Cara al futuro, es probable que las empresas se tengan que enfrentar a restricciones en muchos recursos diferentes, que incluyen energía y agua limpia, insumos de materias primas y la capacidad del medio ambiente para absorber residuos desechados. Tendrán que diseñar nuevos tipos de equipos y sistemas de producción que puedan hacer más con menos y que puedan moverse sin problemas entre diferentes tipos de productos. Y tendrán que hacer concesiones complejas para operar esos sistemas de una manera que maximice su productividad general de recursos y el ciclo de vida de sus activos productivos. Los practicantes lean de hoy en día también necesitan pensar mucho más allá de las paredes de la fábrica o incluso de los límites de sus propias organizaciones. La demanda volátil, los precios fluctuantes de los insumos y las cadenas de suministro complicadas y extendidas requieren sistemas de producción que puedan responder de manera adecuada para respaldar las cambiantes necesidades comerciales. Las empresas necesitarán constantemente reevaluar su esquema productivo glogal, desde las decisiones comprar-fabricar hasta las alternativas para reparar o reemplazar equipos viejos. Mientras tanto, las tecnologías de fabricación están cambiando rápidamente. Los crecientes costos de mano de obra, junto con robots más baratos y otras tecnologías de automatización, están impulsando un aumento dramático en la automatización. Y la naturaleza de esa automatización está evolucionando: las máquinas inteligentes y flexibles pueden asumir cada vez más tareas complejas, muy variables o de bajo volumen. Las máquinas inteligentes pueden diagnosticar sus propias necesidades de mantenimiento. Y en los enfoques de fabricación híbrida, los humanos trabajamos junto a robots o compartimos tareas con ellos. Afortunadamente, las empresas no tendrán que enfrentarse a ciegas a estos desafíos. El cambio tecnológico ha traído consigo una gran cantidad de recursos nuevos que las compañías pueden aprovechar para informar y apoyar los esfuerzos de mejora y transformación continuos, entre ellos, la analítica de datos y el uso de algoritmos de optimización.

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