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El futuro de la automatización: Monitoreo remoto y analítica en la nube

La automatización está cambiando rápidamente no solo los trabajos que hacemos y los lugares donde trabajamos sino incluso nuestra manera de definir el trabajo. Forrester ha pronosticado que un millón de puestos de trabajo basados con conocimientos serán sustituidos por chatbots, software robótico, RPA y agentes virtuales solamente en 2020. Tal vez parezca un augurio bastante sombrío, pero el informe también considera que se crearán 331,500 nuevos puestos de trabajo solo en Estados Unidos, impulsados por funciones que requieren empatía, intuición, y agilidad mental y física.

A medida que avanza la adopción de la automatización, esta reforzará la conectividad y la confiabilidad, y ayudará a las empresas facilitar el acceso y la disponibilidad de datos, sistemas y procesos. No obstante, muchas empresas de fabricación están descubriendo que el camino para implementar sus estrategias de automatización y transformación digital se ven ralentizadas por los niveles de productividad y el riesgo simultáneo de tiempo improductivo.

Estos aspectos pueden abordarse mediante herramientas como la analítica predictiva y el mantenimiento que actúan como una extensión virtual de sus equipos de trabajo. Sin embargo, para implementar correctamente estas tecnologías se requiere experiencia externa. Para continuar explorando este tema, veremos a continuación los cinco principales obstáculos que encuentran las empresas durante su transformación digital y cómo evitarlos.

Obstáculo n.º 1: Riesgos de ciberseguridad

Las brechas en la seguridad siguen ocupando titulares debido al grave impacto que pueden tener sobre las empresas. Una brecha no solo supone el riesgo de perder información confidencial, sino que también puede ocasionar interrupciones, tiempo improductivo y problemas de rendimiento, además de considerables daños a la reputación. Por esta razón, es fundamental para las empresas mejorar sus procesos de gestión de datos e invertir en la infraestructura de IT.

El mantenimiento predictivo puede ayudar a los fabricantes a evitar estos problemas mediante el monitoreo automático en busca de patrones inusuales para detectar de inmediato posibles señales de robo de datos o intrusión en la red. También se necesita un enfoque integral de seguridad que incluya políticas y procedimientos y que proporcione capas de defensa en torno al personal, los procesos y los riesgos tecnológicos.

Obstáculo n.º 2: El exceso de datos

Las empresas generan enormes cantidades de datos que, si se utilizan correctamente, pueden representar un activo sumamente valioso. No obstante, muchas organizaciones de fabricación no saben cómo aprovechar al máximo sus datos y, por lo tanto, no optimizan sus flujos de trabajo o procesos de producción de una manera que les permita obtener los mejores resultados y conclusiones prácticas.

Poder entender cantidades masivas de datos es fundamental para vencer los principales retos a los que se enfrentan las organizaciones, pero las destrezas y capacidades requeridas rara vez se encuentran entre las aptitudes principales de una empresa. Por lo tanto, es importante buscar la colaboración de un experto confiable en el área de datos que sea capaz de obtener la información adecuada, almacenarla y presentarla de una manera que facilite la toma de decisiones empresariales de la manera más eficaz.

Obstáculo n.º 3: Una gestión deficiente de los datos

Las empresas acopian más datos que nunca, pero una enorme cantidad de datos por sí sola no basta. También se necesitan herramientas que ayuden a analizar estos datos y extraer la información que contienen.

El verdadero valor de la automatización se halla en la propiedad intelectual que las empresas tienen sobre sus clientes, procesos y diseños de productos. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático permiten analizar grandes cantidades de información, elaborar hipótesis y obtener importantes patrones de datos, así como entrenar modelos de aprendizaje para descubrir lo que se desconocía. Además, los equipos de trabajo encargados de analizar los datos podrán probar más escenarios de uso en un tiempo considerablemente menor, lo que les ayudará a comprender sus datos cada vez mejor.

El potencial de estos avances en inteligencia artificial se destaca en un análisis de McKinsey que encontró que las técnicas más avanzadas de aprendizaje profundo o deep learning pueden suponer un valor anual de hasta 5.8 billones de dólares. En dos tercios de los 400 casos de uso que se analizaron, la inteligencia artificial mejoró el rendimiento mucho más de lo que fue posible con otras técnicas analíticas. Sin esta capacidad para obtener grandes cantidades de datos de diversas plataformas y utilizarlos en la práctica, a los fabricantes les seguirá resultando difícil extraer conclusiones de interés sobre los cambios y la productividad en sus plantas.

Obstáculo n.º 4: No seguir el ritmo de la tecnología

La cantidad de términos de moda sobre la transformación digital a menudo puede resultar abrumadora y hasta irritante para las empresas que sencillamente están interesadas en tecnologías que resuelvan sus problemas. Muchos proveedores también exigen importantes inversiones iniciales, algo que puede desalentar a las empresas o plantear problemas cuando un proyecto no funciona bien. Además, atarse a un único proveedor o implementación puede hacer que una empresa se quede rezagada con respecto a sus competidores.

Por lo tanto, es importante trabajar con proveedores que ofrezcan proyectos piloto o prototipos antes de cualquier implementación que suponga un importante cambio de tecnología. De esta manera, se obtendrá una visión detallada de cómo funcionará el proceso, se establecerán hitos y la empresa conocerá mejor cómo funcionará y qué retorno de la inversión se podrá conseguir. Los socios de tecnología confiables deben actuar como extensiones de un equipo si van a ayudar a las empresas a conseguir sus objetivos y KPI.

Obstáculo n.º 5: Falta de experiencia

Aún contando con las tecnologías de automatización adecuadas, las empresas a menudo necesitan la ayuda de expertos que cuenten con la experiencia adecuada. En este sentido, ahora se puede recurrir a la realidad aumentada para proporcionar asistencia técnica en aplicaciones remotas e insertar la información que los ingenieros deben seguir.

Al igual que ocurre con cualquier otra implementación de tecnología, debe encajar con la cultura de la empresa y lo que mejor se adapta a sus necesidades concretas. Sin embargo, las empresas que actúan con lentitud respecto a estos tipos de tecnologías emergentes corren el riesgo de quedarse atrás.

Adopte el futuro de la automatización

Cumplir los objetivos clave de mejorar la productividad y reducir el tiempo improductivo es posible si se aplica correctamente la tecnología y se cuenta con el socio de tecnología adecuado. Al estar conscientes de los obstáculos habituales antes descritos, las empresas de fabricación podrán navegar con mayor seguridad por el camino que lleva al futuro de la automatización. No obstante, la digitalización no es algo que podrán conquistar por sí solas.


Marc Baret
Marc Baret
Director, EMEA industrial services, Rockwell Automation
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