Puede ser como “volver al futuro”. La fabricación que solía hacerse en los EE. UU. Hace 30 años se puede volver a bloquear para evitar altos aranceles en electrónica como teléfonos y computadoras portátiles actualmente ensambladas en China. Pero no será reunido por millones de trabajadores humanos, como en China hoy. Más bien, miles de robots, supervisados por cientos de los principales expertos mundiales en fabricación y robótica, harán el trabajo.
Así es como solía hacerse en Motorola, con sede en Chicago, el inventor del teléfono celular. Al contrario de algunas opiniones desinformadas, la restauración de esa excelencia y la reiniciado de la fabricación de teléfonos y otros productos electrónicos a los EE. UU. Se puede completar en menos de tres años, con un aumento insignificante en los costos unitarios.
En las últimas tres décadas, las herramientas robóticas se han vuelto aún más capaces y asequibles. Un estudio privado independiente de mi compañía que si ahora se ensamblan y prueban 50 millones de teléfonos inteligentes en los EE. UU. Cada año por robots que usan piezas importadas, el costo aumentará solo $ 30 por teléfono, en ningún lugar cerca del aumento del 25 por ciento en el costo laboral o el precio de $ 3,000 citado por los escépticos de los tarifas en los medios financieros.
Según APSTL, las plantas en los EE. UU. Necesitarán aproximadamente 6,000 herramientas robóticas para reunir 50 millones de teléfonos inteligentes cada año a un costo de $ 7.2 mil millones. Requerirá un personal de apoyo calificado y bien remunerado de unos 30,000 trabajadores (con un salario promedio de $ 110,000 por año cada uno), reemplazando a unos 500,000 trabajadores. Estados Unidos puede evitar los costos arancelarios para las piezas más simples utilizadas en los teléfonos que ahora se realizan en China (con un valor de aproximadamente $ 200 por teléfono) haciendo que esas piezas en los EE. UU. Usar fábricas modernas con robots.
Sin embargo, para mantener el liderazgo tecnológico y la competitividad, un mínimo adicional del 10 por ciento de los costos presupuestarios tendrá que gastarse en investigación y desarrollo. Las empresas estadounidenses deben mantener un control estricto sobre cualquier nueva tecnología desarrollada aquí, si van a evitar una repetición de la transferencia sin control de tecnologías de fabricación avanzadas y conocimientos a competidores y adversarios a través de la subcontratación.
Cabe señalar que el papel del personal humano será principalmente apoyar a los robots, monitoreándolos a través de la computadora, proporcionando mantenimiento, programación e ingeniería. Esto es muy diferente de los procedimientos tradicionales y tediosos de producción en masa de antaño, y compatible con las habilidades e intereses de una nueva generación alfabetizada por computadora. Este es exactamente el tipo de trabajo de fabricación que debe crearse hoy en los EE. UU. Siguiendo la práctica antigua de Motorola, todos los reclutas tendrían un intenso entrenamiento en el trabajo.
Esta estrategia se puede utilizar para reformular la fabricación de otros sistemas electrónicos, como computadoras portátiles, servidores de centros de datos y la creación de chips utilizados en automóviles (otro segmento de la industria que China está tratando de arrinconar). La fabricación de los chips de procesador más avanzados ya es muy robótica. Sin embargo, lo que se necesita para restablecer el liderazgo aquí no es más robots sino la intensificación de la investigación y el desarrollo.
La administración Trump realmente puede hacer que Estados Unidos sea genial nuevamente y traer al país de regreso a su apogeo de fabricación si invierte adecuadamente en los robots del futuro, y los estadounidenses que los impulsan.
El Dr. Dev Gupta es el fundador y CTO de APSTL LLC, dedicado a la investigación y el desarrollo de tecnologías de semiconductores avanzados. Sus inventos pasados en la fabricación de semiconductores en Motorola e Intel ayudaron a habilitar el último hardware de IA hoy. Él preside una sección de la hoja de ruta IEEE International para dispositivos semiconductores.
