Automatizar no basta: cómo convertir la tecnología en competitividad industrial

La industria tiene cada vez más herramientas para automatizar procesos, analizar información y tomar decisiones con apoyo de tecnología. El reto, sin embargo, no está únicamente en incorporarlas.

Una planta puede invertir en digitalización y terminar con más sistemas, más datos y mayores costos sin conseguir una mejora proporcional en productividad. La diferencia está en algo menos visible: saber qué problema se quiere resolver antes de elegir la tecnología.

Cuando un proceso arrastra tiempos innecesarios, errores o métodos poco eficientes, automatizarlo no necesariamente elimina esas deficiencias. Puede incluso hacer que se reproduzcan a mayor velocidad.

Por eso, la transformación tecnológica requiere primero entender la operación, definir qué resultado se busca y establecer cómo se comprobará que la inversión realmente está generando valor.

“Si vamos a iniciar con un proceso que no es eficiente, entonces solamente vamos a tener un resultado muy pobre”, explicó Luis Alberto González Llamas, consultor independiente, durante el webinar Eficiencia operativa y competitividad industrial: automatización, digitalización y talento.

La idea apunta a una discusión cada vez más relevante para las empresas manufactureras: la competitividad no depende de cuánto se automatiza una operación, sino de qué tan bien se utiliza la tecnología para mejorarla.

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Automatizar un proceso ineficiente no lo vuelve eficiente

Antes de incorporar una nueva herramienta, una planta necesita conocer con precisión cómo funciona el proceso que pretende transformar.

Eso significa tener claridad sobre los métodos de trabajo, los tiempos estándar y los puntos donde realmente se generan las ineficiencias. De lo contrario, una solución tecnológica puede terminar replicando problemas que nunca fueron corregidos.

González Llamas ha planteado que uno de los primeros pasos debe ser precisamente controlar los procesos existentes antes de iniciar una digitalización o automatización. También destaca la importancia de involucrar al personal que trabaja directamente en la operación, porque una solución diseñada desde una oficina corporativa puede no contemplar las condiciones reales del piso de producción.

La diferencia puede parecer pequeña, pero tiene consecuencias importantes. Un proceso puede funcionar de una determinada manera en los diagramas y procedimientos documentados y comportarse de otra en la práctica, donde intervienen experiencia, excepciones, tiempos muertos y decisiones que difícilmente aparecen en una hoja de cálculo.

Por eso, antes de automatizar, la pregunta no debería ser qué tecnología puede incorporarse, sino qué parte del proceso necesita realmente ser transformada.

El costo que no aparece en el presupuesto

Una nueva tecnología no solo modifica procesos: también obliga a las personas a aprender nuevas herramientas, asumir responsabilidades distintas y atravesar un periodo de adaptación.

Ese costo puede ser difícil de cuantificar, pero tiene un efecto directo sobre la operación.

Hugo Cuesta Tamayo, Principal & Commercial Officer en Cuesta Campos, planteó durante la conversación el caso de una planta automotriz en la que se introdujeron herramientas para que los ingenieros realizaran su trabajo de manera más rápida y económica.

En los primeros meses sucedió lo contrario: el trabajo se volvió más lento y costoso y los usuarios terminaron dejando de utilizar las herramientas.

El ejemplo pone sobre la mesa una variable que puede quedar fuera del presupuesto inicial: la curva de aprendizaje. Entonces, ¿qué debe contemplar una empresa antes de implementar una nueva tecnología?

• Tiempo de aprendizaje: cuánto necesitará el personal para dominar la nueva herramienta sin afectar de manera crítica la operación.
• Cambios temporales en las responsabilidades: qué tareas dejarán de exigirse o tendrán que modificarse mientras el equipo se adapta.
• Indicadores de transición: qué métricas serán razonables durante las primeras etapas y cuáles deberán evaluarse una vez superada la curva de aprendizaje.
• Capacitación y acompañamiento: qué recursos necesitarán los equipos para incorporar la tecnología a su trabajo cotidiano.
• Expectativas de resultados: en qué momento es razonable esperar que la inversión comience a reflejar mejoras operativas.

Medir una implementación desde el primer día con los mismos parámetros que se utilizan para una operación madura puede llevar a una conclusión equivocada: considerar que una tecnología fracasó cuando todavía se encuentra en su curva de adopción.

Por eso, el costo de transformar una operación no termina cuando se compra el sistema, se instala el equipo o se contrata la plataforma. También hay que presupuestar el tiempo que necesita la organización para aprender a utilizarla y convertirla en parte de su operación.

El retorno de inversión no cuenta toda la historia

La presión por justificar las inversiones tecnológicas puede llevar a que las empresas concentren la evaluación en una sola variable: el retorno de inversión. Pero no todos los beneficios de una tecnología aparecen de inmediato como ahorro o mayores ingresos.

Cuesta Tamayo señala que algunas inversiones pueden justificarse por objetivos como la seguridad, la continuidad de la operación o el cumplimiento de los requerimientos de un cliente estratégico. En estos casos, el valor existe aunque no pueda expresarse desde el primer momento como un incremento directo en la rentabilidad.

Esto obliga a ampliar la pregunta. En lugar de preguntarse únicamente “¿cuánto dinero vamos a ahorrar?”, una empresa puede comenzar por definir “¿qué valor necesitamos generar y cómo vamos a demostrar que lo estamos obteniendo?”

La respuesta puede estar en una reducción de tiempos, menos paros, mayor capacidad productiva, una mejora en calidad, mayor seguridad o una respuesta más rápida ante cambios en la demanda. La tecnología es el medio; el resultado operativo es lo que debe justificarla.

Digitalizar también significa aprender a utilizar los datos

Cada nuevo sistema puede convertirse en una fuente adicional de información. Producción, mantenimiento, calidad, inventarios y consumo energético generan datos que, bien utilizados, pueden revelar oportunidades que antes permanecían ocultas.

Pero tener más información tampoco garantiza mejores decisiones.

Durante la conversación, González Llamas señaló que algunas plantas realizan una implementación tecnológica y no aprovechan completamente los datos que el sistema comienza a generar. En contraste, las organizaciones que utilizan esa información para identificar oportunidades y mejorar sus procesos pueden convertirla en una fuente adicional de competitividad.

Aquí aparece una diferencia importante entre digitalizar una operación y digitalizarla con propósito.

La primera puede producir nuevos registros, tableros y sistemas. La segunda necesita definir quién utilizará esa información, qué decisiones puede tomar con ella y qué cambios se realizarán a partir de sus hallazgos.

De poco sirve contar con información sobre una línea de producción si nadie tiene la responsabilidad o la autoridad para actuar cuando los datos muestran una desviación. La transformación digital, entonces, no termina cuando comienza a generarse información. En buena medida, ahí empieza otra etapa: convertir los datos en decisiones operativas.

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La tecnología debe llegar después del diagnóstico

Una de las ideas más claras planteadas por Cuesta Tamayo es que las empresas deberían evitar enamorarse de una solución antes de comprender el problema que necesitan resolver.

El planteamiento es sencillo: primero hay que profundizar en el problema, identificar sus causas y entender sus matices; después, buscar o diseñar la tecnología que pueda atenderlo. El orden importa.

La oferta tecnológica puede generar una tentación difícil de ignorar. Una plataforma, un sistema de inteligencia artificial o una herramienta de automatización puede parecer atractiva y hacer que una organización empiece a buscar dónde utilizarla.

Pero cuando la lógica funciona al revés, existe el riesgo de adaptar las necesidades de la operación a la tecnología disponible.

Un diagnóstico adecuado debería permitir responder, antes de hablar con proveedores, al menos cuatro preguntas: qué problema existe, qué mejora se busca, cómo se medirá y quién será responsable de conseguirla. A partir de ahí, la selección tecnológica tiene un punto de referencia mucho más claro.

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