IA, la nube o los gemelos digitales, aspectos clave para lograr la mejor eficacia del sector industrial

El nuevo informe de Accenture analiza cómo las tecnologías avanzadas ayudan a las empresas industriales a reducir el tiempo de diseño, desarrollo y entrega de los productos a sus clientes, conocido como ‘velocidad de comercialización’. El estudio ‘Los aceleradores industriales: Cómo las tecnologías avanzadas pueden acelerar su velocidad de comercialización’ está basado en una encuesta realizada a 1.200 ejecutivos del sector industrial y eléctrico, maquinaria pesada, proveedores industriales y bienes de consumo duraderos en 13 países, España incluida. Como parte de la investigación, Accenture examinó tres procesos del ciclo de comercialización:

• De la idea al producto: proceso que incluye desde la creación de las idea y planificación de su concepto, hasta la creación de prototipos, sus pruebas, validación de diseño y requisitos para iniciar su producción.
• Planificar para producir: incluye la planificación de la producción, su programación y ejecución (operaciones de fabricación).
• Demanda de entrega: incluye la planificación de la demanda y las ventas, la recepción y programación de los pedidos, la distribución final y la instalación en las instalaciones del cliente.

Dentro de este análisis, Accenture identificó a las empresas con los procesos más cortos, y determinó cuáles habían aprovechado las tecnologías más avanzadas, como el machine learning y otras tecnologías de inteligencia artificial (IA), la nube, los gemelos digitales y la computación de alto rendimiento, para reducir el tiempo y los costes.

Principales conclusiones

Para este análisis, Accenture dividió a las empresas en tres categorías: Speedsters, Starters y Accelerators. El 14% de las empresas fueron etiquetadas como ‘Speedsters’, por ser las que más redujeron el tiempo y aumentaron la eficiencia, el 63% fueron clasificadas como ‘Starters’, al ser las que menos redujeron el tiempo y aumentaron la eficiencia y el 23% restante se nombraron ‘Accelerators’, por estar en el medio de las dos primeras clasificaciones.

Los resultados concluyen que los Speedsters lograron una mayor reducción del tiempo y los costes a raíz de una apuesta por la tecnología significativamente mayor en los tres procesos de aceleración del mercado. Por ejemplo, mediante el machine learning, los Speedsters lograron un ahorro de tiempo y costes de 7 y 12 veces superior, respectivamente, al de los Starters. El uso de vehículos automáticos guiados permitió a los Speedsters conseguir un ahorro de tiempo cuatro veces superior al de los Starters, y un ahorro de costes aproximadamente 30 veces superior. Los Speedsters que utilizaron vehículos automáticos guiados fueron cuatro veces más rápidos y 30 veces más rentables que los Starters.

Además, es importante el hecho de que los Speedsters superan a los Starters y a los Accelerators en términos de rendimiento financiero. Por ejemplo, para el período de cinco años comprendido entre 2016 y 2021, los Speedsters lograron un crecimiento anual cuatro veces mayor que los Accelerators y un 18% mayor que el de los Starters. Los Speedsters también lograron márgenes operativos promedio más altos que los Starters y los Accelerators.

"La capacidad de una empresa para producir y entregar más bienes en menos tiempo y a menor coste supone una ventaja competitiva clave”, afirma Gustavo Samayoa, managing director del sector Industrial y de Movilidad de Accenture. "Nuestra investigación muestra que las tecnologías avanzadas como la IA, la nube, los gemelos digitales y la computación de alto rendimiento juegan un papel clave para lograr la mejor eficacia".

El informe incluye, además, varias recomendaciones para que las empresas puedan utilizar más eficazmente las tecnologías avanzadas en cada una de las tres etapas:

• De la idea al producto. Las empresas deben utilizar los datos de uso de los gemelos digitales de los productos, así como los datos del IoT a lo largo del ciclo de vida de los productos conectados, para mejorar los productos, el software y los servicios. La fabricación aditiva y la impresión 3D pueden acelerar la producción de prototipos físicos basados en sus esfuerzos de ingeniería virtual. En un futuro próximo, deberán aprovechar la informática de alto rendimiento (HPC) basada en la nube y la computación cuántica para apoyar las simulaciones.
• Plan de producción. Para hacer frente a los retos en este ámbito, las empresas deben utilizar herramientas de simulación y puesta en marcha virtual con el objetivo de que la ingeniería de productos trabaje simultáneamente con la ingeniería de producción. También deben crear un gemelo digital global de los procesos de producción que les ayude a simular y optimizar las operaciones para lograr la eficacia, el rendimiento y la eficiencia general de los equipos de forma continua. Además, podrían aprovechar la IA para la gestión predictiva de la cadena de suministro y la producción, y utilizar la realidad extendida y el metaverso industrial para crear oportunidades de formación y orientación más eficaces para los empleados de producción.
• Exigir para cumplir. Las empresas deberían centrarse en la integración de la fabricación con la cadena de suministro para crear un "hilo digital" que permita el flujo de datos sin fisuras entre organizaciones y silos; obteniendo así una mejor distribución y optimización de la red de la cadena de suministro, así como la planificación de esta. Además, deben abrir la puerta a la creación de un gemelo digital de productos y operaciones para apoyar la colaboración en la cadena de valor. A largo plazo, las empresas deberían explorar el procesamiento de solicitudes de propuestas con IA y el uso del metaverso comercial en los procesos de ventas digitales.