La industria manufacturera de Connecticut, EE. UU., ha enfrentado importantes desafíos para adoptar la Industria 4.0. Una percepción común es que la transición a las tecnologías de la Industria 4.0 solo es viable para las grandes empresas, lo que deja a muchas pymes 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 las medidas de distanciamiento social que reducen el personal en las plantas y las constantes presiones en la cadena de suministro que sobrecargan las operaciones. Como resultado, los fabricantes de Connecticut necesitan urgentemente conocimientos, orientación y soluciones de la Industria 4.0 para mantenerse competitivos.
Aquí es donde interviene la firma de consultoría empresarial CONNSTEP. Como la primera organización en el estado en ofrecer evaluaciones oficiales del índice de preparación de la industria inteligente, CONNSTEP está asumiendo un papel 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 reunirse con Erik Fogleman, asesor certificado del Índice de preparación para la industria inteligente (CSA) y consultor sénior de soluciones tecnológicas de CONNSTEP, para analizar cómo se ha implementado el Índice de preparación para la industria inteligente 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 deberían los fabricantes de Connecticut, y en mayor medida, de Estados Unidos, digitalizarse?
El mayor beneficio es la mejora de la productividad. La Industria 4.0 ayuda a las personas a reducir costes y, al mismo tiempo, a mejorar su eficiencia y capacidad. También nos proporciona visibilidad de los datos para comprender mejor nuestros negocios; por ejemplo, podemos identificar interrupciones en nuestra cadena de suministro o ineficiencias en nuestros procesos o equipos, lo que nos permite saber qué necesitamos mejorar.
La Industria 4.0 y la transformación digital también representan una gran oportunidad para mejorar las capacidades de nuestros trabajadores, ante la escasez de personal cualificado y capacitado. Esto no implica reemplazar a los trabajadores, sino utilizar tecnologías como la automatización y la realidad aumentada para multiplicar el esfuerzo de las personas y que puedan aprovechar mejor los recursos disponibles. Estas tecnologías ya no son solo un lujo, 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 a la transformación de la Industria 4.0 en la industria manufacturera de Connecticut?
La escasez de trabajadores cualificados ya era el principal problema de nuestra industria local, pero la pandemia lo ha agravado. Debido a problemas de salud, los empleados no acudían a trabajar, y también enfrentamos los desafíos del distanciamiento social y la creación de capacidad, lo que dificultó el trabajo. Sin embargo, las empresas empezaron a encontrar maneras interesantes de usar la tecnología para solucionar estos problemas.
Uno de los grandes avances de esto fue la colaboración remota. Las empresas buscaron habilitar el teletrabajo en algunas funciones, como la planificación de la producción, y utilizaron numerosos métodos de trabajo colaborativo para ello. En la planta de producción, se utilizaron robots colaborativos, o cobots, para facilitar la separación entre las personas, mantener una distancia segura y, al mismo tiempo, realizar dos tareas a la vez.
¿Qué le motivó a inscribirse para convertirse en un CSA?
Estábamos conversando sobre cómo lanzaríamos al mercado estas prácticas tecnológicas relativamente nuevas para nuestros clientes. El Índice de Preparación para la Industria Inteligente destacó por sus características únicas que no habíamos visto en otras evaluaciones en ese momento. Muchos clientes querían una evaluación comparativa, además de objetiva. La matriz de priorización del Índice de Preparación para la Industria Inteligente fue el factor decisivo para nosotros debido a su función de evaluación comparativa: la capacidad de decir: "Aquí tienes una hoja de ruta priorizada y estos son los próximos pasos que debes dar". Las otras plataformas de evaluación no ofrecían esta claridad ni orientación.
¿Qué diferencia ha marcado el Índice de Preparación para la Industria Inteligente en sus proyectos hasta la fecha?
Hemos estado trabajando con numerosas empresas del sector aeroespacial, ayudándolas a adoptar herramientas de definición basadas en modelos. Utilizamos el Índice de Preparación para la Industria Inteligente para analizar diversas 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, el Índice de Preparación para la Industria Inteligente 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 la fase inicial de adopción de estas herramientas.
¿Qué comentarios le han dado sus clientes sobre el Índice de preparación para la industria inteligente?
En general, todos han recibido reseñas y comentarios positivos. Creo que uno de mis comentarios favoritos fue cuando alguien dijo que le sorprendió que los hallazgos no le sorprendieran. Este comentario realmente reflejó el proceso del Taller de Matriz de Evaluación, porque al reunirse en equipo y debatir los puntos débiles de la empresa, comprendieron cómo se impactaban mutuamente los demás departamentos y se hicieron una idea de las áreas donde se produciría el impacto.
Aprecian el hecho de que presentamos los hallazgos que abordamos durante el proceso y encuentran los resultados muy lógicos.
