Las principales tecnologías de aprendizaje automático se enfocan a solucionar los problemas a los que los fabricantes se enfrentan diariamente. Mientras que los fabricantes se esfuerzan por mantener las cadenas de suministro operando eficientemente para producir productos personalizados  a tiempo, los algoritmos de aprendizaje automático tienen el potencial de aportar una mayor precisión predictiva a cada fase de la producción.

Muchos de los algoritmos que se están desarrollando son iterativos, diseñados para aprender continuamente y buscar resultados optimizados. Estos algoritmos iteran en milisegundos, permitiendo a los fabricantes buscar resultados optimizados en minutos en vez de en meses. Algunas formas en que estas tecnologías están reinventando la industria las encontrareis en los siguientes párrafos.

 

Integración entre departamentos

La automatización del aprendizaje es capaz de proporcionar datos más relevantes para que los equipos de finanzas, operaciones y de la cadena de suministro puedan manejar mejor las variables de fábrica y de demanda.

En muchas industrias, los sistemas de tecnología de la información no están integrados, lo que dificulta que los equipos de distintos departamentos logren objetivos compartidos.

El aprendizaje automático tiene el potencial de aportar un nivel completamente nuevo de visión a estos equipos, haciendo que sus objetivos de optimizar los flujos de trabajo de producción, inventario y decisiones de cadena de valor, sean posibles.

 

Control de calidad a todos los niveles

Tratar de revolucionar la calidad de los productos y servicios con algoritmos de aprendizaje automático que determinan cuáles son los factores que más y menos impactan en la calidad en toda la empresa.

A menudo, los fabricantes se enfrentan al desafío de hacer que la calidad de sus productos y servicios a nivel de flujo de trabajo sea una parte esencial de sus empresas. Con frecuencia, la calidad se aísla. El aprendizaje automático está revolucionando la calidad de los productos y servicios determinando qué procesos internos, flujos de trabajo y factores contribuyen más y menos a los objetivos de calidad que se cumplen.

Utilizando el aprendizaje automático los fabricantes serán capaces de lograr una fabricación más inteligente al predecir cómo sus decisiones sobre calidad y de abastecimiento contribuyen a un mayor rendimiento de sus procesos.

 

Mejor rendimiento en la producción

El aumento del rendimiento en producción mediante la optimización de las necesidades de equipos, máquinas, proveedores y clientes ya está ocurriendo con el aprendizaje automático.

Hoy en día, el aprendizaje automático está suponiendo una diferencia diaria en planta en la industria aeroespacial, de defensa y de alta tecnología. Los fabricantes están recurriendo a productos más complejos y personalizados para usar más su capacidad de producción y el aprendizaje automático ayuda a optimizar la mejor selección posible de máquinas, personal capacitado y proveedores para lograr esto.

 

Fabricación como servicio

La visión de la fabricación como servicio se convertirá en una realidad gracias al aprendizaje automático que permite modelos de suscripción para servicios de producción. Los fabricantes cuyos procesos de producción están diseñados para soportar cadenas de producción rápidas y altamente personalizadas están bien posicionados para lanzar nuevos negocios que a cambio de una tarifa de suscripción, ofrecen servicios a escala global.

Los bienes de consumo, los proveedores de productos electrónicos y los minoristas cuyos costes de fabricación se han disparado, tendrán el potencial de suscribirse a un servicio de fabricación e invertir más en la marca, el marketing y las ventas.

 

Eficiencia de los proveedores

La automatización de los procesos de aprendizaje es ideal para optimizar las cadenas de suministro y crear mayores economías de escala. Para muchos fabricantes de productos complejos, más del 70% de sus productos provienen de proveedores que están teniendo problemas para decidir a qué fabricante satisfarán primero.

Utilizando el aprendizaje automático, los fabricantes y proveedores podrían colaborar más eficazmente y reducir las roturas de stock, mejorar la precisión de los pronósticos y cumplir o superar las fechas de entrega de los clientes.

 

Determinación de precios

Saber en el momento adecuado  el precio correcto que cobrar a un cliente para obtener el mayor margen y ventas cerradas será algo común con el aprendizaje automático.

Estas tecnologías están ampliando lo que ofrecen las aplicaciones de optimización de precios a nivel de empresa hoy en día. Una de las diferencias más significativas va a ser la manera en que la optimización de precios junto con las estrategias para cerrar ventas aceleran los ciclos de ventas.