Inteligencia Artificial: Conoce cómo cambia la planificación productiva en las empresas

Esta tecnología ayuda a mejorar a la rentabilidad de las empresas.

Fecha Actualización

22/09/2022 - 16:12

La inteligencia artificial (IA) se incorporó por varios grupos empresariales para optimizar procesos y mejorar la rentabilidad, considerando que existe un histórico de información que se ha ido generando gracias a la sensorización, IoT y sistemas de almacenamiento de data. Es por ello que, Francisco Paredes, director comercial de Altum Lab, explicará los beneficios de incorporar esta herramienta.

Si bien es vista muchas veces como una tecnología que desplaza el capital humano, esta no reemplaza el know how de los trabajadores, siendo una herramienta que permite la toma de decisiones basada en analítica de datos.

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En el Perú, las industrias como la minería, acuicultura y agricultura pierden alrededor de un 20% de sus ingresos por la gran variabilidad en sus productos terminados y la falta de eficiencia en el uso de recursos críticos como agua, electricidad y combustibles.

Este tipo de industrias es uno de los pilares esenciales para la economía peruana, por ejemplo, solo el sector minero exportó un valor de 3069 millones de dólares durante mayo del presente año, según el Ministerio de Energías y Minas.

Optimización de procesos

Esta tecnología se basa en algoritmos matemáticos, con la capacidad de optimizar un proceso considerable en múltiples fuentes de información tanto productivas como restrictiva. Asimismo, su uso permite optimizar procesos complejos que con las actuales herramientas tecnológicas no sería posible, disminuyendo los tiempos de planificación y toma de decisiones.

En la minería, la Inteligencia Artificial es utilizada para predecir la composición de las materias primas provenientes de la mina, o de productos provenientes de proveedores, con lo cual es posible implementar estrategia de segmentación y mezcla, mejorando la alimentación a procesos donde la variabilidad afecta el rendimiento y costo.

Mejorar la toma de decisiones

Los gerentes de diferentes industrias toman decisiones claves durante todos los días. Es por ello que, esta herramienta permite sugerir cambios en la operación, proyectando escenarios productivos de manera óptima, ya sea para rentabilizar la materia prima o para satisfacer los contratos comerciales.

La Inteligencia Artificial es capaz de planificar la estrategia de cosecha considerando el crecimiento de una biomasa, capacidades de planta y múltiples restricciones operativas. Asimismo, la predicción de precios permite proponer cuando es mejor cosechas considerando la rentabilidad del producto por mercado.

Aumento de la rentabilidad

Paredes señala que el sector empresarial en el país es consciente del soporte que brinda la tecnología, por lo que cada vez es más común el uso de estas herramientas para la rentabilidad del negocio. “En ese sentido, nuestra plataforma Bruna, permite, a partir de data histórica de las empresas extractivas, dar información clave para la toma de decisiones y mejorar la rentabilidad dentro de estas”, agregó.

Disminución de la variabilidad

Las industrias extractivas están sometidas a una serie de factores que son aleatorios e impactan la fabricación de sus productos. Asimismo, esta variabilidad se debe a causas especiales, entre las cuales destacan la mano de obra artificial, medio ambiente, materiales, entre otros. Asimismo, la implementación de la IA permite una disminución de esta variabilidad, ya que, se nutre de información histórica de la empresa y de los procesos de producción.

“La IA ha llegado para quedarse y ser una de las herramientas con mayor proyección en el Perú. Estamos viviendo una completa revolución dentro de las empresas extractivas, donde es posible hacer más eficientes los procesos y lograr compañías más sostenibles y competitivas en el tiempo. Existen además incentivos de parte del gobierno donde es posible utilizar el beneficio tributario permitiendo así un bajo o nulo costo en su inversión”, finalizó el director comercial de Altum Lab.

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