Oímos hablar mucho de empresas inteligentes, operaciones inteligentes, fabricación inteligente, etc. Pero, ¿qué significan realmente los términos «inteligente» y «smart» en estos contextos? ¿Hay alguna diferencia entre ellos?
Ser «inteligente» suele definirse como la generación, el procesamiento y el intercambio de datos. Este es el principio en el que se basan los «productos inteligentes», como los teléfonos, los coches, las herramientas analíticas e incluso los sistemas de iluminación de las ciudades.
En el entorno de la fabricación, lo que yo entiendo por «inteligente» significa «un nivel más avanzado de inteligencia». Es decir, los datos capturados de los productos inteligentes y su entorno se contextualizan, lo que da lugar a la creación de un «escenario óptimo».
Exploremos más. El núcleo de una fábrica inteligente o smart se suele representar con el símbolo de un cerebro humano. Pero comparemos una fábrica con un ser humano. Todos nosotros tenemos un cerebro, pero ¿todos los humanos deben considerarse inteligentes? Probablemente no. Por lo tanto, no basta con tener un cerebro.
Ser inteligente significa tener la capacidad de absorber información (datos), contextualizarla, procesarla y obtener un escenario (óptimo) a partir de ella. Significa tener la capacidad de adaptarse a las condiciones cambiantes.
En el entorno de la fabricación, los activos y la mano de obra deben considerarse como plataformas de datos que generan y consumen enormes volúmenes de datos que son procesados por las capas de OT e IT.
Esto es «inteligente» – pero no «inteligente». Incluso la utilización de IA y algoritmos de aprendizaje cognitivo/máquina no elevan estos entornos al ámbito de lo «inteligente».
Hecho interesante: Las organizaciones que implementan soluciones digitales -como modelos predictivos o monitorización de estado y rendimiento- pueden afirmar que están utilizando los datos para tomar decisiones más rápidas y cualitativamente mejores. Pero no están aprovechando horizontal y verticalmente.
Es decir, cuantas más soluciones digitales han desplegado, más silos han creado. Falta el elemento de contextualización de datos de extremo a extremo. En lugar de eliminar las complicaciones y optimizar la complejidad existente, los sistemas se han vuelto aún más complejos. Esto puede dar lugar a un entorno demasiado complejo, complicado e inestable como para dominarlo con un cerebro central.
¿Cómo debería ser una empresa inteligente?
Esto depende en gran medida del tipo de cadena de valor. Las organizaciones de fabricación discreta con productos altamente complejos tienden a ser más intensivas en mano de obra que los productores de baja complejidad y gran volumen. La fabricación por procesos puede funcionar sin la intervención de un operario. Incluso la mayoría de los procesos de back-office pueden ser automatizados.
Pero para todos los tipos de cadena de valor, el núcleo inteligente debe funcionar como un cerebro central. Para liberar al núcleo inteligente para que trabaje de forma eficaz y autónoma, estos son los requisitos previos básicos:
- Procesos 100% basados en datos
- Entornos de TI y OT seguros
- Sistemas convergentes vertical y horizontalmente
- Cadena de suministro y clientes integrados en la infraestructura pertinente de la fábrica
- Se eliminan las interferencias humanas de los procesos para reducir la inestabilidad y los posibles fallos (por ejemplo, automatización avanzada en producción y back office)
- Arquitectura de TI basada en plataformas y escalable
- Decisiones de extremo a extremo tomadas por algoritmos de IA
- Arquitectura de borde y en la nube que maneja la analítica en tiempo real utilizando una importante potencia de cálculo
¿Cuál es el ideal para el futuro próximo?
Convertir una fábrica inteligente en una empresa inteligente requiere mucho más que aprovechar el flujo de datos sin fisuras y las percepciones y la toma de decisiones basadas en datos. Construir un núcleo inteligente que gestione de forma autónoma los procesos requiere implementar un nivel avanzado de automatización de software y hardware, realizar la configuración y el mantenimiento de la tecnología de forma remota, y el suministro autónomo de la logística interna y externa.
Lograr esta hazaña puede ser un largo viaje. Requiere superar obstáculos, como la sustitución de los sistemas de TI y OT heredados en todos los ámbitos, la inversión en conceptos de producción totalmente automatizados y flexibles, y la protección de alto nivel de todo el sistema.
Lo más importante es que los gastos totales de capital y operativos del proyecto deben dar como resultado el retorno de la inversión deseado. Para la mayoría de las empresas, un entorno híbrido humano-tecnología-automatización sigue siendo la mejor opción para lograr la eficacia y la sostenibilidad del negocio.
Pero un entorno convergente de este tipo no es «inteligente», al menos como lo hemos descrito anteriormente. Quizás sea mejor llamarlo «más que inteligente». Es decir, aprovecha lo mejor de ambos mundos. No está totalmente gestionado por la IA central, sino que combina la flexibilidad, la intuición y la capacidad del cerebro humano para entender las cosas en un contexto más amplio, con la capacidad de la IA para obtener ideas basadas en el análisis de datos complejos. Está más cerca de ser «inteligente», pero aún no lo es.