No se trata tanto de un nuevo paradigma sino de la evolución de la “Industria 4.0”, ya que busca capturar el valor de las nuevas tecnologías poniendo en el centro del proceso de producción conceptos como la sostenibilidad, las personas y la resiliencia.
En este contexto nos encontramos grandes retos para el sector que, ante una mayor personalización del producto, deben avanzar hacia la fabricación ad-hoc y la adaptación de procesos al cliente para convertirse en una industria flexible y bajo demanda. Esto nos dice que tenemos que preparar la industria para adecuarse a condiciones absolutamente cambiantes y la tecnología nos puede dar la viabilidad para alcanzar esta resiliencia.
Pero no se trata solo de tecnología. Para seguir avanzando en una digitalización eficiente el sector debe adaptar también sus procesos y su talento. Según un estudio de IndesIA, la asociación española de inteligencia artificial para la industria, en los próximos 3 años las empresas del sector necesitarán más de 90.000 profesionales expertos en datos e IA para poder llevar a cabo sus proyectos, impulsar la economía y competir a nivel internacional.
Casos concretos: aplicaciones de la analítica al sector de la automoción
La analítica se ha convertido en una tecnología clave para el sector industrial en el escenario actual, ya que puede ayudar a las organizaciones a superar situaciones totalmente impredecibles logrando mejores indicadores de performance. Entre otras aplicaciones, las plataformas de IA, machine learning y analítica son capaces de proporcionar la información sobre los proveedores que pueden ofrecer a la compañía el suministro óptimo para tener los productos a tiempo. Igualmente, la analítica puede ayudar a una mayor eficiencia energética gracias al mantenimiento predictivo o al energy forecasting que permite planificar la cantidad de energía que se va a consumir.
En SAS tenemos varios ejemplos de casos de uso con empresas de automoción, como KIA, Honda y Volvo, que han aplicado con éxito la analítica para un mantenimiento predictivo de los vehículos o un seguimiento más efectivo de las garantías.
Pero más allá, los retos a los que se enfrenta hoy el sector hacen prever nuevas aplicaciones, especialmente aquellas orientadas a la cadena de suministro que permitan capear la variabilidad a la que está sometida. Igualmente, y teniendo en cuenta el alargamiento de la vida útil de los vehículos, la previsión de las piezas de repuesto que se deben producir antes de que un modelo esté fuera de producción, es un área a desarrollar.
En definitiva, aplicar inteligencia artificial a escenarios de alta incertidumbre nos permite entenderlos mejor y aplicar soluciones a las que el ser humano no podría llegar por sí solo, ayudando a las empresas del sector industrial a adaptarse a los tiempos actuales de globalización industrial.
