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Greg Kinsey es asesor sénior en los ámbitos de excelencia operativa, transformación digital e Industria 4.0, y ayuda a las empresas industriales con su estrategia de Industria 4.0, su implementación, el apoyo y la alineación de las partes interesadas, el compromiso en el Genba y la materialización de los beneficios. En enero de 2023, se unió como socio a la consultora internacional de operaciones Argon & Co, liderando la práctica de Manufactura digital. |
¿Cuál es su definición de transformación digital?
Para muchos, la transformación digital consiste en examinar nuevas tecnologías y preguntarse “¿qué puedo hacer yo con esa tecnología?” Pero en la práctica, esta reflexión sucede al revés. Para mí, la transformación digital debería centrarse más en la transformación y menos en las tecnologías. Debe estar orientada a un propósito, conduciendo hacia una visión clara de la competitividad futura.
La pregunta es: ¿qué es lo que quieres transformar? ¿Las operaciones? ¿Los procesos? ¿La cultura? ¿El modelo de negocios? ¿La cadena de suministro? ¿La oferta de productos? ¿Y cómo se verá y funcionará eso? La transformación digital consiste en aplicar tecnologías para reinventar las capacidades y competencias operativas, con el fin de alcanzar un estado futuro deseado.
Cuando me reúno con los clientes, suelo preguntar: “¿Tiene una visión para su “planta del futuro”? ¿Qué es lo que realmente desea lograr? ¿Cómo serán sus operaciones en 2030?” Sorprendentemente, los líderes suelen no tener una respuesta clara. Es una pregunta importante, ya que determina tus estrategias de excelencia operativa y transformación digital.
¿Qué es la excelencia operativa?
Tradicionalmente, los equipos de excelencia operativa tienen una fuerte misión “kaizen”, que se centra en los molestos problemas que frenan el rendimiento diario: cuellos de botella, defectos, tiempos de inactividad, etc. Esto es absolutamente necesario. Sin embargo, el alcance de la excelencia operativa debería ampliarse para abarcar la creación de nuevas capacidades y el consiguiente aumento en los niveles de rendimiento. Se trata de reinventar el sistema de operaciones.
En esencia, la excelencia operativa define el “qué” de la transformación digital, mientras que las tecnologías definen el “cómo” se llegará allí. La función de excelencia operativa debe explorar a fondo cómo puede la digitalización convertirse en este facilitador. La mayoría de los equipos de TI no están muy familiarizados con los aspectos operativos de una planta de manufactura o de una cadena de suministro, por lo que el grupo de TI por sí solo no puede determinar la definición y ejecución de la transformación digital.
El desafío es: ¿cómo combinar ambos equipos para que las tecnologías digitales puedan impulsar una excelencia operativa que permita lograr los objetivos definidos y la visión de futuro.
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¿Por qué es necesario reinventar el modelo operativo para crear nuevas formas de trabajar cuando se trata de transformación digital?
Toda organización industrial cuenta con un modelo operativo. Se establece para funcionar de una manera determinada, y algunas organizaciones tienen una visión de cómo quieren mejorar ese modelo. Cuando se transforma el modelo, se puede establecer un funcionamiento radicalmente diferente.
Un ejemplo es la evolución de la producción esbelta en los últimos 30 años. La producción esbelta es un modelo de producción fundamentalmente diferente, que utiliza la mitad del espacio físico y requiere la mitad de insumos, ya sea que se trate de energía, materiales, actividad humana u otros factores que intervienen en el proceso. Inspirado en el famoso Sistema de Producción Toyota, el modelo esbelto trata de nuevas formas radicales de trabajar y de desarrollar la fuerza laboral.
Para mencionar otro ejemplo, es posible que te estés enfrentando a un cambio rápido en las necesidades de tus clientes. Tal vez la demanda del mercado esté dando un giro hacia productos más personalizados. Para lograr la transición hacia una personalización masiva, se requiere que reinventes tu modelo operativo. Esto no es fácil, ya que es probable que haya restricciones relacionadas con los proveedores. Al mismo tiempo, es posible que tu transformación sea hacia un volumen de suministro más local y sostenible. Y tu modelo de producción podría estar optimizado para altos volúmenes de producción. Así que la complejidad de cambiar tu modelo operativo puede ser enorme. Suele haber una compleja red de limitaciones económicas, políticas, sociales y de mercado que influyen en tus operaciones.
Estos ejemplos demuestran por qué no es posible hacer la transformación digital de forma aislada. Para reinventar tu modelo operativo, debes combinar la estrategia digital con una estrategia global.
¿Cómo cree que las organizaciones pueden combinar mejor sus equipos de TI y excelencia operativa?
La alineación debe comenzar desde arriba. Según mi experiencia, cuando las empresas no se toman el tiempo para alinear al equipo de liderazgo, eso les pasa factura más adelante. El primer paso es lograr que los altos ejecutivos se pongan de acuerdo sobre la visión para transformar la corriente de valor de extremo a extremo.
La corriente de valor incluye cómo se crea valor, cómo trabajan las personas, cómo se mueven los materiales, cómo funcionan los procesos, cómo funcionan los sistemas de TI y cómo gestiona la dirección. El equipo de liderazgo debe desarrollar un enfoque alineado, con un debate saludable entre ellos.
¿Cuáles son nuestras prioridades? ¿Por dónde empezamos? ¿Cuáles son los casos de uso clave? ¿Cuáles son a corto plazo? ¿A mediano plazo? ¿A largo plazo? ¿Y cómo se define el éxito? ¿Cuáles son los resultados que queremos lograr? ¿Qué significa eso en términos de KPI operativos?
Tener eso claro desde el principio es fundamental. Tiene que haber una dirección clara.
El segundo aspecto importante es conformar grupos de trabajo multifuncionales, con una amplia representación del área de operaciones. La verdadera innovación se logra al involucrar a las personas que trabajan en los procesos, o en el “Genba”, un término japonés que denota el lugar donde se crea valor. El personal de taller suele tener muchas ideas y conocimientos que pueden ayudarte a moldear los casos de uso y las soluciones digitales. Además, puesto que se convertirán en los usuarios de las soluciones digitales, es fundamental atender sus necesidades durante el diseño de la experiencia de usuario.
Y conseguir la aceptación de los usuarios es fundamental. Si la tecnología se le impone a la gente, independientemente de sea mejor o no, podrían rechazarla, sabotearla, criticarla o, en general, impedir que tenga éxito porque nadie les pidió su opinión. Una buena comunicación durante todo el proceso es un factor clave.
¿Cuáles son los factores críticos que han contribuido al éxito de las transformaciones digitales que ha visto?
El factor número uno es centrarse en la innovación más que en la tecnología. La innovación consiste en explorar los problemas que deseas resolver y realizar un análisis profundo de esos problemas. A veces implica cuestionar las preguntas: “¿Estoy haciendo las preguntas correctas?” Se trata de hacer cosas como realizar etnografía para entender cómo las personas hacen las cosas hoy en día y cómo podrían hacerlas de manera diferente, tal vez de una mejor manera. Se trata de idear, generando a veces ideas descabelladas que al final podrían conducir a un gran avance. Se trata de idear y experimentar.
¿Por qué puede fracasar la transformación digital?
Probablemente la mayor causa de fracaso es centrarse demasiado en la solución. Las personas a veces se enamoran de una solución demasiado pronto, y solo quieren instalar la tecnología sin analizar en profundidad los problemas que se deben resolver, en el contexto de la excelencia operativa. La tecnología puede volverse como un martillo en busca de clavos. Esto distrae a la gente de centrarse en los posibles casos de uso y descubrir enfoques innovadores para resolver los problemas reales. Supongo que parte de la culpa se puede atribuir a la industria de las TI, con todos los enfoques de salida al mercado centrados en el producto de los últimos 20 años.
Una segunda causa de fracaso es la falta de alineación interna en todo el equipo de gestión que mencioné anteriormente.
Y la tercera causa es volver a lo que hablamos antes. ¿Tu objetivo es instalar mucha tecnología o transformar la forma en que se realiza el trabajo? Hay una gran cantidad de reingeniería de procesos y cambios organizacionales que van de la mano con la digitalización. Y, por lo general, es necesario modernizar todo el modelo de gestión.
El Director de Marketing y Estrategia de Minitab habla de cómo la ingeniería y la tecnología se unen para lograr la transformación digital. Lea el artículo de Joshua Zable publicado por The Engineer >
¿Cuál será la cuarta revolución industrial?
Desde 2015 se está hablando de una cuarta revolución industrial. El concepto siempre ha sido relativamente vago, pero para muchos se trata simplemente de un despliegue masivo de tecnología, específicamente de TI (tecnología de la información) y TO (tecnología de operaciones). No estoy de acuerdo con esta visión simplista. Y, por cierto, el uso creciente de TI y TO en la industria no es algo nuevo. Fue la tercera revolución industrial la que nos trajo los robots industriales, las TI y el software empresarial, como el MES, que nació en la década de 1980.
Si analizamos en profundidad estas revoluciones industriales, nos damos cuenta de que se trata principalmente de un cambio fundamental en la forma de hacer el trabajo. Significa un cambio en el modelo productivo, que requiere una transformación en las competencias laborales, los modelos organizativos y los métodos de gestión. Los modelos sociales y económicos de la industria experimentan una revolución.
En términos generales, se podría decir que:
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La primera revolución industrial tuvo que ver con el trabajo especializado. Artesanos.
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La segunda revolución industrial fue sobre el trabajo estandarizado, la producción en masa y el taylorismo. Los conceptos de Henry Ford.
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La tercera revolución industrial se trató de sistemas de tracción con trabajadores autónomos, frecuentemente con flujo de una sola pieza y células en forma de U. Los conceptos de Toyota
Así que pasamos del trabajo especializado al trabajo estandarizado y al trabajo autónomo durante un período de aproximadamente 250 años.
En el futuro, creo que la cuarta revolución industrial es un cambio hacia el trabajo del conocimiento. A los trabajadores industriales ya no se les pagará por hacer trabajo físico, sino por hacer trabajo del conocimiento. El valor que creen se basará en lo que sepan, en cómo combinen los datos para optimizar la productividad, resolver problemas, monitorear procesos y gestionar operaciones. La mayor parte del trabajo físico será realizado por máquinas autónomas o semiautónomas, como ya vemos hoy en una planta de producción de equipos electrónicos avanzados o de automóviles.
Esta cuarta revolución debería suponer un cambio radical en los modelos económicos y sociales de la industria, al igual que las revoluciones anteriores. Cualquier organización que piense en cómo transformarse de esta manera, no puede pensar solo en la tecnología. Debe pensar en su “planta del futuro”, en las capacidades operativas y en las competencias humanas necesarias.
Y también es importante desarrollar una visión de cómo tu mano de obra industrial basada en el conocimiento será mejor: mejor para tus resultados, mejor para el planeta, mejor para tus clientes y, sobre todo, mejor para los propios trabajadores.
¿Cómo encaja en todo esto la analítica predictiva?
Excelente pregunta. Poder anticiparse a los problemas antes de que ocurran con un alto grado de probabilidad, ¡eso es genial! Y eso es lo que llamamos analítica predictiva. No puedo imaginar que exista alguien en algún tipo de trabajo que no desee poder predecir los problemas con precisión antes de que sucedan. Mi equipo ha comenzado a realizar proyectos en esta área, utilizando la ciencia de datos para generar modelos avanzados de causa y efecto. Los tres principales casos de uso en la manufactura son: la predicción de problemas de calidad, la predicción de tiempos de inactividad no programados y la predicción de cuellos de botella en la producción.
Una vez que los datos predictivos están a disposición de los operadores, a veces pueden orientarles sobre cómo evitar que ocurra ese problema, es decir, hacer uso de la analítica prescriptiva.
“La analítica predictiva es poderosa y, fundamentalmente, va a cambiar la naturaleza de la fuerza laboral y la forma de trabajar.” – Greg Kinsey
La manufactura tiene la reputación de favorecer la reacción: la gente siempre está “apagando incendios” y arreglando las cosas que se descomponen inesperadamente. Creo que la promesa de la transformación digital es crear un entorno más proactivo y bajo control, donde haya mucho conocimiento al alcance de la mano sobre lo que está sucediendo. El teléfono que tienes en la palma de la mano se convierte en la principal fuente de la información que necesitas para ser efectivo en tu trabajo diario. Advirtiendo de los problemas antes de que ocurran, con base en datos. Esto reduce la “lucha contra incendios”, reduce el estrés y da mayor seguridad y control a las personas.
Probablemente el término “basado en datos” esté sobreutilizado. Pero cuando las personas pueden aprovechar plenamente el poder de los datos en tiempo real, eso cambia la naturaleza misma de su trabajo diario. La revolución llega cuando estas personas no son solamente ejecutivos sentados en oficinas, sino también los conductores, los operadores de maquinaria, los responsables de calidad y el personal de mantenimiento, en el Genba. Cuando la mano de obra en el Genba pueda beneficiarse de un entorno de trabajo basado en datos, entonces quizá hayamos llegado a la cuarta revolución industrial.
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