¿Cómo pueden las cadenas de suministro inteligentes reducir los tiempos de inactividad imprevistos?
Los conceptos de cadena de suministro inteligente como Supply Chain 4.0 están destinados a redefinir la fabricación y reducir los tiempos de inactividad imprevistos. Aportarán automatización avanzada, análisis de datos en tiempo real y sistemas de IA, marcando una nueva era en la industria.
Este artículo ofrece una visión en profundidad del gran impacto de las cadenas de suministro inteligentes. Destaca cómo estas cadenas pueden eliminar eficazmente los tiempos de inactividad no planificados. Además, respalda el creciente uso de análisis predictivos, sensores de IoT y sistemas interconectados.
Los fabricantes pueden aprender mucho sobre el estado y la eficiencia de sus máquinas en tiempo real con el uso de estas tecnologías. Con este tipo de planificación previa, puede llevar a cabo estrategias de mantenimiento proactivas que eviten paradas inesperadas de la maquinaria y reduzcan al mínimo las costosas interrupciones. Además, ofrece la posibilidad de obtener mayores beneficios en toda la cadena de suministro.
Tiempos de inactividad imprevistos en la fabricación
La mayoría de los fabricantes estarían de acuerdo en que el tiempo de inactividad de las máquinas sigue teniendo una enorme influencia en su negocio. Por supuesto, algunos tiempos de inactividad son inevitables para permitir el mantenimiento esencial. Sin embargo, el tiempo de inactividad no planificado tendrá un impacto negativo en la producción, supone una amenaza para la rentabilidad y tiene el potencial de provocar la pérdida de negocio y de reputación.
El tiempo de inactividad de las máquinas es más frecuente en sectores en los que se utiliza maquinaria compleja, como la industria farmacéutica, aeroespacial y automovilística. Algunos calculan que, de media, las fábricas pierden 25 horas de producción al mes por paradas imprevistas o no programadas¹. Esto equivale a más de una jornada laboral completa y a la pérdida de casi dos semanas al año.
El coste del tiempo de inactividad no programado
El coste de los tiempos de inactividad de las máquinas aumenta a un ritmo vertiginoso. Esto se debe sobre todo a la espiral inflacionista, a las líneas de producción que funcionan a plena capacidad y a las tensiones en las cadenas de suministro. Un estudio realizado por ABB en 2023 revela que el coste de una hora de inactividad en una fábrica de automóviles supera ya los 2 millones de dólares. Esto supone un importante aumento respecto al valor anterior de 1.3 millones de dólares registrado en 2019-20.
En el sector del petróleo y el gas, el coste por hora del tiempo de inactividad de las máquinas se ha más que duplicado, hasta alcanzar los 500.000 dólares².
Es posible que incluso estas estimaciones sean conservadoras. Esto se debe a que el coste real del tiempo de inactividad de las máquinas es difícil de predecir. Por ejemplo, los salarios del equipo de mantenimiento, el coste de las piezas o el coste de envío rápido. Así como los salarios de los empleados que no pueden trabajar, y las posibles sanciones por el incumplimiento del contrato.
A pesar del impacto negativo en la fabricación, dos tercios de las empresas siguen confiando en las estrategias de mantenimiento basadas en el tiempo. En otras palabras, el mantenimiento de la maquinaria se realiza estrictamente en función de las necesidades o del calendario. Esto es así independientemente de lo urgente que sea realmente la necesidad de reparación³.
A largo plazo, ninguno de estos escenarios es sostenible. Los fabricantes tienen que pasar de un enfoque no planificado a uno planificado, previendo el tiempo de inactividad con suficiente antelación.
Mantenimiento predictivo
El tiempo de inactividad programado de las máquinas le permite a los fabricantes realizar inspecciones minuciosas de los equipos. Pueden sustituir los componentes desgastados y llevar a cabo medidas preventivas, como la limpieza, lubricación, calibración y actualización del software. También proporciona tiempo para evaluar y gestionar el inventario de piezas de repuesto y formar a los equipos de ingenieros. Esto significa que podrán estar al día con los procedimientos y tecnologías de mantenimiento más recientes.
Además, el tiempo de inactividad planificado, ofrece una oportunidad perfecta para incorporar nuevas tecnologías u optimizar los procesos existentes. Esto puede conducir a una mejora de la eficiencia global de los equipos (EGE), a un aumento de la calidad del producto y a un menor consumo de energía.
Un enfoque de mantenimiento predictivo es un principio fundamental de la Industria 4.0. La Industria 4.0 se introdujo por primera vez en Alemania. Su objetivo es transformar la fabricación mediante la integración de tecnologías industriales avanzadas (TIA), el internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés), la inteligencia artificial (IA) y la automatización. Supone un cambio hacia fábricas inteligentes e interconectadas en que las máquinas, procesos y sistemas se comunican y funcionan juntos a la perfección.
Para desplegar eficazmente una estrategia de mantenimiento predictivo, es crucial integrar sensores en todos los niveles. Además, deben integrarse los procesos y los sistemas, y se debe recurrir a la automatización generalizada. Estas medidas permiten recopilar datos valiosos que sirven de base para el mantenimiento predictivo.
Los recientes avances tecnológicos en informática y tecnología de sensores, junto con el potente análisis de datos y la IA, han abierto nuevas posibilidades a los fabricantes. Ahora pueden obtener información sin precedentes en tiempo real sobre la salud y el rendimiento de la maquinaria. Sin embargo, el potencial de estos avances va más allá de la mejora del mantenimiento.
Más allá del mantenimiento predictivo
La cadena de suministro 4.0 extiende los principios y beneficios de la Industria 4.0 en la planta de producción a toda la cadena de valor. Su objetivo es crear redes inteligentes y con capacidad de respuesta, centrándose en los datos en tiempo real, la visibilidad, y la conectividad entre proveedores, fabricantes, distribuidores y clientes.
Previsión de la demanda
La previsión de la demanda es un ejemplo. Históricamente, la previsión de la demanda futura de productos o servicios se basó en los datos de venta, modelos estadísticos y patrones de mercado.
Sin embargo, este enfoque carece de agilidad y tiene dificultades para adaptarse a los cambios repentinos en la demanda de los consumidores. Por lo tanto, se produce un exceso o una falta de existencias. El exceso de existencias inmoviliza el capital y los costes de almacenamiento, mientras que la falta de existencias puede provocar el descontento de los clientes y la pérdida de ventas.
Los análisis avanzados y los algoritmos de IA se utilizan en un modelo de cadena de suministro inteligente para analizar vastos conjuntos de datos. Estos algoritmos tienen en cuenta el comportamiento de los clientes, las redes sociales y las tendencias del mercado. Al identificar patrones, son capaces de ofrecer predicciones más precisas.
La visibilidad en tiempo real de la dinámica del mercado permite a los fabricantes realizar ajustes inmediatos en las previsiones de la demanda a medida que cambian las condiciones. Al volver a conectar esta información con la fábrica, se pueden gestionar mejor la capacidad y la disponibilidad de las máquinas. Es importante tener siempre en cuenta en este proceso las interrupciones por mantenimiento planificado.
Gestión de inventarios
Otra área que se beneficia de la cadena de suministro 4.0 es la gestión de inventarios. La industria 4.0 permite volver a pedir piezas de repuesto para las máquinas antes de una parada programada. Del mismo modo, la cadena de suministro 4.0 utiliza la IA y el aprendizaje automático para comprobar constantemente los niveles de existencias. A continuación, genera solicitudes de pedidos automáticamente cuando el inventario alcanza un umbral predefinido.
La automatización cambia las reglas del juego cuando se trata de tareas rutinarias de nuevos pedidos. Al eliminar la necesidad de intervención manual, reduce significativamente los riesgos de error. Como resultado, esto significa que las existencias pueden reponerse en el momento adecuado, sin contratiempos, reduciendo los tiempos de inactividad imprevistos.
Y para quienes han sufrido el contratiempo de un pedido perdido o extraviado, las cadenas de suministro inteligentes se extienden a la optimización de rutas y el seguimiento de pedidos. Las cadenas de suministro inteligentes permiten realizar ajustes dinámicos para mantener las rutas en un nivel óptimo incluso cuando las variables cambian con frecuencia.
Ahora, los responsables de logística pueden supervisar los envíos minuto a minuto gracias al seguimiento en tiempo real mediante dispositivos de IoT, GPS y etiquetas RFID avanzadas. Esto permite optimizar continuamente las rutas de transporte en función de las condiciones actuales. Además de garantizar la entrega puntual de las mercancías al destinatario correcto, en todo momento, para reducir los tiempos de inactividad imprevistos.
Entregar la cadena de suministro 4.0.
La Industria 4.0 ha allanado el camino para las fábricas inteligentes y los regímenes de mantenimiento predictivo. Las cadenas de suministro inteligentes están preparadas para redefinir la fabricación mediante el uso de automatización avanzada, análisis de datos en tiempo real y sistemas de IA.
Cuando se produce una avería en una máquina, las cadenas de suministro inteligentes ayudarán a resolver los problemas rápidamente y a restablecer las operaciones para reducir el tiempo de inactividad no planificado. La naturaleza interconectada de una cadena de suministro digital, unida a una mayor visibilidad y transparencia, permite detectar rápidamente piezas o sistemas defectuosos. Como resultado, se desencadena un proceso racionalizado para abastecerse de piezas o equipos de repuesto. En última instancia, esto ayuda a reducir el tiempo de inactividad en la fabricación y a mantener las líneas de montaje en movimiento sin problemas.
Entregar la cadena de suministro 4.0 implica más que una inversión en la última tecnología de IA y sensores. Para garantizar el éxito de la adopción de cadenas de suministro inteligentes, es crucial centrarse en la mejora de las cualificaciones, la colaboración y las asociaciones estratégicas. Esto incluye trabajar estrechamente con proveedores globales como EU Automation, socios logísticos y proveedores de tecnología.
Aunque se trata de un compromiso importante, las ventajas de un ecosistema de este tipo van más allá de la mera gestión de las averías de las máquinas para reducir los tiempos de inactividad imprevistos. Ofrece a los fabricantes una forma de prosperar ante la creciente incertidumbre y las continuas perturbaciones de la cadena de suministro.
