Esta conversación entre Chris Luecke, presentador de Manufacturing Happy Hour, y Natan Linder, fundador y director ejecutivo de Tulip , explora esa cuestión desde la perspectiva de lo que está sucediendo 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 es más difícil encontrar y retener mano de obra cualificada. Al mismo tiempo, la inteligencia artificial ha pasado de la fase experimental a la de implementación real, lo que ha generado tanto oportunidades como incertidumbre sobre cómo debe aplicarse en las operaciones físicas.
La próxima fase de la fabricación vendrá definida por la capacidad de la industria para aprender a combinar personas, procesos, máquinas y software en entornos cada vez más complejos, en constante cambio y habilitados para la inteligencia artificial.
Durante años, la automatización se posicionó como la respuesta a los retos de productividad. Se partía de la base de que, si se instalaban suficientes sistemas y se estandarizaban suficientes procesos, la producción aumentaría por sí sola. Esto era cierto hasta cierto punto, pero existe una serie de retos diversos, emergentes y complejos que explican los retos restantes en materia de productividad e innovación. No existe ninguna «máquina de gestión» que pueda ponerse en marcha para sustituir el criterio, la adaptabilidad y la capacidad de resolución de problemas que se requieren en la planta de producción.
Pero la productividad real es diferente. Se manifiesta cuando los ingenieros experimentados pueden supervisar más líneas, cuando los operadores pueden resolver problemas sin necesidad de escalarlos y cuando los equipos pueden tomar mejores decisiones con mayor rapidez. Esta siguiente fase de la productividad consiste en aumentar la influencia de las personas que ya entienden el sistema, no en eliminar personas del sistema. Es una fase de innovación impulsada por las personas.
Esta realidad apunta a un problema más profundo en el sector manufacturero. No es que haya demasiada gente. 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 operadores y los equipos de calidad tienen un profundo conocimiento operativo, pero durante décadas, el software diseñado para apoyarlos ha sido rígido, centralizado y desconectado de la forma en que se desarrolla realmente el trabajo. Los grandes proyectos de transformación a menudo fracasaban, 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 que los sistemas monolíticos.
El resultado es la desconfianza en estos sistemas y en la ineficiencia estructural.
Basar la IA en el contexto operativo
La IA ha reabierto el debate, pero la industria debe evitar repetir los errores del pasado con esta nueva tecnología y tener en cuenta las realidades de la fabricación. Las herramientas de IA genéricas tienen dificultades en las operaciones físicas porque carecen de contexto. No entienden las máquinas, los materiales, las restricciones de calidad, los requisitos normativos ni el coste que supone cometer un error.
Para que la IA sea útil, debe integrarse en los sistemas de producción : basarse en datos 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 aceleración que ayuda a los equipos a analizar problemas, crear flujos de trabajo, traducir la documentación en acciones y responder a los cambios sin eliminar la responsabilidad.
Este cambio está dando lugar a una nueva función 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 ahora tienen la capacidad de convertir ese conocimiento en sistemas operativos. Con la IA integrada en herramientas de bajo código y sin código, pueden crear aplicaciones, automatizar decisiones y mejorar los procesos directamente en la producción, en lugar de esperar a que se lleven a cabo proyectos informáticos centralizados.
Tulip fijado el objetivo inicial de capacitar a 5000 ingenieros de procesos de IA como parte de esta siguiente fase. El objetivo es desarrollar la capacidad práctica de las personas, ayudando a los equipos de fabricación a aplicar la IA de forma segura y eficaz donde más importa.
Orquestando el futuro de la fabricación
A medida que los sistemas de fabricación se vuelven más dependientes del software, el reto va más allá de la automatización y pasa a ser la coordinación. Las operaciones modernas requieren coordinar personas, máquinas, datos y flujos de trabajo en tiempo real, entre plantas, proveedores y regiones. Ningún sistema o proveedor puede satisfacer todas las necesidades por sí solo. La flexibilidad y la apertura se vuelven fundamentales.
Por eso son importantes las arquitecturas abiertas y componibles. Los entornos de fabricación son intrínsecamente heterogéneos y están en constante evolución. Los sistemas deben ser capaces de integrarse, adaptarse y cambiar sin obligar a los equipos a adoptar modelos rígidos o propietarios que limiten el progreso a largo plazo.
Las asociaciones, incluida la reciente inversión de Mitsubishi Electric Tulip, reflejan este cambio. En lugar de la consolidación, la atención se centra en la alineación: clientes compartidos, realidades operativas compartidas y la creencia compartida de que la transformación es continua, no puntual. La automatización en el ámbito de las máquinas y la coordinación en el ámbito operativo deben trabajar juntas, no competir entre sí.
En última instancia, el futuro de la fabricación estará determinado menos por los avances tecnológicos y más por la responsabilidad. La confianza entre los proveedores de software, los socios y los clientes se construye a través de la transparencia, la fiabilidad y el respeto por la complejidad de las operaciones reales. La tecnología puede ser 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 cómo evolucionará la fabricación en el futuro y cómo la IA, aplicada de forma responsable y contextualizada, puede ayudar al sector a avanzar.
Volver a situar a las personas en el centro del rendimiento de la fabricación
Descubra cómo los fabricantes utilizan Tulip dotar a los ingenieros y operadores de flujos de trabajo contextuales, datos en tiempo real y ejecución basada en inteligencia artificial.