El cambio de paradigma en las operaciones y la adopción de tecnologías de la nueva era
En los últimos años, como en cualquier otra industria, la fabricación también ha sido testigo de un cambio de paradigma en sus operaciones y en el uso de tecnologías de la nueva era. Los fabricantes adoptan las tecnologías de inteligencia artificial y automatización por su inmenso potencial para mejorar el rendimiento, la eficiencia y la productividad de las operaciones.
La mejora, especialmente en el control de calidad, incluye sistemas automatizados integrados con algoritmos de inteligencia artificial que ayudan a detectar errores y abordarlos en tiempo real. Los sistemas de inspección visual compatibles con la inteligencia artificial pueden realizar estas tareas con mayor coherencia y precisión en comparación con los que realizan manualmente los ingenieros de control de calidad. Estas tecnologías también ayudan a agilizar los procesos de producción con menos errores humanos. Las tareas repetitivas se pueden automatizar, lo que genera altos niveles de productividad. El tiempo de inactividad se minimiza al reducir el tiempo del ciclo de producción y este enfoque es rentable a largo plazo. Además, las tecnologías impulsadas por la inteligencia artificial también permiten a los fabricantes ofrecer productos personalizados a los clientes que los buscan. La toma de decisiones basada en datos, la reducción del tiempo de comercialización y las prácticas de fabricación sostenibles son los otros beneficios de los sistemas impulsados por la inteligencia artificial.
Para implementar con éxito las tecnologías de inteligencia artificial y automatización, es crucial gestionar las expectativas de los usuarios en toda la industria manufacturera. Los conceptos erróneos pueden generar resistencia al cambio si las tecnologías no se utilizan de manera óptima. Desde el principio, es importante aclararlos y establecer una imagen real de lo que realmente se puede lograr, para evitar posibles dificultades. Este ejercicio es crucial y ayuda a desmentir los siguientes mitos, al tiempo que garantiza la implementación exitosa de las tecnologías.
La puesta en marcha se produce en iteraciones
La implementación de la IA y la automatización requiere tiempo y esfuerzo, ya que los defectos son subjetivos, y conseguir la aceptación de la organización puede ser un desafío en varios niveles de liderazgo. En ocasiones, esto implicaría hacer algunos cambios en los umbrales o redefinir los defectos y realizar otra iteración de la validación. Esto forma parte de la gestión del cambio que se produce cuando se implementa una nueva metodología. Por lo tanto, es importante establecer plazos realistas teniendo en cuenta los requisitos específicos y la complejidad de todo el proceso de implementación.
Es posible la sustitución completa de los trabajadores manuales
Existe la idea errónea de que la IA y la automatización eliminarán la participación humana, mientras que, en realidad, solo pueden aumentar la fuerza laboral humana. Es importante educar a las partes interesadas sobre la colaboración entre humanos y máquinas para obtener resultados. Las cualidades de los trabajadores manuales para resolver problemas son muy valiosas y este aspecto debe comunicarse bien para evitar cualquier malentendido. Para garantizar una mayor calidad del producto, se pueden emplear funciones como la inspección de reelaboración o las inspecciones secundarias para detectar piezas que no estén en buen estado.
Se puede lograr fácilmente una precisión del 100%
Si bien las tecnologías de la nueva era han avanzado significativamente, no son infalibles, tienen varias limitaciones y no funcionarán con una precisión del 100% de inmediato. Es extremadamente importante educar a las partes interesadas sobre las limitaciones y los niveles de precisión esperados. Si bien las tecnologías de inteligencia artificial y automatización se destacan en tareas repetitivas y en el análisis de datos, la toma de decisiones complejas sigue siendo un desafío para ellas. Proporcionar una visión honesta de las tecnologías, sus ventajas y limitaciones ayudará a establecer expectativas realistas.
Calcular el ROI en función del ahorro directo de mano de obra
Muchas veces el rendimiento de la inversión se calcula como un costo directo del ahorro de mano de obra, mientras que hay que analizarlo con respecto a otros aspectos, tales como,
● Costo de mala calidad: hoy en día esto representa entre el 10 y el 15% del costo de fabricación.
● Ahorro de costos laborales: muchos operadores pueden reutilizarse para tareas más inteligentes y de mayor nivel.
● Imagen de marca: los productos de mala calidad pueden provocar daños en la marca e incluso la pérdida de clientes.
Es posible un aumento inmediato de la productividad
Es importante tener en cuenta que el ajuste y la optimización del sistema para llevar a cabo procesos de fabricación específicos es iterativo y evolutivo. La mejora continua y la necesidad de una transición lenta deben comunicarse claramente. El retraso puede atribuirse a los cambios organizacionales, a la innovación relacionada y a otros ajustes de costos. Las partes interesadas deben conocer el tiempo real que lleva la colaboración entre los trabajadores manuales y las máquinas para lograr una alta productividad.
Al emplear tecnologías de aprendizaje profundo de vanguardia en la inspección visual, los fabricantes pueden lograr una precisión, una escala y un rendimiento mucho mayores a un costo menor con poca o ninguna intervención humana. La educación a través de talleres y seminarios de capacitación sobre las ventajas y limitaciones de estas tecnologías garantizará expectativas realistas y mejorará la experiencia del usuario. La creación de POC y centros de demostración y el intercambio de estudios de casos aclararán qué esperar de todo el ejercicio de implementación. Es igualmente crucial involucrar a todas las partes interesadas desde el principio, desde la etapa de planificación hasta la etapa de implementación, al tiempo que se proporciona una imagen real del funcionamiento de las tecnologías. Los proyectos implementados con expectativas realistas respaldan los objetivos de la transformación digital y garantizan una mayor calidad de los productos y una mayor productividad de los empleados, con coherencia y capacidad de reproducción.
