Oportunidades en la servitización basada en datos en un escenario B2B industrial

Después de haber revisado la caracterización de la servitización basada en datos en escenarios industriales B2B, en las siguientes entradas vamos a centrarnos en la perspectiva del fabricante-proveedor que tracciona de la propuesta de servitización (aunque no es la única alternativa posible y en algunos escenarios es el cliente quien, gracias a una posición más dominante en el mercado, prescribe a sus proveedores de activos la integración de soluciones para la explotación de datos) e identificaremos las principales oportunidades que se le presentan gracias a estas estrategias y que motivan su adopción, para pasar después a los retos a los que debe hacer frente para encajar su nueva propuesta de valor en el mercado donde tradicionalmente ofrecía sus productos.

El “win-win” de la servitización basada en datos en un escenario industrial B2B

Si analizamos un escenario de servitización industrial B2B desde la óptica de la Industria 4.0 como modelo de referencia para la competitividad y la reflexión estratégica, podemos entrar al detalle de cada uno de los dos focos de reflexión diferentes que encontramos en un lado de la servitización y en el otro. Estamos hablando, al fin y al cabo, de dos empresas industriales que quieren trazar su propia estrategia para introducirse y avanzar en la Industria 4.0, cada una eso sí con una percepción diferente en cuanto a oportunidad e impacto en negocio, y por tanto con una priorización diferente de los ámbitos de negocio en que quiere avanzar. Vamos a ver cómo, aunque sean focos y hojas de ruta diferentes, ambas encajan y confluyen en un claro win-win dentro de un escenario de servitización.

Servitización basada en datos: escenarios B2B en la Industria 4.0

Si nos centramos en los escenarios de B2B industrial para analizar las características principales de la servitización basada en datos, el propio concepto de B2B lógicamente ya nos está planteando los dos roles clave (las dos B) que debemos analizar para entender las claves de estos escenarios: la empresa proveedora que fabrica un cierto activo industrial y que quiere desplegar servicios de valor añadido en torno a ese activo, y la empresa cliente donde se despliega dicho activo y a quien se orientan esos nuevos servicios.

Servitización basada en datos: escenarios business-to-consumer (B2C)

Dentro del contexto de impulso de la servitización para transformar los modelos de negocio de las empresas industriales, la adopción de un enfoque de servitización basada en datos puede encontrarse tanto en escenarios de venta de un producto fabricado para consumidores finales (business-to-consumer, B2C) como en escenarios business-to-business (B2B) donde la prestación de servicios de valor añadido basados en explotación y análisis de datos se realiza en torno al producto (activo industrial) que un fabricante implanta en la cadena de fabricación de empresas industriales. En esta serie de entradas voy a centrarme en desarrollar las características principales de estos últimos escenarios de B2B industrial, aunque antes de ello en esta entrada haremos un breve repaso de algunos ejemplos relevantes de escenarios B2C que podemos encontrar en tres sectores industriales específicos.

El impulso a la servitización basada en datos en la Industria 4.0

Como apuntaba en la anterior entrada al introducir el concepto de servitización ligado al desarrollo de la Industria 4.0, durante la siguiente serie de entradas voy a centrarme en recorrer las que considero las claves principales para entender la motivación por la servitización en los contextos donde se despliegan estrategias hacia la Industria 4.0 y los principales retos y oportunidades que se generan al desplegar una estrategia de servitización en estos contextos, con especial atención a los escenarios industriales de relación business-to-business (B2B).

La cadena de valor extendida como foco de actuación dentro del modelo de Industria 4.0

Recupero el pulso del blog y retomo el hilo de las últimas entradas, continuando con el análisis de las áreas principales donde el modelo de Industria 4.0 extiende los ámbitos de aplicación de sus propuestas de competitividad y progresiva digitalización. En esta entrada me centraré en aquellos aspectos que facilitan una extensión más allá del proceso nuclear de fabricación dentro de la planta. Esto nos facilita una visión que abarca más facetas de una cadena de valor cada vez más digitalizada, donde podemos integrar los procesos de aprovisionamiento de materias primas, equipamiento y productos intermedios por parte de los proveedores necesarios, así como el suministro y actuación post-venta sobre los productos fabricados para nuestros clientes.

El papel de operarios y técnicos como consumidores y generadores de datos en la Industria 4.0

Comentábamos en la entrada anterior cómo el modelo de competitividad industrial que podemos etiquetar con el término de Industria 4.0 extiende en diversas áreas de la empresa industrial los conceptos sobre los que surgió la idea de Smart Manufacturing. Además del ejemplo ya mencionado de los activos físicos de planta, otra de estas áreas es el foco en las personas (técnicos, operarios, etc.) encargadas de la ejecución y supervisión de diferentes procesos a lo largo de la planta.

Los activos físicos de planta como foco de la captura y análisis de datos en la Industria 4.0

Partiendo de entender el concepto de Industria 4.0 como un término que aglutina diversos enfoques dentro de un modelo de referencia para la competitividad industrial, podemos identificar diferentes áreas principales en las que este modelo extiende la visión inicial del Smart Manufacturing, que se sustentaba en los dos elementos clave de “registros de manufactura” de cada unidad de producto sobre los que aplicar “inteligencia de manufactura”. Esta entrada se centra en una de esas áreas, relativa a cómo extiende la visión de los datos a capturar y monitorizar a los diferentes activos físicos (máquinas y diferente equipamiento) que intervienen a lo largo del proceso de fabricación, como unidades sobre las que centrar también de manera aislada esos registros de datos.

Mi participación en el “Innovation Day” de The Dow Chemical Company

El pasado 7 de noviembre tuve el placer de participar en el “Innovation Day” organizado por la multinacional petroquímica The Dow Chemical Company en una de sus plantas en Tarragona. En este evento, además de que mis compañeros de Tecnalia presentasen algunos de los proyectos sobre analítica de datos y sensorización de operaciones de mantenimiento que han venido desarrollando para este sector, por mi parte participé presentando la ponencia “Industry 4.0: A new reference model for manufacturing competitiveness” y compartiendo la mesa redonda posterior junto con directivos y expertos de la propia Dow y de Accenture UK. Sirva esta entrada para agradecer encarecidamente a los organizadores del evento su amable invitación y darles la enhorabuena por una magnífica organización, y de paso compartir algunas notas sobre el enfoque de mi participación.

¿Hay uno o varios modelos de “Industria 4.0”?

En la entrada anterior ilustrábamos algunas de las principales diferencias en la manera en que se está plasmando la visión de la Industria 4.0 en diferentes ámbitos geográficos. ¿Quiere esto decir que no hay una sola visión de Industria 4.0 y, por tanto, no hay un modelo más “correcto” que los otros? ¿Con qué idea debemos quedarnos entonces de lo que significa la adopción de un modelo de Industria 4.0, bien para una empresa en particular, bien para un tejido industrial en general?

Diferentes visiones internacionales del modelo de Industria 4.0

Dos de los padres del modelo alemán de Industria 4.0, Henning Kagermann y Wolfgang Wahlster, participaron en el equipo que lideró la edición del informe “Industrie 4.0 in a Global Context: Strategies for Cooperating with International Partners”, publicado en noviembre de 2016. Dicho informe fue elaborado sobre los resultados de 150 entrevistas y contrastes con expertos de una selección de países basada en su relevancia como suministrador de soluciones para la Industria 4.0: China, Japón, Corea del Sur, Estados Unidos y Reino Unido, aparte de la propia Alemania. El objetivo de dicho trabajo era el de analizar las oportunidades de cooperación internacional que se generan para las empresas industriales alemanas con la expansión de los conceptos clave del modelo de Industria 4.0 y otros modelos asociados en diferentes países.

Una nueva etapa profesional en Tecnalia

La reciente defensa de mi tesis marca la conclusión del “hiato doctoral” de estos últimos años. Durante esta fase final mucha gente me preguntaba acerca de mis intenciones una vez cumplido el hito del doctorado, tanto por mis siguientes pasos como por si pensaba disfrutar de unas largas vacaciones :-) Me temo que las vacaciones aún deberán esperar un poco más ya que, prácticamente sin solución de continuidad, comienzo una nueva etapa profesional. Desde hace escasos días me he incorporado al equipo de Tecnalia para asumir nuevas responsabilidades y liderar el desarrollo de proyectos en el ámbito de la Industria 4.0.

Hay un doctor más en la sala

Tras un parón en la actividad del blog desde principios de verano, retomo la escritura de nuevas entradas con la motivación de compartir los importantes hitos en los que me he encontrado inmerso durante estas últimas fechas. Y qué mejor motivación que poder compartir la noticia de que el pasado viernes día 8 superé con éxito la defensa de mi tesis doctoral así que, como reza el título de esta entrada, ya hay un doctor más en la sala :-)

Antecedentes y origen del concepto de Fabricación Inteligente (Smart Manufacturing) - y parte 3 -

<< Parte 2

Los antecedentes descritos en las entradas anteriores consolidan en torno a comienzos de la presente década el contexto donde se va a seguir madurando el modelo de empresa de manufactura que propugnan. De esa manera, en 2011 coinciden en el tiempo varios hitos principales que van a dar forma al desarrollo en los años posteriores del concepto de Fabricación Inteligente y de las propuestas de transformación del sector de manufactura industrial. Estos hitos son los siguientes:

Antecedentes y origen del concepto de Fabricación Inteligente (Smart Manufacturing) - parte 2 -

<< Parte 1

Parte 3 >>

Los avances principales del trabajo realizado por la SMLC quedaron recopilados en un artículo académico de 2012, donde el Smart Manufacturing se definía como “la aplicación intensificada de ‘inteligencia para la fabricación’ (manufacturing intelligence) a lo largo del proceso de fabricación y la cadena de suministro”. Esta inteligencia engloba “la compresión, explicación, planificación y gestión en tiempo real de todos los aspectos del proceso de fabricación” y es facilitada por “el uso generalizado de analítica avanzada de datos capturados por sensores, su modelado y simulación”. Así, un sistema de Smart Manufacturing sería capaz de adaptarse de manera ágil a nuevas circunstancias gracias al uso de datos en tiempo real para una toma de decisiones más inteligente, además de la predicción y prevención de fallos de manera proactiva. Todo ello conduce a una transformación fundamental de los negocios de manufactura, hacia un modelo de empresa basado en el rendimiento y un servicio de suministro dirigido por la demanda.

Antecedentes y origen del concepto de Fabricación Inteligente (Smart Manufacturing) - parte 1 -

Parte 2 >>

Más allá de dar nombre a un congreso académico organizado en abril de 2008, el concepto de Fabricación Inteligente o Smart Manufacturing fue inicialmente analizado en detalle en el informe técnico titulado “Smart Process Manufacturing: an Operations and Technology Roadmap”. Aunque este informe fue publicado en noviembre de 2009, su contenido se deriva del resultado de un seminario organizado también en abril de 2008, donde participaron diversos expertos industriales y académicos de EE.UU. El citado informe analizaba las tendencias económicas y tecnológicas que afectaban a la industria de manufactura en un contexto de economía global, y presentaba el concepto de Smart Process Manufacturing como la aproximación para abordar los retos y oportunidades que se derivaban de esas tendencias.

¿Cuánto de “big data analysis” hay en el modelo alemán de "Industrie 4.0"?

Durante la jornada del pasado día 25 de mayo en ADEGI sobre “Big Data para la pyme industrial” surgió una cuestión acerca de una reciente estadística publicada por Eurostat sobre el grado de adopción de “big data analysis” en los países miembros de la UE y de cómo Alemania figuraba entre los puestos de cola, algo que podría entenderse como contradictorio dada la pujanza de su estrategia de Industrie 4.0. Aunque ya tuve oportunidad durante el coloquio de dicha jornada de plantear una explicación al respecto, quería abundar en este tema que, desde mi punto de vista, está ligado al diferente papel que la analítica de datos juega en las diversas iniciativas que promocionan la adopción de estas tecnologías entre las empresas de manufactura industrial.

Depositar tesis doctoral -

Aunque el blog ha tenido una actividad más bien marginal durante los últimos meses en lo referente a la publicación de nuevas entradas, el motivo creo que bien justifica esa escasa actividad, dado que mi trabajo se ha centrado intensivamente en completar la memoria de mi tesis doctoral. Y es hoy precisamente cuando se cumple un hito enormemente importante a ese respecto, ya que esta misma mañana acabo de realizar el depósito oficial en el registro de la Universidad del País Vasco de mi tesis titulada “A proposal for the management of data-driven services in Smart Manufacturing scenarios”.

Mi participación en la jornada sobre “Big Data para la pyme industrial” organizada por ADEGI

La semana pasada tuve el placer de participar en una jornada organizada por ADEGI (a cuyos organizadores me gustaría agradecer su amable invitación a formar parte del evento) en torno a los beneficios del Big Data para la pyme industrial. Mi participación abriendo dicha jornada se centró en poner en contexto los conceptos básicos de la analítica de datos y su valor para estas pymes, analizando varias de las áreas básicas a las que prestar atención en el desarrollo de estos proyectos y la implicación del directivo de la pyme industrial en sus diferentes fases.

Mi seminario sobre Big Data enfocado a perfiles directivos

El pasado mes de febrero impartí un seminario de media jornada dentro del programa de formación para directivos de la Cámara de Comercio de Gipuzkoa (a quienes aprovecho para agradecer su propuesta de colaboración). Aparte de quedarme con muy buenas sensaciones por la acogida del seminario y el feedback recibido de asistentes y organización, la experiencia me resultó de lo más interesante y enriquecedora. Además de una numerosa asistencia, me encontré con unos asistentes muy motivados por comprender las claves del Big Data en particular y la analítica de datos en general desde el punto de vista directivo y ejecutivo. Fue sumamente enriquecedor recoger los comentarios de gerentes y directivos de organizaciones de muy diferentes sectores: banca, transporte, manufactura, seguros, turismo, educación, e-commerce, centros tecnológicos, consultoría TIC...