Una línea de montaje electrónico.
Instrumental Inc.
Hable con las personas que construyen los dispositivos favoritos del mundo (desde teléfonos inteligentes hasta ratones inalámbricos) y le dirán que la verdadera revolución que está ocurriendo en la fabricación de productos electrónicos en este momento está en las relaciones, no en la tecnología. La inteligencia artificial está cambiando la información que las marcas exigen a sus socios fabricantes, información que podría darles munición poderosa para ejercer presión a la baja sobre los costos sobre los fabricantes. La tecnología puede proporcionar poderosos beneficios a ambas partes y está obligando a los líderes a repensar cómo son las asociaciones de fabricación en la era de la IA.
La relación entre las marcas y sus socios fabricantes
La mayoría de las marcas de productos electrónicos contratan socios fabricantes para respaldar la fabricación de sus dispositivos; algunas incluso obtienen soporte de ingeniería. La fabricación de productos electrónicos se considera un producto básico, con márgenes relativamente bajos. Andres Scheuermandirector ejecutivo de Sistemas de arcoque proporciona software a fabricantes de productos electrónicos, señala: “Los márgenes pueden ser tan bajos como dos por ciento. Si (las fábricas) compartieran todo el conjunto de datos (de producción), se podría utilizar para reducir costos, y eso es vital para su negocio”.
Muchos contratos se negocian según un modelo de “costo plus”, que refleja los costos reales de producir un dispositivo. Esto crea un incentivo para no compartir información que podría revelar ahorros de costos ocultos que una marca podría querer renegociar. Otros incentivos también están desalineados: una marca quiere brindar la mejor experiencia posible al cliente, mientras que el fabricante quiere maximizar sus márgenes sin obtener ganancias.
La empresa de Scheuermann, Arch Systems, es utilizada por fábricas de productos electrónicos de nivel 1 en todo el mundo (incluidas Flex, Jabil, Plexus y Sanmina) para brindar a las marcas y a los equipos de fábrica visibilidad en tiempo real de la producción. A muchos fabricantes les resulta incómodo compartir este tipo de datos con sus clientes. Scheuermann explica: “Creen que, hago un gran trabajo pero si comparto este conjunto de datos, usted podría elegir una o dos cosas que no reflejen el panorama completo y usarlas para negociar en mi contra. Puede haber temores de responsabilidad o retiros. Eso hace que la gente desconfíe”.
De los productores a la producción pareja
La IA es un catalizador para cambiar estas relaciones. Las marcas de electrónica han invertido en la creación de grandes depósitos de diseño, procesos de fabricación y retornos de datos con la intención de identificar oportunidades para crear mejores productos para sus clientes. Una parte importante de estos datos depende de que los socios de producción sean más transparentes al compartir todos sus datos, en lugar de proporcionar informes para consultas individuales.
Martin Hess Pedersenun ejecutivo de hardware desde hace mucho tiempo que ahora lidera la calidad y la fabricación a nivel mundial en Logitechestuvo a la vanguardia de este cambio. Su carrera de 20 años abarcó tres culturas de fabricación muy diferentes: la precisión de Nokia, la disciplina de procesos de Microsoft y la escala de Foxconn. Haberse sentado a ambos lados de la mesa entre marcas y fabricantes le otorga una perspectiva única.
En Nokia, dice Pedersen, “Construimos cinco millones de teléfonos al mes en una fábrica (propiedad de Nokia)” algo que fue excepcional en ese momento. La cultura de Nokia basada en datos ha hecho de la transparencia una ventaja competitiva. “Cuando eres dueño tanto del proceso como de los datos”, recuerda, “la confianza está implícita”.
Pero ese modelo cambió a medida que más marcas de productos electrónicos pasaron a la fabricación por contrato a principios de este año. Cuando más tarde trabajó en Foxconn, Pedersen vio cómo los datos también podían convertirse en una fuente de fricción. “Cuando los márgenes son estrechos, el miedo (a compartir demasiado) es natural”, explica. “A los proveedores les preocupa que una transparencia total signifique una pérdida de influencia”.
Pedersen cree que la respuesta está en reescribir los términos de la relación, en lugar de centrarse únicamente en el costo plus o en quién puede ofrecer la oferta más barata. Él comparte: “Cuando ambas partes comparten la responsabilidad de los resultados, los datos se convierten en un motor de mejora”. En Logitech, Pedersen institucionalizó esta mentalidad. “No tenemos proveedores”, afirma. “Tenemos socios. Crecemos y aprendemos juntos”.
Los contratos de la empresa comparten explícitamente el riesgo. Esa estructura legal refuerza la confianza cultural: los ingenieros de ambas partes pueden compartir datos reales, buenos o malos, sin miedo. La transparencia no sólo se espera de las fábricas, sino que es mutua. Los socios de Logitech ven paneles de rendimiento anónimos, datos sobre la opinión del consumidor e incluso hojas de ruta para la innovación temprana. “Quieren conocer la satisfacción del consumidor, las valoraciones de estrellas, las tasas de devolución y las reseñas”, afirma Pedersen. “Este es también su logro”.
Esto crea un poderoso circuito de retroalimentación: las fábricas aprenden del campo y las marcas aprenden del terreno.
Los resultados de la IA en la fabricación están provocando cambios de enfoque
La visión de Scheuermann sobre el uso de la IA en la supervisión de la producción aborda directamente esta tensión entre el miedo a compartir y la mejora del rendimiento. “Las marcas y (los fabricantes) pueden tener la capacidad de trabajar juntos cuando se utiliza una IA en lugar de solo humanos para calcular una tarea”, explica Scheuermann. “(Las fábricas) podrían proporcionar datos a esa IA para resolver un problema de calidad, y luego los datos desaparecen. Casi como si desapareciera tu mensaje de Snapchat”. Es un cambio pequeño pero profundo: los datos se pueden utilizar de forma colaborativa sin amenazar los márgenes ni la propiedad intelectual.
La visión de Pedersen para la IA es diferente: cree que la próxima ola de excelencia en la fabricación provendrá de la combinación de datos de consumidores con datos de fábrica, creando lo que Pedersen llama “calidad de circuito cerrado”.
“La IA ya nos está ayudando a extraer transcripciones de llamadas, registros de reparación y registros de producción para encontrar las causas fundamentales”, afirma. “Puedes llegar a un 80 o 90 por ciento de aciertos en cuestión de minutos. Eso cambia las reglas del juego”.
Las implicaciones se extienden mucho más allá de la línea de producción. Cuando las marcas y sus socios de fabricación colaboran de manera más eficaz, se lanzan nuevos productos más rápido, la calidad mejora y aumenta la satisfacción del consumidor. Los mismos dispositivos que la gente tiene en sus manos se convierten en evidencia de las asociaciones invisibles que los produjeron.
Como dice Scheuermann: “Nunca he visto a un (productor) importante decir que no cuando el argumento comercial es claro”. Lo mismo puede decirse del futuro mismo: cuando el valor de la colaboración es innegable, la renuencia a compartir se desvanece.
