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Artículo de fondo: El papel de locomotora del sector de la automoción en la implementación de Robótica
27 de junio de 2018

Por Luis González Gugel, Socio responsable de Robotics de DeloitteLuis Gonzalez Gugel deloitte

El sector automoción ha desempeñado históricamente el papel de locomotora en materia de innovación. De hecho, si pensamos en la Robótica como ciencia o rama de la tecnología que estudia el diseño y construcción de máquinas capaces de desempeñar tareas realizadas por el ser humano o que requieren del uso de inteligencia, nos encontramos de nuevo que es en este sector en el que se han producido mayores innovaciones en los procesos productivos mediante una búsqueda constante de productividad, calidad y eficiencia.

En pleno siglo XXI aparecen nuevas capacidades tecnológicas con capacidad de derribar barreras de eficiencia y productividad. Entre otras, nos encontramos con un nuevo “renacer” de la Robótica gracias a su aplicación a procesos diferentes de los habituales dentro de una cadena de producción.

Diapositiva1Un ejemplo de ello son las tareas administrativas de mano de obra con bajo valor añadido. El número total de estos procesos es asombrosamente grande en el sector automoción, dada la numerosa cantidad de intercambio de datos entre los diferentes actores de la cadena de valor, ya sea en los procesos de aprovisionamiento o en la propia administración comercial.

Una de ellas es el RPA (Robotic Process Automation), una aplicación que tiene la capacidad de ayudar en las actividades que habitualmente desarrolla un humano interactuando con un sistema informático. El robot software funciona en la interfaz de usuario (IU) de una manera similar a como trabajan los humanos: moviendo, el ratón, utilizado el teclado, buscando en el monitor...

Las soluciones de RPA están diseñadas con el objetivo de reducir costes y mejorar la velocidad, precisión y trazabilidad en la ejecución de tareas rutinarias. Los softwares de RPA interactúan con prácticamente cualquier aplicación existente en un proceso, de manera poco invasiva con los entornos IT de las compañías. Una condición indispensable para el uso de esta tecnología es su aplicación en procesos estructurados, con inputs y outputs basados en datos existentes en el mundo “digital” que deben ser “enseñados” para ejecutar las tareas requeridas en base a reglas y flujos de trabajo.

Pero la tecnología RPA tiene unos límites que se encuentran asociados a la digitalización, interpretación de datos desestructurados y procesos que cambian con relativa frecuencia.

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Es aquí donde las tecnologías cognitivas nos permiten automatizar y complementar las capacidades de RPA, ya que automatizar tareas no rutinarias implica intuición, juicio, creatividad, persuasión o la resolución de problemas, tal y como define Deloitte en su estudio “Automate this. The business leader’s guide to robotic and intelligent automation”.

Las herramientas de automatización basadas en tecnologías cognitivas realizan procesos y tareas que manejan inputs no estándar, no basados en reglas, que habitualmente necesitan de intervención humana, así como el reconocimiento de patrones en el entorno “big data”.

Trabajan sobre datos desestructurados, con capacidad de reconocer lenguaje natural en un entorno abierto, aplicando lógicas de razonamiento. Los sistemas deben ser alimentados de gran cantidad de datos para ser capaces de construir “conocimiento” y entrenados en múltiples escenarios de manera que sea capaces de desarrollar esas capacidades de “razonamiento”.

Por último, nos encontramos con aplicaciones cercanas a la inteligencia artificial, que podríamos definir como “la teoría y desarrollo de sistemas informáticos capaces de representar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.” Las soluciones de inteligencia artificial mimetizan el modo en el cual los humanos razonamos y procesamos información.

La inteligencia artificial permite el reconocimiento y procesamiento del lenguaje natural, el tratamiento de conjuntos de datos no estructurados, realizar hipótesis basadas en el análisis predictivo y establecer reglas de autoaprendizaje reescritas continuamente para mejorar el rendimiento.

Cuando analizamos cual es el nivel de penetración de la Robótica en las organizaciones nos encontramos que la principal barrera para la adopción de estas tecnologías no es la tecnología, ni el business case asociado a la inversión y aún menos la dificultad para encontrar casos de uso. La principal barrera se encuentra en la resistencia de las propias organizaciones a emprender el necesario proceso de transformación que las nuevas tecnologías exigen.

La automoción es un sector en transformación, tanto en lo que se refiere a la tecnología de fabricación de vehículos y componentes como en los modelos de negocio que afectan a la industria. Nos encontramos por lo tanto ante un momento crucial, ya que la transformación de las organizaciones comienza a convertirse en una obligación más que en una opción y aquel que resuelva primero cómo adaptar los límites de su organización a las nuevas tecnologías en todos los ámbitos de su negocio tendrá una ventaja competitiva muy significativa.