9th Annual State of Smart Manufacturing

9th Annual State of Smart Manufacturing

El informe proporciona una visión del estado actual y las perspectivas futuras de la adopción de la manufactura inteligente entre los fabricantes globales. Entre los hallazgos clave se destaca que el 94% de los fabricantes esperan mantener o aumentar su fuerza laboral debido a la adopción de tecnologías de manufactura inteligente. El uso o evaluación de estas tecnologías ha aumentado al 95%, comparado con el 84% en 2023. Además, el 98% cuenta con una política de sostenibilidad/ESG, y casi la mitad tiene políticas formalizadas a nivel empresarial. La mejora de la calidad es el enfoque principal de las iniciativas de manufactura inteligente, mientras que las preocupaciones de ciberseguridad se intensifican debido a la mayor conectividad entre la tecnología operativa (OT) y la tecnología de la información (IT). La automatización es una base para el éxito, con crecientes inversiones en tecnologías como robots colaborativos (cobots), robots móviles autónomos (AMRs), vehículos guiados automatizados (AGVs) y dispositivos portátiles. La brecha de habilidades en tecnologías de la Industria 4.0 está reduciendo la competitividad, y se necesita una mejor gestión de datos para impulsar la adopción de IA y empoderar a los equipos. La IA generativa (GenAI) ha surgido rápidamente como una prioridad tecnológica principal, con un 83% anticipando su uso en los próximos 12 meses. Las políticas de sostenibilidad y ESG son impulsadas cada vez más por preocupaciones energéticas y un enfoque en mejorar la eficiencia. Los fabricantes están equilibrando personas, procesos y tecnología para impulsar la resiliencia empresarial a largo plazo, mitigar riesgos y lograr un crecimiento sostenible. 

De igual forma, el informe presenta los resultados de la 9ª encuesta anual sobre el Estado de la Manufactura Inteligente, realizada por Rockwell Automation en asociación con Sapio Research. Más de 1,500 fabricantes de 17 países participaron, con la mayoría (64%) representando empresas con ingresos superiores a $1 mil millones. La encuesta revela optimismo entre los fabricantes, dado que la tecnología avanzada de operaciones industriales brinda resultados, a pesar de desafíos como condiciones económicas cambiantes, escasez de mano de obra, brechas de habilidades y preocupaciones de ciberseguridad. Entre los hallazgos clave se destaca que el 94% de los fabricantes esperan mantener o aumentar su fuerza laboral debido a la adopción de tecnologías de manufactura inteligente. La ciberseguridad emergió como el tercer riesgo externo más alto, ingresando al top 5 por primera vez. La IA generativa ocupó el segundo lugar en retorno de inversión (ROI), detrás solo de Cloud/SaaS. El 81% de los fabricantes planean utilizar tecnología portátil para finales de 2024. La ciberseguridad ocupó el primer lugar en habilidades que los empleadores buscan en 2024. La IA generativa es la principal área de inversión tecnológica en los próximos 12 meses. La gestión del cambio es el principal obstáculo relacionado con la fuerza laboral en 2024. La ciberseguridad se predice como la segunda área más impactada por la IA en los próximos tres años, justo detrás de la calidad. El informe también ofrece una visión general de las tecnologías de manufactura inteligente, incluyendo sistemas de ejecución de manufactura (MES), monitoreo de producción, planificación de recursos empresariales (ERP), sistemas de control distribuido (DCS), planificación de cadena de suministro (SCP), sistemas de gestión de mantenimiento computarizado (CMMS), sistemas de gestión de calidad (QMS), gestión de desempeño de activos (APM), logística de producción, herramientas de diseño y visualización, y análisis.

Del mismo modo, se presentan hallazgos clave de una encuesta sobre el estado de la manufactura inteligente y la adopción de tecnologías emergentes como IA, ML y automatización. Los resultados muestran que la IA es central en las estrategias y hojas de ruta tecnológicas, con IA generativa y causal ofreciendo el mayor retorno de inversión después de Cloud/SaaS. Las capacidades de IA/ML se perciben como impulsoras de los resultados comerciales más significativos en comparación con otras capacidades de manufactura inteligente. La falta de una fuerza laboral capacitada se cita como la principal razón por la que los fabricantes luchan por superar a la competencia. Sin embargo, el 94% de los encuestados planean utilizar nuevas tecnologías para amplificar su fuerza laboral, llenar la brecha de habilidades y mantener la calidad en medio del recambio de empleados. La gestión de datos se identifica como un área crítica para mejorar, puesto que los encuestados creen que los líderes de la industria están utilizando datos para impulsar la IA/ML y optimizar procesos. Sin embargo, las organizaciones están utilizando eficazmente menos de la mitad de los datos recopilados. Las políticas de sostenibilidad y ESG son impulsadas cada vez más por preocupaciones energéticas, con el 98% de las organizaciones teniendo algún tipo de política de sostenibilidad o ESG. La gestión energética, calidad y seguridad del producto, salud y seguridad, la reducción de desechos en la manufactura y el compromiso con procesos ecoamigables se identifican como los factores más importantes para 2024. El informe ofrece perspectivas sobre el estado actual de la adopción de la manufactura inteligente y los desafíos enfrentados por los fabricantes, así se incluyen puntos clave: el 29% de las organizaciones tienen políticas formales de sostenibilidad/ESG, mientras que el 11% tienen políticas informales. Los fabricantes están actualizando su infraestructura de red e invirtiendo en dispositivos de hardware conectados como sensores, computadoras industriales y sistemas de monitoreo de producción. Soluciones de software de manufactura inteligente modulares y escalables como controladores lógicos programables (PLCs), planificación de recursos empresariales (ERP) y sistemas de gestión de calidad (QMS) están siendo adoptadas por su facilidad de integración y rápido retorno de inversión. Los mayores desafíos para los fabricantes son la escasez de habilidades de la Industria 4.0, atraer empleados con habilidades específicas y capacitar a la fuerza laboral para adaptarse a sistemas y software nuevos. Las habilidades más buscadas por los empleadores en la próxima generación de empleados son comunicación/trabajo en equipo, conocimiento de tecnología inteligente, prácticas de ciberseguridad y pensamiento analítico. Las principales barreras para la adopción de la manufactura inteligente son el costo/gasto, la falta de habilidades para implementar y optimizar, la resistencia al cambio por parte de los empleados y la sustitución/actualización de sistemas heredados. Mejorar la calidad es el principal resultado que los fabricantes esperan lograr con la tecnología de manufactura inteligente existente. El control de calidad y la ciberseguridad son los principales casos de uso planificados para IA/ML en 2024, seguidos por la optimización de procesos, gestión de la cadena de suministro y robótica. Los fabricantes de todas las regiones tienen como objetivo mejorar la calidad, impulsar OEE, reducir costos, mejorar la posición financiera/crecimiento de ingresos y expandirse en nuevos mercados/productos mediante la adopción de la manufactura inteligente.

La transformación digital en la manufactura se encuentra en un acelerado proceso de evolución, impulsada en gran medida por los obstáculos que enfrentan los fabricantes, siendo estos factores determinantes para la adopción de tecnologías emergentes. Según el informe, la mayoría abrumadora de fabricantes (83%) indica que estos obstáculos están impulsando sus esfuerzos de transformación digital, con cifras que superan el 90% en países como Brasil, China, India, Japón, Arabia Saudita y los Emiratos Árabes Unidos. Esta tendencia se ve reflejada en la aceleración de la transformación digital en sectores como el almacenamiento y la distribución, seguidos de cerca por las industrias de energías renovables y química. La adopción de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA), la IA generativa (GenAI), la IA causal, los robots colaborativos (cobots) y los robots móviles autónomos (AMRs) está siendo impulsada para mejorar la fuerza laboral, reducir errores, aumentar la velocidad de entrega de valor y mejorar la calidad, con un 85% de los fabricantes que han invertido o planean invertir en IA/ML este año. La automatización, la tecnología de manufactura inteligente y la IA/ML son herramientas con las cuales puede abordarse la escasez de mano de obra y las brechas de habilidades, impulsando resultados comerciales positivos en los próximos cinco años, junto con programas de capacitación para empleados y adopción de tecnología. Además, las prácticas de sostenibilidad y ESG se están convirtiendo en prioridades centrales para la mitigación de riesgos, junto con el desarrollo de talento existente. En otro sentido, el análisis de una encuesta sobre el futuro de la manufactura inteligente destaca la adopción de tecnología para rastrear y cuantificar prácticas sostenibles como la principal estrategia para mitigar riesgos internos. Los principales impulsores de las inversiones tecnológicas son el impacto a largo plazo en el negocio y el logro de objetivos comerciales de alto nivel. Se espera que la IA tenga el mayor impacto en calidad, ciberseguridad, robótica y optimización de procesos en la industria manufacturera para 2027. Las tecnologías principales que abordarán los desafíos de la fuerza laboral son la IA generativa, análisis avanzado e IA/ML. Se identifican obstáculos de liderazgo como evaluar la adecuación empresarial y tecnológica/talento y gestionar efectivamente personas y recursos. Los líderes deben equilibrar personas, procesos y tecnología para desarrollar una estrategia de fuerza laboral sostenible y navegar por los desafíos de la manufactura.

Adicionalmente, se mencionan los desafíos clave y los pasos involucrados en impulsar iniciativas exitosas de transformación digital en organizaciones manufacturera, como la importancia de un enfoque holístico para la transformación digital, centrándose en la experiencia del empleado, el liderazgo servicial y las aplicaciones de fuerza laboral conectadas en primera línea. Se esboza un proceso de 8 pasos para impulsar el valor y lograr el éxito en iniciativas de transformación digital, desde identificar las necesidades más importantes, priorizar casos de uso, definir la arquitectura OT/IT, desarrollar una estrategia y hoja de ruta, hasta escalar las soluciones, optimizarlas y mejorarlas continuamente. Se enfatiza la importancia de demostrar valor frente a la tecnología, planificar para la escalabilidad, fomentar la colaboración a nivel empresarial, aprender y mejorar continuamente, comunicar el progreso, definir la gobernanza y capacitar y respaldar a las personas. Este enfoque equilibrado considera tanto los aspectos tecnológicos como humanos, incluyendo la adhesión a estándares de proceso y datos, empoderamiento de las personas y generación de entusiasmo por la transformación. El informe presenta cifras sobre la demografía y firmografía de los encuestados en el 9º Informe Anual del Estado de la Manufactura Inteligente, los datos resultantes muestran una distribución de los encuestados en varias regiones, con un 41% en las Américas, un 28% en EMEA y un 31% en Asia Pacífico. En cuanto a las industrias representadas, el informe cubre sectores como Alta Tecnología, Electrónica, Semiconductores (27%), Automoción y Neumáticos (12%), Metales y Fabricantes de Metales (12%), y Bienes de Consumo envasados (10%). Los roles de los encuestados incluyen gerentes (20%), directores (17%), jefes de departamento (17%), vicepresidentes/senior vicepresidents (12%) y ejecutivos de nivel C-suite (9%). 

 

El análisis integral de los extractos revela un panorama dinámico en el ámbito de la manufactura inteligente, donde la adopción de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y la automatización representan un rol en la transformación digital de las organizaciones. Se destaca el impulso significativo hacia la digitalización acelerada, especialmente en sectores como la logística y el cumplimiento, energía renovable y química, respaldado por inversiones considerables en tecnologías como la IA generativa (GenAI), IA causal, robots colaborativos (cobots) y robots móviles autónomos (AMRs). Esta tendencia refleja la importancia estratégica de la automatización y la tecnología inteligente para abordar desafíos críticos como la escasez de mano de obra cualificada y las brechas de habilidades, así como para mejorar la calidad y eficiencia operativa. Además, la integración de prácticas de sostenibilidad y gobierno ambiental, social y corporativo (ESG) como prioridades fundamentales subraya la necesidad de un enfoque equilibrado que considere tanto los aspectos tecnológicos como humanos en el proceso de transformación digital para lograr resultados sostenibles y una ventaja competitiva a largo plazo.

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