Así como dependen de la maquinaria, los fabricantes modernos dependen cada vez más de datos precisos y procesables. Desde sensores conectados hasta la automatización inteligente, las tecnologías avanzadas están transformando la forma en que las fábricas recopilan, utilizan y aprovechan esos datos. Cuando capacidades como la inteligencia artificial (IA), la automatización robótica de procesos (RPA) y el Internet de las cosas (IoT) están integradas en los sistemas ERP, transforman la manufactura, que pasa de ser una serie de pasos a convertirse en un ecosistema de aprendizaje continuo.
Las máquinas y los sistemas de producción conectados transmiten datos en tiempo real a los sistemas ERP, de ejecución de manufactura (MES), de gestión de almacenes (WMS), de configure, price, quote (CPQ) y otros sistemas. Esto permite a los equipos ver lo que sucede en las distintas líneas y plantas en el momento en que ocurre. La analítica de IA puede interpretar señales como la temperatura, la vibración y la capacidad de procesamiento para identificar posibles problemas con anticipación, recomendar ajustes en los procesos o activar automáticamente el mantenimiento. El resultado es una programación más inteligente, menos disrupciones y operaciones cada vez más ajustadas y resilientes con cada ciclo de producción.
Estas son algunas formas en las que los fabricantes pueden utilizar la tecnología integrada en su software ERP para operar con mayor rapidez y ser más competitivos:
Conectividad IoT
Al utilizar el IoT para conectar máquinas, sensores y sistemas de producción directamente con los procesos de negocio, las organizaciones pueden obtener una visión clara y en tiempo real de sus operaciones y sentar las bases para generar perspectivas más predictivas. Estas son algunas de las formas en que puede ayudar:
- Monitoreo de la planta. Con la integración del IoT, los fabricantes pueden monitorear los equipos en tiempo real y conocer de primera mano factores como la efectividad general de los equipos (OEE), el tiempo de inactividad y los códigos de motivo para respaldar las estrategias de mantenimiento.
- Gestión y mantenimiento de plantas. El uso de sensores de IoT para capturar datos de producción, incluidos indicadores de desempeño y datos de mantenimiento, permite responder rápidamente a los cambios en las condiciones de los activos.
- Visibilidad de la cadena de suministro. Los activos conectados que comparten datos de demanda y suministro en tiempo real mejoran la visibilidad en toda la cadena de suministro, lo que permite contar con una red de suministro más ágil y con mayor capacidad de respuesta.
- Gestión de calidad. Los defectos pueden detectarse en tiempo real para mejorar la calidad del producto.
- Servicios posventa. La capacidad de monitorear y programar servicios de forma remota ayuda a mantener satisfechos a los clientes y, al mismo tiempo, minimizar el tiempo de inactividad no planificado.
RPA y automatización de flujos de trabajo
La automatización robótica de procesos (RPA) ayuda a reducir la carga de trabajo manual y los cuellos de botella en los procesos mediante herramientas que imitan las interacciones humanas con los sistemas digitales. Utilizada para tareas altamente repetitivas y basadas en reglas, la RPA permite ahorrar tiempo en toda la cadena de valor de la manufactura.
- Back-office. La RPA, una tecnología fundamental en el trabajo administrativo, destaca por automatizar procesos financieros, contables y de generación de reportes, como la introducción de datos, el procesamiento de facturas y la sincronización de datos. Puede automatizar transacciones, como asientos e informes contables, así como flujos de trabajo para lograr una mayor precisión y rapidez.
- Front-office. Todas las áreas y puntos de contacto pueden beneficiarse de los flujos de trabajo de RPA, desde ventas y servicio al cliente hasta servicios posventa. Por ejemplo, la tecnología RPA puede capturar automáticamente los pedidos de los clientes e introducirlos en los sistemas ERP o dirigir los leads a las personas adecuadas.
- Planta de producción. Aunque anteriormente se limitaba al trabajo administrativo de back-office, la RPA tiene aplicaciones en una amplia variedad de actividades de manufactura. Por ejemplo, puede activar automáticamente solicitudes de mantenimiento basadas en datos de producción y calidad, conciliar datos de proveedores e inventario, transferir actualizaciones de listas de materiales (BOM) o cambios de diseño entre los sistemas PLM y ERP, y automatizar las órdenes de compra y las aprobaciones.
Analítica avanzada y predictiva
La analítica en todas sus formas, específica para la industria, impulsada por IA, predictiva y aumentada, funciona de manera conjunta para mostrar qué funciona y qué no. Los paneles basados en roles, los KPI y las perspectivas móviles proporcionan pronósticos precisos y predicciones de costos para respaldar la toma de decisiones financieras y operativas en todos los niveles, incluidos:
- Efectividad general de los equipos (OEE) y mantenimiento preventivo
- Optimización de la cadena de suministro
- Gestión y análisis de datos
- Soporte financiero y ejecutivo
Integración y extensibilidad
Los mejores ERP para fabricantes industriales pueden integrarse completamente con PLM, MES y otros sistemas, lo que permite una analítica más rápida y precisa y procesos de automatización impulsados por IA. Para facilitar la integración y el escalamiento, utilizan diversas tecnologías.
- Conectividad basada en API. Permite una integración fluida entre los sistemas ERP, PLM, MES y de terceros.
- Gestión de datos maestros (MDM). Crea una única fuente de datos para ingeniería, producción, cadena de suministro y otros departamentos, lo que garantiza que todos los datos estén alineados y preparados para la analítica. Process mining (minería de procesos). Identifica patrones entre distintas aplicaciones y sugiere formas de mejorar los procesos, reducir los cuellos de botella y las infracciones de cumplimiento, y activar flujos de trabajo de RPA cuando sea necesario.
- Extensibilidad low code. Permite crear, modificar e implementar aplicaciones o automatizaciones personalizadas desde cero sin necesidad de un desarrollo a gran escala, mediante interfaces de arrastrar y soltar y componentes reutilizables.