Un tema ampliamente divulgado y hablado, que asume diversos pilares y ha generado grandes transformaciones en las industrias. Pero ¿será que usted, gestor, ha aprovechado todo el potencial que este concepto trae consigo en su operación?
En este artículo contamos con una entrevista esclarecedora con Matheus Anversa – CEO en Dojo Technology, donde exploraremos un poco más sobre el tema, sus percepciones sobre la usabilidad del concepto de la Industria 4.0, a través de su amplia experiencia con el mercado industrial brasileño.
Escenario actual
Se observa de forma más amplia, que la búsqueda común entre las industrias y la optimización de recursos, procesos y personas para un mejor desempeño en las variadas áreas de una empresa, es para la reducción de costos y desperdicios o para la ampliación de market share, por ejemplo.
Hacer más con menos es lo que las operaciones han buscado históricamente y colocan a las industrias en una búsqueda incesante por recursos y tecnologías que favorezcan esta condición.
El concepto de la industria 4.0 fue dicho por primera vez en el 2011 en Alemania, en la feria de Hannover y se trataba de un proyecto que contenía un conjunto de estrategias elaborado por el gobierno alemán con enfoque en soluciones tecnológicas. La Cuarta Revolución Industrial, apodada Industria 4.0, pasó a ser un tema ampliamente explorado en este universo, por la amplitud de soluciones que favorecen un mejor desempeño y soluciona algunos grandes problemas vividos por las industrias.
«Me gusta ver la industria 4.0 a través de una visión más integrativa, entre sistemas, iOT y datos, pues permiten que las empresas sean más analíticas y tengan mayor eficiencia operativa. Para que esto sea posible, el aparato tecnológico, que en la industria 3.0 se limitaba a sistemas físicos, ahora pasa por sistemas virtuales, soporte de nubes computacionales, con niveles de integración, posibilitando entre todos los sectores la tan soñada Inteligencia Artificial.
La Inteligencia Artificial en la industria favorece para que escenarios complejos puedan ser analizados y aprendidos para mejores resultados, ayudando a reducir los riesgos de decisiones futuras en razón de las lecciones aprendidas a lo largo del tiempo. En otras palabras, las fábricas pasan a ser más inteligentes, conectadas, con robots soportando el proceso automatizado y con una capacidad de generar aprendizaje. Este es el deseo y el futuro de la industria, pero aún existe un camino largo a ser recorrido en términos de madurez analítica en las empresas”, expresa Matheus Anversa – CEO en Dojo Technology.
De hecho, la Industria 4.0 puede ser considerada un conjunto de tecnologías integrativas y habilitadoras, que permiten que máquinas y seres humanos trabajen y se comuniquen de forma colaborativa, favorecida por el acceso de la sociedad al mundo digital, transformándolas en Industrias Ágiles.
Este concepto trae consigo nueve pilares y cada uno de ellos sus tecnologías, que juntas se complementan para tornar más eficientes los resultados.
Los 9 pilares de la Industria 4.0
- Big Data Analytics
- Robots
- Simulación
- Integración de sistemas
- Internet de las Cosas (IoT)
- Cybersecurity
- Cloud Computing
- Manufactura Aditiva (Impresión 3D)
- Realidad aumentada
Considerando el pilar Big Data Analytics, cada vez más datos son generados y en una escala nunca vista antes, ya sean por sistemas, sensores, redes sociales, dispositivos móviles, wearable tech, entre otros. Big Data Analytics favorece la capacidad de analizarlos para mejorar el proceso decisorio y es esencial para los días actuales.
Solo generar datos no torna una operación más inteligente y eficaz. Pero, la centralización de estos datos profesionalizada, la creación de paneles robustos que demuestren la información contenida en estos datos y por fin, la posibilidad de aprendizaje y análisis de tendencias futuras en las operaciones, generan seguridad a los gestores en la toma de decisiones y seguimiento de sus operaciones.
A pesar de prever nueve pilares, lo que se observa en las operaciones de las industrias es que no todos son el enfoque, conforme destaca Matheus Anversa.
“Viendo por mi experiencia, la industria está invirtiendo mucho en la robotización, incluso por ser un recurso tecnológico que ya estaba presente en la industria 3.0. Me arriesgo a decir que es uno de los principales pilares que poseen inversiones. Integración de sistemas e IoT también están en la pauta de inversiones de las empresas, algunas presentando un grado alto de madurez.
Los demás pilares están comenzando a ganar madurez, como Big Data Analytics, Cloud Computing, Cybersecurity, siendo que algunas empresas ya iniciaron inversiones en los últimos años. Estos, entran en momentos de entendimiento de lo que tiene sentido ante los negocios, pues no todos los pilares deben ser atacados con la misma intensidad e inversiones.
Algunos son primordiales para garantizar la sostenibilidad de los negocios, como integración de sistemas y Big Data Analytics, una vez que las decisiones deben ser tomadas de forma más rápida y asertiva.”
Gestores buscan soluciones eficaces
Independientemente del momento en que la industria se encuentra o del direccionamiento de la tecnología escogida para el momento, es una opinión común entre todos que el camino para solucionar problemas de procesos, previsibilidad y resultados, que son tan presentes en el día a día de los gestores, aún necesitan de mayor inversión para que estas puedan alcanzar niveles más elevados.
A pesar de invertir más ampliamente en softwares para el alineamiento de procesos, aún es totalmente común el uso de planillas para complementar la recogida de datos y suministrar algún tipo de análisis. Como es abordado en el artículo “¡Contraté un software! ¿Esto es suficiente para gestionar información?”.
Las tecnologías surgen para resolver problemas del día a día de las empresas. Cuando son bien aplicadas, suplen las necesidades operativas y abren espacio para que los gestores enfoquen su energía en temas estratégicos. Esta sinergia torna los negocios más inteligentes y rentables.
Anversa menciona también la constante necesidad de reinventarse: “Una nueva era, provocada por una evolución constante de la tecnología, sumada a una aceleración económica y una nueva dinámica de mercado, hizo que empresas centenarias fuesen obligadas a reinventarse como factor de supervivencia, una vez que empresas de tecnología surgen desarrollando productos y servicios para el mercado y expandiéndose de forma exponencial.”
Con esta nueva dinámica de mercado, algunos problemas que no existían comenzaron a surgir y las industrias comenzaron a buscar recursos que ofrezcan soporte.
Vea a continuación algunos de los puntos observados en entrevista por Matheus Anversa:
- La integración: las empresas pasan por una necesidad de integrar toda la cadena productiva y de logística, para entender los cuellos de botella y mejorar el tiempo de entrega para los clientes. La industria 4.0 permite con que los sistemas sean integrados, haciendo que exista un aumento de la productividad y nivel de servicio de los clientes.
- Ciclo de vida de productos: diferente de décadas anteriores, que los productos tenían una durabilidad más extensa, como, por ejemplo, máquinas de lavar ropa que duraban décadas, los productos pasaron a tener un ciclo más corto debido a los avances tecnológicos de nuevos productos entrantes en el mercado. Esto hizo que problemas en línea de producción y gestión de existencias, sean previstos para que acompañen el ciclo de vida de los productos. La industria 4.0 ataca este problema con posibilidad de mantenimiento predictivo, mejoría en la calidad de productos, evitando que defectos sean pasados para los clientes, además de un mejor aprovisionamiento de existencias e impactos en la cadena.
- Interacción con clientes: los clientes de una industria convencional, tiene su último contacto con la empresa en el momento de la entrega de un producto, sin que diversas oportunidades puedan ser exploradas en el tiempo con este cliente. Con la industria 4.0, iniciativas como automación del servicio con la utilización de chatbots, hace posible personalizar la experiencia del cliente en diferentes canales y capacitar la creación de estrategias personalizadas de atención. Además de esto, entender estándares de comportamiento a lo largo del tiempo hace que la capacidad de anticipación de las necesidades del cliente sea una realidad, permitiendo ofrecer el mensaje o producto correcto, para la persona correcta, en la hora correcta.
- Previsibilidad futura y mejor análisis de escenarios: desde de que la velocidad del mercado cambió, ser reactivo acabó convirtiéndose en un gran problema, una vez que las acciones post-tomas de decisión tienen su tiempo de ejecución. Las empresas que utilizaban análisis de datos para justificar acciones tomadas ya no tienen más tiempo para eso pues los impactos de tomas de decisiones equivocadas son inmediatos. Con la industria 4.0 el poder de los datos hace que las empresas puedan aumentar su capacidad analítica y tener su operación como un joystick, pudiendo simular escenarios, aumentar la previsibilidad futura además de entender los trade-offs de las decisiones. Anticipar futuro pasa ser una realidad que genera eficiencia operativa y mayor rentabilidad para los negocios.
Las soluciones apuntadas como prioritarias en este momento en las industrias son las soluciones que ofrezcan un análisis de datos profundo y realista a los gestores. Con la información correcta, proveniente de sus propias áreas, pueden observar tendencias, prever escenarios futuros y de esta forma tomar las decisiones más asertivas.
Las soluciones ofrecidas por Dojo Technology son exactamente lo que buscan las industrias en este momento, que inicialmente innovaron en puntos como robótica, cloud o integración de sistemas, por ejemplo. Con tantos datos recolectados, maneras eficientes de verlos son necesarias y es ahí que soluciones como dashboards bien estructuradas, con centralización de los datos hacen la diferencia. Datos pasan a ser eficientes solo cuando son transformados en información analizable.
Lo que se observa es un número cada vez mayor de gestores buscando estos avances en sus áreas y trabajando por una concientización de la necesidad de usar los datos a favor de los resultados, así como también empresas que ya iniciaron este proceso y ya cuentan con soluciones implementadas, al observar los beneficios, buscan la diseminación y ampliación de la cultura de datos.
Matheus Anversa también observa que en las operaciones en que Dojo está liderando el tema de datos, es posible notar cuánto los liderazgos pueden rápidamente percibir el valor de las entregas de las soluciones y de esta forma, expandir los proyectos para las demás áreas. En entrevista, él destaca el modelo de actuación que está apostando y los resultados satisfactorios obtenidos en las industrias en que Dojo actúa:
“Dojo se posiciona más como una empresa de negocio que tecnología propiamente dicha, pues cuenta con una madurez en la metodología CRISP-DM que permite una cocreación de soluciones de análisis de datos directamente relacionadas a los objetivos de negocios de los clientes. Me gusta mirar el trabajo de Dojo como una forma de mover los punteros de resultados del cliente. Esto es lo que pauta la estrategia comercial y cómo el equipo de desarrollo funciona, siendo el proceso de punta-a-punta, consultivo.
En este sentido, nuestra postura empresarial es directa y realista, sin valerse del Hype de mercado actual de la Inteligencia Artificial, pues para llegar a este tipo de trabajo, existe una jornada de aumento de la capacidad analítica. O sea, para algunos clientes un simple Dashboard con una visión analítica en lugar de una visión de report ya entrega grandes resultados.
Nuestra metodología está generando resultados importantes para nuestros clientes, como podemos ejemplificar con algunos cases:
- Simulación de capacidad en el proceso de S&OE: este proyecto trajo una mejoría de eficiencia operativa del 40% con el aumento de la capacidad de análisis en un nivel de granularidad de cruzar SKU con cuellos de botella y existencias de materia prima, de forma automatizada y con rutinas inteligentes.
- Solución de distorsión de precios: fue desarrollado un algoritmo utilizando redes neurales para entender todas las variables (ej. capacidad técnica del compresor, cliente, porte, volumen de ventas, etc.) que puedan impactar en el precio y con eso, fue creado un precio sugerido para que las áreas de marketing y ventas pudiesen adoptar estrategias comerciales buscando aumentar la facturación de la compañía. El proyecto trajo un aumento del 5,2% de facturación.”
Desmitificando la necesidad de los gestores
La madurez del mercado en relación con el uso de datos para mejorar los desempeños en las industrias aún es baja por tratarse de un asunto “nuevo” en este contexto.
Muchos son los cuestionamientos entre los líderes de áreas en la industria, que parten de “¿cómo comenzar?” o “¿cómo estas soluciones de datos podrán ayudar?”. En este sentido, un trabajo de educación de mercado e iniciativas más simplificadas se tornan predictivas, para que las personas puedan aprender con la jornada, incorporar en sus culturas esas iniciativas y para que las operaciones adquieran madurez para avances con esta tecnología y finalmente obtener resultados aún mejores con las iniciativas.
Matheus nos cuenta lo que está experimentando del mercado:
“Inicialmente teníamos una tesis que el mercado necesitaba gobernar más los datos para que este activo aumentase el valor a lo largo del tiempo y que analizar datos ya fuese una práctica un tanto común en el mercado. Hoy entiendo que el mercado sabe de la necesidad de utilizar cada vez más los datos en el proceso de decisión, pero no sabe exactamente qué hacer o cómo comenzar. Por eso, trabajar programas y estrategias de datos no se trata de tecnología, sino de personas, educación y cocreación. Por eso, creo que los gestores deben buscar colaboradores que usen un lenguaje simple, pero que los auxilien en las preguntas de negocio que deben ser respondidas y en las posibilidades que Analytics puede traer como soporte al proceso decisorio. Una vez que el mundo de analytics sea conectado con los procesos de la empresa, el juego pasa a ser de cuál palanca debe ser movida para mejorar los resultados y, el cómo, los datos mostrarán el camino para que los gestores tomen decisiones de forma más asertiva.” expresa Matheus Anversa.
En Dojo Technology, la búsqueda es por la mejor solución para cada gestor, de cada área, en cada empresa. Entendemos que, a pesar de las semejanzas entre las operaciones, las necesidades son muy particulares y de esta forma no siempre soluciones listas, o dashboards construidas sin el enfoque específico en los cuellos de botella vivenciados en el día a día, traerán los resultados en análisis de la forma que se espera.
Con el modelo de identificación profundizada en el mayor problema vivido por el gestor en su área, es posible personalizar soluciones para que, de forma ágil y práctica, inicialmente, el gestor logre visualizar el escenario actual y tomar decisiones que reduzcan riesgos y mejore el desempeño.
