La industria manufacturera de Connecticut, EE. UU., ha enfrentado desafíos importantes en la adopción de la Industria 4.0. Una percepción común es que la transición a las tecnologías de la Industria 4.0 solo es viable para las empresas más grandes, lo que deja a muchas pequeñas y medianas empresas (PYME) con ideas erróneas sobre sus objetivos y su verdadero potencial.
En un estado donde las pymes familiares representan una parte sustancial de la industria, muchas empresas carecen de los recursos, la experiencia y la confianza para explorar e implementar estas tecnologías avanzadas. La pandemia mundial ha intensificado aún más estos desafíos, con medidas de distanciamiento social que reducen el personal en las plantas y presiones constantes en la cadena de suministro que tensan las operaciones. Como resultado, los fabricantes de Connecticut necesitan con urgencia conocimientos, orientación y soluciones de la Industria 4.0 para seguir siendo competitivos.
Aquí es donde interviene la firma de consultoría empresarial CONNSTEP. Como la primera organización en el estado en ofrecer evaluaciones oficiales SIRI, CONNSTEP está asumiendo un rol proactivo al equipar a las empresas con los conocimientos, las estrategias y las herramientas que necesitan para embarcarse en su viaje de transformación con confianza.
Recientemente, INCIT tuvo la oportunidad de sentarse con el asesor certificado SIRI (CSA) y consultor sénior de soluciones tecnológicas de CONNSTEP, Erik Fogleman, para analizar cómo se ha implementado SIRI en Connecticut, los desafíos que han enfrentado y los resultados positivos que han visto hasta ahora.
Mira nuestra entrevista con él:
¿Cuáles son algunos de los beneficios de la Industria 4.0? ¿Por qué los fabricantes en Connecticut, y en una escala más amplia, en los EE. UU., deberían volverse digitales?
El mayor beneficio es una mayor productividad. La Industria 4.0 ayuda a las personas a reducir costos y, al mismo tiempo, mejorar su eficiencia y su capacidad. También nos brinda visibilidad sobre los datos para comprender mejor nuestros negocios: por ejemplo, podemos ver qué interrupciones hay en nuestra cadena de suministro o cuáles son las ineficiencias en nuestros procesos o en nuestros equipos, lo que nos permite saber qué debemos mejorar.
La industria 4.0 y la transformación digital también representan una gran oportunidad para mejorar las capacidades de nuestros trabajadores, ya que nos enfrentamos a una escasez de trabajadores cualificados y capacitados. Esto no significa reemplazar a los trabajadores, sino utilizar tecnologías como la automatización y la realidad aumentada para ayudar a multiplicar los esfuerzos de las personas para que puedan hacer más con los recursos que tienen. Estas tecnologías ya no son solo algo bueno para tener, sino que se están convirtiendo en una necesidad para seguir siendo rentables y productivos en la industria a nivel mundial.
¿Cómo ha afectado la pandemia de COVID-19 la transformación de la Industria 4.0 en la industria manufacturera de Connecticut?
La escasez de trabajadores cualificados ya era el problema número uno de nuestra industria local, pero la pandemia lo ha multiplicado. Debido a las preocupaciones sanitarias, los empleados no acudían a trabajar, y también teníamos los retos del distanciamiento social y la creación de capacidad, lo que dificultaba que la gente hiciera su trabajo. Pero las empresas empezaron a encontrar formas interesantes de utilizar la tecnología para solucionar estos problemas.
Una de las grandes novedades que se han producido a partir de esta situación es la colaboración a distancia. Las empresas han buscado la posibilidad de que algunas funciones, como la planificación de la producción, se pudieran realizar desde casa y han utilizado muchos métodos de trabajo colaborativo para conseguirlo. En la planta de producción, se han utilizado robots colaborativos, o cobots, para ayudar a separar a las personas y mantener una distancia segura y, además, lograr dos cosas a la vez.
¿Qué lo motivó a registrarse para convertirse en un CSA?
Estábamos teniendo una conversación sobre cómo vamos a salir al mercado para ayudar a nuestros clientes con estas prácticas tecnológicas relativamente nuevas. SIRI se destacó porque tiene muchas características únicas que no vimos en otras evaluaciones en ese momento. Teníamos muchos clientes que querían una evaluación comparativa, así como una evaluación objetiva. La matriz de priorización de SIRI fue el factor decisivo más importante para nosotros debido a su función de evaluación comparativa: la capacidad de decir: "Aquí hay una hoja de ruta priorizada y estos son los próximos pasos que debe seguir". Las otras plataformas de evaluación no ofrecían esta claridad y orientación.
¿Cómo ha marcado SIRI la diferencia en sus proyectos hasta la fecha?
Hemos estado trabajando con muchas empresas relacionadas con el sector aeroespacial, ayudándolas a adoptar herramientas de definición basadas en modelos. Utilizamos SIRI para analizar múltiples áreas de su negocio y ver cómo la tecnología puede beneficiarlas y aprovechar los modelos. El enfoque principal de estos proyectos fueron los datos digitales y el uso de modelos 3D; por ejemplo, SIRI destacó la necesidad de capacitar a los trabajadores para que utilicen modelos 3D como parte de las instrucciones de trabajo. La mayoría de estas empresas se encuentran ahora en el punto de partida en el que están empezando a adoptar estas herramientas.
¿Qué comentarios le han dado sus clientes sobre SIRI?
En general, todos han tenido críticas positivas y comentarios positivos. Creo que uno de mis comentarios favoritos fue cuando alguien dijo que estaba sorprendido de que los hallazgos en realidad no les sorprendieran. Este comentario realmente habla del proceso de pasar por el Taller de matriz de evaluación, porque cuando se sentaron allí como equipo y discutieron los puntos débiles en todo el negocio, llegaron a comprender cómo los otros departamentos se impactaban entre sí y obtuvieron una idea de las áreas. donde iba a estar el impacto.
Aprecian el hecho de que presentamos los hallazgos de los que hablamos durante el proceso y encuentran que los resultados son muy lógicos.
