Ted Combs
Director de Manufactura de AVEVA
El sector de bienes de consumo avanza hacia 2026 mientras navega por la incertidumbre en toda la cadena de valor. La volatilidad de materiales y suministros sigue afectando las operaciones, incluso cuando los asuntos geopolíticos y los aranceles continúan en disputa en el futuro previsible.
Mientras tanto, como señala McKinsey, las curvas de demanda siguen moldeándose por hábitos de la era de crisis, por lo que los marcos anteriores ya no aplican. El éxito en estas condiciones operativas vendrá de replantear cómo las plantas, los socios y las personas crean valor. Los silos de aplicaciones y datos en los niveles de planta y flota generan información inconsistente, mayores costos y más recursos de TI para implementar IA a escala.
Sin embargo, el intercambio de datos en tiempo real permite la colaboración de extremo a extremo de formas radicales, al proporcionar la inteligencia industrial que los trabajadores necesitan para crear asociaciones en el ecosistema que impulsen el crecimiento de la productividad, reduzcan costos y respalden la eficiencia e innovación.
Observamos tres tendencias:
La manufactura inteligente se generaliza a medida que se acumulan sus beneficios de productividad: Con la manufactura inteligente, las tecnologías avanzadas permiten la optimización basada en datos y la colaboración de equipos, de modo que las empresas de productos de consumo puedan tomar las decisiones correctas en el momento adecuado, tanto dentro de las plantas como a lo largo de la cadena de valor.
La gran mayoría (92%) de los ejecutivos de manufactura afirma que la manufactura inteligente será el principal impulsor de competitividad, según investigación de Deloitte, principalmente por sus beneficios operativos y financieros. Con estas redes de planta-a-personas, se reportaron incrementos de hasta un 20% tanto en producción como en productividad de los empleados, junto con un 10-15% adicional en capacidad liberada, según dicho reporte.
A medida que avance el año, las empresas que integren agentes de IA especializados por tarea verán los mayores beneficios, particularmente en monitoreo automatizado, inspección y control de calidad, cumplimiento, pruebas e integración de retroalimentación del cliente. Un caso destacado es el de New Belgium Brewing, que aumentó la eficiencia del equipo total del 45% al 65% en dos años en su planta de Colorado.
La visibilidad de la cadena de suministro se convierte en un requisito básico en múltiples sitios: En mercados inciertos, las empresas de bienes de consumo pueden navegar la demanda volátil aprovechando la visibilidad en tiempo real tanto de operaciones de manufactura como de cadena de suministro. Una encuesta de 2025 realizada por Deloitte y la asociación comercial internacional MHI indica que la mayoría (55%) de los líderes de cadena de suministro están incrementando la inversión en tecnologías digitales de extremo a extremo, incluyendo IA, sensores y “control towers”, para mejorar la orquestación entre equipos y trabajadores humanos.
Con una arquitectura de datos empresarial que conecte operaciones y TI a través de funciones de negocio y plantas de producción, los equipos pueden acceder a información en tiempo real sobre inventario, tránsito y capacidad de producción. ¿El resultado? Colaboración radical entre plantas, socios y clientes, respaldada por operaciones transparentes, alertas automatizadas, una rápida redistribución de existencias y ajustes de producción dirigidos para responder a patrones de demanda cambiantes.
Para la multinacional de alimentos Cargill, la visibilidad de extremo a extremo en 400 instalaciones medianas permitió que equipos locales y remotos identificaran y resolvieran cuellos de botella, monitorearan la calidad en tiempo real y realizaran los ajustes necesarios.
La capacitación y ampliación de habilidades de la fuerza laboral crea una ventaja competitiva: una enorme brecha de talento —estimada en 1.9 millones solo en EE. UU.— es uno de los principales desafíos para los fabricantes. Con ello llega una creciente brecha de habilidades: Casi el 40% de las competencias clave para la fuerza laboral de manufactura avanzada y cadena de suministro cambiarán para 2030, según el Foro Económico Mundial (FEM).
Para cerrar estas brechas, las tareas que pueden automatizarse mediante IA o agentes inteligentes, como análisis de datos, optimización de procesos, mantenimiento predictivo y monitoreo ambiental, probablemente pasarán de la ejecución manual, permitiendo que el talento escaso se despliegue donde más se necesita. Pero lo más importante será reducir el tiempo para alcanzar la competencia, no solo a través de capacitación y aprendizaje adaptativo, sino también mediante la habilitación de equipos para construir herramientas específicas del negocio que respondan a dinámicas de mercado en evolución.
Como señala el FEM, incluso los nuevos empleados pueden utilizar herramientas de IA para resolver rápidamente problemas de mantenimiento complejos, acelerando las curvas de aprendizaje y liberando a técnicos más experimentados para enfocarse en tareas más estratégicas. En un caso, operadores e ingenieros internos del líder global de empaques Amcor desarrollaron un Sistema de Ejecución de Manufactura en el edge para integrarlo con sus PLC en 23 instalaciones.
Los equipos obtuvieron visibilidad total del uso de activos y el rendimiento energético, se acortaron los ciclos de producción, aumentó la efectividad general del equipo y se redujo el tiempo de inactividad.
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