Maximizar el aprovechamiento de los recursos, mejorar la competitividad, disponer de herramientas de apoyo a la toma de decisiones y mejorar la eficiencia de los procesos productivos

Maximizar el aprovechamiento de los recursos, mejorar la competitividad, disponer de herramientas de apoyo a la toma de decisiones y mejorar la eficiencia de los procesos productivos, son cuatro claves para asegurar la rentabilidad de las empresas en un contexto de incremento de costes generalizado.

Para analizar esta problemática e identificar soluciones, Atlas Tecnológico reunió a cuatro directivos expertos de primer nivel de su ecosistema de socios: Diego Sáez de Eguílaz, de MESbook; Pablo Coca, de CTIC Centro Tecnológico; Carolina Alarcón, de Panamar; y Alberto García, de GE Digital. En palabras de Pablo Oliete, socio fundador y CEO de Atlas Tecnológico, “estamos en un momento de enorme presión sobre la toma de decisiones, que debe ser más rápida y eficaz que nunca; por eso, contar con un espacio de relaciones y de colaboración como Atlas Tecnológico constituye una herramienta fundamental para dotarse de las mejores claves”.

Maximizar el aprovechamiento de los recursosPara Diego Sáez de Eguílaz, CEO de MESbook, con márgenes bajos y decrecientes, poco recorrido para subir precios y un contexto de altísima competencia y globalización, maximizar el aprovechamiento de los recursos es una obligación. Hay que tomar en serio la eficiencia en la gestión, no basta con que salga el producto por la puerta, tiene que hacerlo maximizando en aprovechamiento de recursos y minimizando el desperdicio.

Fabricar más (mejorando la productividad), mejor (menos costes de no calidad, reclamaciones/no conformidades y mayor trazabilidad) y más barato (reducción de costes directos, mano de obra y desviaciones de materia prima). Y para ello, hay que disponer de información objetiva para la toma de decisiones, el PAY BACK inferior a un año es una obligación…, y hacerlo de la manera más automática posible.

Para él, la tecnología es condición necesaria, pero insuficiente. Como paso previo, se requiere gestionar el legado de las Industria 3.0 (o en algunos casos 2.0 y hasta 1.0), formado por 5 componentes: Personas, Máquinas, Sistemas, Procesos de Gestión y Cultura de Empresa.

Las Personas, es el más complejo y la solución no es tecnológica, se requiere cuidar las expectativas, transparencia con la organización y hechos, es decir, resultados; y actuar rápido, en el contexto de Dirección de Proyectos Industriales y contra un Plan de Negocio concreto. Hacerlo así permitirá seguir construyendo sobre datos fiables, incorporar funcionalidades y análisis de mayor complejidad, desde el Controlling de Costes en tiempo real hasta Secuenciación de la Producción, pasando por el LEAN 4.0, ya que los proyectos de mejora son la única vía para conseguir ahorros estables en el tiempo en toda la cadena de valor para competir con los países menos desarrollados. “Hay que aprovechar los fondos europeos para implantar herramientas útiles y salir reforzados y mucho más competitivos, pero hay que hacerlo”.

Ser competitivos en todos los ámbitosSegún Alberto García, director comercial en GE Digital, la corriente inflacionista obliga a ser competitivos. No podemos actuar sobre el precio de la energía, pero sí podemos optimizar su consumo o auto-producir parte de ella; no podemos actuar sobre los precios de las materias primas, pero sí podemos optimizar la utilización que hacemos de ellas.

La tecnología ha sido la piedra angular del mundo deflacionista pre-Covid y hay que seguir utilizándola en proyectos con base tecnológica: cloud, big data, robótica y IoT que sigan optimizando los procesos, reduciendo los costes de mantenimiento… para reducir los costes de los productos y servicios mejorando su calidad.

Herramientas de apoyo a la toma de decisionesPara Pablo Coca, director de negocio y operaciones de CTIC Centro Tecnológico, en este escenario de inflación y roturas de stock, la inteligencia artificial y otras tecnologías con impacto en la cadena de valor del dato son claves para apoyar a la toma de decisiones en los aspectos relativos a materias primas, aprovisionamientos y logística (frente a demandas en años anteriores focalizadas en optimización de los procesos productivos y servicios prestados).

Machine learning para la predicción de la demanda, para decidir cuando y cómo hacer el aprovisionamiento de materias primas, con impactos muy relevantes en los costes finales de producción. Inteligencia Artificial explicable, aportando transparencia a cómo el algoritmo hace su trabajo para comprender bajo qué premisas un algoritmo nos facilita un resultado, facilitando la toma de decisión. Simulaciones, basadas en IA, para la optimizar los procesos logísticos.

En paralelo, CTIC cuenta con una línea de investigación en computación cuántica para estudiar casos de aplicación y pruebas de concepto en la resolución de problemas de optimización y de identificación de patrones en su aplicación en el ámbito industrial y energético, dando solución a necesidades como la predicción de demanda, optimización de procesos y en escenarios de alta complejidad, donde la IA sobre computación actual no es viables. Así, la computación cuántica permite determinar con gran precisión el punto óptimo matemático del balance producción/consumo energético por parte de una empresa que cuenta con capacidades de generación de energía de origen renovable (paneles fotovoltaicos, por ejemplo) y que está integrada en una smart grid en la que hay productores y consumidores con perfil de demanda y generación diverso (distintos perfiles de consumo — residencial, comercio, transporte, industria) y cambiante en el tiempo.

Mejorar continuamente la eficiencia de los modelos productivosSegún Carolina Alarcón, miembro del departamento de Industria 4.0 en Panamar, si a un mercado ya de por sí muy competitivo le sumamos una situación de incertidumbre y subida de costes que generan un entorno más complejo, la respuesta más optima es la mejora continua de la eficiencia de los modelos productivos, optimizando los procesos y reduciendo sus costes.

Esto requiere un buen análisis de lo que se está haciendo, basado en información rápida y veraz y establecer planes de acción eficientes, con un esfuerzo mínimo de recursos para conseguir los objetivos marcados.

En estos casos la tecnología no es una opción, es una necesidad y las empresas tienen a su disposición desde sistemas de monitorización y gestión de alertas a herramientas de visión artificial, automatización de procesos cada vez más complejos, modelos predictivos, y un largo etcétera de tecnologías que, siendo cada vez más accesibles, permiten analizar mejor los resultados, anticiparnos a incidencias, reducir tiempos y mermas del proceso e implementar mejoras en la calidad del producto. “Es muy difícil mantener una ventaja competitiva que nos permita continuar en el mercado de gran consumo sin poner el foco en la mejora continua de nuestros modelos a través del trabajo conjunto de las áreas de Operaciones y TI, y es clave la integración del conocimiento de ambas partes para que las compañías puedan evolucionar”.

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