Análisis del retorno de la inversión de la Industria 4.0 en plantas industriales

En la actualidad, existe una clara tendencia del uso de la inteligencia artificial (IA), el Internet de las Cosas (IoT) y todas las tecnologías de la Industria 4.0 como soluciones de optimización de los procesos de fabricación. Sin embargo, muchas veces no se tienen las herramientas necesarias para cuantificar el valor real de la solución de optimización IIoT en la resolución de los retos laborales del día a día y su contribución a la cuenta de resultados.

Desafortunadamente, no se está aprovechando todo el potencial de estas tecnologías avanzadas, y por eso es fácil entender por qué tantos profesionales siguen confundidos sobre lo que el software IIoT basado en la IA puede cambiar.

Cuando llega el momento de hacer una inversión financiera sustancial, hay que dar respuestas claras sobre el valor de la solución que se desea adoptar. Es probable que un director financiero al que se le plantee una solicitud de presupuesto elevado para añadir tecnología de Industria 4.0 o IIoT exija respuestas sobre el retorno de la inversión de la industria 4.0.

La necesidad de conseguir un retorno de la inversión en implantación de soluciones de industria 4.0

Las tecnologías basadas en la IA y la IIoT aplicada al ámbito de la fabricación son todavía bastante jóvenes y no es fácil disponer de suficientes estudios de casos y pruebas en los que basarse.

Los puntos de referencia conocidos en este campo también están en proceso de creación, por lo que uno de los mayores retos a los que se enfrenta la industria actualmente es la definición de parámetros numéricos claros de éxito para construir modelos sólidos de cálculo del retorno de la inversión de la industria 4.0.

Convertir estas métricas específicas en un modelo general es un gran reto y ser capaz de predecir al menos el ROI de la industria 4.0. es aún más importante, teniendo en cuenta el enfoque demasiado conservador de la industria manufacturera.

Las empresas de la industria manufacturera tienen que enfrentarse a un panorama cada vez más competitivo, y se ven en la necesidad de aumentar la producción reduciendo los precios, pero sin comprometer la calidad. Una misión casi imposible si no se adoptan tecnologías avanzadas e impulsan la innovación en las fábricas.

Los fabricantes no sólo temen la seguridad, las integraciones y los quebraderos de cabeza de la implantación, sino que, sobre todo, no comprenden realmente cómo estas soluciones pueden definir su éxito o su fracaso en un futuro próximo.

El retorno de la inversión de la industria 4.0. sirve de motor principal en este viaje, y puede simplificar los procesos de toma de decisiones.

Calcular el éxito a través del retorno de la inversión en aplicaciones de industria 4.0

La industria puede trabajar potencialmente con módulos de cálculo concretos para predecir el ROI de soluciones específicas de optimización basadas en la IIoT-AI. Sin embargo, estos módulos exigen análisis más profundos y personalizaciones basadas en las necesidades de cada fábrica para alcanzar la precisión adecuada.

Una vez más, a medida que la industria crece y madura, se tienen más casos de uso que investigar por lo que se van a construir módulos genéricos que requieran procedimientos de análisis más cortos. Esto es lo que suelen hacer los profesionales del sector:

• Bloques de construcción del ROI de IIoT: Un paso importante en el camino hacia la creación de módulos eficientes es comprender las bases sobre las que se realizan estos cálculos, es decir, conocer en qué áreas pueden los fabricantes beneficiarse de las soluciones de optimización basadas en la IIoT y la IA.
• Aumento de la productividad: Los sistemas de optimización permiten a las fábricas impulsar su productividad mediante la optimización de los recursos de trabajo, la prevención de problemas, la aceleración de los procesos de producción y mucho más. Al predecir eventos, estas herramientas ofrecen a las fábricas el tiempo suficiente para prepararse con antelación, liberando más espacio para centrarse en el crecimiento del negocio y en los nuevos retos. En definitiva, ayudan a que menos trabajadores alcancen escalas de producción mucho más grandes y de otro modo imposibles.
• Mejora de la calidad: En la tecnología se asegura alcanzar los mejores resultados incluso a mayores escalas, permitiendo perfeccionar cada proceso con el tiempo. La reducción de los errores humanos es valiosa en cualquier tipo de fabricación, donde los productos no sólo son caros, sino que también suelen tener un gran impacto en la vida de los consumidores.
• Aumento de la OEE de equipos y máquinas: La optimización ayuda a los fabricantes a sacar el máximo partido de sus costosos equipos y herramientas. El mantenimiento predictivo permite un nivel diferente de comprensión de los problemas de disponibilidad y de las paradas planificadas o no planificadas, lo que puede mejorar significativamente el flujo de trabajo de la fábrica, eliminar los cuellos de botella, la espera de las máquinas por el material, detener los retrasos en los plazos, etc.
• Reducción de costos: Al aprovechar al máximo los materiales, la superficie y el personal con el que trabajan, las fábricas pueden perder mucho menos tiempo, recursos y dinero.
• Reducción del tiempo de comercialización: Para aumentar la rentabilidad, las fábricas deben pasar de la planificación a la ejecución en mucho menos tiempo. El simple hecho de poder utilizar la IA i para predecir los retos a enfrentar a la hora de realizar un nuevo producto supone un gran ahorro de dinero.
• Reducción de los costos de calidad: Uno de los principales retos en la optimización de la fabricación es ser capaz de reducir los costes y aumentar la producción sin comprometer en absoluto la calidad. La IA y las herramientas basadas en el IIoT son la principal respuesta a esta necesidad.
• Mayor flexibilidad: Los mercados actuales cambian más rápido que nunca, y los fabricantes se esfuerzan por satisfacer las cambiantes demandas del mercado. Apoyándose en tecnologías avanzadas, las fábricas son capaces de responder rápidamente, optimizar la programación, combinar órdenes de trabajo que utilizan el mismo material y ofrecer soluciones en tiempo real que impulsan la rentabilidad

Algunos puntos de referencia conocidos para empezar a medir el retorno de la inversión de sistemas de industria 4.0

Cada una de estas áreas de impacto debe examinarse desde una perspectiva basada en el retorno de la inversión de la industria 4.0 al tiempo que se detalla el porcentaje exacto de cambio que puede experimentar teniendo en cuenta lo siguiente

• Aceleración del tiempo de entrega y reducción del tiempo de comercialización: Los retrasos en las entregas cuestan dinero a la empresa. Aquellas empresas que han optimizado sus procesos con las soluciones de la Industria 4.0, indican una disminución del 10-15% en el tiempo de entrega. Esto se refiere tanto a los nuevos productos que entran en el mercado como a los plazos de entrega para los clientes existentes.
• Reducción de errores y riesgos: Un sistema optimizado de SaaS puede minimizar el riesgo en un 70-75%, lo que incluye la reducción del tiempo de inactividad y la latencia, los honorarios legales, la repetición de trabajos relacionados con la calidad, las crisis de relaciones públicas, etc. El coste de un error importante puede dispararse, teniendo en cuenta las numerosas implicaciones que conlleva.
• Costos de materiales y maquinaria: Al optimizar la utilización de materiales y practicar el mantenimiento preventivo, los fabricantes pueden reducir sus costes entre un 10- 40%.

Realización de un análisis propio del ROI de soluciones de Industria 4.0

Habiendo analizado las áreas de optimización, incluyendo una mejor comprensión de los puntos de referencia conocidos en torno a ellos, se puede realizar un análisis propio de acuerdo a los siguientes pasos:

1. Identificar los objetivos específicos: ¿Se busca aumentar el rendimiento? ¿Se necesita reducir los costes de producción? ¿Existe preocupación por los parámetros de rendimiento del tiempo de comercialización?
2. Añadir una meta junto a cada uno de los objetivos prioritarios identificados y ver en qué porcentaje se desea mejorar mediante sistemas de optimización. Además hay que tener en cuenta la diferencia entre el presente y el futuro pues una solución sólida ayudará a aumentar el rendimiento sin aumentar significativamente la mano de obra o la maquinaria.
3. Se debe hacer ésto para las áreas que mejorarán la rentabilidad aunque no se las haya priorizado. Hay parámetros indirectos, como el aumento de la eficiencia de la plantilla actual que pueden ahorrar la necesidad de aumentar el número de empleados. Además se debe calcular la optimización de los retrabajos, la caducidad del material o cualquier otro factor que pueda optimizarse con la solución de software específica que se vaya a incorporar.
4. Basándose en su escala de producción y el nivel de ingresos anuales, se puede estimar el ahorro en torno a cada una de las áreas definidas anteriormente.
5. Para completar la estimación del retorno de la inversión de la industria 4.0, hay que calcular la inversión: los costes indirectos y directos en torno a la implementación del software y los sensores del IIoT. La inversión debe deducirse del ahorro calculado.

Con estos consejos en mente, se puede estar preparado para discutir con todos los demás responsables de la toma de decisiones en la organización, acerca de los claros beneficios que ofrece la implementación de soluciones IIoT basado en IA para optimizar la fabricación y estimar el retorno de la inversión de la industria 4.0.