Mito # 1: IloT es solo un tablero de alta tecnología

Las personas se fijan en los aspectos de recolección de datos y mantenimiento predictivo de IIoT, que es muy parecido a ver el avión únicamente como un medio de transporte o Internet como una colección de información entregada electrónicamente. En cambio, IIoT, y la transformación digital en general, representan un replanteamiento general de la creación de valor: una forma de aumentarla, mejorarla y acelerarla. IIoT ayuda a las empresas a adquirir y analizar datos, convertirlos en información procesable para resolver problemas y tomar decisiones con mayor rapidez. Considere, por ejemplo, cómo la velocidad de recopilación y análisis de datos en tiempo real ha acelerado enormemente la recopilación de información para epidemiólogos e investigadores médicos que buscan tratamientos, métodos de prueba y candidatos a vacunas de Covid-19.

Muchas compañías ya están acumulando datos pero no saben cómo usarlos. Junto con los lagos de datos y las plataformas de procesamiento, IIoT genera información automáticamente y alerta a los usuarios, lo que permite una forma más eficiente de identificar un problema y tomar medidas. Las soluciones y los conocimientos se pueden difundir entre otros equipos, ubicaciones y aplicaciones, multiplicando así su valor en toda la empresa. Cuando se integra adecuadamente, los datos recopilados en tiempo real pueden traducirse en innovaciones y estrategias importantes.

La implementación inteligente de IIoT requiere una comprensión total del negocio y cómo crea valor. También significa conocer los puntos débiles de la empresa, para que la empresa invierta en IIoT donde más importa y donde puede obtener un valor de extremo a extremo. Por lo tanto, dónde y cómo implementar IIoT es una decisión estratégica importante que debe guiarse por la estrategia comercial establecida por la alta gerencia.

En la planta de Microsoft en Suzhou, China, IIoT le ha dado a la compañía la capacidad de establecer nuevos casos de uso con una inversión mínima. A las pocas horas de lanzar el aprendizaje automático, la compañía pudo identificar el inventario que estaba al borde de la obsolescencia. Según Darren Coil, director de estrategia comercial, “los datos siempre estuvieron ahí, pero no los estábamos viendo hasta que IoT nos los destacó”. Un equipo de cinco personas descubrió y abordó este hallazgo, ahorrando a la compañía casi $ 5 millones en un año y reduciendo los costos de inventario en $ 200 millones.

La plataforma IoT de BMW Group sirve como la columna vertebral de todas las aplicaciones digitales, lo que permite plug-and-play con costos y esfuerzos mínimos de instalación. Una caja de herramientas digital conectada aumenta la productividad y permite a los empleados compartir las mejores prácticas rápidamente en todo el Grupo. En Texmark, con sede en Texas, los dispositivos de detección y el software de análisis avanzado automatizan la planta de la compañía petroquímica, generando información y reduciendo el riesgo de error humano. Los costos de mantenimiento planeados se han reducido en un 50 por ciento.

Mito # 2: IIoT desplazará a los trabajadores

La gente teme que la automatización elimine los empleos. Pero las nuevas tecnologías utilizadas en la transformación digital también son generadoras de empleo. Además, estos nuevos trabajos liberan a una parte sustancial de la fuerza laboral de tareas repetitivas y a menudo poco saludables y les permiten obtener nuevas capacidades. La gran preocupación para las empresas que adoptan IIoT es más bien cómo volver a capacitar a su fuerza laboral para aprovechar las nuevas tecnologías.

Las empresas necesitan personas para administrar las máquinas y ejecutar las torres de control y los gemelos digitales. Necesitan trabajadores que puedan llevar a cabo la gestión del rendimiento digital, interpretar los datos extraídos de los miles de sensores en el taller y encontrar formas de aumentar los rendimientos y obtener información procesable. Las empresas necesitan más personas en TI que puedan desarrollar aplicaciones para acceder al volumen de datos que se generan. Más allá de los científicos de datos, ingenieros de datos y líderes tecnológicos, las empresas necesitan expertos en dominios, traductores digitales y analíticos y propietarios de productos, estos últimos, para consultar con un equipo de líderes empresariales y de áreas funcionales y expertos en datos y tecnología para identificar problemas y garantizar que se desarrollen las soluciones digitales adecuadas (exposición). El reajuste también debe ocurrir en toda la cadena de valor: en adquisiciones, por ejemplo,Las empresas necesitarán más ingenieros de costos que puedan usar herramientas de modelado de costos para evaluar los costos de equipos y adquisiciones.

La capacidad de identificar oportunidades de mejora requiere capacitación y educación. Las empresas pueden enseñar a los empleados a pensar y actuar de manera diferente, a involucrarse más en la resolución de problemas e idear soluciones locales que luego se puedan difundir en toda la empresa a través de plataformas tecnológicas para obtener el máximo impacto. Dada la amplitud de las nuevas habilidades que se necesitan, no solo en la capacitación de tecnologías específicas, sino también en nuevas formas de trabajo, algunas compañías están desarrollando programas en asociación con instituciones educativas postsecundarias.

Tata Steel Europe estableció su Academia de análisis avanzado interna para capacitar a los empleados para los nuevos roles desencadenados por las nuevas tecnologías. En lugar de contratar científicos de datos puros, Tata capacita a sus expertos en ciencias de datos. En su planta en IJmuiden, Países Bajos, la compañía invirtió en desarrollar las habilidades digitales de su equipo de sitio, un enfoque que le permitió obtener ganancias significativas de productividad, costo y calidad.

Los líderes de Petrosea, una empresa minera de Indonesia, capacitaron a supervisores y miles de empleados de primera línea en nuevas herramientas digitales. En los campamentos de arranque digital, la compañía educa a miembros selectos del equipo sobre metodología ágil, big data, seguridad de TI y análisis. Petrosea desarrolló una aplicación de capacitación móvil que utiliza la gamificación para que el aprendizaje continuo sea accesible y divertido. Por ejemplo, ilustra los procedimientos operativos estándar principalmente a través de imágenes. La aplicación ofrece el beneficio adicional de permitir a los líderes rastrear qué tan bien los empleados entienden los nuevos procedimientos.

Mito # 3: IIoT requiere sitios greenfield

Algunos líderes empresariales creen que las instalaciones más antiguas son un impedimento para la transformación digital y que los equipos heredados deben ser reemplazados. Ciertamente, se necesitarán nuevos equipos. Pero equiparar IIoT con sitios completamente nuevos, “greenfield”, capaces de fabricar completamente “sin luces” es una gran exageración. La mayor parte del valor de IIoT proviene de mejorar los sitios brownfield: al conectar y optimizar la infraestructura existente y aumentarla con maquinaria nueva seleccionada de forma continua. Al agregar sensores, aplicaciones y conectividad a los equipos existentes, las empresas pueden recopilar datos y convertirlos en información comercial que se pone al alcance de los empleados. Desde el taller a lo largo de la cadena de valor, IIoT y las nuevas tecnologías pueden ayudar a los empleados a administrar los resultados.

Los autos de carreras de Fórmula Uno ofrecen una analogía útil del valor inmediato que IIoT puede ofrecer. Estos autos de carrera siempre han sido autos de alto rendimiento, pero hasta la llegada de los sensores, los conductores y los equipos tenían poca comprensión de lo que estaba sucediendo en tiempo real bajo el capó. Hoy, docenas de sensores en la unidad de control del motor recopilan datos del motor, la transmisión, la suspensión y otros lugares y los envían a los equipos de apoyo en tierra a mitad de carrera. Los equipos ahora tienen la capacidad de anticipar y corregir problemas sobre el terreno, para optimizar el rendimiento en un entorno competitivo con márgenes de error muy pequeños.

La fábrica 4IR utiliza esencialmente dos tipos de equipos nuevos. Primero, un ejército de sensores, que están integrados en todo el taller para recopilar datos sobre productividad, utilización de equipos, averías de máquinas, mantenimiento, etc. El segundo es un nuevo dispositivo que estandariza y automatiza un proceso o tarea. Este podría ser un dispositivo de línea de producción que captura datos sobre la cantidad de productos que pasan por minuto, o que monitorea los niveles de vibración del equipo para ayudar a predecir las necesidades de mantenimiento.

Más importante que las nuevas instalaciones y las nuevas máquinas es tener un ecosistema tecnológico robusto, junto con una arquitectura IIoT que tenga un potencial de escala. En una encuesta reciente de McKinsey a los gerentes de más de 700 fabricantes industriales en todo el mundo, más del 40 por ciento señaló que las deficiencias de TI son el principal desafío para implementar con éxito las iniciativas digitales, aunque la fabricación digital, por definición, está impulsada por la tecnología.

Las compañías de faros son prueba de que las nuevas tecnologías no necesitan instalaciones nuevas o cambios de imagen costosos. Petkim, una compañía petroquímica turca, implementó IIoT y otras soluciones digitales en sus instalaciones de 35 años, mejorando con éxito los rendimientos y la calidad, optimizando el uso de energía e instituyendo el mantenimiento digital. Baoshan Iron & Steel, con sede en Shanghái, adoptó IIoT avanzado para la optimización de procesos, inteligencia artificial para inspección visual y otras tecnologías avanzadas en su fábrica de 40 años.

La planta Rakona de Procter & Gamble en la República Checa, que produce unos 4 millones de cajas de jabones para lavar platos y potenciadores de telas todos los días, se remonta a 1875. Después de capear el cambio a productos líquidos, la planta tuvo que aumentar la capacidad, lo que requirió digitalización y automatización. Para abordar las deficiencias del muestreo manual y los retrasos posteriores en los lanzamientos de productos, la compañía finalmente implementó un sistema de control de calidad en proceso en sus sistemas heredados. Los sensores ahora monitorean las características del producto, lo que permite a los operadores obtener datos que ayudan a determinar la calidad del lote para su lanzamiento. También les permite detener la línea si se produce una desviación. El resultado: una reducción del 50 por ciento en el reprocesamiento y las quejas, menos desperdicio, menos inspecciones de calidad y una reducción del tiempo de producción de 24 horas.

Mito n. ° 4: pasar a digital requiere 100% de preparación

Estar 100% listo no solo no es necesario; Es poco práctico y quizás incluso contraproducente. La primera lección del brote de Covid-19 es que, en medio de los cierres comerciales generalizados, los habilitados digitalmente tenían una ventaja: en la gestión de operaciones, comunicaciones y partes interesadas en un entorno que cambia rápidamente.

En muchos casos, las empresas pasan demasiado tiempo planeando. Lo que es más importante es comenzar de inmediato, con la ayuda de una oficina de transformación digital. Este equipo central supervisa a los pilotos y guía a la organización a través de un proceso rápido y de aprendizaje rápido. Al igual que un “motor” de ejecución, la oficina de transformación ayuda a la empresa a escalar con el tiempo a través de metodologías comprobadas, mejores prácticas y la visión holística de los líderes de la transformación.

Como observa Gerald C. Kane, profesor de sistemas de información en la Carroll School of Management de Boston College, solo porque la organización “[no] sabe cómo se verá en última instancia una versión digitalmente madura [de sí misma], no debería detenerse El proceso desde el principio. … Es posible que solo tenga una mejor idea de qué es la madurez digital para su empresa una vez que comience a avanzar hacia ella “.¹

La transformación digital es un viaje continuo: en nuestra encuesta de ejecutivos asiáticos, el 64 por ciento señaló que todavía estaban en la etapa de planificación, mientras que solo el 17 por ciento estaba ampliando sus esfuerzos. Los métodos de trabajo ágiles facilitan el desarrollo y el refinamiento rápidos y la mejora continua. Agile permite a las compañías moverse en sprints e iterar rápidamente, para que puedan aprender rápidamente de sus fallas para construir un producto aún mejor más rápido.

Los líderes de un conglomerado europeo comprendieron la importancia de comenzar antes y aprender en el camino. Establecieron una organización digital dedicada para avanzar en la transformación digital en los diversos negocios del grupo, que incluyen automatización, máquinas herramientas y sistemas de fabricación especializados. El objetivo de la oficina es doble: transformar las operaciones existentes y alimentar nuevas fuentes de ingresos habilitadas digitalmente.

Mito 5: la mejora continua es costosa con IIoT

Según las experiencias de muchas empresas, a menudo es aún más costoso ser interrumpido y fuera de relevancia.

La mejora continua a través de los medios tradicionales tiende a ser demasiado incremental para hacer frente a la magnitud de los desafíos y las amenazas competitivas que enfrentan los fabricantes en la economía digital global. El flujo constante de big data, combinado con los conocimientos en tiempo real que IIoT alimenta y las formas más ágiles de pensar y trabajar, incorporan la mejora continua en las operaciones para crear la próxima normalidad.

En contraste, cualquier transformación que tenga éxito se paga sola, casi por definición. Como demuestran muchas compañías de faros, los ahorros que resultan de la eficiencia y productividad de IIoT compensan el costo. Es posible lograr un alto impacto con un reemplazo mínimo de equipos mediante la optimización de la infraestructura existente. A medida que la transformación evoluciona y se intensifica, el ahorro y el impacto final pueden crecer.

Considere la experiencia de un fabricante global de máquinas industriales que usó IIoT para desarrollar un modelo de pronóstico y disponibilidad para piezas de repuesto. La tecnología mejoró el modelo de demanda de piezas de la compañía para diferentes regiones del mundo. El resultado: la disponibilidad aumentó a más del 90% y el inventario cayó más del 30%. La satisfacción del servicio al cliente aumentó considerablemente.

Pero IIoT y otras tecnologías digitales hacen más que aumentar la eficiencia y la productividad. Permiten a las empresas dar grandes pasos hacia adelante, eliminando pasos en la cadena de valor y generando nuevas oportunidades de creación de valor, ya sean nuevas soluciones para clientes, nuevos procesos de producción o nuevas asociaciones.

Como lo demuestra la experiencia de un fabricante mundial de productos electrónicos, el cambio a IIoT solo requiere una inversión modesta en la actualización. Con docenas de instalaciones de producción y más de 25,000 empleados trabajando en tres turnos, el proceso de fabricación en esta compañía involucra una gran cantidad de áreas de producción, líneas y estaciones de trabajo. Los datos generados cada día por diferentes sistemas y equipos, gestionados por ubicaciones y equipos que trabajan en silos. Obtener una visión holística de las operaciones todos los días fue un gran desafío. Pero reemplazar el sistema de planificación de la producción habría sido una tarea masiva, lenta y costosa.

En cambio, la compañía instaló sensores en todas sus líneas de producción para capturar datos críticos en tiempo real, como la eficiencia del equipo y la productividad de la línea. Una plataforma IIoT procesa los datos, sirve como un panel de control de rendimiento remoto y proporciona acceso en tiempo real a todas las instalaciones. Con una nueva transparencia en el desempeño, el fabricante pudo elevar todas sus instalaciones al mismo nivel de productividad y, solo en el primer año, aumentar la productividad en más del diez por ciento. Desde entonces, el sistema IIoT ha ayudado a la compañía a mantener una alta tasa de mejora continua y, al mismo tiempo, a responder mejor a los problemas inmediatos.

Mito # 6: IIoT no es factible en economías emergentes

Algunos líderes en economías emergentes temen que IIoT esté más allá de las capacidades y la infraestructura de organizaciones o regiones, o ambas. De hecho, las empresas en los países en desarrollo han tenido un éxito considerable con IIoT y otras tecnologías 4IR. Es posible que las empresas en las regiones en desarrollo estén bien posicionadas para tener éxito porque están mucho menos gravadas con instalaciones brownfield y sistemas heredados.

Aunque China tiene el mayor número de faros en este escrito, con 12 de 44 en total, alrededor del 20 por ciento de las compañías de faros actuales se encuentran en otras economías emergentes, como Brasil, la República Checa, India, Indonesia, Rumania y Turquía. Algunas de estas compañías operan en ubicaciones remotas o en lugares donde la infraestructura física no es totalmente confiable. Algunos están lejos de ser un área metropolitana o un centro tecnológico donde los servicios y la experiencia están disponibles y donde hay un gran grupo de talentos tecnológicos para aprovechar, sin embargo, ninguna de estas presuntas deficiencias ha inhibido su paso a IIoT.

Kalinganagar, India, de Tata Steel, una planta totalmente nueva, estaba funcionando a plena capacidad en mucho menos tiempo que el estándar de la industria. La compañía realizó importantes inversiones a lo largo del tiempo, no solo en soluciones digitales y analíticas, sino también en el desarrollo de las capacidades de su equipo relativamente inexperto. La aplicación de análisis avanzados a escala ha mejorado el rendimiento de la planta a través de las ganancias de la utilización de materias primas, un mayor tiempo de actividad y una mejor calidad.

Petrosea, la compañía minera indonesia, adoptó múltiples tecnologías en su sitio de proyecto remoto en Tabang. Sus aplicaciones incluyeron despacho de camiones optimizado, monitoreo de desempeño en tiempo real y mantenimiento predictivo. En seis meses, la operación pasó de pérdida a beneficio.

IIoT y otras tecnologías 4IR están aquí, y las mejoras y el valor del cambio gradual que ya están entregando a muchos fabricantes, grandes y pequeños, deberían disipar las preocupaciones persistentes de los líderes. Una realidad que los líderes no pueden ignorar es el papel que deben desempeñar en la conducción de la transformación digital: lograr el impacto de extremo a extremo de IIoT y las tecnologías digitales requiere el compromiso de toda la empresa desde la cima. Para garantizar una adopción y un impulso generalizados, las empresas deben ver las transformaciones digitales como una transformación dirigida por los negocios.

Comience con una visión clara, luego considere las tecnologías que necesitará para avanzar en esa visión. Esperar algunos esfuerzos para fracasar; aprende de ellos y vuelve a intentarlo. Fomentar la cooperación y colaboración entre las unidades de negocio y forjar un fuerte sentido de unidad. Como aconsejó un ejecutivo, “toda la compañía debe buscar la transformación digital como una con un fuerte sentido de urgencia”. Urgencia, porque la transformación digital es una cuestión de ventaja competitiva; ninguna compañía puede estar completamente lista, y la demora solo resulta en un doloroso juego de recuperación que a menudo es inútil. En cambio, tenga en cuenta que la transformación es un trabajo en progreso, y que los métodos ágiles lo respaldan y lo mejoran.

Finalmente, considere las capacidades que reforzarán la transformación, como una arquitectura escalable IIoT o una asociación o ecosistema tecnológico que reforzará y amplificará los beneficios. Demuestre a su fuerza laboral los efectos positivos que tendrá la tecnología digital en la empresa y ayude a crear un empleo sostenible en el futuro del trabajo: un beneficio mutuo para los empleados, socios y el negocio.