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Apple quiere eliminar el 50% de los trabajadores en el ensamblaje del iPhone

La compañía busca automatizar al máximo del proceso de ensamblaje para mejorar la productividad y diversificar el riesgo geopolítico

Para nadie es un secreto que Apple utiliza varios robots en su cadena productiva. Tal vez el más famoso es Daisy, un robot encargado del desmantelamiento de los iPhones para efectos de reciclaje, aprovechamiento de algunos componentes y su misión de bajar el nuevo consumo de materiales raros a cero.

Sin embargo, los planes no se quedan ahí. La compañía ha solicitado a varios de sus proveedores y socios en la cadena de ensamblaje de los iPhone reducir el número de personas involucradas en el proceso.

El objetivo es reducir la dependencia de las personas (después de unos años problemáticos en los que las fábricas chinas como resultado de los confinamientos por COVID-19 y por los disturbios relacionados al tema de salarios que hemos visto en el pasado) y automatizar al máximo el proceso.

Todo parece indicar que Apple le ha dado luz verde a proyectos que verían la implementación de nuevos robots, soportados por Inteligencia Artificial, dentro de la cadena de ensamblaje dependiendo menos del conocimiento específico de los humanos actualmente involucrados y permitiéndole a compañías como Foxconn mover su capacidad actual hacia otros países diferentes a China.

El plan no es nuevo. Desde hace más de una década, Foxconn ha venido reemplazando personas que hacen labores altamente manuales y repetitivas por robots, incrementando su productividad.

Sin embargo, el reciente go de Apple parece aceleraría dichos planes con una, de acuerdo con The Information, de reducir el personal de ensamblaje en un 50%. Y no es sólo el go. La compañía ha decidido poner plata y tecnología para el reemplazo ocurra.

Mmm. Ahora hace sentido las compras de DarwinAI y de Drishti, la primera enfocada en usar visión por computación para inspeccionar los componentes durante la fabricación para mejorar la eficiencia y la segunda una compañía con una tecnología que permite el análisis de feeds de vídeo de las líneas de ensamblaje y luego identifica posibles mejoras en el rendimiento del proceso.

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