En esta conversación entre Chris Luecke, presentador de «Manufacturing Happy Hour», y Natan Linder, fundador y director ejecutivo de Tulip , se analiza esa cuestión a la luz de lo que está ocurriendo actualmente en el sector.
Más allá de la meseta de la automatización
En todas las regiones y sectores, la industria manufacturera se encuentra en un punto de inflexión. La productividad se ha estancado a pesar de décadas de inversión en automatización. Las cadenas de suministro siguen siendo volátiles. Cada vez resulta más difícil encontrar y retener mano de obra cualificada. Al mismo tiempo, la inteligencia artificial ha pasado de la fase experimental a su implantación real, lo que genera tanto oportunidades como incertidumbre sobre cómo debe aplicarse en las operaciones físicas.
La próxima etapa de la fabricación vendrá determinada por la capacidad de la industria para combinar personas, procesos, máquinas y software en entornos cada vez más complejos, en constante evolución y basados en la inteligencia artificial.
Durante años, la automatización se presentó como la solución a los retos de productividad. Se partía de la premisa de que, si se instalaban suficientes sistemas y se estandarizaban los procesos en la medida adecuada, la producción aumentaría por sí sola. Esto fue cierto hasta cierto punto, pero existe una serie de retos diversos, emergentes y complejos que explican los problemas de productividad e innovación que aún persisten. No existe ninguna «máquina de gestión» que pueda ponerse en marcha para sustituir el criterio, la capacidad de adaptación y la capacidad de resolución de problemas que se requieren en la planta de producción.
Pero la productividad real es otra cosa. Se manifiesta cuando los ingenieros con experiencia pueden supervisar más líneas de producción, cuando los operarios pueden resolver problemas sin necesidad de escalarlos y cuando los equipos pueden tomar mejores decisiones con mayor rapidez. Esta nueva fase de la productividad consiste en potenciar el papel de las personas que ya conocen el sistema, no en eliminarlas del mismo. Se trata de una fase de innovación impulsada por las personas.
Esta realidad pone de manifiesto un problema más profundo en el sector manufacturero. No se trata de que haya exceso de personal. Lo que ocurre es que hay muy pocas personas capaces de coordinar las operaciones, lo que da lugar a un desperdicio de talento. Los ingenieros de primera línea, los operarios y los equipos de calidad poseen un profundo conocimiento operativo, pero, durante décadas, el software diseñado para darles apoyo ha sido rígido, centralizado y desconectado de la forma en que realmente se desarrolla el trabajo. Los grandes proyectos de transformación solían fracasar, lo que obligaba a los equipos a volver a las hojas de cálculo, las pizarras y el papel, ya que esas herramientas, por imperfectas que fueran, reflejaban la realidad mejor de lo que jamás lo hicieron los sistemas monolíticos.
El resultado es la desconfianza en estos sistemas y en la ineficiencia estructural.
Integrar la IA en el contexto operativo
La IA ha reavivado el debate, pero el sector debe evitar repetir los errores del pasado con esta nueva tecnología, teniendo siempre presentes las realidades de la fabricación. Las herramientas genéricas de IA tienen dificultades en las operaciones físicas porque carecen de contexto. No comprenden las máquinas, los materiales, las restricciones de calidad, los requisitos normativos ni el coste que supone cometer un error.
Para que la IA resulte útil, debe integrarse en los sistemas de producción : basada en datos reales y flujos de trabajo reales, con personas responsables de las decisiones y los resultados. En ese entorno, la IA se convierte en una herramienta de optimización que ayuda a los equipos a analizar problemas, diseñar flujos de trabajo, poner en práctica la documentación y responder a los cambios sin eludir la responsabilidad.
Este cambio está dando lugar a una nueva figura profesional en el sector manufacturero: el ingeniero de procesos de IA. No se trata de desarrolladores de software, sino de ingenieros de procesos, ingenieros de calidad y responsables de operaciones que ya conocen su entorno y que ahora tienen la capacidad de convertir ese conocimiento en sistemas operativos. Gracias a la integración de la IA en herramientas de bajo código y sin código, pueden crear aplicaciones, automatizar decisiones y mejorar los procesos directamente en la línea de producción, en lugar de tener que esperar a que se desarrollen proyectos de TI centralizados.
Tulip fijado el objetivo inicial de formar a 5.000 ingenieros de procesos de IA como parte de esta nueva fase. El objetivo es dotar a las personas de habilidades prácticas, ayudando a los equipos de fabricación a aplicar la IA de forma segura y eficaz allí donde más importa.
Trazando el futuro de la fabricación
A medida que los sistemas de fabricación se basan cada vez más en el software, el reto va más allá de la automatización y se centra en la coordinación. Las operaciones modernas exigen coordinar a las personas, las máquinas, los datos y los flujos de trabajo en tiempo real, entre plantas, proveedores y regiones. Ningún sistema ni proveedor por sí solo puede satisfacer todas las necesidades. La flexibilidad y la apertura se convierten en factores fundamentales.
Por eso son importantes las arquitecturas abiertas y modulares. Los entornos de fabricación son, por naturaleza, heterogéneos y están en constante evolución. Los sistemas deben ser capaces de integrarse, adaptarse y cambiar sin obligar a los equipos a seguir modelos rígidos o propietarios que limiten el progreso a largo plazo.
Las alianzas, incluida la reciente inversión de Mitsubishi Electric Tulip, reflejan este cambio. En lugar de la consolidación, la atención se centra en la armonización: clientes comunes, realidades operativas comunes y la convicción compartida de que la transformación es un proceso continuo, no puntual. La automatización en el nivel de las máquinas y la coordinación en el nivel operativo deben complementarse, no competir entre sí.
En última instancia, el futuro de la industria manufacturera vendrá determinado no tanto por los avances tecnológicos como por la responsabilidad. La confianza entre los proveedores de software, los socios y los clientes se forja a través de la transparencia, la fiabilidad y el respeto por la complejidad de las operaciones reales. La tecnología puede constituir solo una parte de la solución; el resto depende de cómo las organizaciones capaciten a las personas para adaptarse, mejorar y liderar el cambio a lo largo del tiempo.
Este momento supone un paso adelante en un debate más amplio sobre la evolución futura del sector manufacturero y sobre cómo la inteligencia artificial, aplicada de forma responsable y en el contexto adecuado, puede contribuir al avance de la industria.
Volver a situar a las personas en el centro del rendimiento de la producción
Descubra cómo los fabricantes utilizan Tulip dotar a los ingenieros y operarios de flujos de trabajo contextuales, datos en tiempo real y una ejecución basada en la inteligencia artificial.