Prepárate para la IA optimizando tu estrategia de datos de fabricación

En la situación actual, en la que todo gira en torno a la IA, no es de extrañar que muchos fabricantes se pregunten cómo pueden empezar a utilizar la IA generativa. Aunque muchos ya comenzaron a utilizar la IA predictiva para planificar y gestionar la cadena de suministro, hacer previsiones, o calcular la cuota de cartera y de mercado, la IA generativa supone un nuevo horizonte de oportunidades y desafíos. Para aprovechar todo lo que la IA promete, los fabricantes deben disponer de una estrategia de datos sólida.

Un 96% de las empresas líderes del sector creen que deberían estar sacando más provecho a los datos: es el momento de diseñar una estrategia de datos de fabricación con la que tu organización logre sus objetivos de IA. A continuación, se enumeran cuatro pasos para conseguirlo.

1. Evalúa tus sistemas y procesos actuales

Es posible que de normal utilices varios sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) y otras soluciones tecnológicas aisladas; no obstante, para implementar tu nueva estrategia de datos de fabricación es necesario disponer de datos centralizados. Este proceso de unificación es complejo y supone todo un reto.

En primer lugar, comienza por analizar cuántos sistemas estás utilizando. 

• ¿Cuántos contienen datos que coinciden entre sí? 
• ¿Existen contradicciones entre los datos repetidos? 
• ¿Algún miembro de tu organización utiliza hojas de cálculo u otros métodos manuales para almacenar información? 
• ¿Cuántas plataformas distintas tienen que consultar tus equipos para dar respuesta a preguntas simples?

Revisa los sistemas que utilizas con frecuencia, comprueba a qué datos puedes acceder de forma sencilla y a cuáles no, y reúnete con tu servicio de primera línea y con los representantes de ventas para conocer los obstáculos que deben sortear en su día a día. De esta forma, descubrirás la cantidad de tiempo que invierten en navegar por distintos sistemas para encontrar la información que necesitan.

Identifica tanto lo que funciona bien como las áreas o procesos susceptibles de mejora. Esta podría ser la base de tu estrategia de datos de fabricación.

2. Integra tus sistemas para mejorar la calidad de los datos

Ahora que ya has evaluado tus entornos, el siguiente paso en la elaboración de tu estrategia de datos de fabricación es decidir cómo unificas tus sistemas. Son muchos los beneficios de integrar las soluciones tecnológicas: conseguirás un aumento en el rendimiento de las operaciones, previsiones más precisas y, en consecuencia, podrás mantener la competitividad. Para lograrlo, es necesario que unifiques todos tus datos (de clientes, productos, activos, canales y equipos de operaciones administrativas). Esta combinación te ayuda a conocer mejor el funcionamiento de tu organización y te aporta información útil para tomar decisiones.

No obstante, unificar bases de datos, sistemas de ERP, aplicaciones personalizadas, y entre otros, puede resultar abrumador. Las organizaciones utilizan 976 aplicaciones de media, pero solo el 28% están integradas. Es posible que las más pequeñas opten por una integración punto a punto, pero este tipo de soluciones solo funcionan si se utiliza un único sistema.

La solución para las empresas con una estructura más compleja a nivel de datos es integrar sus sistemas con API que conecten las distintas aplicaciones para que puedan comunicarse entre sí y exista una red de información. Gracias a ella, las empresas pueden acceder a los datos de todas sus aplicaciones, dispositivos y activos. Esta información te ayuda a saber de forma proactiva durante cuánto tiempo ha utilizado un cliente un activo concreto; además, puedes utilizarla para crear alertas automatizadas que te avisen cuando sea necesario un mantenimiento, o para acceder a descuentos cuando los equipos se acerquen al final de su vida útil y haya que sustituirlos. Este tipo de interacciones pueden ayudarte a mejorar tus métricas de satisfacción y fidelización de los clientes.

3. Valida tus datos para asegurarte de que son precisos

En muchas ocasiones, al unificar los datos de diferentes sistemas aparece información duplicada o contradictoria. Por este motivo, es necesario garantizar que los datos de los que dispones sean precisos. Para conseguir esta precisión, debes eliminar los datos repetidos y la información irrelevante, solucionar los errores estructurales, detectar anomalías indeseadas e introducir los valores que falten.

Disponer de datos precisos ayudará a tu organización en la toma de decisiones. Además, con una vista más completa de la experiencia de cliente, puedes identificar tendencias y patrones para mejorar tus productos, servicios y procesos. 

Ahora que has analizado los procesos, integrado tus distintos sistemas y limpiado tus datos, dispones de información de alta calidad para definir tu estrategia de datos de fabricación y, en última instancia, aumentar la productividad promedio. Por ejemplo, cuando los técnicos de servicio reciban llamadas de los clientes, ya no tendrán que saltar de una pestaña o aplicación a otra para responder a sus preguntas, y la operación se resolverá en menos tiempo. Reducir la duración de las llamadas conlleva un aumento de la productividad de los técnicos de servicio, que disponen de más tiempo para atender a más clientes. El aumento de la productividad también supone un ahorro de costes, ya que se eliminan las repeticiones y se optimizan las operaciones. 

4. Ve poco a poco y experimenta con aplicaciones probadas

Una vez que hayas integrado tus sistemas y limpiado los datos, tu organización podrá comenzar a probar modelos de IA. 

La IA puede utilizarse en numerosas tareas y procesos que contribuyen al crecimiento empresarial en el sector de la fabricación. Por ejemplo, se puede recurrir a la IA generativa para elaborar resúmenes de las reuniones o para redactar correos electrónicos personalizados para cada cliente. Es posible que, desde el primer momento, quieras proponerte grandes metas al diseñar tu estrategia de datos de fabricación y esperes mejorar drásticamente tus resultados con la IA, pero es mejor que comiences haciendo pruebas en solo una o dos áreas de la empresa. De esta forma, podrás comprobar si necesitas hacer algún cambio en los procesos o en el personal. 

La primera medida puede consistir en automatizar los flujos de trabajo para que tus equipos dispongan de más tiempo para centrarse en tareas más importantes. También, puedes probar con los chatbots para que tus clientes y partners puedan solucionar sus problemas de forma más sencilla. 

Los modelos predictivos inteligentes pueden filtrar tus datos y recuperar información práctica de toda la cadena de valor de fabricación de forma mucho más rápida y eficiente que si se revisan los datos manualmente. Así, esta información te ayuda a establecer precios o hacer recomendaciones, revisar los acuerdos y requisitos de ventas, poner en valor la garantía de los productos, o acercarte a los clientes de forma proactiva. Cuando hayas terminado de gestionar tus sistemas y operaciones para organizar tus datos de forma más eficaz, te resultará sencillo modernizar la empresa e incorporar cualquier innovación que te permita estar a la vanguardia del sector.