizado de consultas de clientes, de la gestión del ciclo de vida, del proceso purchase-to-pay y mucho más. Una plataforma ECM centralizada como Doxis se integra en los ecosistemas existentes, elimina las barreras de la información y permite una automatización integral, proporcionando a los empleados la información adecuada en el contexto pertinente.

6. Industria 5.0 — Un paradigma centrado en las personas

La Industria 4.0 se centra en la interconexión inteligente de la información y las tecnologías de la comunicación. Las empresas pueden usar el análisis de datos para obtener insights de valor a partir de sus enormes repositorios de datos y, de este modo, optimizar procesos, etc. La Industria 5.0, por su parte, no supone una revolución industrial, sino la evolución centrada en las personas de nuevas tecnologías como la IA, la realidad aumentada (RA) y la realidad virtual (RV). Dados los gigantescos volúmenes de datos que se generan, es importante contar con un sistema centralizado de gestión de la información que permita que las personas puedan acceder a la información con rapidez y facilidad. Esto requiere la colaboración entre personas, así como la colaboración entre personas y máquinas inteligentes.

Es importante continuar transformado digitalmente los negocios y los procesos de producción para superar los retos que afronta la industria manufacturera. Las empresas industriales invierten alrededor de un billón de euros al año en soluciones digitales, y en mucho más que en nuevas tecnologías. Según una encuesta reciente de PwC, las inversiones en tecnologías y sistemas digitales clave también supondrán un gran retorno⁵. En particular, porque una buena infraestructura y la disponibilidad constante e integral de los datos y la información son la base de cualquier transformación digital de éxito.

Infografía: Inversiones en soluciones digitales por año
Mayores inversiones para un ROI más rápido
“Tasa de inversión necesaria para obtener un retorno rápido y considerable:         Al menos un 3 % de los ingresos netos

Tasa media de inversión: 1,8 % de los ingresos netos

Mayores presupuestos para estos proyectos de IT

1. Ciberseguridad y seguridad de la información
2. Business intelligence y análisis de datos
3. Planificación de recursos empresariales (ERP)
4. Plataformas en la nube
5. Modernización de aplicaciones

Año tras año, los CIO de la industria manufacturera invierten cada vez más en estas cinco áreas⁶.

En los últimos años, los proyectos de digitalización de las industrias manufactureras han tendido a centrarse en reducir costes y mejorar la eficiencia, principalmente a través de la automatización de las actividades de producción. Esta tendencia ha cambiado el foco al elemento humano. Elon Musk, CEO de Tesla, comentó que, vista en perspectiva, la automatización excesiva de su empresa fue un error, y añadió: «Los seres humanos estamos infravalorados⁷».

Las empresas están poniendo a los empleados cada vez más en el centro de sus iniciativas de digitalización, con el objetivo de que consigan más tiempo para actividades clave. Estos esfuerzos pueden propiciar una organización preparada para el futuro que, según Forrester, no solo sea adaptable, creativa y resiliente, sino que también gestione con éxito el equilibrio entre el software, el hardware y los humanos⁸. La información (su creación, su análisis y su uso creativo) está en el centro de este triplete. Las plataformas de Intelligent Contente Automation con diferentes capacidades de integración cumplen con este papel clave y ayudan a las empresas con la facilitación de procesos automatizados, gestión de la información end-to-end y múltiples posibilidades de cooperación, entre otros.

Source:

(1) Gartner, 2023 CIO Agenda Insights for the Manufacturing Industry: How your peers are investing in tech to deliver on digital initiatives, 2022

(2) Google Cloud-Branchen: Beschleunigung der künstlichen Intelligenz bei Fertigungsunternehmen, 2021

(3) https://www.statista.com/statistics/1245569/multi-cloud-adoption-organization-size-worldwide/

(4) https://cybersecurityventures.com/stats/

(5) PWC, Digital Factory Transformation Survey 2022, June 2022

(6) https://twitter.com/elonmusk/status/984882630947753984

(7) Forrester, Smart Manufacturing: Don’t Forget The People, 2022