La IA ha sido la palabra de moda en el sector manufacturero durante los últimos años, y no hay indicios de que vaya a desaparecer pronto. Aunque el potencial del análisis predictivo y la toma de decisiones autónoma resulta tentador para muchos propietarios de empresas manufactureras, la IA solo es tan buena como los datos en los que se basa. 

Para los fabricantes y envasadores por contrato que están invirtiendo en la transformación digital, precipitarse en la IA sin datos precisos y oportunos puede causar más daño que beneficio.

Aquí hay tres razones por las que los datos erróneos, o la visibilidad inadecuada de los datos en su planificación y producción, obstaculizarán sus objetivos comerciales. También exploraremos qué debe hacer para evitar estos escollos.

1. La IA hereda los errores y los puntos ciegos de los datos defectuosos.

Si sus datos históricos, actuales o externos tienen sesgos sistemáticos (por ejemplo, etiquetado inconsistente y datos faltantes u obsoletos), los modelos de IA reforzarán esos sesgos. Los modelos de IA aprenden continuamente de sus canales de datos, por lo que los errores o sesgos se amplifican. 

En las plantas de fabricación, esto podría traducirse en que algunas líneas de producción parezcan menos eficientes de lo que realmente son debido a la falta de datos. O bien, el precio de los materiales y componentes podría ser superior o inferior al real debido a datos obsoletos. Además, las inconsistencias en la forma de registrar las métricas en sus diferentes centros podrían llevar a la IA a interpretar erróneamente el rendimiento.

Estas lagunas en sus datos son peligrosas porque se corre el riesgo de tomar decisiones basadas en patrones que no son reales, lo que puede dar lugar a una programación, una previsión de la demanda o una planificación de la capacidad inexactas.

Con el tiempo, estos «puntos ciegos» se integran en los sistemas, lo que dificulta la desviación o la innovación.

¿Cómo solucionamos esto? En primer lugar, audite sus datos: busque lagunas importantes, incoherencias en el etiquetado y representaciones desiguales, como diferentes tipos de productos, tamaños o lotes.

A continuación, estandarice la captura de datos en todas sus líneas y/o instalaciones para garantizar que los mismos tipos de eventos se registren de la misma manera. Asegúrese también de tener visibilidad de los datos en tiempo real sobre los eventos clave de la producción: velocidad de la línea, tiempo de inactividad, defectos y escasez de materiales.

2. Los datos obsoletos o fragmentados conducen a decisiones erróneas.

Los datos aumentan, se mueven y cambian constantemente. En muchos casos, los datos necesarios para la IA se encuentran en diferentes sistemas de la empresa, como ERP, MES y CRM. Pero esos datos no están integrados, sincronizados ni validados. Esta fragmentación provoca retrasos, conflictos y lagunas en los conjuntos de datos.

El riesgo empresarial: si su canal de datos no refleja su estado actual en tiempo real, sus recomendaciones de programación, previsión de la demanda o enrutamiento basadas en la inteligencia artificial no se ajustarán a la realidad.

Los datos fragmentados reducen la confianza entre los equipos. Cuando los responsables de la toma de decisiones ven informes divergentes, vuelven a los flujos de trabajo anteriores o a soluciones manuales, lo que genera trabajo redundante y frustra el propósito de la IA.

¿Cuál es la solución? Implementar un sistema de software diseñado específicamente para proporcionar visibilidad de la producción en tiempo real: rendimiento de la línea, capacidad de pedidos, gestión y uso de materiales, y progreso de los pedidos en tiempo real.

Esta plataforma debe ser capaz de integrar datos de todos los sistemas, tanto internos como externos. Los datos relevantes provienen de proveedores, clientes y otros socios comerciales.

Por último, establezca paneles de control, alertas u otras herramientas que muestren métricas y excepciones en tiempo real, no solo resúmenes al final del día. Si espera hasta el final del día para detectar problemas de producción, el daño ya estará hecho.

3. Los costes ocultos derivados de datos erróneos pueden superar su gasto en IA.

Los datos erróneos conllevan muchos «costes ocultos»: predicciones erróneas, incumplimiento normativo, pérdida de tiempo y recursos en la depuración de errores e incluso daños a la reputación de la marca. 

Los proyectos de IA suelen presupuestar el diseño de modelos, la computación y las licencias, pero subestiman el esfuerzo necesario para la limpieza, validación y gestión de datos, así como para la corrección de errores posteriores.

El coste empresarial de estos errores no es solo financiero. Los datos erróneos pueden provocar retrasos en el lanzamiento de soluciones de IA o soluciones con un rendimiento inferior al esperado.

Su empresa podría recibir una multa o infringir la normativa, especialmente en sectores en los que la trazabilidad, la calidad y la seguridad están estrictamente reguladas. Una mala calidad o unos registros inexactos podrían dar lugar a retiradas de productos, defectos o incluso problemas de seguridad.

Cuando los resultados de la IA son erróneos, los equipos pueden perder la confianza en los análisis, lo que puede llevar a que las personas dejen de utilizar las herramientas por completo. Eso significa que su inversión en IA se ha perdido.

Esta es la solución: Empiece por implementar protocolos de gobernanza: defina quién es el propietario de cada dato, cómo se valida y quién es responsable de las anomalías. A continuación, realice pruebas continuas de calidad e integridad de los datos: no solo en las etapas iniciales, sino a lo largo de todo el proceso, a medida que los sistemas evolucionan.

Es fundamental medir y supervisar el coste que supone disponer de datos deficientes: cuánto trabajo adicional se genera, cuántos errores se cometen, cuántas decisiones se retrasan o se revierten debido a datos inexactos o incompletos.

Por qué la visibilidad de los datos en tiempo real es más importante que la IA

Teniendo en cuenta todo lo anterior, he aquí por qué los envasadores y fabricantes por contrato deben buscar primero una visibilidad precisa y en tiempo real de sus procesos de producción y empresariales, antes de incorporar la IA:

1. Base estable: sin datos precisos que fluyan en tiempo real, la IA se convierte en una apuesta arriesgada. Es importante que la base de datos sea sólida para que la IA no intente construir sobre arena.
2. Retorno de la inversión más rápido: solucionar los problemas de datos desde el principio permite que los modelos de IA se entrenen más rápido, generen recomendaciones útiles antes y reduzcan los gastos generales de mantenimiento.
3. Escalabilidad: a medida que amplíe su negocio con más líneas de producción, socios y referencias, sus retos en materia de datos crecerán exponencialmente. Resolver primero los problemas de visibilidad e integridad de los datos hace que la ampliación de la IA sea práctica, en lugar de exponencialmente dolorosa.
4. Mitigación de riesgos: los riesgos normativos, operativos y reputacionales son notablemente menores cuando se sabe que los datos son precisos, trazables y completos.

Cómo ayuda Nulogy

En Nulogy, vemos cómo muchos envasadores y fabricantes por contrato se enfrentan precisamente a los retos mencionados anteriormente: sistemas dispares, métricas incompletas, retrasos en la información sobre la producción.

Nos hemos asociado con cientos de empresas de embalaje y fabricación de todo el mundo para:

• Captura datos a nivel de producción en tiempo real, como el rendimiento de la línea, el rendimiento de la mano de obra y el seguimiento y consumo del inventario.
• Centralizar los datos en toda su empresa y con sus socios y clientes.
• Proporcione paneles de control y alertas que hagan accesibles los datos de producción en tiempo real a los equipos de operaciones, planificación, calidad y liderazgo.

Garantice datos de producción limpios y en tiempo real con Nulogy

La IA no es el punto de partida, sino el destino. Para llegar allí con éxito, los envasadores y fabricantes por contrato deben asegurarse de que sus datos de producción sean limpios, visibles, integrados y actuales.

Durante más de 20 años, el software de embalaje por contrato especialmente diseñado por Nulogy ha estado a la vanguardia del sector, ayudando a los principales co-embaladores, co-fabricantes y 3PL del mundo a obtener la visibilidad de datos en tiempo real necesaria para reducir costes, mejorar la mano de obra y reforzar la satisfacción del cliente. 

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