3 RAZONES POR LAS CUALES EL ANÁLISIS PREDICTIVO ESTÁ TRANSFORMANDO LAS INDUSTRIAS


La aplicación de técnicas de inteligencia artificial en las industrias está mejorando el área de producción en línea.
El análisis predictivo está transformando la producción tal cual la conocíamos

El análisis predictivo se ha convertido en una parte integral de cada organización, siendo el área de ventas y marketing las más receptivas en los últimos años. Actualmente las grandes industrias y empresas de producción se están sumando a esta tendencia ya que ven enormes oportunidades a través de la aplicación de técnicas de inteligencia artificial para aumentar así su productividad y rentabilidad.


Fundamentalmente existen tres áreas en las que los fabricantes se están beneficiando de la analítica predictiva.


1. PREVISION AVANZADA DE DEMANDA

El uso de técnicas avanzadas de pronóstico de demanda y análisis predictivo: para crear pronósticos de ventas, tanto a corto como a largo plazo, siendo mucho más preciso que cualquier otra herramienta de pronóstico que haya existido. Se pueden realizar pronósticos para cada cliente y para cada producto, o categoría de producto, todos los días si es necesario. De hecho, compañías como Walmart están realizando 500 millones de pronósticos semanalmente, un pronóstico para cada producto y por cada tienda, combinando al mismo tiempo varias categorías de productos.


El beneficio para las empresas es una precisión más acertada en la producción y una mejor comprensión de lo que se debe producir para el futuro. La información se obtiene de forma automática y más rápida que nunca, esto nos permite estar preparados, en lugar de reaccionar con pánico al tratar de arreglar lo que pasa de manera inesperada. Además, los beneficios son enormes a la hora de adquirir la materia prima, así como para la planificación y la gestión del inventario:


  • Adquisiciones: Al implementar un pronóstico superior de demanda avanzada, las empresas pueden saber con seguridad cuánta materia prima comprar y cuándo comprarla. Esto permitirá planificar las compras y aprovechar esos períodos en los que la materia prima es más barata. Obviamente, las cosas tienden a volverse más costosas cuando se hacen a última hora.

  • Planificación: ¿cuánto debemos producir? ¿Cuándo debemos producir? ¿Cuántos trabajadores debemos tener en planta? Pronosticar la demanda permite a las compañías planificar por adelantado de manera precisa la producción  evitando picos y tiempos de inactividad al distribuir la producción de manera uniforme de acuerdo a los pronósticos obtenidos de la demanda . Esto reducirá el costo de producción durante momentos inesperados cuando las plantas necesitan contratar trabajadores temporales con urgencia, así sea para trabajar turnos adicionales o para cubrir horas extras.

  • Gestión de inventario: ¿cuánto inventario debemos mantener y a que almacenes debemos enviar los productos? El pronóstico avanzado de la demanda disminuye significativamente el costo de inventario ya que las empresas pueden planificar el inventario con precisión y por lo tanto mantenerlo al mínimo, distribuyendo el mismo a las ubicaciones correctas en el momento correcto, todo de acuerdo a los pronósticos de demanda.

El análisis predictivo está generando increíbles mejoras en el área de producción de las industrias

El pronóstico de la demanda está reduciendo los costos de producción significativamente y las organizaciones están comenzando a entender el valor real de los datos. Por otra parte, se ven beneficiadas también las plantas de producción. La pesadilla de cada gerente de planta es ver parada la producción debido a una falla de la maquinaria. Cuando una máquina se daña, toda la línea de producción se detiene, y con cada minuto que pasa, el costo aumenta.


2. MANTENIMIENTO PREDICTIVO

Al implementar el mantenimiento predictivo / preventivo, las industrias pueden predecir qué máquina se dañará y cuándo. De hecho, pueden predecir qué parte específica en qué máquina específica fallará, por qué fallará y cómo debe responder el equipo de mantenimiento. Las herramientas de aprendizaje automático no supervisadas, como la agrupación en clúster y las redes neuronales artificiales, se aplican a los datos históricos para controlar la maquinaria en las fábricas y utilizan los datos del pasado ​​para predecir averías futuras. Esto permite a los equipos de mantenimiento reducir significativamente el tiempo de inactividad de la máquina y reducir los costosos defectos de calidad con una mayor eficiencia en todo el proceso de producción.


Los diferentes estudios muestran que las industrias están reduciendo el tiempo de inactividad en un 15-30%, y las compañías que obtienen mayor margen de mejora es gracias a la reducción en un 70-75% menos de averías en sus máquinas. Esto puede tener un grave impacto en el costo de producción y, por lo tanto, en la rentabilidad del producto producido. Las empresas con bajos márgenes, como los productores de alimentos, están implementando de manera masiva el mantenimiento predictivo / preventivo con un impacto inmediato en el resultado final.


3. PREVISIÓN DE GESTIÓN DE CALIDAD

Otra área menos conocida dentro de la producción es la previsión de gestión de calidad . Al aplicar ciertos algoritmos a datos anteriores de calidad y de laboratorio, las organizaciones pueden detectar problemas de calidad que puedan surgir con la suficiente anticipación y evitar costosas devoluciones de productos, pérdidas de producción y daños a la marca. Incluso si la mayoría de los problemas de calidad se remontan a decisiones o a errores humanos, estos no se descubren al principio del proceso sino hasta mucho después. El uso de técnicas de aprendizaje automático que utilizan pruebas de laboratorio y de calidad anteriores para predecir posibles defectos, permite a los fabricantes intervenir temprano en el proceso y evitar costos adicionales por posibles defectos de calidad. Estos métodos se han aplicado originalmente en la industria farmacéutica, pero desde entonces se han extendido a todas las industrias reportando importantes beneficios.


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Aunque muchas organizaciones ya implementan análisis predictivos en sus fábricas, todavía hay muchas que no cuentan con esta ayuda y que tienen muchas cosas por mejorar. Obviamente, aquellas empresas que no se adaptan al cambio comenzarán a quedarse sin ventaja respecto de las que sí lo hacen. El análisis predictivo es solo un nuevo tipo de arma con la cual debemos estar dotados para competir en el difícil campo de batalla que representa el actual mundo empresarial.




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