Roderick Gaines
Research Director for IDC’s Worldwide Supply Chain Strategies Program
Cómo la IA puede ayudar a los fabricantes a analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y tomar decisiones informadas.
La Inteligencia Artificial (IA) ha surgido como una fuerza innovadora en la industria de manufactura, prometiendo remodelar las industrias y redefinir los procesos de producción. Con su capacidad para analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y tomar decisiones informadas, la IA está allanando el camino para una mayor productividad y competitividad. Sin embargo, a pesar de su inmenso potencial, muchas empresas siguen sin estar seguras de lo que la IA puede hacer realmente por su organización.
Desde hace tiempo se reconoce que la manufactura es una industria con gran cantidad de datos, que genera grandes cantidades de información en cada fase de la producción. Estos datos lo abarcan todo, desde la logística de la cadena de suministro y los procesos de producción hasta las opiniones de los clientes y las tendencias del mercado. El volumen y la complejidad de estos datos dificultan a los fabricantes la obtención manual de información procesable. Aquí es donde la IA aporta valor al ofrecer sofisticados algoritmos y capacidades de aprendizaje automático para analizar e interpretar esta abundancia de información.
Las organizaciones son conscientes del potencial de la IA, pero no están seguras de cómo aprovecharla eficientemente en sus operaciones. Esta incertidumbre se debe a la falta de comprensión de las aplicaciones prácticas de la IA y de las ventajas concretas que puede aportar, y a menudo provoca dudas y resistencia a invertir en iniciativas de IA. La IA en la manufactura puede mejorar el control de calidad, el mantenimiento predictivo, la gestión de la cadena de suministro y mucho más.
Para afrontar este reto, las empresas deben reconocer en primer lugar que la IA no es una solución universal. Por el contrario, requiere un enfoque personalizado que se adapte a los objetivos, retos y recursos de la organización. Esto comienza con una evaluación exhaustiva del estado actual de las operaciones, identificando las áreas en las que la IA puede impulsar mejoras significativas en eficiencia y rentabilidad.
La calidad de los datos es fundamental para sacar el máximo partido de las aplicaciones de IA. El análisis de los datos existentes para identificar incoherencias, errores o valores omitidos y el uso de técnicas de perfilado de datos para obtener información sobre la calidad de los datos proporcionarán un servicio valioso. La implementación de técnicas de limpieza de datos para corregir errores, eliminar duplicados y rellenar los valores que faltan ayudará a garantizar que los datos sean precisos y fiables.
Además, las empresas deben dar prioridad a las iniciativas de educación y capacitación para garantizar que los empleados de todos los niveles comprendan las capacidades y el impacto potencial de la IA. Al fomentar una cultura de curiosidad y aprendizaje continuo, las organizaciones pueden potenciar a sus equipos para que adopten la IA como herramienta para impulsar la mejora y la ventaja competitiva.
Desde un punto de vista estratégico, el éxito de la adopción de la IA en la manufactura requiere un enfoque centrado en las personas. Aunque la IA puede automatizar las tareas rutinarias y aumentar la toma de decisiones, es esencial capacitar a los empleados para que trabajen efectivamente con esta tecnología. Esto incluye formar al personal en análisis de datos, interpretación de la IA y colaboración multifuncional.
En el núcleo de esta revolución tecnológica se encuentra el ERP cognitivo, un enfoque holístico que integra la IA, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) en los sistemas ERP tradicionales. El ERP cognitivo no solo automatiza las tareas repetitivas, sino que también interpreta los datos no estructurados, aprende de las interacciones de los usuarios y se adapta a las necesidades cambiantes de la empresa. Esta inteligencia cognitiva permite a los sistemas ERP evolucionar desde herramientas transaccionales y aprovechar nuevas capacidades que impulsan el crecimiento empresarial y la ventaja competitiva.
En el contexto de la manufactura, el ERP cognitivo sirve de piedra angular para la transformación digital. Facilita la integración fluida de datos entre departamentos y permite responder con agilidad a la dinámica del mercado. Un sistema ERP cognitivo puede analizar los datos históricos de producción para optimizar los procesos de manufactura, predecir las necesidades de mantenimiento basándose en los datos de los sensores de los equipos y recomendar configuraciones de productos personalizadas en función de las preferencias de los clientes.
Además, los sistemas ERP cognitivos permiten a los fabricantes adoptar tecnologías emergentes como el Internet de las Cosas (IoT) y el análisis de Big Data. Al orquestar estas tecnologías dentro de un marco unificado, los fabricantes pueden crear ecosistemas interconectados que impulsen la colaboración y la creación de valor.
Por último, el ERP cognitivo invita a la colaboración entre departamentos al ofrecer una visión unificada de los datos y la información, lo que permite a los equipos multifuncionales tomar decisiones basadas en datos de forma colaborativa. Esto fomenta una cultura de transparencia, contabilidad y mejora continua, sentando las bases para el éxito empresarial a largo plazo.
La IA está transformando la industria de manufactura al desbloquear nuevos niveles de eficiencia, productividad e innovación. Al adoptar un enfoque centrado en las personas para la estrategia de IA y aprovechar la ERP cognitiva como piedra angular para la transformación empresarial, las empresas pueden aprovechar todo el potencial de la IA para impulsar el crecimiento sostenible y la ventaja competitiva. Adoptar la IA no solo permite a los empleados trabajar de forma más inteligente y rápida, sino que también posiciona a las organizaciones para prosperar en un entorno empresarial cada vez más complejo y dinámico.
