Los residuos industriales representan al menos el 50 % de los residuos mundiales.
Gran parte de esos residuos es consecuencia de productos de mala calidad procedentes de los procesos de fabricación.
La IA puede ayudar a los trabajadores a reducir los residuos y a disminuir el coste de la calidad.
El Día de la Tierra impulsa a muchos consumidores a revisar su reciclaje, su compostaje y su consumo. Todo eso está bien, pero no es ahí donde reside el núcleo del problema de los residuos.
El hipercrecimiento de la economía mundial ha provocado hiperresiduos. Si queremos proteger el planeta, debemos reducir los residuos allí donde más se manifiestan: en la forma en que fabricamos y distribuimos los productos.
A nivel mundial, la generación de residuos industriales es casi 18 veces superior a la de los residuos sólidos urbanos, también conocidos como basura, según las estimaciones del Banco Mundial.
Los residuos industriales representan al menos el 50 % de los residuos generados a nivel mundial. La fabricación es una de las corrientes de residuos industriales, y es la de mayor tamaño y la de crecimiento más rápido.
A medida que la población mundial crece hasta alcanzar un número previsto de 9.700 millones de personas en menos de 30 años, está claro que simplemente no podemos ampliar nuestras fábricas para seguir el ritmo sin arruinar nuestro planeta.
Lo que también está claro es que la baja calidad es una de las fuentes más evitables de residuos en la fabricación. Resolver los problemas de baja calidad en la fabricación es, en gran medida, un problema matemático que hoy es más solucionable gracias a los avances en inteligencia de máquinas e inteligencia artificial, junto con el ingenio humano.
La mala calidad genera residuos
Definyo los residuos como un consumo inútil de recursos. Pensemos en alimentos podridos que no llegaron a su destino a tiempo, bienes desechados por defectos de calidad, camiones de reparto que circulan vacíos por una mala planificación, de los cuales se estima que entre el 20 % y el 33 % lo hacen, y también el exceso de inventario apilado hasta el techo en los almacenes.
La enorme complejidad de la fabricación y de la gestión de la cadena de suministro genera residuos. A nivel mundial, la producción del sector manufacturero supera los 40 billones de dólares al año. Una estimación señala que el 20 % de cada dólar gastado en la fabricación se desperdicia: dinero gastado que “no habría sido necesario gastar debido a ineficiencias”.
Calculamos que se pierden 861 000 millones de dólares al año por la baja calidad de los bienes, cifra que oscila entre el 5 % y el 30 % de las ventas de las empresas manufactureras y de servicios, según informa Quality Digest. El conocido “incidente en la fábrica” que arruinó 15 millones de dosis de la vacuna contra la COVID-19 de Johnson & Johnson es solo un ejemplo de cómo, incluso en las condiciones más críticas, se producen errores y desperdicio.
La IA puede ayudar a los trabajadores a reducir los residuos
Como la industria genera la mayor cantidad de residuos, la aplicación de tecnologías avanzadas para reducirlos tendrá el mayor impacto.
Esto no es una novedad para los fabricantes. Se observa un auge mundial de empresas que dirigen negocios más sostenibles. Subaru, Nike, Anheuser Busch, Ford, Coca-Cola y otras compañías trabajan para reducir su impacto ambiental. La aparición de la Industria 4.0 se caracteriza por “fábricas inteligentes” que son receptivas, adaptables y conectadas y que, esperemos, son más eficientes, de modo que se reducen los residuos. El auge de la “economía circular,” en la que todo lo que llega al final de su vida útil se transforma en otra cosa, resulta alentador.
Pero la gran mayoría de las fábricas actuales no son las inteligentes del mañana. En todo el mundo, los fabricantes producen demasiado, producen lo que no toca, producen artículos defectuosos y mueven demasiado material de forma ineficiente. En gran medida, funcionan con tecnologías heredadas diseñadas hace décadas. Estas tecnologías carecen de la potencia de cálculo, la sofisticación matemática y la capacidad de reconocimiento de patrones necesarias para detectar averías en las máquinas antes de que se produzcan, identificar defectos antes de que se reproduzcan y dirigir la producción al lugar adecuado en el momento exacto. Las decisiones descuidadas se nutren de datos deficientes y de análisis débiles.
Bien utilizada, la IA mejora notablemente nuestra capacidad para tomar decisiones importantes, muy complejas y de gran volumen. Nos ayuda a determinar qué bienes producir y cuándo, cómo garantizar que no haya problemas de calidad, adónde enviar los bienes para optimizar los niveles de inventario y cómo asegurarnos de no utilizar recursos excesivos en el proceso.
Las empresas líderes ya utilizan la inteligencia de las máquinas de formas que reducirán los residuos. El fabricante de alimentos francés Danone, por ejemplo, logró una reducción del 20 % en el error de previsión y del 30 % en las ventas perdidas al utilizar el aprendizaje automático para predecir la demanda, Capgemini, según informa.
Pero la inteligencia de las máquinas por sí sola no basta. La IA no sabrá qué preguntas hacer ni cuándo para lograr los resultados óptimos. La IA no sabe cómo “establecer prioridades, saber “qué es lo más importante”, según me comentó recientemente el célebre gran maestro de ajedrez Gary Kasparov me comentó recientemente. Eso es lo que los humanos hacen mejor. Juntas, la inteligencia humana y la de las máquinas pueden crear flujo en la fabricación y la distribución que reduce enormemente los residuos.
“Humanos e IA mejoran activamente las fortalezas complementarias del otro: el liderazgo, el trabajo en equipo, la creatividad y las habilidades sociales de los primeros, y la rapidez, la escalabilidad y las capacidades cuantitativas de los segundos," concluyó la firma consultora Accenture en la Harvard Business Review. "Lo que resulta natural a las personas (por ejemplo, hacer un chiste) puede ser complicado para las máquinas, y lo que es sencillo para las máquinas (analizar gigabytes de datos) sigue siendo prácticamente imposible para los humanos. Las empresas necesitan ambos tipos de capacidades.”
Reducir los residuos permite reducir costes
Así que la mala noticia es que la fabricación es una de las principales causas de residuos. La buena noticia es que también es el sector que más puede beneficiarse de la IA.
McKinsey & Company, por ejemplo, concluyó que la fabricación y la cadena de suministro son las funciones que más se benefician en términos de reducción de costes de entre ocho funciones, y que más del 13 % de las empresas comunicaron ahorros iguales o superiores al 20 %. Después de las tecnologías de la información, la fabricación será el sector que más se beneficie de la IA de entre 16 industrias en términos de tasas de crecimiento económico, según indica Accenture, en colaboración con Frontier Economics. Uno de nuestros clientes logró un aumento del 4 % en el beneficio bruto gracias a una reducción del 30 % en el tiempo de inactividad no planificado.
Si los fabricantes utilizan la IA para mejorar la calidad, también reducirán los residuos. Si la utilizan para mejorar la eficiencia, reducirán los residuos y el beneficio se reflejará directamente en la cuenta de resultados.
Invertir para prosperar
Mi cita favorita, a menudo atribuida a Mark Twain, es “el secreto para salir adelante es empezar”. Eso se aplica aquí. Las fábricas construidas y equipadas hace años se enfrentaron a enormes desafíos para reducir y eliminar los residuos en el complejo ecosistema formado por la cadena de suministro, la fábrica, el canal de distribución y el consumo final. Hoy, los fabricantes pueden recurrir a tecnologías avanzadas que, junto con la inteligencia humana, ayudarán a nuestro planeta a absorber nuestro crecimiento.
La elección ya no es entre beneficios o planeta. Pueden ser ambos.
