Industria 4.0: reinventar las operaciones de fabricación después de COVID-19 (McKensey)
- Mauricio SƔez Rojas - UAI
- 11 oct 2020
- 12 Min. de lectura

Las tecnologĆas de la Industria 4.0 ya estaban transformando las operaciones de los fabricantes antes de la pandemia. Ahora la adopción diverge entre los que tienen y los que no tienen tecnologĆa.
Incluso en partes del mundo donde los efectos iniciales de COVID-19 han comenzado a retroceder, es probable que las dislocaciones graves sigan siendo una realidad durante algĆŗn tiempo, y los ejecutivos enfrentan constantemente nuevas presiones. En una encuesta reciente de McKinsey a fabricantes en Asia, por ejemplo, las luchas con la escasez repentina de materiales fueron un problema comĆŗn (informado por el 45 por ciento de los encuestados), junto con fuertes caĆdas en la demanda (41 por ciento) y la falta de disponibilidad de los trabajadores (30 por ciento).
Sin embargo, la volatilidad se estaba convirtiendo en un lema entre los lĆderes de la cadena de suministro y la fabricación incluso antes de la pandemia. A medida que las empresas se ajustan a la siguiente normalidad, los ejecutivos estĆ”n lidiando con la pregunta a mĆ”s largo plazo: ĀæCómo se verĆ”n la fabricación y sus cadenas de suministro despuĆ©s de COVID-19?
Y lo que es mĆ”s importante, es probable que sean mucho mĆ”s digitales, como ya es evidente en la respuesta inmediata a la crisis. Los lĆderes de la industria estĆ”n aprovechando las soluciones de la Industria 4.0: el 39 por ciento ha implementado un enfoque de centro neurĆ”lgico, o torre de control , para aumentar la transparencia de la cadena de suministro de un extremo a otro, y alrededor de una cuarta parte son programas de automatización de seguimiento rĆ”pido para detener la escasez de trabajadores que surgen de COVID-19.
āAceleraciónā es la consigna. La Industria 4.0, que incluye conectividad, anĆ”lisis avanzados, automatización y tecnologĆas de fabricación avanzada (Anexo 1), estaba ganando impulso antes de COVID-19, ayudando a las empresas a transformar sus operaciones en todo, desde la eficiencia de la producción hasta la personalización del producto, con mejoras en la velocidad de comercialización. , eficacia del servicio y creación de nuevos modelos de negocio.
Adopción de dos velocidades de tecnologĆas de Industria 4.0
Pero el papel de la Industria 4.0 se vuelve aĆŗn mĆ”s crĆtico en el contexto de una crisis como la del COVID-19. Los jugadores que utilizan soluciones digitales estĆ”n mejor posicionados para capear la tormenta, habiĆ©ndose movido mĆ”s rĆ”pido y mĆ”s lejos que sus pares durante la crisis.
A medida que las empresas piensan en restaurar sus operaciones y desarrollar el mĆŗsculo para hacer frente a crisis futuras, el uso de tecnologĆas digitales serĆ” una prioridad para muchos. Una encuesta reciente de McKinsey a profesionales de la cadena de suministro y la fabricación encontró que el 93 por ciento planea centrarse en la resistencia de su cadena de suministro y el 90 por ciento planea invertir en talento para la digitalización.
Sin embargo, el repunte en la adopción de tecnologĆa podrĆa ser asimĆ©trico debido a dos fuerzas opuestas: la necesidad de desarrollar resiliencia y agilidad para enfrentar la crisis, frente a las limitaciones impuestas por la preservación del efectivo. Parece probable que surjan tres arquetipos de vĆas de adopción.
Adopción acelerada de soluciones rĆ”pidas que ayudan a las empresas a responder y adaptarse a las nuevas normas, como el seguimiento de la salud de los empleados, la aplicación de distanciamiento seguro en el taller y el apoyo a la colaboración remota. Las instrucciones de trabajo digitales, la asistencia del operador basada en la realidad aumentada y los casos de uso que dependen de una automatización de modernización simple y económica tambiĆ©n pueden generalizarse independientemente de la infraestructura tecnológica existente de las empresas (Anexo 2). La gestión del rendimiento digital (DPM), por ejemplo, ha sido un caso de uso temprano popular en una amplia gama de empresas, incluidas varias pequeƱas empresas de ingenierĆa de precisión donde los pilotos de DPM han ayudado a aumentar la productividad entre un 40 y un 70 por ciento.
Las tasas de adopción diferenciales son mĆ”s probables para soluciones como los gemelos digitales y la automatización de la logĆstica, que se encuentran en una categorĆa intermedia que requiere tecnologĆa de la información (TI) fundamental, tecnologĆa de operaciones (OT) e infraestructura de datos. Las empresas que ya tienen las capacidades crĆticas, como los sistemas de ejecución de fabricación, las pilas de TI / OT y los mercados de datos o lagos de datos, pueden acelerar, mientras que las organizaciones que carecen de estos requisitos previos, en particular las pequeƱas y medianas empresas (PYME) y las empresas en una desafiante posición financiera o de liquidez: pueden retrasar la implementación hasta que puedan sentar las bases o encontrar el mĆŗsculo financiero necesario para invertir.
Varias tecnologĆas de automatización ya estĆ”n experimentando una división en la adopción. Históricamente, los fabricantes en China han sido aproximadamente tres veces mĆ”s rĆ”pidos que los de otras regiones para implementar robots industriales. Ese impulso pareció haber disminuido en el primer trimestre de 2020, cuando las ventas de robots en China cayeron un 20 por ciento en comparación con el mismo perĆodo en 2019. Sin embargo, en nuestra encuesta reciente, mĆ”s de un tercio de los encuestados en China dijeron que sus empresas estaban acelerando las iniciativas de automatización, en contraste con solo el 16 por ciento de sus contrapartes en el resto de Asia y el 18 por ciento en el resto del mundo.
La adopción diferida es mĆ”s probable para soluciones que requieren un mayor gasto de capital y tienen perĆodos de recuperación poco claros o de largo plazo. Los ejemplos incluyen blockchain, nanotecnologĆas y los sistemas de automatización mĆ”s avanzados.
Un futuro digitalizado y resistente mƔs allƔ de las cuatro paredes de la fƔbrica
Las empresas pueden implementar soluciones digitales mĆ”s allĆ” de las cuatro paredes de una planta de fabricación, abarcando toda la cadena de valor de un extremo a otro para abordar los desafĆos de planificación (y replanificación) relacionados con interrupciones en proveedores o plantas de producción, desafĆos operativos en la gestión de riesgos para la salud en el lugar de trabajo y desafĆos de entrega planteados en los modos de transporte o en los almacenes.
Planificación de operaciones
Un elemento central de las operaciones de fabricación y cadena de suministro, la planificación, se ha llevado a cabo tradicionalmente en silos, con la previsión de la demanda, la planificación del suministro, la planificación de la producción, la planificación de la logĆstica y la planificación de operaciones y ventas (S&OP), todas manejadas por equipos separados. Los flujos comerciales interrumpidos y las cadenas de valor han obligado a las empresas a romper los silos para mejorar la visibilidad de un extremo a otro. Como resultado, el impacto potencial de una planificación optimizada es mĆ”s evidente. Pero tambiĆ©n requiere un enfoque analĆtico mĆ”s sofisticado y la colaboración entre mĆŗltiples funciones y partes interesadas.
Considere el pronóstico de la demanda. Los algoritmos de pronóstico tradicionales se basan en herramientas estadĆsticas relativamente simplistas para extrapolar la demanda anterior, basĆ”ndose en el supuesto de que la relación entre las variables independientes (como las ventas anteriores) y las variables dependientes (demanda futura) probablemente permanecerĆ” sin cambios. AdemĆ”s, las empresas generalmente han utilizado solo datos internos, quizĆ”s en combinación con tendencias de ventas pasadas y seƱales de clientes para pedidos futuros. Un choque externo a la escala de COVID-19 paraliza un proceso tradicional de previsión de la demanda.
Por el contrario, la planificación autónoma se basa en algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automĆ”tico, que se complementan no solo con datos internos, sino tambiĆ©n con conjuntos de datos externos de proveedores, clientes, meteorólogos, fuentes demogrĆ”ficas e indicadores económicos mĆ”s amplios. La incorporación de estas variables adicionales ayuda a las organizaciones a responder con mayor eficacia a las dinĆ”micas cambiantes y a los impactos externos. La analĆtica avanzada tambiĆ©n puede optimizar la planificación en toda la cadena de valor de una manera que no era factible con un enfoque en silos con herramientas analĆticas tradicionales (Anexo 3).
Haciendo los productos
Las interrupciones en la fabricación de COVID-19 provienen de muchas fuentes, que van desde medidas de distanciamiento seguro y asistencia escalonada de trabajadores hasta movimientos restringidos de trabajadores migrantes dentro y entre paĆses. Las tecnologĆas digitales pueden ayudar a mitigar los efectos de mĆŗltiples formas, aumentando la seguridad de los empleados, la eficiencia operativa, la productividad de los activos y la calidad del producto.
Impulsar la seguridad de los empleados y la continuidad operativa
Las tecnologĆas digitales que permiten el trabajo remoto y la colaboración, eliminando la necesidad de que los empleados no crĆticos abandonen sus hogares, se estĆ”n convirtiendo en una necesidad. MĆ”s allĆ” de las aplicaciones móviles bĆ”sicas de localización y seguimiento de contactos y las aplicaciones de videoconferencia, las soluciones mĆ”s avanzadas, como los algoritmos de visión artificial y las tecnologĆas portĆ”tiles, tambiĆ©n ayudan a mantener una distancia segura a medida que se reinician las operaciones de fabricación.
Mejora de la gestión de la productividad y el rendimiento
En la mayorĆa de las empresas, y especialmente en las pymes, la recopilación de datos es manual, utilizando lĆ”piz y papel o hojas de cĆ”lculo bĆ”sicas. El proceso es propenso a errores e inexactitudes, que naturalmente se exacerban durante el estrĆ©s de una crisis. Las soluciones digitales permiten a los fabricantes automatizar la recopilación de datos agregando sensores o aprovechando directamente los controladores lógicos programables (PLC) de las mĆ”quinas para recopilar datos y mostrarlos en paneles de control en vivo.
Luego, los supervisores pueden monitorear el desempeño de la fÔbrica de manera remota y en tiempo real. Pueden implementar intervenciones cuando sea necesario, realizar reuniones efectivas de gestión del rendimiento, adaptar planes diarios para satisfacer las demandas de los clientes y mejorar la productividad laboral y la eficiencia operativa, todo de forma remota.
AdemĆ”s, la automatización de procesos y la automatización fĆsica o la robótica pueden complementar la capacidad laboral. En algunos casos, la automatización "brownfield" de las operaciones existentes se ha convertido en una forma mĆ”s atractiva de gestionar la escasez de trabajadores y minimizar las pĆ©rdidas comerciales potenciales debido a pedidos no atendidos. En una empresa de fabricación industrial, los robots ahora entregan materias primas y productos semiacabados a diferentes lĆneas de producción, lo que ayuda al equipo de producción a hacer frente a una mano de obra reducida y evita el contacto cercano entre los empleados de producción y manipulación de materiales.
Aumento de la utilización y la eficiencia de los activos
Las tecnologĆas portĆ”tiles, como las gafas de realidad aumentada, pueden mejorar la asistencia remota en el mantenimiento, como cuando los operadores necesitan asistencia fuera del sitio debido a limitaciones de viaje. Esto aumenta la disponibilidad de la mĆ”quina al reducir el tiempo de inactividad por mantenimiento.
De manera similar, los sistemas automatizados de monitoreo de equipos y control de procesos pueden reforzar la continuidad de las operaciones, incluso con tripulaciones reducidas. Estos sistemas pueden optimizar aĆŗn mĆ”s el equipo operativo y los parĆ”metros de proceso, aumentando la eficiencia general del equipo para tiempos de ciclo reducidos y mayor rendimiento, calidad, energĆa y rendimiento, una perspectiva especialmente atractiva para las industrias de procesos continuos donde los parĆ”metros del proceso deben monitorearse y optimizarse constantemente.
Calidad mejorada
MĆ”s allĆ” de mejorar las operaciones diarias, las tecnologĆas digitales pueden dar un paso mĆ”s en la gestión de la calidad. Por ejemplo, los algoritmos de visión artificial pueden realizar inspecciones y controles de calidad automĆ”ticos mediante algoritmos predictivos, aliviando las limitaciones en la disponibilidad de la fuerza laboral y aumentando la precisión y el umbral de los controles de calidad. AdemĆ”s, a medida que aumentan los nĆŗmeros de SKU para productos terminados y materias primas, garantizar la trazabilidad de extremo a extremo se vuelve cada vez mĆ”s importante para la calidad. Las tecnologĆas de la industria 4.0, desde el simple escaneo de códigos de barras hasta el seguimiento RFID y blockchain, pueden ayudar (Anexo 4).
Entrega de los productos terminados
La entrega de los productos terminados a los clientes es una tarea compleja y dinĆ”mica que a menudo involucra a socios logĆsticos externos. La crisis de COVID-19 redujo la disponibilidad de los modos de transporte al tiempo que introdujo complejidades adicionales, como nuevos requisitos para el empaque y para la entrega segura sin contacto de Ćŗltima milla. En este contexto, las soluciones digitales y analĆticas pueden aumentar la visibilidad tanto de la demanda como de la oferta de servicios logĆsticos, mejorando el rendimiento en tiempo real.
LogĆstica
Una torre de control de logĆstica digital puede crear visibilidad en vivo del desempeƱo en cada etapa de la logĆstica de salida, desde la carga en el almacĆ©n hasta la descarga en el punto de entrega. En combinación con la gestión de flotas digitales, la optimización de rutas y el anĆ”lisis de transportistas, estas herramientas pueden aumentar el tiempo de actividad de los activos de transporte al tiempo que optimizan la operación, la gestión y la asignación de recursos. En conjunto, estos cambios pueden contribuir en gran medida a aumentar la resiliencia operativa para responder a las crisis.
Almacenaje
Los almacenes presentan muchas oportunidades para intervenciones de automatización. Estos incluyen sistemas de transporte, sistemas automatizados de almacenamiento y recuperación de materiales, estantes inteligentes, robots y cobots de recolección inteligente, y sistemas de clasificación, recolección y empaque automatizados e inteligentes, junto con drones para realizar la inspección de inventario. Un gemelo digital puede ayudar a diseƱar operaciones de almacĆ©n óptimas, creando un duplicado digital de un almacĆ©n para comprender los resultados disponibles de diferentes tecnologĆas digitales. Otras soluciones de la Industria 4.0 tambiĆ©n pueden ayudar a los trabajadores del almacĆ©n, incluidas las herramientas de realidad aumentada que hacen que la selección de varios pedidos de una vez sea mucho mĆ”s fĆ”cil y eficaz, y los exoesqueletos para reducir las lesiones por la manipulación repetida de materiales pesados āā(Anexo 5).
Una receta de triple transformación para la Industria 4.0
Antes del estallido de COVID-19, habĆa un entusiasmo generalizado por la Industria 4.0, y el 90 por ciento de los encuestados en la encuesta anual de Industria 4.0 de McKinsey dijeron que estaban convencidos del valor de las tecnologĆas, y la mayorĆa de ellos incluĆa a la Industria 4.0 como una parte fundamental. de su planificación de mejora operativa.
La asimetrĆa potencial en la adopción a raĆz de la pandemia ha provocado que algunas empresas congelen sus iniciativas de Industria 4.0 para preservar el efectivo, incluso cuando ciertos lĆderes han acelerado su adopción, particularmente de casos de uso para respaldar la continuidad del negocio, como la planificación automatizada y el rendimiento digital. gestión, trabajo a distancia digital y automatización para reducir la interacción de persona a persona. En consecuencia, a medida que surjan mĆ”s empresas de la crisis, es probable que los argumentos a favor de una mayor digitalización a escala sean mĆ”s sólidos que nunca.
Sin embargo, las transformaciones a escala son difĆciles. Nuestra investigación, que se remonta a mĆ”s de una dĆ©cada, indica que alrededor del 70 por ciento de tales iniciativas no logran sus objetivos declarados. Nuestra encuesta mĆ”s reciente sobre el sentimiento de la Industria 4.0, realizada a fines de 2019, encontró que despuĆ©s de comenzar sus viajes de Industria 4.0, la mayorĆa de las empresas permanecieron atrapadas en una trampa piloto: solo el 44 por ciento estaba llevando a cabo una implementación en todo el sitio y solo el 38 por ciento miraba horizontalmente integración mĆ”s allĆ” de las cuatro paredes de la fĆ”brica.
No obstante, tambiĆ©n hay razones para tener esperanzas, tanto para las PYME como para las empresas multinacionales. Una colaboración del Foro Económico Mundial y McKinsey ha identificado 44 sitios en todo el mundo como āFarosā de la Industria 4.0: sitios de fabricación donde se implementaron tecnologĆas digitales a escala y con un impacto operativo significativo. Entre este grupo, 14 sitios fueron designados como faros de extremo a extremo, habiĆ©ndose digitalizado a lo largo de toda la cadena de valor desde los proveedores hasta la fabricación, luego la logĆstica y, finalmente, los clientes.
Los faros incluyen empresas grandes y pequeƱas, ubicadas tanto en economĆas en desarrollo como desarrolladas, e incluyen ubicaciones nuevas y abandonadas por igual. Un punto en comĆŗn entre ellos es haber abordado su viaje desde una perspectiva holĆstica: una "triple transformación" en torno a los negocios, la tecnologĆa y la organización.
Negocio. El primer paso es una clara articulación del estado futuro deseado de la empresa, que estĆ” vinculado a la estrategia y los objetivos comerciales mĆ”s que a la tecnologĆa con mayor interĆ©s. La selección de casos de uso para pilotos se basa en un caso de negocio favorable, que se perfeccionarĆ” a medida que se implementen los pilotos.
Esbozar un caso de negocio claro se vuelve mĆ”s complicado cuando se expande mĆ”s allĆ” de las cuatro paredes de la fĆ”brica, pero es aĆŗn mĆ”s importante. Por ejemplo, la integración de la cadena de suministro genera ahorros al tener en cuenta los costos ocultos que a menudo no se contabilizan explĆcitamente. Comprender estos problemas ayuda a las organizaciones a formular un caso de negocio positivo que convencerĆ” a los proveedores de emprender un viaje de integración.
TecnologĆa. Muchas, si no la mayorĆa, de las empresas querrĆ”n evaluar sus sistemas actuales de TI y OT, actualizĆ”ndolos para ofrecer la potencia de la que dependen los casos de uso avanzados en digital y analĆtica, especialmente para admitir el Internet de las cosas. Una pila de TI escalable y resistente a la obsolescencia es esencial. De manera similar, es posible que se requieran actualizaciones de los sistemas de TI / OT de los proveedores para la integración horizontal de datos de un extremo a otro.
Para actualizar la pila de tecnologĆa de TI / OT e implementar mĆŗltiples casos de uso, las empresas pueden aprovechar los proveedores de tecnologĆa externos creando un ecosistema de socios que puede ayudarlos a ejecutar la transformación digital. Los modelos de asociación pueden variar entre subcontratación, adquisiciones y alianzas estratĆ©gicas, con ecosistemas exitosos que integran una combinación de empresas emergentes y proveedores de servicios y tecnologĆa establecidos.
Organización. Pocas transformaciones digitales pueden tener éxito sin poner a las personas en el centro. Cuatro factores brindan un apoyo crucial.
Gobernancia. Una transformación digital sin un dueño claro puede terminar como huérfana. Un equipo multifuncional y estructuras de gobierno ayudan a garantizar una ejecución rÔpida.
Compromiso de la alta dirección. Es mĆ”s probable que las transformaciones se afiancen cuando son impulsadas por los principales lĆderes, con una historia de cambio convincente para ayudar a movilizar a la organización. Para evitar que el impulso decaiga, los lĆderes pueden celebrar las victorias rĆ”pidas, asĆ como las fallas que ayudan a la empresa a aprender a fallar y aprender rĆ”pido.
Adquisición de capacidad digital. Las brechas de habilidades se pueden abordar contratando cuando sea necesario, asĆ como mejorando las habilidades de los empleados existentes para cumplir incluso roles digitales avanzados, como traductor de anĆ”lisis, ingeniero de datos, cientĆfico de datos o arquitecto de IoT.
Nuevas formas de trabajar. La implementación de metodologĆas de trabajo Ć”giles empodera a los equipos con las herramientas, los procesos y las mejores prĆ”cticas para lograr el Ć©xito en un mundo digital.
La pandemia COVID-19 ha presentado desafĆos humanitarios a escala global que requieren un nuevo tipo de colaboración para abordar. A medida que las organizaciones comienzan a reiniciar sus operaciones en la próxima etapa normal, tienen la oportunidad de reinventar un futuro con operaciones digitalizadas y resistentes. Los primeros Ć©xitos han demostrado que las empresas pueden comenzar su viaje por la industria 4.0 de una manera pequeƱa y luego escalar rĆ”pidamente, si se comprometen con la transformación de la industria 4.0 en lĆnea con su entorno empresarial y sus objetivos estratĆ©gicos, y la ejecutan utilizando un enfoque de triple transformación.
Fuente: McKensey