Es un hecho: para algunos fabricantes, equipos que aún resultan eficientes son difíciles de reemplazar, ya que es complejo digitalizarse con tecnologías 4.0 en contextos donde lo “viejo” aún sirve.
Hay alternativas fáciles y asequibles para efectuar estos reemplazos, como por ejemplo sensores conectados al internet de las cosas para el monitoreo en tiempo real de datos vitales que permita el mantenimiento preventivo de la maquinaria.
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Tener que despegarse de algo que funciona
El problema es que algunos empresarios están tan ensimismados en el trabajo diario de su fábrica que no se ocupan de temáticas referentes a la industria digital. Pero actualizar las unidades es un verdadero desafío para entender lo convenientes que son las nuevas tecnologías.
Sin embargo, muchas máquinas en distintas fábricas presentan el mismo panorama: hace mucho que funcionan de una determinada forma, pero siguen siendo eficientes. Es por eso que varios directivos no quieren tirarlas ya que comprar otras más actuales sería costosísimo. Además, en el mundo de la manufacturación, las inversiones en bienes de capital se dan en períodos más extensos porque no pueden actualizarse a cada rato.
Las consecuencias de no adaptarse
La digitalización de los bienes de producción redunda en poder ser más productivo, eficiente e innovador. No hacerlo implica quedar rezagado frente a quienes sí adoptan métodos nuevos como el internet de las cosas y la inteligencia artificial.
Pero también es entendible que algunos se sientan fuera de su zona de comodidad al tener enfrente tantos datos nuevos y, por ende, tener que plantearse nuevos cuestionamientos que antes no existían. Esto se da porque, en la actualidad, poseer una maquinaria más eficiente requiere ocuparse de que tenga un buen software y una buena conexión para que marque realmente la diferencia.
Construyendo una nueva forma de producir
Todo eso no solamente requiere nuevas tecnologías y capacidades en los empleados, sino más bien tener ambición y adaptarse a los tiempos que corren. Además, vigilar las variables con equipos conectados a internet y almacenar esa información es solo el comienzo. Posteriormente habría que tener mantenimiento predictivo y planeamiento de paros (machine learning). Finalmente, lo más conveniente sería crear un gemelo digital que simule una línea de producción, crear eficiencias y acortar tiempos con algoritmos de machine learning.
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