Aprovechando analítica predictiva y talento gig para cerrar la brecha de habilidades en la cadena de suministro automotriz

La cadena de suministro de la manufactura automotriz se ha vuelto casi demasiado masiva para gestionar, dejando a fabricantes y proveedores con el reto de encontrar trabajadores cualificados con las habilidades para identificar y prevenir riesgos de calidad.

Con plantas y ubicaciones distribuidas aumentando en número, se ha vuelto difícil medir defectos, ya sean aislados o que abarcan la cadena de suministro, entre las más de 20.000 piezas móviles que entran en un vehículo. Para asegurar eficiencia, productividad y rentabilidad óptimas en toda la cadena, fabricantes y proveedores consideran crítico encontrar al empleado adecuado con el conjunto de habilidades correcto para el trabajo en cuestión.

Desafortunadamente, los fabricantes de automóviles han luchado tradicionalmente con el acceso a una fuerza laboral cualificada, pero existen soluciones tecnológicas. La analítica predictiva y el machine learning se usan hoy para una amplia gama de procesos de negocio, ¿por qué no desplegarlos para la contratación y colocación eficiente de empleados en la industria automotriz? Estos procesos pueden eliminar la incertidumbre en encontrar al individuo más cualificado para el trabajo de manera oportuna. Este enfoque, unido a la capacidad de la economía gig, puede ahorrar a fabricantes y proveedores energía y recursos valiosos, agilizar la logística y, en última instancia, aumentar la rentabilidad.

La economía gig utiliza una fuerza laboral temporal para compromisos a corto plazo. El concepto puede escalarse para satisfacer las necesidades de la mayoría de empresas hoy. Actualmente, más de un tercio de los empleados de EE. UU. son trabajadores gig, lo que equivale a casi 57 millones de estadounidenses. El alto coste de la sanidad y otros beneficios para empleados a tiempo completo, la fluctuación constante en la demanda de productos y servicios, y el aumento de costes generales impulsan este crecimiento.

La industria automotriz no es ajena a estos problemas, lo que la convierte en una candidata fuerte para aprovechar los principios de la economía gig para cubrir vacíos de fuerza laboral. Unido a conjuntos de soluciones tecnológicas que permiten la creación de fuerza laboral digital, los gerentes de fabricantes y proveedores pueden identificar a los candidatos más cualificados, cubrir puestos vacantes basándose en geografía y demografía, y monitorizar el proceso de formación del empleado y el rendimiento en el trabajo a través de sistemas automatizados.

La gestión de operaciones y fuerza laboral puede optimizarse por dos vías:

Analítica predictiva

Examinando las métricas de rendimiento de su fuerza laboral existente, fabricantes y proveedores de automóviles pueden evaluar qué factores de los empleados impactan más en la productividad. Este tipo de toma de decisiones basada en datos ayuda a dirigir y contratar trabajadores gig que posean la experiencia y habilidades necesarias. Las empresas que proveen y filtran grandes bolsas de talento freelance para fabricantes pueden usar analítica predictiva para identificar a los candidatos con más probabilidades de sobresalir en las demandas únicas de cada planta de fabricación.

La capacidad de encontrar al empleado adecuado para el trabajo adecuado en el momento adecuado es inestimable. Mirando más allá de las bolsas de talento tradicionales que ya no rinden suficientes trabajadores con las habilidades correctas, los fabricantes de automóviles pueden aprovechar la economía gig para localizar empleados con habilidades analíticas, tecnológicas y de resolución de problemas requeridas para puestos de alta demanda. Revisar métricas clave de rendimiento también puede determinar el número de trabajadores freelance necesarios para cumplir objetivos de producción.

Plataformas digitales de calidad

Para maximizar las operaciones de fuerza laboral y refinar la logística, los fabricantes de automóviles deberían utilizar una plataforma tecnológica digital que agregue todos los datos y logística, soporte comunicación bidireccional empleador-empleado, y proporcione a los empleados la formación, educación continua e información del lugar de trabajo que necesitan para tener éxito. La capacidad de seleccionar, filtrar y colocar empleados a través de una plataforma que use analítica predictiva permite a fabricantes y proveedores emparejar a los candidatos más cualificados con los trabajos que mejor se ajustan a su conjunto de habilidades.

Una vez empleados, los trabajadores gig se comprometen mejor a través de móvil. Estas apps pueden incluir un componente de formación que permita a los empleados freelance llegar al trabajo con una sólida comprensión de sus tareas y conocimiento de seguridad laboral. La tecnología móvil también puede proporcionar a los empleadores analítica en tiempo real como antigüedad, asistencia, revisiones de rendimiento e identificación de problemas a lo largo de la cadena de suministro para informar necesidades de fuerza laboral. Integrar estos elementos en una plataforma cohesiva es clave para optimizar operaciones, desde la colocación hasta la producción y más allá.

Los fabricantes de automóviles que capitalicen el poder de la economía gig, unido a analítica predictiva innovadora y plataformas móviles, estarán bien posicionados para mejorar la productividad, satisfacer mejor la demanda del cliente y aumentar los beneficios. Soluciones completas de fuerza laboral que permitan a fabricantes y proveedores alinear sus marcos de negocio y operativos con acceso a fuerzas laborales cualificadas y ágiles no solo impulsarán el éxito de la cadena de suministro, sino que crearán una red de comunicación en tiempo real con una fuerza laboral cualificada. En el panorama laboral actual, cada vez más competitivo y complejo, la economía gig proporciona a fabricantes y proveedores una solución escalable para combatir la escasez de mano de obra e impulsar sus negocios.

Dave Kmita es vicepresidente ejecutivo de operaciones en MS Companies, proveedor de tecnología de fuerza laboral a fabricantes y proveedores.