Eficiencia operativa: la clave en las industrias peruanas

En el marco de la industria 4.0, la Transformación Digital busca integrar tecnologías digitales en todas las etapas de la cadena de producción y mantenimiento de una planta industrial, con el objetivo de optimizar los procesos, incrementar la productividad y mantener una ventaja competitiva en un entorno en constante evolución. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como uno de los pilares fundamentales de la Transformación digital para las industrias, ya que, se refiere a la capacidad de las máquinas para imitar la inteligencia humana y realizar tareas que requieren habilidades cognitivas, como el aprendizaje, el razonamiento, la percepción y la toma de decisiones.

A modo de definición, es importante entender que los pasos iniciales para que una empresa pueda generar valor a través de sus datos, normalmente parten del desarrollo de Analítica Avanzada (AA).

La AA se puede definir en 3 tipos principales: Descriptiva, Predictiva o Prescriptiva. La IA se aplica principalmente en las 2 últimas, ya que, son las de más alto potencial en la generación de valor. Las plantas industriales buscan anticiparse al futuro y recibir información accionable que les permita mejorar sus resultados operativos.

Las categorías más conocidas de IA son el Machine Learning y Deep Learning, el Procesamiento de Lenguaje Natural, Sistemas Expertos, Robótica y la IA Generativa, donde se encuentra ChatGPT y los increíbles avances recientes de OpenAI.

En el campo industrial, se utilizan principalmente algoritmos de Machine Learning Supervisados y No-Supervisados, que son una categoría de la IA y la base de un motor de recomendaciones y visualización de “insights” para que los operadores puedan tomar mejores decisiones, ya sea para mantener estables los procesos, incrementar la eficiencia, reducir los consumos energéticos o implementar estrategias de mantenimiento predictivo que permitan intervenir equipos en el momento preciso, entre otros beneficios.

A modo de ejemplo, en el mercado de Pulpa & Papel desarrollamos un algoritmo de IA Supervisado que predice en tiempo real el valor de un indicador de calidad del producto (Kappa). Este modelo predictivo y prescriptivo logró reducir las mermas, lo que se tradujo en un incremento del 2% en la productividad de la planta.

Otra aplicación es el mantenimiento predictivo, donde la IA monitorea equipos en tiempo real, identifica anomalías y predice fallos, permitiendo programar el mantenimiento preventivo, optimizando el uso de repuestos y reduciendo el tiempo de inactividad.

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Recientemente desarrollamos un algoritmo de IA No-Supervisado para una empresa minera que utiliza análisis vibracionales para predecir con 4 días de anticipación, posibles fallas en el equipo. Antes, la detección de estas fallas con sistemas tradicionales era imposible por la gran cantidad de variables y patrones ocultos presentes en los datos.

Según las estadísticas, se estima que para el año 2025, el 80% de todas las plantas industriales en el mundo, adoptarán algún tipo de inteligencia artificial en sus operaciones, con los casos mencionados en el Perú y la región.

La IA ha revolucionado la forma en que se realizan las tareas industriales, mejorando la eficiencia y la precisión en una amplia gama de procesos.

Según un informe de la consultora McKinsey, la implementación de IA puede aumentar la productividad en hasta un 40% en algunas industrias, mientras que un estudio de Accenture revela que el uso de esta tecnología puede generar un crecimiento económico adicional de US$ 14 billones para 2035 a nivel mundial.

Asimismo, McKinsey estima que para el año 2030, el impacto económico de la IA en la industria manufacturera podría oscilar entre 1.2 y US$ 3.7 billones anuales a nivel mundial. Por su parte, un informe de PwC, espera que la IA genere alrededor de US$ 15.7 billones adicionales para la economía global en 2030, y aproximadamente un tercio de ese valor provendrá del impacto de la IA en la industria manufacturera.

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Nuevas oportunidades laborales

Si bien la inteligencia artificial tiene el potencial de automatizar ciertas tareas, también se espera que genere nuevas oportunidades laborales. A medida que la IA se integre en la industria, se requerirá personal capacitado para desarrollar, implementar y mantener los sistemas de IA. Además, la interacción entre humanos y máquinas se volverá cada vez más importante, lo que abrirá nuevas posiciones para expertos en IA y roles que aprovechen las habilidades humanas únicas.

Basta con revisar la historia. En cada etapa de la revolución industrial, el rol de los trabajadores ha ido cambiando y los puestos laborales se han ido adecuando a las nuevas necesidades de las industrias, requiriendo una mayor preparación y especialización para adaptarse a ellos.

Con la IA la historia se repite, ya que las empresas industriales, más que reducir puestos de trabajo, los están transformando, creando nuevas funciones que requieren un mayor nivel de preparación profesional y de capacitación por parte de las compañías.

En resumen, las personas no van a ser reemplazadas por la IA, sino por profesionales que sepan trabajar en conjunto con estas nuevas tecnologías.

Según el informe de McKinsey Global Institute, mencionado anteriormente, estima que la IA podría aumentar la demanda de empleo en la industria manufacturera, generando entre 39 y 73 millones de empleos adicionales en todo el mundo para el año 2030. Asimismo, las firmas de investigación Gartner y Capgemini coinciden en qué la IA crearía hasta 2.3 millones de nuevos empleos en 2025.

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