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<\/p>\n\u00bfC\u00f3mo ser\u00e1n las plantas y f\u00e1bricas m\u00e1s competitivas en 2040? De acuerdo con un nuevo estudio de Accenture, la respuesta no estar\u00e1 determinada \u00fanicamente por la eficiencia de costos y los niveles de calidad; de hecho, alcanzar altos est\u00e1ndares en ambos ser\u00e1 solo el punto de partida. Los verdaderos factores diferenciadores ser\u00e1n la flexibilidad, sostenibilidad y la inteligencia, cualidades de lo que Accenture llama \u201chiperautomatizaci\u00f3n\u201d.<\/p>\n
Para 2040, si las empresas logran avanzar en esta direcci\u00f3n, sus plantas y f\u00e1bricas se ver\u00e1n radicalmente distintas a las actuales. Ser\u00e1n auto-optimizadas e impulsadas por inteligencia artificial, que integrar\u00e1n de forma fluida rob\u00f3tica, gemelos digitales y supervisi\u00f3n humana en un ecosistema de producci\u00f3n inteligente e hiperautomatizado. De este modo, no solo podr\u00e1n ejecutar procesos a gran escala, sino tambi\u00e9n anticipar disrupciones, adaptarse de manera din\u00e1mica y optimizar la producci\u00f3n en tiempo real, con un nivel de autonom\u00eda casi total.<\/p>\n
Para alcanzar la hiper-automatizaci\u00f3n de las plantas y f\u00e1bricas, la industria debe comenzar hoy a avanzar en cuatro aspectos principales: talento, automatizaci\u00f3n, optimizaci\u00f3n a trav\u00e9s de la IA y digitalizaci\u00f3n.<\/p>\n
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Una amplia mayor\u00eda (70%) de los gerentes de planta encuestados por Accenture a nivel mundial considera que la transformaci\u00f3n de la fuerza laboral es el factor m\u00e1s cr\u00edtico para el \u00e9xito. Y tienen raz\u00f3n. Sin embargo, el talento disponible para la industria de manufactura se est\u00e1 reduciendo r\u00e1pidamente.<\/p>\n
Mart\u00edn Tavil, director ejecutivo para la Industria Minera de Accenture Chile, destaca que \u201cen este escenario, ser\u00e1 necesario establecer un nuevo modelo de desarrollo de talento que permita una capacitaci\u00f3n continua y en tiempo real. La mayor parte de la fuerza laboral de las f\u00e1bricas del futuro dejar\u00e1 de trabajar directamente en la producci\u00f3n para pasar a trabajar para la producci\u00f3n, lo que implica un cambio desde el trabajo manual hacia la supervisi\u00f3n de procesos, la toma de decisiones y la optimizaci\u00f3n. Estas personas deber\u00e1n, adem\u00e1s, participar en un ciclo constante en el que aprenden de la inteligencia artificial y junto a ella, y al mismo tiempo ense\u00f1an a la IA, a medida que la naturaleza del trabajo evoluciona. Tendr\u00e1n que sentirse c\u00f3modas colaborando con sistemas de IA, operando entornos aut\u00f3nomos y supervisando procesos de automatizaci\u00f3n complejos.\u201d<\/p>\n
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Una mayor\u00eda significativa (63%) de los gerentes de planta est\u00e1 priorizando la automatizaci\u00f3n en el mediano plazo, lo que no resulta sorprendente dadas las oportunidades inmediatas que ofrece para mejorar la eficiencia y reducir costos. Sin embargo, solo alrededor del 60% de los gerentes tambi\u00e9n est\u00e1 priorizando innovaciones clave como los veh\u00edculos guiados aut\u00f3nomos (AGV), la transformaci\u00f3n de la intralog\u00edstica y la manipulaci\u00f3n de materiales, y los robots m\u00f3viles aut\u00f3nomos (AMR), que ser\u00e1n necesarios para concretar su visi\u00f3n hacia 2040. De hecho, pese a esa visi\u00f3n de largo plazo, solo el 38% apunta a la f\u00e1brica hiperautomatizada.<\/p>\n
Tavil resalta que \u201ces probable que resulte m\u00e1s rentable actualizar y reacondicionar infraestructuras existentes, con instalaciones bien mantenidas, mediante el uso de inteligencia artificial y robots humanoides, en lugar de construir l\u00edneas de producci\u00f3n completamente nuevas desde cero. De hecho, los primeros adoptantes en la industria automotriz ya est\u00e1n probando el potencial de los robots humanoides, con resultados positivos.\u201d<\/p>\n
Un n\u00famero significativo de gerentes de planta (62%) considera que la inteligencia artificial es un habilitador clave para todos los aspectos de las operaciones fabriles. Sin embargo, en el corto plazo, la mayor\u00eda est\u00e1 priorizando los procesos de mantenimiento, reparaci\u00f3n y overhaul (MRO), la optimizaci\u00f3n log\u00edstica y las eficiencias productivas. Esto tiene sentido si el objetivo fuera \u00fanicamente preparar las f\u00e1bricas para operar con \u00e9xito en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n
Sin embargo, en el futuro cercano, las operaciones productivas estar\u00e1n definidas no solo por la eficiencia, sino tambi\u00e9n por la flexibilidad, la agilidad y la capacidad de adaptaci\u00f3n r\u00e1pida. Esto requerir\u00e1 que la IA conecte m\u00e1quinas de forma aut\u00f3noma, priorice tareas, distribuya cargas de trabajo y genere secuencias \u00f3ptimas de operaci\u00f3n. Los procesos basados en anal\u00edtica predictiva supervisar\u00e1n datos de sensores y de visi\u00f3n artificial, automatizando los calendarios de mantenimiento y los controles de calidad mediante la detecci\u00f3n y predicci\u00f3n anticipada de fallas de equipos y defectos de producto.<\/p>\n
El ejecutivo de Accenture explica que \u201cpara lograr ese cambio, los gerentes de planta deber\u00e1n acelerar el uso de la inteligencia artificial. Sin embargo, un 38% de ellos a\u00fan se muestra reticente a aplicar IA generativa en sus f\u00e1bricas. El principal obst\u00e1culo es la mala calidad y la falta de consistencia de los datos. Los gerentes de planta necesitan datos confiables para habilitar anal\u00edtica en tiempo real y generar insights impulsados por IA; sin ellos, las f\u00e1bricas no pueden anticiparse ni actuar de forma proactiva. Por eso, para construir la f\u00e1brica del 2040, los l\u00edderes industriales deben poner el foco hoy en los datos.\u201d<\/p>\n
La digitalizaci\u00f3n es la base de la f\u00e1brica hiperautomatizada. Sin embargo, el estudio de Accenture revel\u00f3 que la mayor\u00eda de los gerentes de planta sigue enfoc\u00e1ndose en medidas de digitalizaci\u00f3n que, en rigor, ya deber\u00edan estar implementadas. Sus principales prioridades son las medidas de ciberseguridad (77%), seguidas por la implementaci\u00f3n de sistemas de ejecuci\u00f3n de manufactura (MES) (70%) y plataformas en la nube, lo que evidencia que el sector manufacturero presenta un bajo nivel de madurez digital.<\/p>\n
Lo preocupante es que capacidades cr\u00edticas de la f\u00e1brica del futuro, como los gemelos digitales de m\u00e1quinas y productos, el Internet Industrial de las Cosas (IIoT) o incluso la computaci\u00f3n en el borde (edge computing), no son prioridades clave para casi la mitad de los gerentes de planta encuestados. Sin embargo, estas tecnolog\u00edas constituyen los cimientos digitales de la f\u00e1brica moderna, gracias a su capacidad para simular, analizar y optimizar los sistemas productivos en entornos virtuales. Su ausencia genera silos, separando el dise\u00f1o de la producci\u00f3n y limitando la toma de decisiones basada en simulaci\u00f3n, as\u00ed como la agilidad operativa.<\/p>\n
El especialista concluye que \u201cpara 2040, las f\u00e1bricas m\u00e1s avanzadas no ser\u00e1n gestionadas: ser\u00e1n orquestadas. La inteligencia artificial gobernar\u00e1 la producci\u00f3n en tiempo real, los gemelos digitales modelar\u00e1 cada decisi\u00f3n antes de ejecutarla y los robots humanoides se adaptar\u00e1n sin intervenci\u00f3n humana. La manufactura y el procesamiento se convertir\u00e1 en ecosistemas totalmente aut\u00f3nomos y sensibles a la demanda. Este futuro no es especulativo: ya est\u00e1 comenzando a materializarse. Las plantas y f\u00e1bricas del ma\u00f1ana no esperar\u00e1n decisiones. Las tomar\u00e1n. La \u00fanica elecci\u00f3n que enfrentan hoy los l\u00edderes es si dise\u00f1ar\u00e1n ese futuro o si se ver\u00e1n obligados a adaptarse a \u00e9l.\u201d<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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