Roberta Miyazaki, Associate Partner de Consultoría de Supply Chain de EY.
roberta.miyazaki@cl.ey.com

La cuarta revolución industrial (industria 4.0) despunta como una integración de los mundos físico, biológico y digital, construida sobre una base de avances tecnológicos emergentes. Comprende un conjunto de conceptos y tecnologías que han evolucionado en los últimos años para fortalecer la competitividad de las empresas enfocándose en los conceptos de interconectividad, optimización, digitalización y automatización, pero sin dejar de considerar la interacción e impacto en las personas y entorno físico.

En particular, una arista importante es la logística inteligente, que tiene como objetivo la exitosa implementación de cadenas de suministro flexibles, cadenas basadas en métodos ágiles, redes cooperativas y organizaciones interconectadas. Para alcanzar esta agilidad exigida es necesario estar soportado por una variedad tecnologías modernas que permitan un veloz intercambio de información, recopilación y manejo de datos, y por tecnologías que permitan identificaciones automáticas y seguimientos de materiales. Estas tecnologías se ven soportadas por una variedad de conceptos tecnológicos como son los sistemas ciberfísicos (CPS) e Internet de las Cosas (IoT) y aprendizaje de máquinas.

En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) se puede definir como la ciencia e ingeniería de algoritmos con especial énfasis en programas informáticos inteligentes. Machine Learning (ML), parte integral de la IA, se refiere a la detección automatizada de patrones en conjuntos de datos, aprendiendo y adaptándose en función de la analítica de macrodatos. Finalmente, el Deep Learning (DL), es una subclase de ML dentro de las tecnologías de IA que explora muchas capas de procesamiento de información no estructurada para la extracción y transformación de características.

En la optimización de procesos, se puede utilizar ML como apoyo en la gestión y control en las empresas. Proveyendo soluciones en la optimización y automatización, manejando problemas complejos que no pueden ser solucionados por personas ni programas computacionales estáticos. Por ejemplo, la utilización de ‘analítica de decisión’ desarrollaría las bases para realizar monitoreo, planificación y optimización en procesos de manufactura y logística, creando procesos desde una metodología formal y orientada a los datos. Otras posibilidades incluyen Smart Factory, Smart Warehousing, Smart Delivery, ruteo y seguimiento y logística verde, que plantean eficientar los procesos operacionales en la logística para disminuir la cantidad de vehículos, bodegas y recursos utilizados.

Los sistemas Ciberfísicos (CPS) permiten la integración de análisis de datos y supervisión en tiempo real de variables de forma escalable y flexible en entornos productivos. Son integraciones que involucran computación, comunicación y control a través de redes y procesos físicos. Es posible utilizar y ‘traducir’ esta información en decisiones y ventajas competitivas en áreas como control de calidad, producción y logística mediante la implementación de estos sistemas basados en computación en la nube. Estos sistemas además facilitan la adquisición de datos mediante sensores visuales y físicos, el procesamiento de estos datos en algoritmos complejos de ML y la entrega en tiempo real resultados y decisiones.

Gracias a las herramientas antes mencionadas, es posible diseñar, desarrollar e implementar sistemas de realidad aumentada en máquinas. Módulos de detección de imágenes de DL permite identificar en imágenes distintas máquinas e IoT permite reportar su estado y ajustes individuales. En conjunto a algoritmos de simulación se permite detectar potenciales problemas, de forma de realizar un mantenimiento predictivo antes de que la máquina falle.

Finalmente, la utilización del campo de ML también aporta en los Sistemas de Planning de Transporte Inteligente, permitiendo la resolución de problemas de planificación y programación de entregas. Al integrar correctamente la utilización de algoritmos de optimización a los procesos involucrados permiten asegurar la eficiencia, niveles de servicio y calidad esperada de empresas de primer nivel.

Cada vez tenemos más clientes que piensan en la estrategia, organización e implementación de Digital Twins. Por ejemplo, desde el año pasado EY está soportando a uno de nuestros clientes en Sudamérica del sector de Pulp & Paper en diseñar e implementar una torre de control digital portuaria que actúa como una central de inteligencia y orquestación del puerto, dando visibilidad de las operaciones de punta a punta y apoyando la planificación de recursos y activos logísticos, mejorando la eficiencia y optimizando la capacidad de respuesta de la operación. Una de las principales capacidades es de analizar escenarios considerando impactos globales en la cadena mediante el uso de modelos de simulación permitiendo hacer recomendaciones prescriptivas basadas en IA, optimizando tiempos y el costo de servir.

En una encuesta EY con ejecutivos de la cadena de suministro en 2020, la eficiencia y la recapacitación de los trabajadores del sector serán las principales prioridades en los próximos tres años. La optimización de costos en la cadena de suministro siempre será un enfoque, pero su éxito también depende de su activo más atemporal, el talento humano. A medida que las herramientas y los procesos necesarios para la cadena de suministro digital siguen evolucionando, los profesionales con conjuntos de habilidades más profundos y diversos se vuelven críticos.

Dado que el 61% de los encuestados dice que volverá a capacitar a su fuerza laboral, habrá esfuerzos para ayudar a los trabajadores a usar tecnologías digitales, adaptarse a las estrategias y formas de trabajo cambiantes de la empresa, como una mayor colaboración virtual, y ayudar a las personas a operar equipos con la salud y seguridad en mente. Las principales medidas identificadas en la encuesta incluyen una mayor automatización (63%) e inversiones en IA y aprendizaje automático, con el 37% de los encuestados ya implementando estas tecnologías y otro 36% planeando usarlas pronto. La digitalización es una parte de la ecuación, pero eso hace que el talento humano sea más importante que nunca. Sería un equívoco invertir en uno sin el otro.

La disrupción puede llegar repentinamente y dar la vuelta al mundo, alterando la demanda y la logística, y provocando el caos en los lugares de trabajo. Las acciones que tome hoy, con los seres humanos y la tecnología trabajando en armonía, pueden generar valor en toda la cadena de suministro, independientemente de las nuevas disrupciones de mañana.