La IA y la automatización serán claves para hacer frente a los retos del sector industrial
- Estrategias digitales
Los responsables del sector industrial están apostando por la digitalización y la automatización para cubrir las carencias de mano de obra, formar a los trabajadores rápidamente y poner a su disposición mejores soluciones y dispositivos. Las tecnologías de IA y automatización permiten mejorar la productividad laboral.
Un estudio publicado recientemente por la revista The Lancet señala que el 76% de los países del mundo tendrá tasas de fertilidad por debajo del nivel de reemplazo de la población en 2050. Y para 2100 se espera que esta cifra aumente hasta el 97%. Pues bien, Zebra Technologies señala que las soluciones de inteligencia artificial y automatización serán claves para hacer frente a los retos de envejecimiento y falta de mano de obra en el sector industrial.
“Los datos de un organismo europeo del sector muestran que el 75% de los fabricantes están preocupados por el envejecimiento de la mano de obra”, afirma Stephan Pottel, Manufacturing Lead EMEA de Zebra Technologies. “Atraer y retener a una mano de obra más joven es un problema constante. La edad media del personal ha aumentado y no es raro que los mayores de 40 años constituyan ahora la mayoría de los empleados del sector”.
Tres pilares estratégicos para el sector industrial
La industria se enfrenta al tsunami del envejecimiento de la mano de obra y al reto de atraer y retener a las nuevas generaciones, a los nativos digitales, que no parecen encontrar interesantes estos puestos de trabajo. Los responsables del sector industrial están apostando por la digitalización y la automatización para cubrir las carencias de mano de obra, formar a los trabajadores más rápidamente y poner a su disposición mejores soluciones y dispositivos. La aplicación de todas estas nuevas tecnologías serán claves en tres pilares estratégicos:
--La visibilidad en tiempo real del inventario, los activos, los procesos y los empleados. Por ejemplo, un fabricante de automóviles ha digitalizado y automatizado todo el seguimiento y la trazabilidad de los vehículos en su planta mediante un sistema de identificación por radiofrecuencia (RFID). Gracias a ello ha conseguido una mejora del 50% en la asignación de recursos y una reducción del 10% en los errores humanos.
--La conectividad de los trabajadores de primera línea. Todos los trabajadores deben estar bien conectados, para que la información pueda llegar a la persona adecuada en el momento oportuno. Una empresa de reciclaje y reventa de automóviles, que procesa una media de 70-80 vehículos al día, gestiona alrededor de 2.000 piezas de repuesto y mantiene un stock de aproximadamente 350.000 artículos, equipó a los trabajadores de su planta con ordenadores móviles robustos con conectividad Wi-Fi, telefónica y capacidades de walkie-talkie. Así, los operarios de primera línea pueden recibir directamente cada pedido con toda la información necesaria sobre el producto y, además, sus dispositivos están conectados a una plataforma de aprendizaje automático que ofrece métricas de uso y mantenimiento predictivo.
--Más calidad gracias a la automatización y la IA. Estas tecnologías mejorarán muchos aspectos de la calidad de los productos, la detección de anomalías, el transporte de materiales, su seguimiento o localización. Por ejemplo, un fabricante de alimentos frescos implantó un sistema de picking robotizado por visión artificial que ha reducido en aproximadamente un 75% los costes totales en comparación con otras opciones más tradicionales. Otra compañía, líder mundial en maquinaria agrícola, está utilizando ya las soluciones de visión artificial con capacidades de aprendizaje profundo con una tasa de precisión del 99,5%.
El sector industrial está equipando a sus ingenieros, técnicos, programadores y científicos de datos con nuevas soluciones de automatización e IA para que puedan llevar a cabo su trabajo más rápido y de forma más eficiente. De hecho, aquellos que dispongan de estas herramientas se diferenciarán del resto, ya que tendrán los conocimientos y la experiencia necesaria que requieren las plantas de fabricación.
Entre estas soluciones destacan las de aprendizaje profundo con reconocimiento óptico de caracteres, que se han entrenado con miles de imágenes y no requieren conocimientos técnicos especializados. Otras, sin embargo, funcionan como entornos preparados para que programadores y científicos de datos creen sus propias herramientas.
