Airbus acelera eficiencia mediante transformación digital data-driven

Conclusiones clave de este artículo incluyen:

• Organizaciones embarcando en transformación digital deben priorizar estrategias data-driven para refinar procesos existentes.
• Aunque muchas empresas enfatizan despliegue de sensores en iniciativas IoT, las verdaderas ganancias de productividad vienen de establecer sólida higiene de datos.
• Ganancias de productividad son elusivas sin disolver silos de datos y construir base de datos de alta calidad, bien estructurados y seguros.
• Transformación digital falla sin programas paralelos de change management que reentrenen personal existente en profesionales data-driven.

Mientras transformación digital es meta aspiracional para muchas empresas, algunas han logrado cambio operativo tangible abrazando estrategias data-driven disciplinadas.

Airbus, fabricante global de aviones comerciales y militares con base en Leiden, recurrió a transformación digital data-driven para resolver pain points de clientes como entregas retrasadas y retos de envío.

"Los clientes esperaban mucho tiempo para recibir aviones", dijo Anes Hodžić, Group Vice-President para Transformación Digital de Airbus.

Airbus buscaba mayor eficiencia y foco customer-centric, pero problemas de calidad de datos obstaculizaban progreso. Los datos estaban dispersos por la organización, almacenados en formatos dispares y mal integrados.

La compañía eligió tratar sus datos existentes con mayor disciplina en lugar de meramente acumular más datos —un pitfall común en proyectos IoT. Los datos en silos necesitaban integración y estandarización para desbloquear insights operacionales accionables.

Al consolidar datos across planta de producción, almacenes, cadena de suministro y redes de socios, Airbus ganó vista holística de sus operaciones.

Ejecutivos, incluyendo Hodžić, comenzaron a preguntar: ¿cómo podemos desarrollar una estrategia de transformación digital data-driven disciplinada?

"¿Y si pudiéramos acceder a cantidades masivas de datos que estén estructurados, formateados y asegurados apropiadamente?", recordó Hodžić durante una sesión en Industrial IoT World 2020.

Investigación reciente subraya la importancia de gobernanza y gestión de datos en soporte a iniciativas IoT. Según la Encuesta de Adopción IoT 2020 de IoT World Today, el 29% de encuestados indicó que inversión IoT se enfocaría en gestión de datos, ranking solo segundo a eficiencia operacional.

Observadores del sector destacan que datos limpios e integración son pivotal para éxito IoT. "A medida que IoT y tecnologías relacionadas de la Cuarta Revolución Industrial se vuelven mainstream, los ejecutivos deben reconocer el valor de sistemas interconectados", escribió Greg Corlis, Managing Director para Tecnologías Emergentes en KPMG US, en pieza delineando cuatro pasos para aprovechar IoT para relaciones de confianza con clientes y proveedores.

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Disciplina de datos clave para despliegues IoT

Mientras muchas empresas apuntan a desplegar una plétora de sensores y recopilar vastos datos, Airbus descubrió que el primer paso a una iniciativa IoT exitosa es construir una fundación de datos roca-sólida.

En lugar de enfocarse en nuevos puntos de datos, Airbus priorizó organizar y limpiar su dataset existente.

"Con una fundación sólida, fuerte gobernanza de datos y procesos efectivos de data-sharing, los beneficios escalan exponencialmente", dijo Hodžić. "Antes de desplegar dispositivos adicionales en planta o aviones, consolidamos, limpiamos y preparamos todos los datos disponibles —logs de máquina, reportes de test de vuelo— que habían ido sin usar. Preparar y limpiar datos es crítico antes de más despliegues".

Para lograr datos limpios, Airbus desmanteló silos de datos across unidades de negocio, extrayendo información de repositorios aislados. "La clave es extraer datos de silos", aconsejó Hodžić.

Integrar datos clave fue esencial para lograr mejoras de productividad prometidas por Industria 4.0. "Iniciativas Industria 4.0 prometen ganancias de productividad 30%-40%, pero no hemos visto mejoras significativas. Las ganancias de productividad se materializan solo cuando datos de múltiples dominios se unifican y la perspectiva del cliente es central", explicó Hodžić.

Expertos acuerdan que gobernanza de datos es crítica para éxito —o fracaso— de proyectos IT. "Si datos son poco fiables o de mala calidad, siguen decisiones de negocio sub-óptimas", dijo Bill Tomazin, Managing Partner, West Region y National Audit Solutions en KPMG US, en "Data Governance Is Risk Number One".

Navegando change management enfocándose en personas

Durante su viaje de transformación digital de cuatro años, Airbus reconoció que transformación data-driven requería cambio organizacional significativo más allá de acumulación de datos. Implicaba romper silos y reskilling empleados.

Airbus abordó gaps en habilidades de analítica de datos, aprovechando procesos de change management para upskilling de staff en roles data- y analytics-driven.

"Desde el inicio, especialmente en dominios IIoT, visualizamos transformar nuestra fuerza laboral de blue-collar a white-collar. Al digitalizar entornos tradicionalmente manuales, podemos convertir operadores en knowledge workers —information workers— listos para enfrentar una realidad cada vez más compleja", explicó Hodžić.

El gap de habilidades en analítica de datos, ciberseguridad y conectividad de red ha desafiado largo tiempo a organizaciones IT. La Encuesta de Adopción IoT 2020 encontró que el 27% de encuestados prevé escasez de expertise como barrera a proyectos IoT.

COVID-19 aceleró esfuerzos de reskilling; una encuesta encontró que el 42% de empresas aumentaron iniciativas de reskilling post-pandemia.

Finalmente, Hodžić enfatizó que transformación digital data-driven es una maratón. Airbus embarcó en este viaje hace cuatro años, aún logró ROI tangible mediante victorias incrementales que mantuvieron la visión viva.

"Prepárate para la maratón, pero entrega en sprints —victorias continuas— mientras mantienes visión a largo plazo", aconsejó Hodžić. "Acopla victorias a corto plazo con visión clara para anclar transformación data-driven. Esta estrategia general guiará a la fuerza laboral a través de esfuerzos a largo plazo".

"Proporciona a la gente una estrella polar, clarificando hacia dónde va la organización y qué es posible", añadió.