Del trabajo duro al trabajo inteligente: Adaptándose a la IA en el área de la manufactura

Adaptándose a la IA en el área de la manufactura

Como sabemos, la inteligencia artificial (IA) se está utilizando prácticamente en todos los ámbitos de la vida. Desde Alexa y Siri hasta los chatbots, los autos sin conductor y la predicción de riesgos de enfermedades, la lista continúa.

Para muchos de nosotros, nuestro primer contacto con la IA ocurrió en la herramienta de IA generativa, ChatGPT. Llegó al mercado como un tsunami en diciembre de 2022, ganando más de 100 millones de usuarios en menos de dos meses y convirtiéndose en la aplicación de software de consumo de más rápido crecimiento en la historia. Y de repente, parecía que la inteligencia artificial estaba en todas partes.

Cómo la IA está impulsando la transformación digital en la industria manufacturera

La inteligencia artificial es una parte integral de la cuarta revolución industrial, o Industria 4.0, una convergencia de automatización, aprendizaje automático, análisis, manufactura aditiva y tecnologías en la nube.

Aquí tienes algunas de las maneras en que la inteligencia artificial está transformando la industria manufacturera:

1. Mantenimiento predictivo: Los sistemas de IA monitorean continuamente el rendimiento del equipo y analizan patrones de datos para predecir fallos antes de que ocurran. Esto reduce el tiempo de inactividad no planificado hasta en un 50% y disminuye los costos de mantenimiento en un 30%.
2. Control de calidad: Los sistemas avanzados de visión artificial, impulsados por algoritmos de aprendizaje profundo, detectan defectos y desviaciones con una precisión sin precedentes. Esto garantiza una mayor calidad del producto y reduce los sobrantes.
3. Toma de decisiones en tiempo real: Los agentes de IA permiten la toma de decisiones en tiempo real y fomentan sistemas casi autónomos, mejorando la flexibilidad y la capacidad de reacción en entornos de producción.
4. Los cobots: Los robots colaborativos, o cobots, fueron diseñados específicamente para trabajar codo a codo con los humanos. Tienen una "conciencia" incorporada de su entorno, lo que elimina los problemas de seguridad que afectaban a las generaciones anteriores de robótica. El uso de robots mejora la productividad general y ayuda a resolver la escasez de mano de obra.
5. Optimización de la cadena de suministro: Las innovaciones en IA mejoran la gestión de la cadena de suministro al predecir la demanda, optimizar los niveles de inventario y mejorar la logística (más información al respecto a continuación).
6. Sostenibilidad: Los algoritmos y métodos impulsados por la IA utilizados en el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la optimización de la cadena de suministro minimizan los sobrantes, contribuyendo así a prácticas de manufactura más sostenibles.

Estos avances están guiando a la industria hacia procesos de producción más eficientes, flexibles y sostenibles.

La tecnología avanza a la velocidad del rayo

Apretar el gatillo de las nuevas inversiones tecnológicas puede resultar desalentador. Pero mantener el statu quo podría erosionar tu ventaja competitiva. Aunque puede llevar un tiempo obtener el retorno de inversión en tecnología (y todo lo que conlleva), muchas empresas ya están observando resultados. Según un informe de nuestra marca de soluciones profesionales de TI, Experis, el 43% de los usuarios norteamericanos están notando aumentos en la productividad con sus inversiones en IA, y el 84% de estos encuestados planean realizar inversiones adicionales en IA este año.

Un caso de éxito emergente: El uso de la IA para registros de equipos eléctricos

Las placas de identificación de transformadores y disyuntores contienen información crucial sobre las unidades, como el voltaje, la potencia nominal, la frecuencia y la impedancia. La introducción de esta información en las bases de datos de la empresa típicamente ha dependido de fotografiar y transcribir la información de la placa de identificación en una base de datos.

Un cliente de la industria manufacturera se sentía frustrado por la lentitud de este proceso, sobre todo porque era propenso a errores. Se necesitaba una entrada de datos más rápida y confiable para mantener los sistemas debidamente actualizados, especialmente durante el mantenimiento o las emergencias.

Para abordar estos desafíos, el equipo Experis de ManpowerGroup desarrolló una solución de IA que utilizaba el reconocimiento óptico de caracteres (OCR por sus siglas en inglés) y un modelo lingüístico grande (LLM por sus siglas en inglés) para agilizar la captura y gestión de datos de las placas de identificación. Por medio de una interfaz de programación de aplicaciones (API por sus siglas en inglés) segura, los datos se insertan en las bases de datos existentes, garantizando una calidad de datos uniforme en toda la organización.

Los resultados:

• Los errores de transcripción se redujeron significativamente, mejorando la confiabilidad de los datos
• Los técnicos pasaron mucho menos tiempo introduciendo datos
• La captura casi instantánea y la inserción en la base de datos aseguran que los datos críticos de los equipos estén siempre actualizados

Conoce nuestro propio ecosistema de IA

En nuestra continua búsqueda por ofrecer aún más valor a nuestros clientes, hemos creado nuestro propio ecosistema impulsado por la inteligencia artificial, Sophie AI. Esta tecnología está construida con datos líderes en la industria y la experiencia de primera clase en el mercado laboral de ManpowerGroup, que representa lo que consideramos la colección más completa del mundo de inteligencia del mercado laboral, y abarca miles de millones de registros públicos de empleo, datos gubernamentales y encuestas. Sophie AI permite un proceso de contratación más inteligente y rápido, y está ayudando a nuestros clientes con todo, desde el análisis predictivo y los pronósticos hasta el análisis de indicadores económicos y brechas de habilidades, y la comprensión de los competidores en mercados laborales especializados.

Optimizando la gestión de la cadena de suministro

Las soluciones de IA están transformando radicalmente las operaciones diarias en la gestión de la cadena de suministro. Están aumentando la eficiencia, reduciendo los costos y ayudando a tomar mejores decisiones. He aquí algunos tipos clave de soluciones de IA utilizadas en la gestión de la cadena de suministro:

1. Previsión de la demanda: Los algoritmos de IA analizan datos históricos, tendencias del mercado e incluso señales de redes sociales para predecir fluctuaciones de la demanda con alta precisión.
2. Optimización del inventario: Las herramientas de IA ayudan a mantener niveles óptimos de inventario al predecir las necesidades y reducir el exceso.
3. Planificación logística: El software basado en IA optimiza las rutas, horarios y modos de transporte para mejorar los plazos de entrega y reducir los costos.
4. Gestión de proveedores: Los sistemas de IA evalúan el rendimiento de los proveedores, predicen posibles interrupciones y sugieren proveedores alternativos para garantizar operaciones sin complicaciones.
5. Mantenimiento predictivo: La IA monitorea los equipos y la maquinaria para predecir fallas antes de que ocurran, minimizando el tiempo de inactividad y prolongando la vida útil de los activos.
6. Visibilidad de la cadena de suministro: La IA proporciona visibilidad en tiempo real a lo largo de la cadena de suministro, permitiendo a las empresas supervisar envíos, anticipar retrasos y mejorar la planificación logística.
7. Gestión de riesgos: Los análisis basados en la IA identifican riesgos potenciales en la cadena de suministro, como la confiabilidad de los proveedores o problemas geopolíticos, permitiendo a las empresas tomar decisiones estratégicas bien informadas.

Preparando a tu personal

Puedes invertir en las últimas y más prometedoras tecnologías de IA del mercado, pero no te van a dar el ROI que buscas a menos que pongas al día a tu plantilla. Los empleados deben sentirse cómodos con las herramientas de inteligencia artificial y comprender cómo aprovecharlas eficazmente en sus funciones. Por lo tanto, la mejora de habilidades y el reciclaje profesional serán necesarios.

La cantidad y el tipo de capacitación profesional que necesita tu organización variarán en función de tus decisiones tecnológicas y de la brecha de habilidades de tus trabajadores actuales.

Mejora de habilidades

La mejora de habilidades implica capacitar a los empleados sobre cómo incorporar herramientas de IA en sus trabajos diarios. En el entorno de los almacenes y la logística, será una combinación de capacitación técnica, experiencia práctica y aprendizaje continuo. He aquí algunos pasos básicos que pueden dar los empleados:

1. Conocimientos básicos de IA y datos: Entender los fundamentos de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis de datos es crucial. Los cursos y talleres en línea pueden proporcionar una base sólida.
2. Colaboración con equipos de TI: Colaborar estrechamente con los equipos de TI y de ciencia de datos puede ayudar a los empleados a comprender cómo se implementan y mantienen las herramientas de IA. Organiza sesiones de instrucción donde sea apropiado.
3. Aprendizaje continuo: La IA y la tecnología evolucionan constantemente. Estate atento a los cursos en línea y seminarios web que podrían beneficiar a tus empleados.
4. Talleres y seminarios: Asistir a talleres y seminarios del sector puede aportar información sobre las últimas tendencias y las mejores prácticas en IA para la logística.
5. Desarrollo de habilidades blandas: Mejorar las habilidades de resolución de problemas, pensamiento crítico y adaptabilidad puede ayudar a los empleados a incorporar las herramientas de IA en sus flujos de trabajo.
6. Programas de mentoría: Aprender de colegas con experiencia o mentores que sean expertos en herramientas de IA puede facilitar ideas prácticas y orientación.

Reciclaje profesional

Es posible que gran parte del trabajo de algunos empleados sea asumido por la IA. Puede que tengan que cambiar literalmente de trabajo, por lo que necesitarán un plan de capacitación más robusto.

1. Identifica nuevas funciones: Determina qué nuevas funciones surgirán como resultado de la implementación de la IA, como analistas de datos, técnicos de mantenimiento de IA o coordinadores de logística. Identifica a los posibles candidatos para estos roles. Las habilidades blandas pueden ser importantes aquí.
2. Ofrece programas de capacitación: Ofrece programas de capacitación integrales que se centren en las habilidades necesarias para estos nuevos puestos. Esto puede incluir cursos en línea, talleres y capacitación práctica, así como asociaciones con organizaciones educativas.
3. Capacitación cruzada: Implementa programas de capacitación cruzada que permitan a los empleados adquirir experiencia en diferentes áreas del negocio, haciéndolos más versátiles y adaptables. Esto es esencial para los trabajadores cuyo puesto se está reestructurando.
4. Programas de movilidad interna: Crea oportunidades para la movilidad interna, que permitan a los empleados pasar a desempeñar nuevas funciones dentro de la organización en lugar de buscar oportunidades en otros lugares.
5. Aprovecha las plataformas de aprendizaje en línea: Utiliza plataformas como Coursera, Udemy y LinkedIn Learning para ofrecer a los empleados acceso a cursos relevantes en IA, análisis de datos y otros campos emergentes.
6. Promueve la certificación: Apoya a los empleados para que obtengan certificaciones en nuevas tecnologías y competencias. Las certificaciones pueden mejorar sus calificaciones y confianza en sus nuevos roles.
7. Mentoría y orientación: Empareja a los empleados con mentores que puedan ayudarles durante la transición y brindarles apoyo personalizado.
8. Promueve una cultura de aprendizaje continuo: Fomenta una mentalidad de aprendizaje continuo dentro de la organización. Actualiza periódicamente los materiales de capacitación y ofrece oportunidades a los empleados para que se mantengan al día de las tendencias del sector.
9. Ofrece recursos de apoyo: Proporciona recursos como orientación profesional, talleres sobre hojas de vida y preparación para entrevistas para ayudar a los empleados a navegar sus transiciones profesionales.

Mejora de habilidades para los asociados de Manpower

Ofrecemos una serie de cursos de IA en línea para nuestros asociados de Manpower, incluidos varios que les preparan para obtener certificaciones. La oferta de cursos se actualiza regularmente para coincidir con los avances tecnológicos y la demanda del mercado. A través de la Academy of Advanced Manufacturing, también colaboramos con Rockwell Automation para la mejora de habilidades de los veteranos con habilidades técnicas para trabajos altamente demandados en la manufactura.

Los programas de aprendizaje son una alternativa a los programas de reciclaje profesional más tradicionales. Los aprendices pueden ser empleados actuales o novatos en sus campos que reciben capacitación en el trabajo durante un período de aproximadamente 12 meses. El Programa Nacional de Aprendizaje lo administra el Departamento del Trabajo y ManpowerGroup es un patrocinador designado del programa de aprendizaje. Puedes encontrar más información aquí.

Centrado en lo humano

La inteligencia artificial está cambiando nuestras vidas y optimizando nuestra forma de trabajar. Al implementar un programa de actualización profesional, puedes ayudar a tu fuerza laboral a adaptarse al panorama cambiante y asegurar que los empleados sigan siendo recursos valiosos para la organización.

Para obtener más información sobre cómo recapacitar y mejorar las habilidades de tu fuerza laboral, consulta el blog de Manpower, Cómo maximizar el ROI de las inversiones en IA.

Jake Gomez, autor

Jake Gomez es Ex Director de Estrategia Vertical para Norteamérica en ManpowerGroup. Además de impulsar el crecimiento rentable de cuentas globales y principales dentro de su división vertical asignada, él se desempeña como líder de especialización del sector en toda la organización. Su objetivo es ofrecer a los clientes enfoques integrados y sin problemas en todas las marcas de ManpowerGroup.

Jake tiene décadas de experiencia en la industria de soluciones para la fuerza laboral. Llegó a ManpowerGroup en 2012 y reside en Phoenix, AZ.