Según un estudio de BCG, a pesar de que más del 75% de empresas del sector en el mundo la considera fundamental para lograr reducciones de costos y mejoras estructurales, la mayoría aún no aprovecha los beneficios de la data en sus estrategias.
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La industria manufacturera se ha convertido en un campo fértil para utilizar diversas tecnologías y generar así eficiencias a través de la automatización de operaciones, robotización, digitalización de sistemas, entre otras. La analítica avanzada, por su lado, es también una herramienta útil en los sistemas productivos, aunque esta aún no es internalizada por las empresas.
Muestra de ello es que de acuerdo con el estudio "Excelencia en los datos: transformación de los sistemas de producción y suministro", realizado por el Foro Económico Mundial y Boston Consulting Group (BCG), menos del 20% de los ejecutivos de empresas manufactureras en el mundo prioriza la analítica avanzada para promover la reducción de costos a corto plazo o mejoras estructurales a largo plazo.
En tanto, solo el 39% ha logrado utilizar satisfactoriamente los datos más allá del proceso de producción de un solo producto y, con ello, concretar un negocio claramente positivo. Esto, a pesar de que el 75% ejecutivos dedicados a la manufactura a nivel global, según el informe de BCG, considera a la analítica avanzada -que es el uso exhaustivo de los datos-, fundamental para mejorar su productividad, ya que le permite definir estrategias y tomar decisiones óptimas. Es ese sentido, son muy pocas las compañías que captan el valor de esta herramienta y la utilizan para enfrentar los desafíos más urgentes.
“Los empresarios tienen dificultad para identificar dentro de la amplia gama de aplicaciones de datos su uso adecuado y valor agregado. Además, no han implementado habilitadores tecnológicos que garanticen la seguridad de la información. Asimismo, necesitan de profesionales con habilidades y capacidades que logren atender momentos críticos y promuevan un gobierno interno eficaz. Si las organizaciones logran superar estos desafíos su productividad puede aumentar, proporcionarán nuevas experiencias a sus clientes e impactarán a nivel social y ambiental”, indicó Joaquín Valle del Olmo, managing director y socio de BCG.
En América Latina, la tendencia es similar. Para Agustín Costa, managing director y socio de BCG, en general, en las empresas de manufactura tipo industrial, ya sea minería, química, acero u otros, el índice de uso de datos y de analítica está más atrás que en otro tipo de industrias. “Como nuestra región está bastante basada en commodities y no tanto en manufactura avanzada, tendemos a estar más rezagados por el mix de industrias que tenemos”, dice. “No obstante, estamos viendo importantes avances, particularmente en las implementaciones que ya hay en minería en Perú y Chile, países donde se nota bastante el avance de la analítica y de la cultura de datos”.
Y es que para el ejecutivo de BCG, la analítica avanzada aporta gran valor para los sistemas manufactureros y productivos, ya que pone al alcance de las empresas más elementos de predicción de demanda, que son claves para la inteligencia comercial.
Agustín Costa, managing director y socio de BCG.
“Por ejemplo, una empresa cementera puede utilizar la data no solo en el proceso productivo, sino que también la pueden integrar con data de mercado, de la demanda, y se genera un ecosistema que permite optimizar los niveles de stock del tipo de cemento que se necesita. Así la compañía puede reconocer patrones o indicadores tempranos de que la demanda va a subir o bajar en una determinada región”, dice Agustín Costa. “Estamos viendo que muchas empresas en Europa están logrando esto, pero en América Latina todavía no están dadas las condiciones para compartir data a nivel de mercado. Cuando uno empieza a asociar la data interna con la del mercado, se puede ver que la información puede generar muchos beneficios”.
Para el ejecutivo de BCG, la industria latinoamericana emplea la data y analítica en la parte de producción para lograr rendimiento o throughput (mayor recuperación) en el caso de los metales en la industria minera. “Por el lado del mantenimiento, que es una parte importante de las industrias de proceso, su uso se da más para eliminar fallas y reducir paradas debido al mantenimiento de equipos con sistemas que pueden aprender de la data y anticipar con sistemas inteligentes cuánto va a ocurrir una falla y eso permite intervenir el sistema antes y reducir el tiempo de downtime en la industria, que es el tiempo no producido”, dice.
Asimismo, tras la pandemia, la analítica avanzada en manufactura, sistemas de producción o de supply chain ha jugado un rol importante porque las empresas, al tener un gran nivel de datos y de capacidad de análisis pueden prescindir de que las personas estén en el sitio productivo y pueda, a partir de la información de los datos y análisis, tomar decisiones de forma más remota. “Si bien el COVID ha tenido impacto en acelerar el e-commerce, en la parte de transformación de sistemas de manufactura se ha visto también un gran avance sobre todo lo que es remotización”, afirma Costa.
Impulso habilitador
Pero, ¿qué se necesita para impulsar más la data y analítica en la región con miras a tener una industria inteligente en América Latina?
La competitividad es un factor importante para lograrlo, sobre todo a nivel de reducción de costos que para la industria de manufactura de tipo extractivo o de procesos termina siendo una enorme ventaja ya que permite sacarle más producción a la máquina, tener menos descartes por calidad y menos downtime por fallas de mantenimiento. Es decir, lograr la mayor rentabilidad posible sobre los activos.
No obstante, Agustín Costa remarca que existen también barreras para adoptar el uso de esta herramienta.
“En BCG tenemos la regla del 70-20-10. Para implementar soluciones de analítica y digital no solo en el contexto de manufactura, sino en el sentido más amplio, es necesario un 20% de algoritmos, 10% de tecnología y 70% de gestión del cambio y management”, dice. “Con la data en la industria de manufactura se generan recomendadores de operación o identificadores de alerta que dan sugerencias, pero si el operador -que no fue parte de ese proceso de cambio- no entiende por qué se crea esto, no se siente parte del desarrollo de la solución y no lo va a usar. Por ello, es importante incorporar el input del usuario ya que a edida que vea cómo opera cuando toma las recomendaciones del sistema y es más eficiente, lo usará”.
Además, otra ventaja de la analítica de datos es su bajo costo versus otras tecnologías. “Cuando hablamos de robotización, remotizacion o autonomía, son todos cambios que requieren una inversión de capital enorme o en muchos casos, cambios duros en los procesos. Con el uso de data, el proceso se mantiene más o menos parecido, solo que lo optimiza. Eso puede liberar mucho valor con relativamente poco Capex y en poco tiempo”, dice el ejecutivo de BCG. “Hasta hace unos años la analítica avanzada era la herramienta más desaprovechada, pero en los últimos dos años la industria pesada está empezando a darse cuenta de la importancia de los datos y de aprovecharlos para rentabilizar más sus activos en vez de hacer grandes inversiones de capital”.
Y es que para Costa, los datos van a impulsar toda una revolución en la producción de América Latina. “El desafío es que las empresas logren aprovechar todas las posibilidades que las aplicaciones de análisis y datos pueden ofrecer. Muchas se desilusionaron porque carecen de la estructura tecnológica para su desarrollo o porque no pusieron suficiente foco en la gestión del cambio que es tan crítico para el éxito de estas aplicaciones, especialmente en el mundo post pandemia”, finalizó.
* Imagen principal: Freepik.
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