La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología que puede resultar intimidante para pequeños y medianos fabricantes. Muchos asumen que está fuera de su alcance en cuanto a costos, implementación y conocimientos necesarios. Pero la IA no tiene por qué ser cara ni complicada. Existen muchas herramientas de IA diseñadas para ser fáciles de usar y ayudarle a aprovechar su potencia.

La IA puede ser generativa o predictiva. La IA generativa, como ChatGPT, crea algo nuevo (como escribir un informe o un correo electrónico personalizado). Si usa un “DJ personalizado” para hacer una lista de reproducción en un servicio de música digital, está utilizando esencialmente la IA generativa. La IA predictiva identifica patrones, variables y tendencias, realiza predicciones y/o toma acciones. Parte de la toma de decisiones humanas se delega, y el procesador de IA toma el control. La IA predictiva puede ser como tener un asistente inteligente para sus operaciones.

La IA predictiva es el enfoque principal de este artículo, aunque la IA predictiva y generativa pueden trabajar juntas. El mantenimiento predictivo es la IA predictiva en acción. Con este enfoque, su veterano maquinista puede saber hasta dónde puede aguantar esa vibración en la máquina antes de realizarle mantenimiento, pero la IA le puede indicar a cualquier maquinista, incluso uno novato, cuándo se debe realizar exactamente el mantenimiento para evitar tiempos de inactividad.

Un buen punto de partida para el uso de la IA es mejorar los resultados de su Planificación de Ventas y Operaciones (S&OP, por sus siglas en inglés). Muchas empresas tienen dificultades con el S&OP porque depende de la colaboración entre departamentos, una habilidad que muchas organizaciones encuentran difícil. Ventas y operaciones a menudo tienen prioridades conflictivas; ¿cuántas pequeñas y medianas empresas utilizan sus previsiones de ventas como su plan de producción real? Esto dificulta el desarrollo y la ejecución de un plan adecuado.

La IA puede analizar datos históricos, tendencias del mercado y muchas otras variables para desarrollar un plan personalizado y predictivo para su operación. Es personalizado en el sentido de que utiliza tendencias, conjuntos de datos y resultados pasados que son únicos para el rendimiento real de su cadena de suministro. La IA ya no es sólo un concepto. Ha llegado el momento de que los fabricantes comiencen a considerar seriamente la IA, y el socio adecuado puede ayudarle a empezar.

Piense en la IA como la intersección entre el conocimiento institucional y la precisión de datos

Muchos fabricantes se sorprenden al descubrir cómo la IA puede ayudar a capturar el conocimiento institucional, casi como una memoria digital de su personal experimentado. Puede aprender de sus acciones y los resultados obtenidos. Así, incluso cuando esos miembros experimentados del personal se jubilan o se van, su conocimiento permanece en su empresa, ayudando a los nuevos empleados a tomar mejores decisiones.

Piense en el conocimiento institucional en una pequeña operación, digamos de 12 a 13 personas, y cómo difiere de un fabricante con alrededor de 100 empleados. El gerente en la pequeña operación parece conocer matices sobre todo: el proveedor que tuvo problemas con la entrega puntual en el primer trimestre debido al clima, el proveedor cuya respuesta tardía siempre provoca un pedido urgente; o el conductor de FedEx que siempre llega tarde los jueves y viernes. Estas mismas condiciones pueden existir en una empresa de 100 personas, pero esa información está dispersa de manera más amplia, lo que puede dificultar su acceso e interpretación.

La IA predictiva puede ayudarle a gestionar este tipo de excepciones con los proveedores. Imagine la IA como un ojo vigilante que puede detectar problemas con sus proveedores antes de que se conviertan en problemas graves. Puede detectar patrones que indican que un proveedor podría llegar tarde o tener problemas de calidad, dándole tiempo para hacer planes alternativos.

Digamos que dirige un taller que maneja 1000 pedidos a la semana. Eso son alrededor de 52,000 acciones al año, lo cual sería mucha información para recopilar y analizar para cualquier humano, incluso con paneles de control bien construidos. La IA procesará todo eso y proporcionará datos, incluidas variaciones y tendencias. Es un excelente ejemplo de cómo la IA puede ayudarle a construir sobre su base de datos para reemplazar algunas decisiones humanas en el S&OP.

La historia de los asistentes de decisiones como los ERPs y MRPs

A menudo, los fabricantes han reunido operaciones, producción, compras e incluso ingeniería para comparar diferentes puntos de vista y conjuntos de datos. Este enfoque proporcionó un foro para que cada organización respectiva discutiera sus desafíos. Algunas empresas incluyen a ventas en estas discusiones. El resultado suele ser un S&OP mejorado, pero lejos de ser óptimo, y con un alto costo de recursos.

La industria mejoró un poco en este proceso con asistentes de decisiones construidos alrededor de herramientas como el Software de Planificación de Recursos Empresariales (ERP, por sus siglas en inglés) o el Software de Planificación de Requerimientos de Materiales (MRP, por sus siglas en inglés) para alinear la oferta y la demanda. Estos sistemas procesaban más información en menos tiempo. Se tenía una herramienta más potente, pero aún se necesitaba que las personas analizaran la información y tomaran decisiones, y las salidas de datos se basaban en variables estáticas que muchos fabricantes rara vez actualizan (por ejemplo, tiempos de entrega de productos y/o envío).

Estas herramientas evolucionaron aún más para incluir paneles y complementos para ayudar a gestionar e identificar excepciones y ayudar a los humanos a tomar decisiones mejores. El MRP generaba órdenes de compra de planificación, sugiriendo qué deberías comprar. Pero la sobrecarga de información de estas herramientas ha contribuido a que los fabricantes simplemente ignoren algunas de las analíticas o carezcan de la capacidad para procesar lo que los datos les están diciendo, y así no logren reducir su dependencia del conocimiento institucional o mejorar drásticamente su proceso de planificación en general.

Muchos fabricantes nunca han aprovechado completamente el potencial de sus ERPs. Pero la tecnología ha seguido evolucionando y, dependiendo de su solución de IA, podría ofrecer verdaderamente resultados de “próximo nivel” que quizás haya luchado por lograr con herramientas anteriores.

La IA aumenta la resiliencia con una mejor pronóstico y gestión de inventarios

Uno de los beneficios claros para los fabricantes es cómo la IA puede ayudarle a gestionar el riesgo en su cadena de suministro. Los datos sobre el rendimiento de sus proveedores pueden indicarle que usar el proveedor A en este momento específico y con este pedido en particular es una mejor opción que el proveedor B. Tal vez sea un pedido grande, que el proveedor A ha tenido problemas en el pasado. O es un pedido urgente que el proveedor B ha entregado sin fallar. O puede indicarle el momento óptimo para comprar cierto material o parte. Si bien estos son escenarios simplificados, destacan los tipos de decisiones cotidianas para las cuales las herramientas de IA podrían ser apropiadas.

Otro beneficio de las soluciones de IA es que los datos históricos pueden ser visibles en toda su organización. De alguna manera, replique su conocimiento institucional y compártalo ampliamente en su organización.

La IA puede usar sus datos históricos para ayudar a predecir:

• Cuáles SKU (códigos de referencia) tienen un margen más alto rendimiento de su mezcla propuesta de productos, como tamaños, colores, sabores o variedades.
• Rendimiento de nuevos productos basado en sus lanzamientos de productos anteriores.
• Qué aspectos de su marketing y ventas pueden ser más efectivos con un nuevo producto.
• Cuál plan de suministro es más probable que tenga éxito.

La IA puede ayudarle a hacer crecer su negocio y mejorar la resiliencia de su cadena de suministro mediante una mejor predicción de la demanda y la gestión de inventarios y proveedores. La IA puede ayudarle a reducir excepciones que consumen tiempo, liberando a las personas para realizar tareas más valiosas; esto puede ser especialmente impactante dadas las actuales escaseces de mano de obra que muchas empresas están experimentando. En última instancia, la IA también puede ayudarle a mejorar su tasa de cumplimiento, una métrica importante adoptada por muchas pequeñas y medianas empresas.

Cómo empezar a trabajar y a destacar información clave

El primer paso en su viaje con la IA es simplemente educarse. Reúna un pequeño equipo para investigar conjuntamente qué herramientas están disponibles y cómo pueden ayudarle. Deje de lado cualquier recomendación de compra por ahora. Apóyese en sus representantes de ventas. Cree un proyecto y un calendario en torno a esta educación; reúnase regularmente como equipo para determinar qué plataformas investigar, a quién contactar, y compartir lo que han aprendido.

Al evaluar las plataformas, preste atención a la facilidad de uso general y a los requisitos de datos, ya que estos factores a menudo marcarán la diferencia en cualquier transformación digital. Su equipo debe estar entusiasmado con el potencial de la plataforma y entender cómo las herramientas de IA podrían reducir la carga sobre su personal mientras mejora sus métricas generales.

Deberá poder responder a estas preguntas:

• ¿Cómo utilizará su personal las herramientas?
• ¿Qué conjuntos de datos se requieren para habilitarlas?
• ¿Quién mantendrá estos conjuntos de datos?

Hable con su proveedor de gestión de relaciones con el cliente para ver si ofrecen herramientas de IA o para averiguar qué está disponible que se pueda integrar con su sistema. También puede haber funcionalidades de IA disponibles con su proveedor actual de sistemas ERP o MRP.

Los costos de tecnología están disminuyendo en muchos casos, y la tecnología puede ayudarle a abordar una variedad de desafíos. Mire hacia el futuro un par de años: es probable que, al igual que la mayoría de los fabricantes, tenga una infraestructura tecnológica envejecida y subutilizada, y perderá personal clave. Implementar la IA es una forma de aprovechar la tecnología para reemplazar ese conocimiento y mejorar sus habilidades competitivas.