Durante más de 187 años, Deere & Company ha simplificado el trabajo agrícola. Desde la llegada del primer arado autolimpiante, en 1837, hasta el lanzamiento de su primer tractor totalmente autónomo, en 2022, la empresa ha desarrollado tecnología industrial avanzada. The See & Spray es un excelente ejemplo contemporáneo. El herbicida automático cuenta con una pluma autopropulsada de fibra de carbono de 120 pies revestida con 36 cámaras capaces de escanear 2100 pies cuadrados por segundo. Impulsado por 10 unidades de procesamiento de visión integradas que gestionan casi cuatro gigabytes de datos por segundo, el sistema utiliza la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo para distinguir los cultivos de las malas hierbas. Una vez que se identifica una hierba, se envía una orden para rociarla y matarla. La máquina se mueve por un campo a 12 millas por hora sin parar. El trabajo manual sería más caro, llevaría más tiempo y sería menos confiable que el See & Spray. Al fusionar el hardware y el software de los ordenadores con la maquinaria industrial, ha ayudado a los agricultores a reducir el uso de herbicidas en más de dos tercios ya aumentar exponencialmente la productividad.
Deere recopila datos de todo su equipo agrícola moderno, incluido el See & Spray, a medida que se utiliza. En total, la empresa recopila millas de millones de mediciones sobre las condiciones del suelo, los cultivos y las condiciones meteorológicas de unas 500 000 máquinas en más de 325 millones de acres de tierra. Esos datos van al sistema JDLink de Deere, compatible con la nube, donde se analizan y utilizan para generar mejoras inmediatas y futuras en los equipos y las granjas. Incorporar toda esa información a los algoritmos de aprendizaje automático ya la IA permite a Deere crear una cartera de servicios digitales y analógicos combinados para una gestión óptima de semillas, fertilizantes y malezas.
Deere es una de las empresas líderes en el sector industrial. Hasta hace poco, los fabricantes actuales de equipos de construcción y minería y otra maquinaria pesada no utilizaban el software más avanzado en sus productos. Eso ya no es cierto. Hoy en día, mediante la IA generativa y el aprendizaje automático, extraen información y tendencias de datos estructurados y no estructurados (incluidos texto, imágenes 3D de alta resolución, interacciones de voz, vídeo y sonido) y crean diseños complejos en segundos.
Tras haber estudiado empresas industriales durante más de 40 años, nos fascina la forma en que ahora fusionan la maquinaria analógica y las tecnologías digitales avanzadas. Las firmas más inteligentes se han dado cuenta de que los conocimientos más profundos, más que los activos físicos más valiosos, separarán a los ganadores del resto del grupo. Pero lograr el éxito no es tan fácil como instalar un ordenador en un tractor. Hay muchas cosas que tener en cuenta primero.
El proceso comienza con el desarrollo de lo que llamamos estrategias de fusión, que unen lo que los fabricantes saben hacer mejor (crear productos físicos) con lo que mejor saben hacer las empresas digitales: utilizar la IA para extraer enormes conjuntos de datos interconectados y obtener información crítica. Las empresas industriales tendrán que averiguar cómo conectar el hardware y el software, el acero y el silicio, y los humanos y las máquinas. En este artículo describiremos cuatro tipos de estrategias de fusión y cómo ejecutarlas. Todos requieren reimaginar los productos y servicios analógicos como ofertas digitales y aprender a crear un nuevo valor a partir de los datos generados por la combinación de activos físicos y digitales. Lo que es igual de importante es que las empresas industriales tendrán que asociarse con otras empresas para crear ecosistemas con un enfoque inquebrantable en resolver los problemas de los clientes.
En qué se diferencia la estrategia de fusión del Internet de las cosas
Tradicionalmente, los fabricantes industriales analizaban sobre todos los datos de ventas y marketing. Lo analizaron para ver qué grupo demográfico compraba un producto en particular o quién estaría dispuesto a gastar más en un producto mejor. Los sistemas digitales no eran tan importantes. Las empresas las vieron como una forma de reducir los costos de fabricación o agregar funciones, como Wi-Fi, a los productos analógicos existentes. Sin embargo, hoy en día, las empresas de productos industriales también deben centrarse en lo que ocurre después de la venta, en cómo las combinaciones de productos digitales y analógicos permiten obtener resultados positivos para los clientes. Los datos sobre eso se deben recopilar constantemente y la información que se obtiene de ellos se aplica en tiempo real a los problemas de los clientes.
Al igual que el Internet de las cosas, la estrategia de fusión implica una red de objetos físicos integrados con sensores, software y conectividad. Pero la estrategia de fusión va más allá de equipar un producto analógico para que pueda monitorizarlo y recopilar datos sobre él a través de Internet. Con la estrategia de fusión, se reimagina por completa la forma en que podría diseñarse ese producto analógico para que funcione si se creara desde cero con todas las herramientas y funciones digitales disponibles.
La responsabilidad de la estrategia de fusión también se gestiona de forma diferente en las organizaciones. El Internet de las cosas se controla a nivel funcional y los casos de uso son sencillos: los gerentes de operaciones (como los coordinadores de la cadena de suministro y los ejecutivos de control de calidad) utilizan los datos de los sensores para garantizar que los procesos. basados en la maquinaria cumplen con los estándares y protocolos específicos del sector. Los diseñadores crean productos con acceso a Internet que generan datos que pueden utilizarse en futuras versiones de esos productos. Las funciones independientes realmente no tienen que coordinar sus esfuerzos. La estrategia de fusión, por el contrario, es multifuncional. Exige que los altos ejecutivos de los diferentes departamentos trabajen juntos para determinar cómo se pueden aprovechar los datos de los sensores para ofrecer valor a los clientes actuales y crear nuevos productos para los futuros clientes.
La estrategia de fusión también genera información y beneficios más rápido que el Internet de las cosas. Si bien la maquinaria detrás del Internet de las cosas garantiza que los datos se registren y registren, Fusion Strategy aplica esos datos de forma inmediata, observando el uso de los productos en diversos entornos y, a continuación, aprovechando la información que contienen para ofrecer recomendaciones o experiencias automatizadas y personalizadas a los clientes.
El argumento comercial de la estrategia de fusión es la diferenciación competitiva. Se trata de experimentar con tecnologías más nuevas y desarrollar una hoja de ruta para incorporarlas y obtener una ventaja. Puede ver que esto está sucediendo con las compañías automotrices que están formando vehículos autónomos. Invertirán en el Internet de las cosas para cumplir con las normas de seguridad, pero la verdadera diferencia que obtienen es en la forma en que se integran los sensores, el software y la conectividad de datos para que sus coches funcionen mejor que los de la competencia. .
Las oportunidades estratégicas que presentan la IA tradicional y generativa y otras tecnologías digitales avanzadas se dividen en cuatro categorías principales: productos de fusión, servicios de fusión, sistemas de fusión y soluciones de fusión. Aunque la mayoría de las empresas deben empezar por centrarse en los productos de fusión, también deben explorar y probar las otras tres estrategias. Experimentar con las cuatro estrategias de fusión les permitirá determinar cómo pueden crear y captar valor, evaluar cómo las estrategias de otras empresas las amenazan y determinar la mejor manera de asignar sus recursos.
Productos Fusión
Como hemos observado, los productos de fusión se diseñan desde cero para recopilar y aprovechar la información sobre el uso de los productos en tiempo real. La cantidad de datos que generan es cada vez mayor y las empresas pueden aplicarle la IA de tres maneras: pueden utilizar la IA tradicional para analizarla y, por ejemplo, posibles mejoras en los productos, los procesos y los costos; pueden utilizar la IA generativa para crear gemelos digitales de los productos existentes (duplicados virtuales que reflejan su funcionamiento) y entrenar a los robots; y pueden utilizar los grandes modelos lingüísticos de la IA generativa para desarrollar información patentada que añade valor a los clientes.
Llévese los automóviles Tesla. Se diseñó desde el principio para ser ordenadores sobre ruedas conectados a la nube. Durante más de tres décadas, los principales fabricantes de automóviles han añadido funciones digitales a sus productos, como el OnStar de GM, el Sync de Ford y el Mbrace de Mercedes, pero esas funciones no permitían a las empresas rastrear los automóviles en tiempo real. analizar los datos de forma continua y mejorar los vehículos sobre la marcha como lo hace Tesla. Los sensores de cada Tesla proporcionan información inmediata sobre su rendimiento en la carretera. La IA determina si funciona de forma óptima o si hay que arreglarlo y, en muchos casos, Tesla es capaz de corregir los problemas con las actualizaciones del software. Tesla puede evitar que una puerta haga ruido ajustando el sistema hidráulico, por ejemplo, o puede ajustar los niveles de frenado regenerativo con actualizaciones de software inalámbricos para reducir el riesgo de colisión.
Hoy en día, en lugar de utilizar un ejército de técnicos in situ, las empresas industriales pueden permitir que las recomendaciones personalizadas generadas por la IA lleguen automáticamente a los clientes.
Tesla ahora está experimentando con el uso de la IA generativa para programar vehículos autónomos. Al estudiar los datos de vídeo tomados del interior de cada Tesla, la IA generativa puede reconstruir multitud de escenarios de conducción, que Tesla puede utilizar para entrenar coches y evitar colisiones y otros peligros.
En cada Tesla hay un sistema operativo, que almacena los datos de todos los vehículos, que le ayuda a responder rápidamente a la información de cientos de millas de coches. El sistema integra tres gemelos digitales: una representación virtual del modelo del coche tal como se diseñó (el producto gemelo), una versión virtual de la línea de montaje que lo creó (el gemelo del proceso) y una representación del producto en uso (el gemelo de alto rendimiento). El sistema también incorpora la información recopilada en la cadena de suministro, las operaciones de fabricación y los servicios posventa de Tesla.
Los competidores de Tesla ahora están intentando ponerse al día desarrollando sus propios productos de fusión originales. Mercedes se centra en diseñar sistemas operativos mejorados con IA para sus vehículos y se ha asociado con Nvidia para crear software, hardware y chips de IA. GM, en asociación con su filial Cruise, ya ha puesto en circulación taxis autónomos. (Aunque el otoño pasado tuvo que retirarlos por cuestionar su seguridad, una vez que GM comprende las causas de los fallos de seguridad, probablemente vuelva a operar los taxis).
Los productos de fusión también se pueden encontrar en otros sectores. El fabricante de ventanas View, por ejemplo, ha desarrollado vidrios inteligentes que utilizan datos e inteligencia artificial en tiempo real para ajustar automáticamente la cantidad de luz solar que entra. Cuando la luz natural en una habitación es baja, el cristal permite que entre más, pero si la habitación hace demasiado calor, filtra la luz solar.
Los pioneros pueden captar el valor de los productos de fusión de varias maneras. La opción más atractiva es cobrarles precios más altos, como hace Tesla. Los fabricantes de productos pueden justificar precios más altos si sus ofertas funcionan mejor que las de sus rivales y su funcionamiento cuesta menos. Otra opción es ofrecer contratos de rendimiento para garantizar que los productos de fusión se mantengan y actualicen de forma proactiva, garantizando un tiempo de inactividad mínimo. Rolls-Royce es una de las empresas que hace esto. Garantiza un tiempo de actividad cercana al 100% a sus clientes de aerolíneas comerciales mediante el uso de la IA para supervisar y mantener los motores de los aviones. Cuando algo falla en uno de sus motores, Rolls-Royce lo sabe de antemano o lo descubre en tiempo real, lo que le permite solucionar el problema mucho más rápido.
Otra forma de captar valor es utilizar la información de los productos de fusión para entrar en los espacios adyacentes. Tesla, por ejemplo, se ha dedicado al negocio de los seguros de automóviles y puede ofrecer tarifas más bajas que las de la competencia debido a su capacidad de registrar y analizar el comportamiento de los conductores individuales en lugar de agruparlos en diferentes perfiles de riesgo. que es como funcionan otras aseguradoras.
Servicios de fusión
Hasta ahora, los servicios relacionados con productos industriales requerían mucha mano de obra, y las empresas dependían del conocimiento codificado y de los protocolos estándar para solucionar los problemas. Aunque es más rentable ofrecer servicios personalizados de forma rápida y en grandes volúmenes, hacerlo era difícil y caro en el mundo analógico. Pero hoy en día, en lugar de utilizar un ejército de técnicos in situ para prestar servicios, las empresas industriales pueden permitir que las recomendaciones personalizadas generadas por la IA a partir de datos del producto en uso fluyan automáticamente a los clientes.
Las nuevas empresas ya han aprovechado esta oportunidad. Por ejemplo, los datos meteorológicos y climáticos de empresas como Weather.com y ClimateAI permiten a los agricultores tomar decisiones precisas y oportunas y mejorar la rentabilidad. Norm, una aplicación de ChatGPT para agricultura, extrae los datos disponibles sobre el tiempo, las condiciones del suelo y la actualidad para responder a todo tipo de preguntas sobre la gestión de las granjas.
Estrategia tradicional contra estrategia de fusión.
Pasar de una estrategia tradicional a una estrategia de fusión requerirá que las empresas industriales se replanteen todos los aspectos de las operaciones, desde la forma en que utilizan los datos hasta la forma en que se asocian con otras empresas y la forma en que atienden a los clientes individuales. A continuación encontrará una descripción general de alto nivel de las principales diferencias entre la estrategia tradicional y la estrategia de fusión. Esta exposición no es exhaustiva. Las empresas industriales encontrarán muchas más diferencias entre la forma en que operan hoy y la forma en que operarán mediante una estrategia de fusión.
| Categoría | Estrategia tradicional | Estrategia de fusión |
|---|---|---|
| DINÁMICA DE CRECIMIENTO | Lineal, gradual, dentro de los límites de la industria. | No lineal, exponencial, traspasa las fronteras de la industria |
| PANORAMA COMPETITIVO | Competidores conocidos con modelos de negocio similares centrados en el diseño y la entrega de productos | Competidores digitales que tienen nuevas capacidades y se centran en el uso del producto |
| FUENTE DE VENTAJAS DE ESCALA Y EFICIENCIA | Activos físicos; producción | Activos de información; datos |
| MARGEN DE EXPANSIÓN | Ampliaciones del mercado de productos, integración vertical mediante fusiones y adquisiciones. | Integración virtual mediante la integración de datos y las asociaciones |
| FUENTE Y ENFOQUE DE LA INFORMACIÓN DE LOS CLIENTES | Encuestas e información ad hoc recopiladas en el punto de compra; mejoras operativas | Observaciones y resultados de clientes en tiempo real; diferenciación competitiva |
| ESTRATEGIA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL | Mejorar la eficiencia mediante bases de datos, sistemas de registro y compromisos independientes; centrados en una sola empresa; aumentar la eficacia operativa | Desarrollar información en tiempo real y bases de datos integradas; centrados en las redes y los ecosistemas de socios y clientes de las empresas; aumentar la diferenciación estratégica |
Algunas empresas industriales establecidas también se han dedicado a los servicios de fusión. En la industria de la aviación civil, mejorar la eficiencia de combustible de los motores de los aviones en un 1% podría ahorrar 2000 millones de dólares al año. La R de Rolls-Royce 2 Data Labs ahorra a sus clientes 200 000$ por avión al año al analizar los patrones de consumo de combustible que revelan los datos del producto en uso, como las rutas que toman los aviones, las altitudes y la velocidad a las que vuelan, las condiciones meteorológicas y las cargas que transportan, y luego transmite la información a los clientes en tiempo real.
En sus primeras etapas, los servicios de fusión se pueden vender con precios desagregados, y los compradores solo pagan por los servicios que consideran valiosos. A medida que los clientes aprecian los servicios, las empresas industriales pueden pasar a ofrecer paquetes de servicios combinados. Con el tiempo, podrían incluso celebrar acuerdos de reparto de beneficios que den un porcentaje del aumento de beneficios que generan sus servicios de fusión.
Sistemas Fusión
Muchos clientes de Deere y de otros fabricantes de equipos agrícolas y de construcción utilizan sistemas complejos que incluyen varios tipos de máquinas, cada una de las cuales es fabricada por un proveedor especializado diferente. La mayoría de los clientes gestionan la interoperabilidad de estas máquinas por sí mismas, pero algunos contratan a integradores de sistemas y consultores para instalarlos, conectarlos y actualizarlos. La digitalización puede facilitar mucho su funcionamiento. Pero con los sistemas de fusión, pasa de un nivel microeconómico (mejora los productos de diferentes empresas de forma independiente para mejorar su eficiencia) a un nivel macro (mejora varios productos relacionados de varias empresas de forma conjunta para mejorar la eficiencia de todo el sistema ).
Un integrador de sistemas de fusión no solo debe conectar todas las máquinas y equipos que ha vendido, sino también interconectarlos con los de sus socios y competidores. Y en lugar de ser responsable únicamente de interconectar diferentes elementos y hacer que el sistema funcione, como lo hacen los integradores de sistemas tradicionales, el creador de un sistema de fusión debe asegurarse de que mejore continuamente a medida que se agreguen nuevas piezas y funciones.
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Aquí es donde la IA desempeña un papel clave. La mayoría de las empresas de productos industriales se sienten cómodamente sintetizando datos estructurados como nombres, direcciones, números de tarjetas de crédito y otros datos de clientes que se formatean fácilmente. Pero las empresas avanzadas introdujeron datos no estructurados —como imágenes de defectos, el sonido de máquinas defectuosas y transmisiones de vídeo de procesos autónomos— en la IA generativa en tiempo real para desarrollar gemelos de sistemas digitales complejos y realistas. Luego pueden usar esos gemelos para experimentar mezclando y combinando diferentes permutaciones de productos, máquinas, componentes y periféricos para determinar qué combinación de tecnologías funciona mejor.
El Burj Khalifa de Dubái, el edificio más alto del mundo, emplea numerosos sistemas Honeywell (de ventilación, aire acondicionado, iluminación, gestión del agua, aparcamiento, almacenamiento, ascensores, telecomunicaciones y seguridad) en su sistema general de gestión de instalaciones. Honeywell recopila datos en tiempo real del intrincado sistema del edificio y los analiza para identificar anomalías, como un mal funcionamiento del equipo. Ayuda al Burj Khalifa a detectar los incidentes antes, reaccionar más rápido y mitigar los posibles riesgos. Esa estrategia ha reducido el tiempo de mantenimiento de los activos mecánicos del Burj Khalifa en un 40% y ha mejorado su disponibilidad hasta un 99,95%.
Es probable que los sistemas Fusion cambien las preferencias de compra de los clientes. Puede que pasen de centrados en los productos con características distintivas a centrados en los productos que pueden integrarse con otros productos. Por eso, los fabricantes industriales deben crear una arquitectura tecnológica que integre el hardware, el software, las aplicaciones, los datos y la conectividad a la nube y que pueda incorporar datos de productos en uso y algoritmos de otros productos. Las empresas industriales monetizarán el valor que generan sus sistemas de fusión mediante comisiones de integración y cargos para conectar máquinas adicionales. También pueden generar ingresos vendiendo software de Fusion Systems como servicio mediante tasas de licencia únicas, suscripciones mensuales o un modelo de pago por uso.
Soluciones de fusión
Las soluciones de fusión combinan productos, servicios y sistemas de fusión de manera que mejoran directamente el rendimiento del cliente. En lugar de desarrollar soluciones a través de los procesos consultivos de venta tradicionales que abordan cada problema del cliente de forma puntual, las empresas las desarrollan a partir de la información de los datos del producto en uso y las diseñan para que se puedan aplicar a muchos. clientes. Pero diseñar estas soluciones de forma eficaz exige que las empresas industriales sean expertas en resolver los problemas de los clientes de una manera que ninguna otra empresa puede hacerlo. Deben ganarse un nivel inusualmente alto de confianza de los clientes y deben vincular sus ingresos y beneficios al éxito de los clientes mediante contratos basados en los resultados y acuerdos de participación en los beneficios (como pueden hacer eventualmente con los sistemas de fusión).
Para crear el mayor valor para los clientes, las empresas industriales tendrán que asociarse con otras empresas para desarrollar ecosistemas de soluciones. Deere, por ejemplo, se ha asociado con la empresa de software agrícola Granular, que utiliza datos no estructurados para desarrollar modelos de rendimiento para los agricultores. Los modelos de Granular recopilan y analizan imágenes de los satélites, recopilan información sobre el clima, las elevaciones y las condiciones del suelo, y combinan esos datos con las estadísticas históricas de rendimiento para ayudar a los clientes de Deere a pronosticar los costos, los ingresos. y los beneficios. A medida que vende soluciones de fusión en el mercado, Deere se enfrentará a la competencia tradicional, como CNH Industrial y AGCO, pero también competirá con compañías de software, como Climate Corporation, que ahora forma parte de Bayer, y gigantes digitales como IBM y Alfabeto. En última instancia, la batalla por los clientes tendrá lugar entre diferentes ecosistemas de fusión, no entre empresas individuales. Si bien cada estrategia de fusión crea reservas de valor para las empresas, al combinarlas todas, las soluciones de fusión son las que más valor crearán.
Cada empresa industrial tendrá que desarrollar su propia estrategia de fusión. El primer paso será dejar de tratar la inteligencia humana y la inteligencia artificial como si estuvieran separados. Cada función y proceso se puede mejorar si los humanos y las máquinas trabajan juntos. Las empresas que adopten este tipo de inteligencia colaborativa superarán a las que traten la IA como una tecnología esotérica o pospongan su adopción.
Hasta ahora, las empresas industriales han competido desarrollando tecnologías patentadas e integrándose verticalmente. Para ejecutar estrategias de fusión, la mayoría tendrá que asociarse con nativos digitales y empresas emergentes en nuevas tecnologías y aplicaciones, pero hacerlo reducirá en última instancia los costos, aumentará la velocidad y mejorará la satisfacción de los clientes. Sin embargo, esto supondrá un cambio importante y exigirá que los directores ejecutivos de la industria lideren las iniciativas digitales, una responsabilidad que normalmente han delegado en el pasado. Sus empresas necesitarán una estrategia holística sobre cómo, cuándo y dónde impulsarán las tecnologías digitales a la organización para garantizar que todos los miembros de la organización compartan la misma visión de las prioridades y las necesidades de asignación de recursos. Y cada empleado tendrá que adoptar la tecnología digital para que la organización pueda crear, ejecutar y adoptar una estrategia de fusión que tenga éxito.