Durante los últimos 30 años, el producto interno bruto (PIB) se ha reducido en todo el mundo. Tradicionalmente, la inversión de capital y el aumento de la mano de obra han impulsado la producción, pero ahora nos encontramos en una encrucijada: ya no podemos mantener el nivel de inversión necesario para impulsar el crecimiento que desea el mundo. Esta situación también se refleja en el sector industrial: la edad media de las fábricas de Estados Unidos supera los 20 años, pero, en su mayor parte, sus operaciones y niveles de producción no han mejorado significativamente desde que se pusieron en marcha.
Sin embargo, Accenture considera que las perspectivas no deberían ser tan sombrías y que la inversión en IA podría duplicar las tasas anuales de crecimiento económico de las principales economías desarrolladas, como Alemania, y triplicar la tasa de crecimiento económico de Japón para 2035. En la industria manufacturera, Accenture estima que las tecnologías de IA aumentarán la rentabilidad un 39%, lo que elevará el valor añadido bruto (VAB) en casi 4 billones de dólares en 2035.
La gran dependencia de la maquinaria en la fabricación y un entorno operativo marcado por sistemas heredados, en el que los equipos se apoyan en la experiencia de los operarios para orientar sus decisiones, hacen del sector un candidato ideal para obtener un alto rendimiento de la inversión en IA.
La IA puede impulsar la productividad y ayudar a los trabajadores a trabajar de forma más inteligente de tres maneras:
1. Automatización inteligente
2. Mejora de la fuerza laboral y los activos
3. Aceleración de la innovación
La IA y sus capacidades de autoaprendizaje pueden ser especialmente valiosas en industrias como la fabricación de automóviles, donde hasta 300 procesos implican la colaboración de operarios y robots para crear productos para sus clientes.
Sin IA, un operario establece los distintos parámetros del proceso y del resultado según su experiencia, pero los errores solo se detectan más tarde. Estos errores pueden elevar la tasa de productos desechados, lo que impide que el fabricante entregue a tiempo el pedido de un cliente y, al mismo tiempo, aumenta sus propios costes de producción.
En un entorno impulsado por la IA, esta controla los parámetros; cada vez que estos se salen de las especificaciones, los sistemas basados en IA no solo emiten una alerta, sino que con el tiempo también los controlan antes de que afecten a la calidad del producto. Esto solo es posible gracias a la capacidad de los sistemas de análisis basados en IA para examinar los datos en mayor profundidad, una tarea que, de otro modo, llevaría semanas o meses de análisis manual de los millones de puntos de datos que se generan hoy en las plantas de producción. Al poder supervisar la calidad de la producción durante todo el proceso, los entornos basados en IA producen resultados de mayor calidad, generan menos residuos y reducen los costes operativos. La IA aporta inteligencia a la automatización y permite a las empresas industriales no solo ser más eficientes, sino también dar a los operarios tiempo para obtener más valor de sus procesos y tomar decisiones estratégicas basadas en datos.
En lugar de confiar en la suposición de que hacer funcionar una máquina al máximo aumentará la producción, la IA permite a las empresas industriales optimizar el uso de sus máquinas y activos para que no funcionen más tiempo del necesario, reduciendo así el tiempo de inactividad de los activos y las costosas reparaciones. La IA ofrece nuevas oportunidades para que los operarios desarrollen programas de mantenimiento predictivo, optimización de activos y reducción de costes, además de contribuir a los compromisos de sostenibilidad ambiental de sus empresas.
Se estima que el sector industrial es la tercera fuente más importante de emisiones de dióxido de carbono de origen humano: en 2010 produjo el 20% de las emisiones de dióxido de carbono relacionadas con los combustibles fósiles. Las empresas industriales están bajo presión para reducir su huella de carbono, y la IA puede acelerar el cumplimiento de sus objetivos. Por ejemplo, muchas plantas agrícolas utilizan turbinas de cogeneración para producir energía y vapor como parte de su proceso de producción. La IA puede ayudar a los operarios a prever en tiempo real la generación óptima de electricidad y vapor, al tiempo que minimiza el consumo de gas. Como resultado, los ingenieros jefes pueden optimizar el tiempo de funcionamiento de las turbinas, mejorar la eficiencia del combustible, reducir su huella de carbono y disminuir sus costes energéticos.
Los procesos industriales son complejos por naturaleza, y a simple vista resulta difícil identificar oportunidades de mejora. La IA permite a los operarios e ingenieros industriales analizar en mayor profundidad las operaciones de la planta e identificar oportunidades no solo para optimizar máquinas individuales, sino también para automatizar toda la línea de fabricación. Con la IA, las empresas industriales pueden empoderar a sus operarios, su activo más valioso, para que cuestionen sus ideas actuales sobre las operaciones, impulsen la innovación, aumenten su competitividad mundial y mejoren la rentabilidad.
