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Las fábricas inteligentes y las cadenas de valor mundiales: el secreto para que la industria automotriz mexicana marche sobre ruedas

October 20, 2022 by Agustín Filippo - Miriam Stankovich - Carlos Guaipatin Deja un comentario


La inserción de la industria automotriz en un sistema basado en la circulación y el análisis de datos podría posicionar a México como un centro de la industria 4.0 y abrir las puertas al crecimiento económico del país. La fábrica digital de Puebla y los corredores aeroespaciales de Querétaro, Guanajuato, Baja California, Sonora, Chihuahua y Nuevo León son un ejemplo de la industria 4.0 en México. 

Cómo funcionan las fábricas inteligentes

Las fábricas inteligentes son instalaciones que utilizan principalmente herramientas y máquinas automatizadas, desde robots de producción hasta dispositivos de transporte o impresoras 3D. Los productos están equipados con sensores que les permiten conectarse e intercambiar datos y comunicarse entre sí. Conforman un sistema de producción ciberfísico (CPPS) conectado a través del Internet de las Cosas industrial. 

Los datos son los vasos sanguíneos de la fábrica inteligente y el factor clave de las cadenas de valor mundiales (CVM) modernas. En la fábrica inteligente en red se pueden asignar identidades a las herramientas, las máquinas, los productos y los materiales. De este modo, los artículos de cada nivel de la CVM pueden ser localizados y rastreados con precisión.

Este entorno de producción automatizado y en red se complementa con big data (enormes cantidades de datos procedentes de millones de nodos dentro de una red, incluida la capacidad de procesar y analizar grandes cantidades de datos utilizando la computación en la nube, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático). Los datos pueden ser manejados, procesados y analizados en tiempo real y ser transmitidos a través de las CVM. Es posible una mayor personalización al tiempo que se mantiene la velocidad y la eficiencia. Los productos individuales están conectados en red y son identificables; la personalización es posible gracias a los datos de los usuarios, mientras que los datos de los clientes se transfieren directamente a los datos de las máquinas. La computación en nube y la fabricación aditiva (basada en impresión en 3D a partir de modelos digitales) permiten una producción descentralizada. 

Decentralización

Los datos ya no se almacenan de forma centralizada, sino que se encuentran en lagos de datos a los que se puede acceder desde cualquier parte del mundo. Dado que la toma de decisiones basadas en los datos puede estar descentralizada, la fabricación en las CVM puede consistir en sistemas y máquinas múltiples, flexibles y localizadas, con funciones que se distribuyen por una red sin una jerarquía compacta. La conexión horizontal y vertical de equipos, máquinas, sensores y sistemas a través de las CVM proporciona una valiosa visión de los datos. La transformación digital y la dataficación facilitan el intercambio rápido de datos entre los activos de fabricación y se reúnen en un centro de control para su análisis.

Madurez digital de México

El McKinsey Global Institute estima que, si México alcanzara una calificación de madurez digital y dataficación “tardía” o “tardía y temprana”, el PIB del país aumentaría entre un 7% y un 15% (o entre 115.000 y 240.000 millones de dólares) para 2025. Este crecimiento provendría de una mayor productividad y empleo en los sectores existentes, de la creación de nuevas empresas digitales (o impulsadas por la tecnología digital), de la expansión del sector digital y del éxito de la transición de la mano de obra a estas nuevas industrias digitales (McKinsey Digital, 2018).

Aún queda mucho por hacer

Muchos fabricantes mexicanos aún cuentan con sistemas que soportan la producción con silos de datos o procesos engorrosos que sólo están parcialmente digitalizados. Estos sistemas heredados contribuyen a los retrasos, la información obsoleta y la disminución de la productividad (Lara, 2019). Los esfuerzos de la Industria 4.0 requieren la integración de redes internacionales de vanguardia, transferencias de tecnología exitosas, comercialización de propiedad intelectual, gestión de talento y entornos de datos modernos y sistemas de gobernanza de datos.

Mientras que las industrias automotriz y aeroespacial ubicadas en el norte del país están pasando de la Industria 3.0 a la Industria 4.0, este no es el caso de las industrias ubicadas en el sur y sureste del país, que siguen enfrentando muchos retos en términos de desarrollo industrial (Stankovic, M. y Filippo, A, 2022). Las cuestiones pendientes que quedan por resolver en este sentido son los persistentes y crecientes problemas estructurales de México, como la baja productividad laboral, la pobreza y la desigualdad.

La industria automotriz de México podría ser la más beneficiada por las CVM basadas en datos y la Industria 4.0

En 2020, la participación de la industria automotriz de México en el total de las exportaciones de productos manufacturados fue del 41,6% (139.800 millones de dólares), mayor que la de cualquier otro sector industrial. Los automóviles, los camiones y las piezas de automóviles son componentes clave del sector manufacturero de México y representan una gran parte del empleo y las exportaciones. Hay varios fabricantes de equipos originales (OEM, por sus siglas en inglés) de automóviles en México, como: BMW, Chrysler, Ford, GM, Honda, Kia, Mazda, Nissan, Toyota, Mercedes Benz, JAC, Volkswagen, y varias otras marcas más pequeñas.

Estas empresas han construido 20 plantas en México que dependen de una sólida presencia de proveedores para poder operar sin problemas. Los dos clústeres clave se encuentran en Saltillo, Coahuila (“el Detroit de México”) y un corredor a lo largo de la costa del Bajío; otros clústeres se están desarrollando en otros lugares (por ejemplo, en Puebla, que ahora tiene una industria automotriz considerable en un entorno de producción poco sofisticado y de bajos salarios).

Gemelos Digitales

Los fabricantes de automóviles mexicanos ya han empezado a introducir los gemelos digitales en sus operaciones (Simonazzi, 2020). Los gemelos digitales se utilizan para una representación digital del proceso de producción en curso, añadiendo sensores a lo largo de las numerosas etapas del proceso para supervisar las operaciones y tener una representación digital de cada uno de los pasos analógicos de las transformaciones (prensado, montaje, etc.). A continuación, los datos se procesan y analizan para optimizar los flujos de producción, el consumo de insumos, la utilización de la mano de obra, la planificación del mantenimiento, etc. (Simonazzi, 2020).

En la industria del automóvil, los gemelos digitales pueden ser una versión virtual de un neumático o un vehículo de pasajeros, los métodos de construcción de estos artículos o la línea de producción completa. Incluso pueden ser una fábrica entera, una red de plantas o la cadena de suministro de principio a fin. La mecatrónica, la electrónica, los sistemas en chip y el software integrado se diseñan y simulan en el entorno virtual. 

Transformación digital VS costos laborales

Sin embargo, a pesar de todos estos logros las empresas mexicanas informan que los beneficios de la transformación digital aún no pueden rivalizar con los bajos costos laborales (WEF, 2019). La flexibilidad de la mano de obra ya no será suficiente a largo plazo, pues la organización actual de la producción exige flexibilidad y control sobre todos los insumos para cumplir con los requisitos de entrega rápida y reducir los costos.

La flexibilidad viene impuesta por la organización de la producción “justo a tiempo” de toda la cadena vertical, que debe responder en tiempo real a los datos facilitados por los concesionarios en el mercado del automóvil. Dentro de esta configuración, la carga del ajuste se desplaza hacia abajo en la CVM desde los fabricantes de equipos originales a los proveedores de primer nivel (Tier 1), y de éstos a sus proveedores de segundo y tercer nivel (Deloitte, 2020).

Vulnerabilidades

En ese orden de ideas, la dependencia de la industria automotriz mexicana de las decisiones estratégicas de los actores internacionales representa una vulnerabilidad en medio de los rápidos cambios desencadenados por la transformación digital, la fabricación inteligente y la dataficación de las CVM automotrices.

Los cambios en los procesos de producción requieren habilidades que hasta ahora no se han incluido entre las competencias básicas de la ingeniería de automoción. La mayor relevancia de los (grandes) datos y los dispositivos digitales podría desplazar el poder de los fabricantes de equipos originales y los proveedores a los agentes de alta tecnología y digitales. La forma en que esto se desarrolle podría afectar a las CVM y al papel de México en ellas. El surgimiento de nuevos competidores de las economías emergentes y los posibles participantes de otros sectores que compiten por dominar las últimas tecnologías digitales y de software amenazan la estructura establecida de la industria. La supervivencia requerirá un ajuste a estas nuevas tendencias.

Aprovechando el poder de las CVM basadas en datos

A nivel mundial, se espera que los intercambios de datos generen 36.000 millones de dólares en beneficios operativos para los fabricantes de equipos originales a partir de intercambios de datos gestionados conjuntamente a escala, con beneficios derivados principalmente de la monetización de terceros y la reducción del coste de adquisición de datos para los fabricantes de equipos originales (WEF).

Los fabricantes de equipos originales de primer nivel en México son los mejor situados para acelerar la transición hacia las CVM basadas en datos. Esto probablemente requerirá inversión privada para crear conocimiento y desarrollar la capacidad de la mano de obra, políticas públicas/incentivos para acelerar la transición y asociaciones público-privadas. Una iniciativa digna de mención en este sentido es la de Transformación Industrial México (Industrial Transformation). Se necesitan políticas y regulaciones adecuadas de gobernanza de datos para lograr una integración exitosa de las prácticas de la Industria 4.0 y las CVM impulsadas por datos en la economía mexicana.

Las regulaciones nacionales que imponen requisitos de transferencia de datos excesivos o condiciones de almacenamiento de datos locales pueden influir en la estructura de las CVM automotrices y en su capacidad para navegar a través de la dataficación y la transformación digital. El Gobierno de México ha incorporado la relevancia de los datos para la transformación digital en la Estrategia Digital Nacional, la cual -aunque aún no es aplicable- proporciona directrices sobre numerosos temas, desde gobierno digital hasta la conectividad de banda ancha. (2013). México también ha mantenido un sano interés en las tecnologías de procesamiento de datos, como la IA, que revolucionarán las industrias.

La Embajada del Reino Unido en México, con el apoyo de la Oficina del Presidente de México, encargó a Oxford Insights la redacción de una estrategia nacional de IA para el Gobierno de México. En junio de 2018, se publicaron sus conclusiones y recomendaciones para la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial México. El Gobierno de México también ha apoyado la creación de ia2030, una asociación multisectorial para marcar el rumbo del desarrollo de la IA en el país (OCDE, 2020).

Este artículo se basa en el informe del BID de 2021 sobre los datos en las cadenas de valor y fue originalmente publicado en UNIDO Industrial Analytics Platform


Archivado Bajo:Ciencia y Tecnología, Productividad y Competitividad Etiquetado con:América Latina, cadenas de valor, emprendimiento, industria automotriz, innovacion

Agustín Filippo

Agustín Filippo es economista líder del Banco Interamericano de Desarrollo. Desde 2019, vive y trabaja en México trabajando en análisis de riesgo económico, investigación aplicada en economía real y monetaria y diálogo de políticas. Trabajó con otros países de ALC antes de esta asignación y vivió en Argentina, Brasil, Francia, Uruguay y EE. UU. Estudió en París y en Buenos Aires, y tiene un doctorado por la Universidad de Buenos Aires.

Miriam Stankovich

Miriam Stankovich ha sido asesora jurídica y política de alto nivel para importantes organizaciones internacionales como la Unión Internacional de Telecomunicaciones, el Banco Mundial, la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual, la Corporación Financiera Internacional, la Organización de las Naciones Unidas para el Desarrollo Industrial, el Instituto Interregional de las Naciones Unidas para Investigaciones sobre la Delincuencia y la Justicia, el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, el Banco Interamericano de Desarrollo, la Unión Africana y la Unión Europea. Fue becaria Fulbright en propiedad intelectual y derecho tecnológico en la Facultad de Derecho de la Universidad de Duke y becaria McNamara del Banco Mundial en economía del desarrollo, derechos de propiedad intelectual y transferencia de tecnología en la Facultad de Políticas Públicas de la Universidad de Duke. Es autora de numerosos artículos, libros, monografías, capítulos de libros, leyes e informes gubernamentales sobre propiedad intelectual internacional, transferencia de tecnología, innovación, políticas públicas y regulación de tecnologías emergentes.

Carlos Guaipatin

Carlos Guaipatin es especialista Senior en Ciencia y Tecnología en la División de Competitividad, Tecnología e Innovación (CTI) del Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Carlos es economista de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, y Master en Economía de la Universidad de Georgetown. Impulsó la creación del Laboratorio de Innovación (I-Lab) de la División de CTI, una plataforma en donde los problemas sociales son convertidos en soluciones tecnológicas de alto impacto, involucrando a expertos y beneficiarios finales en el proceso de innovación. Su trabajo incluye proyectos y publicaciones en áreas como innovación social, promoción de clústeres y cadenas de valor, pymes, innovación tecnológica y emprendimiento.

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