El éxito de la IA requiere nuevos programas informáticos
La inteligencia artificial está en boca de todos. ¿Su promesa? Revolucionar los procesos mediante la automatización y, al mismo tiempo, mejorar los resultados. Pero, ¿hasta qué punto es realista esta promesa, especialmente en aplicaciones complejas como la planificación detallada de la producción?
Echemos un vistazo a la planificación detallada en la fabricación discreta. Responde a una pregunta aparentemente clara: ¿qué operación se lleva a cabo cuándo, en qué máquina, con qué personal y qué herramientas para optimizar KPI importantes como la entrega a tiempo o el rendimiento? Los algoritmos, que hoy en día se engloban bajo el epígrafe de IA, en principio han sido capaces de resolver este problema de optimización durante mucho tiempo. Sin embargo, la revolución de la IA en la planificación detallada aún no se ha materializado. ¿Por qué?
Planificación detallada de la producción mediante IA
La IA funciona especialmente bien en tareas claramente definidas con información totalmente disponible. La planificación detallada de la producción requiere esencialmente datos sobre las capacidades de las máquinas y el personal, así como sobre las operaciones que deben programarse. Esta información es relativamente fácil de proporcionar. Por tanto, la planificación detallada es ideal para la IA. Puede crear rápidamente un plan de producción optimizado, lo que a menudo es imposible para los humanos. Pero esto es sólo una parte del reto.
Además de la optimización puramente cuantitativa del plan de producción orientada a los KPI, hay que tener en cuenta tanto los factores blandos como los acontecimientos que se producen. Esto queda especialmente claro en el ejemplo de los pedidos urgentes de clientes a los que el departamento de ventas o la dirección dan prioridad. Aunque estos pedidos deben tramitarse lo más rápidamente posible, pueden, por ejemplo, provocar retrasos en las entregas a otros clientes o tiempos de preparación adicionales. La decisión de aceptar o no estas consecuencias debe tomarla una persona que sopese los distintos factores.
En la práctica, sin embargo, esta ponderación rara vez se lleva a cabo, ya que los efectos no están claros a simple vista y hay que tomar decisiones rápidamente. A menudo se promete una entrega al departamento de ventas aunque el instinto nos diga que tal vez no sea una buena decisión. Sin embargo, estas preocupaciones no pueden fundamentarse con argumentos, ya que no existe una base cuantitativa para la decisión.
Esto ilustra cómo debe ser una planificación detallada exitosa con IA. No basta con que la IA cree buenos planes de producción. La IA también debe proporcionar rápidamente al planificador opciones de actuación bien fundamentadas cuando se produzcan eventos que requieran una reprogramación. Cada opción debe ofrecer un posible plan de producción con KPI para que el planificador pueda tomar decisiones con conocimiento de causa. La transparencia sobre las opciones y sus consecuencias también permite una decisión conjunta con otros departamentos, como el de ventas. Esto puede llevar incluso a nuevas soluciones, como un ligero aplazamiento del pedido importante para minimizar el impacto en otros pedidos.
Esto crea una forma de trabajar completamente nueva en la que la IA y los humanos pueden desarrollar todo su potencial. Esto deja claro que no basta con ver la IA como una herramienta que simplemente se hace cargo del trabajo en un proceso existente. Es necesario un cambio de paradigma: alejarse de los enfoques tradicionales y avanzar hacia una nueva colaboración entre los humanos y la IA. Esto requiere una nueva
tipo de software, tanto para la planificación detallada como para otros procesos. Debe rediseñarse desde cero para aunar la experiencia humana y el apoyo de la IA. El papel del usuario humano cambiará: de ejecutor a responsable de la toma de decisiones y controlador. Este camino requiere no solo el uso de la tecnología, sino también innovación y replanteamiento.
