En los últimos años, hemos aprendido una valiosa lección: que las interrupciones son, y seguirán siendo, un lugar común. Por lo que las empresas deben estar preparadas para ello. Y para sobrevivir a este nivel de incertidumbre es crucial apoyarse sobre herramientas sólidas como, por ejemplo, la Inteligencia Artificial que, actualmente, se encuentra en un grado de madurez que permite reforzar y dotar de flexibilidad a las organizaciones.
Además, su integración en la estrategia de negocio permite a los líderes empresariales adquirir una visibilidad completa de sus organizaciones en tiempo real. Pero mientras intentan utilizar esa información para agilizar y optimizar sus operaciones, también deberán abordar la brecha de talento que actualmente afecta a las organizaciones. No hay una solución fácil para esto, pero una vez que la IA esté firmemente integrada en el flujo de trabajo y los empleados estén lo suficientemente capacitados para usarla, las empresas estarán bien preparadas para enfrentar el próximo gran impacto.
Prevención contra perturbaciones climáticas
Dejar atrás las tecnologías heredadas en la era de la transformación digital requiere romper los silos dentro de las pilas tecnológicas de una organización e incorporar las nuevas tecnologías en la operación o seno de la empresa. En esta línea, por ejemplo, si la IA se integra en el rendimiento de la cadena de suministro para la predicción meteorológica durante el proceso, puede ayudar a prevenir posibles interrupciones debidas al clima.
No se puede evitar que ocurra un huracán, pero sí anticipar y planificar de acuerdo a este
Precisamente, los eventos meteorológicos son cada vez más comunes y perjudiciales para el proceso de la cadena de suministro. Hoy en día, ejecutar los plazos de entrega estándar ya no funciona: es demasiado ajustado, lo que significa que los plazos se interrumpen por completo cuando ocurre un evento meteorológico notable.
Con la IA, que puede utilizar las tendencias históricas junto con las lecturas meteorológicas, las empresas pueden medir la probabilidad de que se interrumpan los plazos de entrega por motivos asociados al clima. Si existe una alta probabilidad, las empresas pueden cambiar sus planes para prepararse para el pronóstico, incluso, el sistema podría modificarse automáticamente gracias a la capacidad de la IA de realizar cambios en las instrucciones de pedido y envío.
Aprovechar la gestión predictiva de activos
El mantenimiento predictivo se está volviendo cada vez más popular a medida que las empresas adoptan nuevas herramientas de IA y ERP.
En esta línea, la gestión del rendimiento de activos (APM) garantiza que los activos puedan funcionar a niveles óptimos, aumentando su fiabilidad y disponibilidad e impulsando el uso de datos provenientes de IoT. Y, por otro lado, la gestión predictiva de activos (PAM) reduce los costes y el tiempo asociado al mantenimiento al optimizar el proceso de órdenes de trabajo.
Así, una vez que detecta una señal de alarma o un código de fallo de un equipo averiado, la IA analiza el trabajo anterior para ese tipo de equipo y ese código de señal en particular. Con base en el historial de viajes de reparación para el código y la máquina, la IA determina las piezas de repuesto y las herramientas correctas necesarias para completar la reparación, dejando constancia de ello en la orden de trabajo y eliminando así la necesidad de un viaje de diagnóstico preliminar al equipo y el tiempo necesario para pedir las piezas.
Junto con IoT, donde el equipo puede alimentar a la IA con esta información directamente, el monitoreo predictivo de activos cambia las reglas del juego para este campo.
