Tesla ha logrado lo que ninguna otra automotriz hasta la fecha: Hizo un auto eléctrico relativamente accesible, el Model 3, y cientos de miles de personas hacen cola para comprar. Pero la demanda es tanta que la compañía de Elon Musk no puede producirlos al ritmo necesario.
Desde su lanzamiento en julio 2017 la producción lenta frustra a muchos compradores y confunde a Wall Street. Lleva fabricados, según cálculos de Bloomberg, 23.063 Model 3 y saca aproximadamente 2.000 unidades por semana.
Pero muchas publicaciones especializadas hablan de los numerosos problemas de calidad que presenta el modelo eléctrico.
La firma de investigaciones Bernstein publicó un extenso análisis sobre qué puede estar andando mal con la estrategia de producción del Model 3.
La hipótesis del análisis es que Tesla cometió un error estratégico en la manufactura pretendiendo híper-automatizar el ensamblado final.
Según la visión de Bernstein, los problemas de fabricación de Tesla son difíciles de resolver y podrían necesitar un rediseño del proceso de manufactura y tal vez también incluso del Model 3.
En ese análisis, Toni Sacconaghi y Max Warburton dan una explicación de por qué está resultando tan difícil acelerar la producción en una línea excesivamente automatizada. Según ellos, al intentar híper-automatizar la producción del Model 3 es posible que Tesla se haya “pegado un tiro en el pie”. “La automatización no puede manejar la complejidad, las inconsistencias, la variación y las cosas que salen mal como pueden hacer los seres humanos, y pueden crear problemas de calidad en algún punto de la línea de producción”, dicen.
Los analistas deducen que los problemas se deben a la complejidad de automatizar el ensamblado final, donde el auto se arma. Esto es algo que ya han intentado otros fabricantes, como Fiat, Volkswagen y GM y todos fracasaron. El ensamblado final, dicen, es un ejercicio en flexibilidad porque el proceso está limitado por la capacidad para poner la parte adecuada en el momento justo. Las personas pueden detectar cosas que no están bien, parar el proceso y arreglarlas. Los robots no. Carecen de la flexibilidad necesaria.
