Data Analytics para la mejora de la eficiencia en la planta de producción farmacéutica
Estamos en plena vorágine de la Digitalización y esto no va a hacer más que acelerar en los próximos meses. La esperada puesta en marcha de la economía y la llegada de los fondos Next Generation será un revulsivo adicional sobre el aprendizaje que ya hemos tenido durante el año COVID.
La pregunta clave es ¿qué aportará a mi negocio este esfuerzo? Debemos fijarnos en las necesidades de la empresa y descubrir qué puede aportar la tecnología digital en cualquiera de sus formas: Data Analytics, Inteligencia Artificial, Machine Learning, etc.
La respuesta no puede ser generalista ya que cada sector ha tenido una travesía distinta durante el 2020 y se encuentra en una situación concreta en 2021. La consultora McKinsey en su informe “España post COVID-19: de la resiliencia a la reinvención” clasifica la industria farmacéutica como el sector de menor caída de ventas y más rápida recuperación. El informe identifica las siguientes prioridades principales para el sector después de la crisis:
- Digitalización de los modelos de ventas y distribución.
- Innovación en productos y servicios.
- Redefinición de la cadena de suministro (p.ej. reduciendo riesgos).
¿Qué puede aportar Data Analytics en el área industrial de una empresa farmacéutica?
Hablar de un enfoque global para la fabricación en el sector farmacéutico es equivocado. El entorno es más complejo y dentro de la cadena de suministro del sector hay al menos dos grandes fases. Las dos necesitan de los datos para “redefinirse”, con una mirada clara en la eficiencia, el servicio y la calidad, pero de manera distinta:
Fabricación de principios activos
En la fabricación de principios activos, los resultados de negocio están en gran manera ligados a lo que ocurre “dentro del reactor”. Conocer las variables clave del proceso químico o biológico puede suponer una mejora del rendimiento que en términos económicos puede muy valiosa.
Además, garantizar la calidad del proceso en el reactor asegura el cumplimiento de los plazos de entrega comprometidos.
La analítica de datos aplicada al proceso de un reactor puede desvelar las causas raíz de problemas de bajo rendimiento o mala calidad. Un factor de dificultad añadido es el mantenerse dentro de los parámetros de proceso validados ya que su cambio puede suponer un nuevo proceso de validación que consumirá tiempo y recursos.
La analítica de datos aplicada a los “logs” de parámetros de proceso almacenados con frecuencias altas permite identificar patrones y definir algoritmos que optimicen los rendimientos y reduzcan los lotes erróneos.
Laboratorios de fabricación de medicamentos
Para la fabricación de los medicamentos el mantenimiento de máquinas es crítico. Las paradas por avería son una causa directa de las pérdidas económicas en el laboratorio. El modelo de gestión se basa en el OEE (Eficiencia Global de los Equipos) y en la reducción de las 6 Grandes Pérdidas. Para ello el mantenimiento preventivo basado en el tiempo y el predictivo clásico son dos de los pilares utilizados hasta ahora.
El mantenimiento está evolucionando rápidamente al Mantenimiento Basado en la Condición (CBM). Con este enfoque se desarrolla un modelo analítico que utiliza Machine Learning para desarrollar un algoritmo que permita, en función de las lecturas en tiempo real de los sensores, anticiparse a las averías de las máquinas.
En un caso que hemos desarrollado, se analizaron los datos que 26 sensores tomaron en el proceso industrial cada 30 segundos durante 4 años, 22 Gbytes de datos entre los que se incluían 10.000 alarmas. El algoritmo permitió identificar la causa raíz de los fallos reduciendo las paradas un 66% y el tiempo de paro un 25%.
¿Es necesario esperar años para acumular los datos? Probablemente no, es muy posible que, con los datos ya disponibles, o con un plazo relativamente corto de extracción de datos se puedan lograr mejoras considerables no solo de los parámetros de proceso sino de los resultados de negocio.
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Optimizar la cadena de valor en la industria farmacéutica
La industria farmacéutica juega un papel vital en la sociedad y la pandemia no ha hecho más que confirmarlo. En el actual contexto global y altamente competitivo, la optimización de la cadena de valor de las empresas del sector farma no es una opción, sino un imperativo.
El sector farmacéutico se encuentra permanentemente a la búsqueda de innovaciones tecnológicas con el punto de mira puesto en la mejora continua de sus productos, el control de los costes y, por supuesto, el cumplimiento normativo. Dentro de este último ámbito con un foco específico en la trazabilidad. Igualmente, la lucha contra la falsificación y, en estos momentos, contra la Covid-19, son otros de sus frentes abiertos.
El logro de todos estos objetivos pasa inexorablemente por la explotación inteligente de los datos, cuyo valor es tan importante como la eficacia de los fármacos fabricados por la industria. Desde esa perspectiva, la aplicación del big data, la analítica avanzada y la inteligencia artificial es una prioridad y, de hecho, ya en 2019 el informe “The State of the Biopharmaceutical Industry” de la firma analista Global Data, identificaba el big data como la tecnología con mayor impacto en la industria farmacéutica.
La situación generada por la Covid-19 ha venido a confirmar esta realidad y ha puesto así mismo de manifiesto, por un lado, ciertas debilidades en el sector de la salud, y por otro, el enorme potencial de estas tecnologías. Así lo demuestran los diferentes proyectos y nuevos sistemas de investigación dirigidos a mejorar el conocimiento del virus y paliar los efectos de la enfermedad.
Los beneficios de la aplicación de estas tecnologías se extienden a lo largo de toda la cadena de valor de la industria farmacéutica, empezando por la fase de investigación y desarrollo de nuevos fármacos. En ella, el big data y la analítica se aplican, por ejemplo, a la definición de las muestras de los participantes en un ensayo clínico.
También es un fundamental para las empresas del sector farma la excelencia en la gestión de la calidad. Mantener la máxima calidad con los mínimos costes es una prioridad de la fase de fabricación, donde estas tecnologías se aplican, entre otros, a la estimación de las necesidades de materias primas. De esta forma, es posible realizar una planificación de la producción en tiempo y también se reducen las mermas, un aspecto vital que, dependiendo del medicamento, puede tener un impacto muy significativo en los costes. Del mismo modo, durante el proceso productivo es igualmente fundamental minimizar el número de paradas y adelantarse a los posibles incidentes que pueden impactar negativamente en el proceso para llevar a cabo las necesarias intervenciones preventivas y ajustes.
Con la fase de distribución y comercialización se completa el círculo de la cadena de valor y nuevamente aquí también resulta crítico aplicar tecnología de big data y analítica para, por ejemplo, tener un conocimiento detallado y continuamente enriquecido de los usuarios, así como de cualquier posible efecto adverso no deseado. La importancia de este último punto es claramente patente en la actualidad, ante una campaña de vacunación sin precedentes en la historia.
Smart Factory by aggity agrupa las diferentes soluciones de aggity para la digitalización de la industria, incluyendo el sistema Opera MES con aggity, el planificador de la producción PlanetTogether by aggity y Analytics Factory by aggity, cubre todas las necesidades de gestión y control de las actividades de las empresas farmacéuticas en las áreas de producción, calidad, materiales y mantenimiento. Empresas farmacéuticas como Comsan, Spinreact y Pharmanoid ya están aprovechando la potencia de la tecnología de aggity para sacar ventaja de la cuarta revolución industrial en marcha.
- Publicado en Industria
Cómo puede la IA ayudar a tu empresa
La inteligencia artificial está detrás de la mayoría de los procesos de transformación digital que están llevando a cabo empresas para mejorar su rendimiento en recursos humanos, marketing y gestión de la producción.
El 23% de las empresas ya aplican IA a la gestión de sus RRHH y en las fábricas mejora hasta un 20% la eficiencia de los procesos.
La inteligencia artificial (IA) es la capacidad que tienen las máquinas para simular un razonamiento similar a esta cualidad humana. Detrás de esta tecnología hay una serie de procesos informáticos basados en la disponibilidad de grandes cantidades de datos (big data) que recurren al aprendizaje automático (machine learning) para desarrollar algoritmos capaces de ofrecer una información lo más objetiva posible y, en función de ellos, recomendaciones para la toma de decisiones.
Es el procedimiento que siguen plataformas de servicios en streaming para sugerir a sus usuarios títulos de series, películas y música que se adaptan a sus gustos. También es la tecnología que está detrás de la mayoría de los procesos de transformación digital que están llevando a cabo empresas para mejorar su rendimiento en ámbitos como el de los recursos humanos, marketing y gestión de la producción.
RRHH, marketing y producción
En el ámbito de los recursos humanos, un análisis de Gartner desvela que el 23% de las organizaciones ya está haciendo pruebas o usando IA en sus departamentos de RRHH. En los procesos de selección de personal, por ejemplo, el uso de la IA, sobre todo en grandes compañías, permite realizar un filtrado más objetivo de los perfiles de los candidatos. Así, detectan aquellos que se ajustan mejor al puesto por sus habilidades y que están en consonancia con la estrategia de la empresa.
Los datos que las compañías manejan de su personal también pueden facilitar la gestión de sus empleados para, entre otros propósitos, conocer su grado de satisfacción, identificar a futuros líderes y evitar la fuga de talento. Así mismo, uno de los casos de uso más común de la IA es la automatización de tareas a través de asistentes virtuales. Aquí se incluye responder consultas de los empleados, ofrecer análisis sobre rendimiento o mejorar la eficiencia de los procesos.
Con las técnicas de inteligencia artificial también se ha mejorado el conocimiento que las empresas tienen de sus clientes. Gracias a la recopilación masiva de datos desde múltiples fuentes y su posterior análisis, se consigue segmentar mejor al público, ahorrar tiempo, optimizar recursos y mejorar la respuesta. Todo ello facilita la puesta en marcha y la gestión de campañas de marketing con mensajes más personalizados y efectivos.
Otro de los sectores que ha dado un salto cualitativo gracias al empleo de la IA es la industria. Gracias a su empleo las plantas de producción son capaces de mejorar su competitividad a partir del uso de grandes volúmenes de información de forma contextualizada, identificando la raíz de los problemas y prediciendo, además, su comportamiento futuro para poder reaccionar a tiempo ante posibles imprevistos.
La aplicación de IA permite mejorar hasta en un 20% la eficiencia de las fábricas, un 30% la gestión de los inventarios y reducir en un 30% los costes operativos. Entre los ejemplos de uso de la inteligencia artificial destacan la optimización de los procesos, la mejora del control de calidad, la implantación del mantenimiento predictivo y una adecuada planificación de la demanda.
- Publicado en Retail
Cómo diseñar un plan de compensación estratégico
Los planes de compensación estratégicos han de diseñarlos los responsables de recursos humanos teniendo en cuenta múltiples factores, pero siempre valorando las metas que persigue la compañía.
El uso de técnicas de inteligencia artificial (IA) facilita la medición, control y mejora de las compensaciones sin que intervengan cuestiones subjetivas
Cuando un trabajador se incorpora a una empresa firma un contrato en el que se detallan las condiciones en las que se va a establecer esa relación laboral. En ese documento han de especificarse el cargo y funciones del empleado, así como la retribución que va a recibir por el desempeño de su trabajo y resto de beneficios que va a percibir, y que no se restringen a la económica.
Junto al salario, hay otras recompensas o compensaciones que percibe un trabajador. Algunas de ellas pueden ser la flexibilidad horaria, programas de formación continúa y otro tipo de incentivos que le motivan para responder a los requerimientos de su empresa y a aumentar su rendimiento y satisfacción. Estos alicientes constituyen en muchos casos el aspecto diferencial para mejorar la competitividad de una organización, y al mismo tiempo atraer y retener talento.
Estos planes de compensación estratégicos han de diseñarlos los responsables de recursos humanos teniendo en cuenta múltiples factores, pero siempre valorando las metas que persigue la compañía y definiendo con claridad cuáles son esos beneficios que perciben los empleados. Estas recompensan pueden clasificarse en dos grupos.
- Económicas: son las más importantes, pero no se limitan únicamente al salario. Los bonos como ‘premio’ a los buenos resultados individuales, de equipo o de la compañía también deberían contemplarse, así como otro tipo de retribuciones disponibles como tickets para restaurantes, transporte o guardería.
- Sociales: junto a los beneficios estrictamente pecuniarios, hay otro tipo de compensaciones relacionadas directamente con la pertenencia a una compañía o el desempeño de un determinado puesto. En esta categoría están incluidos seguros médicos, planes de pensiones, formación, disponibilidad de coche de empresa o descuentos en la adquisición de determinados productos o servicios.
Beneficios adecuados y control de la efectividad
Una vez que se tienen claro cuáles son los objetivos de un plan de compensación estratégico, es necesario establecerlo teniendo en cuenta determinadas métricas. Solo así los responsables de recursos humanos podrán establecer los beneficios adecuados y, además, realizar un seguimiento de las medidas para comprobar que son efectivas.
El uso de técnicas de inteligencia artificial (IA) facilita su medición, control y mejora sin que intervengan cuestiones subjetivas. Para que esto sea así, la mejor opción es automatizar estas valoraciones con una solución como BesTalent IA by aggity. Esta plataforma de recursos humano ayuda a llevar a cabo de forma flexible y sencilla la planificación de la evaluación del desempeño y la dirección por objetivos.
La solución realiza un análisis de los resultados obtenidos por cada empleado y la posibilidad de efectuar las correcciones oportunas favoreciendo su desarrollo profesional. Junto a aspectos formales, se contemplan cuestiones económicas y se analiza si la política retributiva establecida por la compañía se ajusta a los resultados y, en caso contrario, corregirla y plantear otra más equitativa y motivadora.
La integración de IA en soluciones de evaluación del desempeño permite una mejor gestión del talento, favoreciendo el desarrollo de la carrera profesional de los empleados de manera mucho más acorde a sus aptitudes y objetivos y, en consecuencia, aumentando la productividad del negocio. El rendimiento se puede elevar hasta en un 42% en el conjunto de la organización.
- Publicado en Talent & HR
People Analytics: analítica e inteligencia artificial al servicio de las personas y el talento
El ritmo del cambio en el mercado es rápido y constante. Si a eso le sumamos la importancia adquirida por las direcciones de RRHH en los últimos años, hace que el uso de nuevas capacidades analíticas y de inteligencia artificial en la gestión de las personas y el talento sea algo clave para el éxito de las organizaciones.
Aplicar People Analytics es una oportunidad para reducir el gap entre organización, personas y tecnología. Sin embargo, en el mercado encontramos diferentes niveles de madurez en People Analytics que impactan directamente en la velocidad de reducción de ese gap
Fases para el cambio hacia People Analytics
Fase 1: Concienciación. Las empresas son conscientes de la relevancia de la analítica en el performance, pero no cuentan con la infraestructura necesaria y no tienen una estrategia definida (carencia de Analytics).
Fase 2: Adopción. Se trata de aquellas empresas cuyas áreas de RRHH se encuentran en fase de adopción de analytics, construcción de capacidades y articulación de una estrategia de analytics en silos (analítica localizada).
Fase 3: Expansión. Organizaciones que se encuentran en plena expansión analítica, llevando a cabo una industrialización de People Analytics para agregar y relacionar datos de diversas fuentes, generando contenido relevante y nuevas ideas (organizaciones analíticas).
Fase 4: Data -Driven. Organizaciones en las que la transformación de la analítica es el vehículo para optimizar la toma de decisiones en todos los ámbitos de RRHH y potenciar la gestión del talento y las personas.
La inteligencia artificial ha llegado a Recursos Humanos para quedarse de la mano de People Analytics. A pesar de las predicciones apocalípticas acerca de que las personas serán reemplazadas por máquinas inteligentes, las organizaciones líderes están tomando un nuevo rumbo: buscar activamente estrategias para integrar la inteligencia artificial en equipos para producir resultados transformadores de gran impacto en las compañías.
Optimiza tu departamento de RRHH con IA & People Analytics by aggity
- Publicado en Talent & HR
Manufacturing Data Labs: Cómo ganar eficiencia a partir de los datos
Manufacturing Data Lab permite a las empresas industriales de manufactura discreta o proceso conocer cómo las tecnologías de analítica avanzada (Machine Learning, Inteligencia Artificial, Natural Language Processing), se están utilizando en organizaciones de su sector, así como analizar qué beneficios se pueden extraer de su implantación .
Manufacturing Data Lab son sesiones de trabajo o workshop basados en la metodología Design Thinking
Los procesos industriales generan una gran cantidad de datos que la mayoría de las empresas no están utilizando. De estos datos, se puede extraer información y convertirla en inteligencia. El ser humano es incapaz de visualizar o procesar todos estos datos, mientras que las nuevas tecnologías, permiten identificar correlaciones, patrones o relaciones causa-efecto, con el fin de poder llegar a predecir los valores futuros de centenares de variables que están afectando a la fabricación.
En un futuro muy próximo, todas las empresas utilizarán los datos para ser más eficientes o para ayudar en la toma de decisiones. Plataformas y tecnología ya son maduras y los costes de almacenamiento y procesamiento se han reducido muchísimo con el cloud. Los datos se producen de forma espontánea en los procesos productivos, solo es necesario registrarlos y analizarlos en conjunto con todos los orígenes de datos que tiene la compañía (Historizador, MES, SCADA, ERP, LIMS, etc.), para que nos den información y nos ayuden a ser más eficientes.
Objetivos de Manufacturig Data Labs
Las sesiones de Manufacturing Data Labs están dirigidas a directivos, mandos intermedios y /o personal técnico. Uno de sus objetivos principales es dar a conocer las posibilidades que ofrece hoy en día la analítica avanzada a las empresas industriales, explicando qué son estas tecnologías, casos de uso y experiencias que se están llevando a cabo en empresas de su sector.
El uso de la analítica avanzada en la industria es totalmente transversal a todas las áreas de la compañía (Producción, Calidad, I+D, Mejora Continua o de Procesos, Mantenimiento, Compras, Logística), por lo que permite que se pueda aplicar tanto en un área específica como en varias al mismo tiempo.
Otro de los objetivos importantes de los Data Labs es identificar casos de uso específicos o puntos donde se podría mejorar mediante la aplicación de estas tecnologías, incluyendo que impacto tendría dicha mejora.
En estas sesiones de trabajo, es imprescindible que por parte de la consultora que los imparte, participe personal con conocimientos y experiencia tanto del mundo industrial, como de análisis de datos.
Por último, se elabora un plan de ruta o de adopción incluyendo la analítica avanzada dentro de los procesos de la empresa, junto con los siguientes pasos, posibles plataformas, casos de uso con más ROI para la compañía y formación para el personal clave.
Hoy en día, existen diferentes plataformas que ayudan a utilizar la analítica avanzada en la industria, y cada una se puede adaptar a las necesidades concretas de cada empresa.
Resultados del Data Labs:
- Listado de Proyectos posibles / Casos de Uso priorizados por su ROI
- Determinar si se aborda un proyecto a modo de Prueba de Concepto (PoC).
- Determinar qué plataforma utilizar (Cloud Open, Empresarial, IoT)
- Identificar si se disponen de los datos necesarios o si es conveniente esperar a disponer de un histórico de datos para poder afrontar la necesidad detectada.
La tecnología, la metodología y los conocimientos ya están disponibles, solo falta conocerlos e implantarlos para sacar su máximo provecho en la industria.
- Publicado en Industria
Inteligencia artificial para la gestión de RRHH en 2021
Las técnicas de inteligencia artificial impulsan el cambio hacia la transformación digital de los procesos de reclutamiento y facilitan la detección del talento acorde a las necesidades de las compañías.
Para implementar un modelo basado en la analítica de datos es fundamental que los datos con los que se trabaje sean de calidad.
Hace casi un año que se declaró la pandemia de coronavirus y desde entonces son muchas las personas que están trabajando desde casa. Como consecuencia de este cambio, los departamentos de recursos humanos se han visto obligados a modificar y adaptar muchos de sus procesos, automatizando parte de ellos para seguir con su actividad y dar continuidad al negocio.
Las herramientas tecnológicas se convierten aquí en su mejor aliado para impulsar el talento en la nueva normalidad, y las técnicas de inteligencia artificial (IA) contribuyen directamente a esa transformación. Gracias a ellas, las empresas son capaces de mejorar la experiencia de sus empleados, conocer su rendimiento y establecer las estrategias más adecuadas para la retención de talento. En el apartado de la contratación, la analítica también adquiere un papel muy relevante.
Ahorro de tiempo en procesos de selección
Para implementar un modelo así, basado en la analítica de datos en RRHH, que sea eficiente y sostenible es fundamental que los datos con los que se trabaje sean de calidad y se recopilen con soluciones destinadas a ello, como BesTalent IA by aggity. Al tratarse de un software de gestión de recursos humanos basado en tecnologías de inteligencia artificial (IA) es capaz de aportar valor a todas las fases del proceso de reclutamiento.
Los procesos de selección de personal suelen ser una de las tareas más arduas para los expertos en recursos humanos. Requieren identificar a los posibles candidatos y asegurarse de que sus habilidades y cualidades están alineados con la cultura de la empresa. Gracias a la IA es posible publicar ofertas más personalizadas.
Asimismo, estas soluciones de recursos humanos son capaces de detectar los perfiles que mejor encajan con las necesidades de las compañías a través de tecnologías de procesamiento de lenguaje natural y algoritmos. Tan solo planteando las cualidades que busca el reclutador, el sistema se encarga de realizar un primer filtro entre los posibles aspirantes. Se reduce así el tiempo que se dedica a esta primera fase, agilizando el proceso y aplicando un filtro en el que solo intervienen criterios objetivos.
El proceso también se acelera en la fase de la entrevista, ya que únicamente llegan a ella aquellos candidatos que cumplen con las características solicitadas para el desempeño de la posición ofertada. En la conversación, el reclutador puede centrarse en conocer otro tipo de cualidades no directamente relacionadas con la formación o la experiencia.
- Publicado en Talent & HR
Analítica avanzada para la industria del embalaje
El uso de tecnologías inteligentes ayuda a mejorar la eficiencia, sostenibilidad y flexibilidad de todas las operaciones que se llevan a cabo en una planta de producción.
En la industria del embalaje la analítica avanzada aporta beneficios que no solo repercuten en la compañía, también en la relación con el cliente
Uno de los últimos eslabones de la cadena de suministro es el embalaje de los productos. En esta industria la analítica avanzada aporta beneficios que no solo repercuten en la compañía, también en la relación con el cliente. El empaquetado no es un mero elemento funcional, además de proteger el producto y facilitar su transporte y gestión, también ayuda a transmitir los valores de la empresa.
La industria 4.0, con la implantación de herramientas digitales en los procesos de negocio, es capaz de impactar positivamente en toda la cadena de valor, independientemente del sector de actividad. Lo relevante es que el uso de tecnologías inteligentes, como son la robótica, la inteligencia artificial, el big data o el Internet de las Cosas (IoT), ayudan a mejorar la eficiencia, sostenibilidad y flexibilidad de todas las operaciones que se llevan a cabo en una planta de producción.
En el caso de los fabricantes de la industria del embalaje, las organizaciones han de prestar especial atención al control de calidad. Un proceso complejo en el que plataformas como Smart Factory by aggity facilitan la automatización de todo el proceso, gracias a la sensorización de las máquinas y al empleo de tecnologías de big data e inteligencia artificial.
Beneficios en toda la cadena de valor
Compañías como la polaca Masterpress y la italiana Campana Imballaggi ya utilizan la solución Opera MES con aggity para la monitorización de sus procesos en tiempo real y la informatización de los muestreos de calidad y planificación. Ambas empresas, especializadas en la industria del embalaje, recopilan los datos que generan sus activos para su posterior análisis.
Con esta información obtienen una visión global con la que es posible no solo mejorar el rendimiento de las máquinas, corregir los errores y aumentar la calidad del producto final, también para actuar sobre otros aspectos de la producción. A partir de la analítica de datos es posible:
- Predecir fallos antes de que se produzcan, establecer alertas e intervenir para realizar mantenimientos preventivos
- Entender el funcionamiento de los procesos de la fábrica y evaluar su eficiencia
- Actuar en tiempo real ante posibles imprevistos que afecten a la cadena de producción y modificar el ritmo de fabricación
- Controlar el suministro de materiales y gestionar el inventario de manera precisa evitando, así, excesos o escasez de stock
- Ajustar la producción a los plazos de entrega
- Identificar los costos en cada uno de los ciclos de producción y actuar en aquellos que requieran ajustes
La toma de decisiones a partir de la analítica de datos propicia que la estrategia de la empresa se apoye en criterios objetivos, y no en conjeturas y estimaciones. De esta forma no solo se obtienen mejores resultados en la ejecución de los procesos, también en la rentabilidad de estos. El resultado es una empresa que gana en competitividad en la industria del empaquetado.
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Cómo la inteligencia artificial mejora la producción industrial
Optimización de los procesos de producción, control de calidad, mantenimiento predictivo y planificación de la demanda son cuatro ejemplos de cómo la IA puede mejorar la producción de una fábrica.
El resultado es una reducción del 30% de los costes operativos, un incremento de su eficiencia de hasta un 20% y una mejor gestión de los inventarios
La inteligencia artificial es una de las tecnologías que se está implementando en las ‘smart factories’ para mejorar sus procesos a través de plataformas como IA & Analytics Factory by aggity. Gracias a su empleo las plantas de producción son capaces de dar un salto en la competitividad de la fábrica, permitiendo usar grandes volúmenes de información de forma contextualizada y holística, identificando la raíz de los problemas y, además, prediciendo su comportamiento futuro para poder reaccionar a tiempo ante posibles imprevistos.
Su aplicación tiene un impacto positivo en diferentes ámbitos del funcionamiento de una fábrica, pudiendo mejorar hasta en un 20% su eficiencia, un 30% la gestión de los inventarios y reduciendo en un 30% los costes operativos. Entre los ejemplos de uso de la inteligencia artificial para la mejora de la producción industrial destacan, sobre todo, estos cuatro:
1. Optimización de los procesos de producción
La optimización de los procesos de producción es una de las tareas más complicadas en cualquier fábrica. Se requiere, primero, identificar las causas del bajo rendimiento y, segundo, proponer opciones de mejora o anticipar posibles problemas. Gracias al empleo de modelos de machine learning (aprendizaje automático) es factible optimizar la producción a través del análisis de todas las variables y parámetros que pueden afectar al proceso.
2. Control de calidad
Asegurarse de que el producto que sale de la fábrica se entrega en las mejores condiciones posibles al mercado y adaptado a sus estándares es fundamental para cumplir con objetivos y lograr la satisfacción del cliente. A través del análisis de los procesos de producción se facilita la identificación de posibles defectos, su corrección a tiempo y, sobre todo, su predicción para así evitarlos. De esta forma es posible alcanzar niveles de máxima calidad.
3. Mantenimiento predictivo
El buen funcionamiento de las máquinas determina los tiempos en las cadenas de producción. Cuando se produce un fallo la reparación puede conllevar no solo un aumento de los gastos, también una pérdida de ingresos. La inteligencia artificial permite estimar la probabilidad de fallo de un dispositivo en función de sus señales y anticipar posibles problemas que se pueden gestionar por adelantado.
4. Planificación y previsión de la demanda
Uno de los retos a los que se enfrenta cualquier fabricante es poder calcular cuál será la demanda de sus productos para poner en el mercado un stock lo más ajustado posible. De esta forma se amolda todo el proceso productivo y se realiza una gestión adecuada de los materiales y la logística. Para efectuar esta estimación se puede recurrir a las series temporales, es decir, el comportamiento del mercado en el pasado; o recurrir a técnicas más complejas como redes neurales, que hacen uso de algoritmos de inteligencia artificial para analizar diferentes variables y realizar esas predicciones.
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- Publicado en Industria
Impulso al talento en la nueva normalidad
Contar con la tecnología adecuada no solo mejora la gestión del personal y los activos, también ayuda a generar una relación adecuada a las necesidades de los empleados y de la empresa en la nueva normalidad.
Los expertos en RRHH que realicen una gestión del talento con ayuda de la tecnología cuenta con una clara ventaja competitiva en el entorno actual.
En el nuevo escenario laboral marcado por la Covid-19 se impone el teletrabajo como la modalidad más aconsejable para contribuir a ralentizar la propagación de la pandemia. Las herramientas digitales se erigen así en imprescindibles para mantener la actividad y continuar con la productividad. Si el papel de los departamentos de Recursos Humanos estaba experimentando una transformación antes de la llegada del coronavirus con el apoyo de la tecnología, ahora esta evolución es aún más necesaria.
“El papel de los RRHH ha cambiado y se ha prestigiado más que nunca, ha pasado de tener una función meramente administrativo/ legal a ser el aliado estratégico e imprescindible del CEO para aprovechar la ventaja competitiva que le ofrece la tecnología y diferenciarse así de sus competidores, garantizando el éxito de la empresa, y, por ende, de sus profesionales”, afirma Anna Lladó, directora de RRHH de aggity.
Contar con la tecnología adecuada no solo mejora la gestión del personal y los activos, también ayuda a generar una relación más acorde a las necesidades de los empleados y las exigencias de la empresa. Por un lado, facilita el trabajo independientemente del lugar donde se encuentren los equipos, con herramientas de comunicación y colaboración. Por otro lado, mejora la evaluación de procesos y la toma de decisiones en la organización del trabajo diario.
Plataforma integral con inteligencia artificial
A través de soluciones como BesTalent IA by aggity el departamento de RRHH se convierte en un departamento digital, agile y data driven que permite a las empresas gestionar el talento de forma adecuada para poder desenvolverse en el entorno actual.
Uno de los aspectos más destacados de esta plataforma es el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) aplicadas a los recursos humanos. Aquellas organizaciones que la integran en su gestión cuentan con capacidad para identificar, planificar y retener el talento de sus profesionales y asegurar, además, la satisfacción de los empleados. La empresa puede identificar futuros líderes dentro de la organización, analizar patrones de comportamiento, detectar actitudes que alertan sobre futuros abandonos o asignar planes de formación. Toda esta capacidad se aplica desde la selección de candidatos a la operativa diaria.
Al tratarse de un software de recursos humanos modular, el cliente puede elegir qué módulos necesita incorporar a su organización. El de Control de Jornada es unos de sus puntos fuertes, ya que permite a los empleados el marcaje geolocalizado de su tiempo de trabajo, independientemente del lugar donde se encuentren; mientras que el de Formación integra la gestión y el seguimiento de la capacitación de los profesionales y su actualización en conocimientos, prácticas y habilidades.
La empresa también dispone de un módulo de selección dentro de su propia web con las ventajas que supone desarrollar una preselección automatizada de currículums. Se reduce así el número de personas a entrevistar y se pone el foco en los candidatos que cumplen con los requerimientos de la empresa.
Lladó advierte que para que los expertos en RRHH puedan realizar la gestión del talento en un entorno tan cambiante y complejo como el actual precisan obligatoriamente de la ayuda de la tecnología, eso hará que tengan una ventaja competitiva. “Necesitan de plataformas y de soluciones tecnológicas que se adapten a su negocio y a sus necesidades cambiantes, para poder tomar decisiones en base a los datos y no en base a la intuición”.
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