No cabe duda de que se enfrenta a una amplia variedad de desafíos, pero quizás uno de los retos de la Industria 4.0 más significativos es cómo lograr la excelencia operacional.
La capacidad de las máquinas para usar algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones implica cuestionar su desarrollo y la adaptación.
Para que esta inteligencia artificial en el proceso industrial esté orientada a mejorar la competitividad, es necesario transformar las prácticas de gestión para lograr resultados tangibles y duraderos. El imperativo de la digitalización está en el punto de mira de la empresa, y especialmente en la industria.
Sobre los nuevos paradigmas hay mucha literatura, pero olvidan con frecuencia poner el foco en las personas, que son quienes van a resolver los problemas emergentes de la digitalización
Los responsables de estas organizaciones se enfrentan a la incógnita de cómo utilizar mejor los datos existentes con inversiones mínimas y en cómo desarrollar criterios óptimos para adquirir nuevos sistemas y discernir si es que realmente hacen falta. Saber proporcionar respuestas a la alta dirección implica simplificar y definir muy bien el problema.
Teniendo en cuenta la ingente cantidad de datos que se generan, la mejora en la fabricación necesita centrar la atención tanto en los productos como en la demanda, atender al factor tiempo, aprender a utilizarlos para resolver problemas con mayor rapidez.
Partiendo de la base de que la Industria 4.0 es, básicamente, una herramienta, los principios sobre los que se asienta la excelencia operacional la capacitan para darle una adecuada dirección hacia la mejora continua. Como herramienta, habrá que enfocarse en lo que aporta valor y no automatizar el desperdicio.
A pesar de que las máquinas van a analizar grandes volúmenes de información a la vez y que la proporción de error será significativamente menor, la prioridad del cambio tecnológico de la fabricación debe estar enfocado hacia al desarrollo de las personas. En última instancia, las nuevas formas de automatización deben servir al capital humano.
Llega el momento no sólo de analizar los principales retos de la industria 4.0, sino de descubrir cómo hacerles frente. ¿Está tu compañía capacitada?
En el entorno del 4.0, los modelos de gestión no deben ponerse en marcha únicamente con la mentalidad de reducir costes. El objetivo de la excelencia operacional es lograr la competitividad de la compañía, pero de forma sostenida. Esto se consigue integrando dos realidades: por un lado, el negocio; y por otro, una buena estrategia de gestión.
La ventaja de los modelos lean manufacturing es que se enfocan en minimizar las pérdidas, al mismo tiempo que maximiza la creación de valor para el cliente final. Las industrias deben aplicar una estrategia que genere valor, de respuesta rápida, inmediata, robusta, conforme a plazos, que tenga en cuenta la calidad y por supuesto los costes, pero todo orientado hacia el cliente.
La pregunta que surge es cómo se pueden generar elementos en empresas del sector industrial y de servicios que permitan este enfoque. La respuesta la encontramos en el impacto de la Industria 4.0, como un desarrollo de capacidades del smart factory, cuyas tecnologías habilitadoras han de servir para contribuir de forma eficiente al desarrollo de dicha excelencia operacional.
Michel Baudin, experto mundial en estrategias Lean y excelencia operacional, aprovechó su intervención en el seminario de ASENTA ‘Cómo contribuye la Industria 4.0 a la Excelencia Operacional’ organizado en Madrid el pasado 22 de mayo para hacer una seria advertencia.
“Sobre los nuevos paradigmas hay mucha literatura, pero que olvidan con frecuencia poner el foco en las personas, que son quienes van a poder resolver los problemas emergentes de la digitalización”.
Tras una década de estar estancados en la productividad, Baudin señaló que es necesario llamar la atención sobre la desconexión existente entre las actividades de software y la fabricación: “Si el dato es tan relevante, industrias de vanguardia de Japón, Europa y Estados Unidos manifiestan un síntoma común, la distancia entre el software y la fabricación, pues sus respectivos equipos ni saben, ni comprenden unos, lo que hacen los otros. El surgimiento del Big data y el potencial de su comprensión hacen necesario un cambio en las prioridades”.
En los procesos de cambio ocurre que se dedica mucho tiempo a aprender nuevas herramientas, pero que luego no se utilizan en todas sus capacidades y no se obtiene el rendimiento esperado.
Es el momento de aprender de los errores para que la digitalización no sea una trampa ni un riesgo para los responsables de los proyectos. La paradoja es que seguir todas las innovaciones que se ofrecen en el mercado, por ejemplo, aplicadas a la cadena logística, puede hacer que no se termine logrando esa innovación.
La implementación debe ser estratégica. Digitalizar implica que hay que elegir y la pregunta es qué tecnología aplicamos en cada proyecto y qué valor deseamos obtener. Permanecer en esta perspectiva global de generar productos y servicios para clientes requiere una visión diferente.
En las fábricas habrá que plantear si los equipos que desarrollan la IT son los apropiados para decidir qué puede desarrollar la compañía en esta adaptación a los nuevos cambios. La mejora continua debe estar aplicada tanto al ámbito IT como a los procesos de control, y conviene valorar que las innovaciones dejarán caduca la formación ofrecida previamente a los equipos.
Hay que aprovechar el talento existente y reclutar el adicional, pero únicamente según necesidades. Pensemos que muchos empleados de las plantas de producción tienen más tecnología en su casa que en su puesto de trabajo.
A la hora de implementar 4.0 conviene asumir que ‘can’ no significa ‘should’. El giro exigirá definir bien dónde aplicar la digitalización, y en qué nivel se desea aplicar. El criterio debe ser de abajo arriba; no abordar niveles superiores en la organización sin antes haber desarrollado bien el nivel inferior.
Cada etapa en la cadena de producción tiene sus funciones y, por lo tanto, su remedio específico. Por mucho que se afirme, no hay una ‘silver bullet’, un sistema que lo haga todo. El criterio de gestión será definir qué se desea y qué área específica se va a abordar, pero en función del equipo, por su cualificación, sus perfiles profesionales, sus capacidades y su experiencia.
Para evitar la desconexión anteriormente mencionada, unos tendrán más carga de IT y otros de ingeniería. Digitalizar significa asegurar la comunicación entre estos dos mundos. Las máquinas deben ‘hablar’ unas con otras, reflejo de la estrecha relación que debería haber entre IT e ingeniería.
Aplicar procesos de innovación exige tener muy claro el dónde y siempre de abajo arriba, evitando imponer herramientas comunes. Por su experiencia en casos exitosos, Baudin insiste en que sean los propios profesionales quienes elijan las herramientas para que puedan compartir datos según necesidad, aplicando en cada equipo un modelo común de información.
El surgimiento del Big data y el potencial de su comprensión hacen necesario un cambio en las prioridades
En opinión del experto, los riesgos serán las inconsistencias, la obsesión de centrarse únicamente en la transición de procesos bajo la fascinación de la digitalización o prestar únicamente atención a negocios que hoy se reconocen como obsoletos.
Conviene plantear de nuevo esta reflexión que la industria se hizo hace unos años, sobre el ahorro de costes, ¿se produjo realmente un ahorro al decidir no imprimir manuales o hubiera sido mejor optar por instrucciones electrónicas puntuales? El papel es mucho más barato que las pantallas, pero el formato electrónico permite gestionar mejor las actualizaciones y adaptarse al multilingüismo.
Esto ocurre ahora con la digitalización de los procesos de producción en cadenas de montaje. En apenas unos años hemos visto el paso de las instrucciones automatizadas, con manuales digitalizados que explican lo que hay que hacer y cómo, y el uso de la realidad aumentada, que define con detalle todos y cada uno de los procesos.
Se ha llegado a una situación en que no se puede hacer nada sin tecnología -lo que implica también desventajas- y hay que ser conscientes que digitalizar todos y cada uno de los procesos, con realidad aumentada, tablets y gafas conectadas, implica unos costes elevados que luego habrá que saber rentabilizar.
En esta orientación por implementar la innovación y centrarse en el valor de los datos, que es una de las claves del 4.0, conviene resaltar la importancia de crear espacios para que se compartan las experiencias y los conocimientos atendiendo a lo que funciona, por lo que las compañías deber trabajar a nivel equipo creando discussion groups y bases de datos de conocimientos donde se puedan compartir preguntas y respuestas.
La respuesta a las incertidumbres ya no vendrá de la mano de las estadísticas. Con las estadísticas se asume que hay una serie de datos validados y que, tras un proceso de análisis, al final habrá una respuesta y un conocimiento acumulado gracias a las ventajas que ofrecen los datos.
La experiencia confirma que los datos que tienen mayor nivel de confianza son los documentos comerciales, porque son los más exactos, y luego son los documentos técnicos usados en operaciones. Los que tienen hoy menor nivel de confianza son los producidos por las encuestas, que se perciben como un cúmulo de respuestas subjetivas dadas por la propia organización.
Se ha llegado a una situación en que no se puede hacer nada sin tecnología y hay que ser conscientes que digitalizar todos y cada uno de los procesos
Desde la perspectiva del valor del dato compartido, la cultura de mejora continua en los procesos de fabricación nos va a ayudar a saber hasta qué punto sirven las herramientas de evaluación y si el problema necesita ser resuelto. Dicho de otra forma, saber si realmente tenemos ese problema concreto ahora.
La excelencia operacional ayudará a orientarse hacia resultados realistas y a generar conocimiento, a aprender. Asimilar el conocimiento que ofrecen los datos debe ser un recurso muy demandado para la propia organización.
De los datos aprendemos por la información que aportan y nos permiten leerlos o escribirlos, pero el conocimiento es información válida y creíble que ayuda a tomar decisiones. Este es el resultado que debe aportar la Industria 4.0.
