En los dos últimos años, la AI generativa ha irrumpido con fuerza en escena. Herramientas innovadoras como ChatGPT de OpenAI, DALL-E y Gemini de Google se han puesto al alcance de nuestra mano. Estas tecnologías no solo cambian nuestra vida cotidiana, sino que también revolucionan industrias enteras. Este cambio tecnológico es especialmente transformador para la industria manufacturera.
La fábrica del futuro adopta la inteligencia artificial como piedra angular de sus operaciones. Pero dentro de la amplia caja de herramientas de la AI, una tecnología concreta está emergiendo como un verdadero punto de inflexión: la AI generativa. En este artículo analizaremos los casos de uso más comunes de la AI generativa en la fabricación. Compartiremos algunos ejemplos reveladores de empresas manufactureras líderes a nivel mundial que han innovado sus operaciones con AI generativa.
Quick FAQs to get you up to speed
La AI generativa es una inteligencia artificial avanzada capaz de generar nuevos diseños, optimizar procesos y analizar datos para mejorar la eficiencia de la fabricación.
Reduce los errores de producción, mejora el mantenimiento predictivo y acelera la innovación en el diseño, haciendo que la fabricación sea más inteligente y eficiente.
- Mantenimiento predictivo – La AI analiza los datos de las máquinas para predecir fallos antes de que ocurran.
- Instrucciones de trabajo automatizadas – La AI crea y actualiza guías digitales paso a paso.
- Optimización de la cadena de suministro – La AI predice las fluctuaciones de la demanda y evita la falta de existencias.
- Control de calidad y detección de defectos – La AI detecta defectos de producto más rápido que los inspectores humanos.
- Diseño y prototipado impulsados por AI – La AI genera diseños de producto optimizados con menos materiales.
Sí. El control de calidad impulsado por AI y el mantenimiento predictivo ayudan a cumplir con ISO 9001, IATF 16949 y otras normas del sector, reduciendo los riesgos de cumplimiento.
Sin AI, las empresas se quedan atrás frente a competidores que optimizan la producción, reducen el tiempo de inactividad y mejoran la calidad más rápido de lo que permiten los métodos tradicionales.
- Identifique las aplicaciones clave de AI que se ajusten a sus necesidades de producción.
- Invierta en software impulsado por AI para análisis predictivo y automatización.
- Forme a los empleados para integrar la información de AI en las operaciones diarias.
- Perfeccione continuamente los modelos de AI a partir de los datos de fábrica.
¿Qué es la AI generativa?
La AI generativa es un subconjunto de la inteligencia artificial capaz de generar nuevo contenido o datos similares a aquellos con los que se ha entrenado. Esto significa que, a partir de contenido generado previamente, utiliza algoritmos y modelos para crear texto, imágenes, vídeo, diseño, audio, código y simulaciones. La GenAI es una imitadora avanzada que aprende patrones y estructuras a partir de los datos y utiliza ese conocimiento para generar datos sintéticos (como imágenes, vídeos y texto).
Entonces, ¿en qué se diferencia la AI generativa de la AI tradicional? La distinción clave está en sus resultados. Mientras que la AI generativa es capaz de crear datos completamente nuevos que se parecen mucho a sus datos de entrenamiento, la AI tradicional se centra en el análisis de datos para hacer predicciones o identificar patrones a partir de los datos de entrada con los que se ha entrenado.
Caso de uso de la AI generativa en la fabricación
Desde la creación de conceptos innovadores hasta la optimización de la entrega, la AI generativa está revolucionando cada etapa del proceso de fabricación.
En la fase conceptual, la AI generativa puede generar conceptos y diseños optimizados para el diseño y prototipado de productos, acelerando el desarrollo de productos y minimizando los costes.
En la fase de producción, los sensores inteligentes y el análisis avanzado de datos revolucionan el mantenimiento de los equipos. Estos sistemas analizan lecturas de sensores, registros de mantenimiento y fallos históricos para predecir posibles averías antes de que se produzcan. Además del mantenimiento predictivo, los sistemas también detectan problemas de calidad.
La AI generativa no se limita a automatizar tareas, sino que también potencia a la plantilla. Al aprovechar los datos individuales de los empleados, ofrece formación específica e instrucciones de trabajo personalizadas, allanando el camino hacia una fuerza laboral más cualificada y adaptable.
A lo largo de toda la cadena de suministro, el análisis avanzado de datos desempeña un papel decisivo. Al procesar enormes conjuntos de datos, las empresas pueden predecir fluctuaciones en la demanda, optimizar niveles de inventario y planificar las rutas de entrega más eficientes.
Diseño de producto
La AI generativa está revolucionando el diseño de producto en la fabricación al aportar una combinación única de creatividad y eficiencia. Más concretamente, las herramientas generativas de texto a imagen están ayudando a los diseñadores a cerrar la brecha entre los conceptos y los diseños listos para producción.
El trabajo del diseñador de producto o del ingeniero consiste en definir objetivos de diseño específicos, teniendo en cuenta métricas como objetivos de sostenibilidad, costes de producción, criterios o requisitos de conformidad del producto y condiciones de fabricación. Los sistemas de AI generativa generan distintas opciones de diseño en función de estos parámetros predefinidos.
Una vez creados estos diseños, los sistemas de AI proponen mejoras para optimizar aspectos como la reciclabilidad, la elección de materiales y el embalaje, garantizando que el producto final sea eficiente y sostenible. Con prototipos virtuales prometedores en la mano, ingenieros y diseñadores pueden evaluar y perfeccionar los diseños sugeridos, seleccionando los mejores para seguir desarrollándolos.
Ventajas de la AI generativa en el diseño de producto:
- Acorta el ciclo de diseño
- Facilita la transición de las ideas iniciales a modelos listos para producción
- Potencia la creatividad
Integración de texto a imagen del Toyota Research Institute
El Toyota Research Institute desarrolló una plataforma que integra bocetos de diseño y requisitos de ingeniería en herramientas de AI generativa basadas en texto a imagen. Esto permite a los diseñadores de automóviles combinar las fortalezas tradicionales de ingeniería de Toyota con las capacidades más avanzadas de la AI generativa moderna.
Por ejemplo, ahora pueden incorporarse implícitamente al proceso de AI generativa restricciones como la resistencia aerodinámica (que afecta a la eficiencia del combustible) y dimensiones del chasis como la altura libre al suelo y el tamaño del habitáculo (que afectan al comportamiento, la ergonomía y la seguridad).
Mantenimiento predictivo
La AI generativa lleva el mantenimiento predictivo a otro nivel. Aprende el comportamiento esperado de los equipos analizando datos de sensores, registros de mantenimiento y fallos históricos. Después identifica anomalías sutiles que podrían preceder a una avería. Ni siquiera el más mínimo cambio pasa desapercibido; imagine un pequeño aumento de vibración en una turbina: la AI lo marca como un posible problema.
La AI generativa no solo predice fallos; incluso puede simular cómo podrían desarrollarse. Esto permite un mantenimiento específico antes de que todo se detenga de forma imprevista —y costosa—. Los fabricantes pueden maximizar la vida útil de los equipos y evitar tiempos de inactividad.
Ventajas de la AI generativa en el mantenimiento predictivo:
- Evitar tiempos de inactividad
- Simular averías de equipos
- Optimizar los calendarios de mantenimiento
Senseye Predictive Maintenance de Siemens
En febrero de 2024, Siemens lanzó una nueva funcionalidad de inteligencia artificial generativa (AI) en su solución de mantenimiento predictivo, Senseye Predictive Maintenance. Esta nueva función aprovecha esencialmente los puntos fuertes de la AI existente y hace que todo el proceso sea más conversacional y fácil de usar.
El sistema aprovecha el conocimiento de máquinas similares y optimiza las estrategias de mantenimiento en diferentes equipos. Hace que las interacciones entre personas y máquinas sean más fluidas y las tareas predictivas más eficientes, reduciendo tiempo y recursos mediante interfaces de chat para una toma de decisiones temprana y fundamentada.
Control de calidad
La AI generativa procesa grandes cantidades de datos, incluidas imágenes de productos perfectos y defectuosos. Estos datos pueden proceder de diversas fuentes, como cámaras de alta resolución en líneas de producción, registros históricos de inspección e incluso reclamaciones de clientes. Al analizar este enorme conjunto de datos, la AI aprende los detalles complejos de lo que constituye un producto impecable.
Puede identificar incluso los defectos más leves en tiempo real, defectos que podrían escapar al ojo humano durante una inspección tradicional. La AI también puede analizar datos históricos para identificar las zonas de los productos más propensas a defectos. Este análisis puede sugerir un enfoque de inspección más específico centrado en estas áreas críticas.
Ventajas de la AI generativa para el control de calidad:
- Análisis de causa raíz más ágil
- Detección de defectos en tiempo real
- Calidad de salida constante
Avance de Bosch en inspección de calidad por imagen
Bosch ya había implementado reconocimiento de imágenes mediante AI para inspección de calidad. Sin embargo, la calidad de fabricación en las plantas de Bosch ya había alcanzado niveles muy altos, lo que convirtió en un reto recopilar datos de daños y productos defectuosos para entrenar el sistema de AI. Por eso, para obtener suficientes datos de imagen sobre tipos de defectos —sin producir intencionadamente piezas dañadas—, Bosch pasó a un sistema de inspección basado en AI generativa.
A partir de un número relativamente pequeño de imágenes para cada tipo de fallo, la AI generativa creó más de 15.000 imágenes artificiales que muestran cualquier error. Este enfoque permitió a Bosch entrenar sus modelos para la inspección óptica automatizada mucho antes en el proceso de producción.
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Formación de la plantilla
Cuando se trata de formar a la plantilla, no existe un enfoque único válido para todos. Aquí es donde entra en juego la AI generativa: crea aprendizaje adaptado para cada trabajador.
La AI analiza datos de rendimiento de los empleados, responsabilidades, nivel de experiencia y competencias de la plantilla para generar material de formación personalizado. Estos programas de formación generados también tienen en cuenta las normativas y directrices vigentes en la planta de producción.
La AI generativa no se limita a reaccionar ante las brechas de habilidades en la plantilla. Tiene la capacidad de predecir estas carencias analizando los datos de rendimiento de los empleados. Esta previsión permite a las organizaciones diseñar de forma proactiva programas de aprendizaje específicos, garantizando una plantilla en evolución continua y siempre un paso por delante.
Además, la AI generativa facilita experiencias de aprendizaje interactivas a través de interfaces de chat, permitiendo a las personas interactuar con asistentes impulsados por AI como ChatGPT. Los empleados pueden recibir feedback inmediato, plantear preguntas y solicitar aclaraciones sobre las áreas que desean mejorar.
Además de los módulos de formación, la AI generativa puede generar instrucciones de trabajo dinámicas y fáciles de seguir, guiando a los empleados en tareas complejas con precisión y claridad. La AI puede personalizar las instrucciones en función de la tarea, la experiencia del trabajador e incluso las variaciones del equipo.
La AI generativa no se limita a proporcionar instrucciones; también ofrece orientación en tiempo real. Imagine una superposición impulsada por AI en la tableta o las gafas inteligentes de un trabajador que resalta su paso concreto, muestra elementos visuales relevantes e incluso ofrece ayuda para la resolución de problemas mediante comandos de voz o chatbots.
Ventajas de usar AI generativa para la formación de la plantilla:
- Formación personalizada a nivel individual
- Mejor retención del conocimiento y desarrollo de habilidades
- Acceso sencillo a instrucciones de trabajo actualizadas y adaptables
Búsqueda inteligente de Lozier en todas las herramientas
El fabricante de equipamiento para tiendas minoristas Lozier implementó una plataforma de intranet con funcionalidad de búsqueda habilitada con GenAI. Con esta función de búsqueda inteligente, los usuarios pueden explorar herramientas externas, sistemas de ticketing, aplicaciones de mensajería y sistemas de gestión de archivos, incluidos Office 365 y Google Drive. Con la ayuda de la AI, los empleados obtienen una respuesta rica y contextual impulsada por AI a una consulta de búsqueda mediante búsqueda conversacional y respuestas.
Digitalice sus instrucciones de trabajo
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Cadena de suministro
Más allá de la producción, la AI generativa está revolucionando otra área crítica: la gestión de la cadena de suministro. Ofrece un potente conjunto de herramientas para gestionar riesgos, predecir fluctuaciones de la demanda, optimizar rutas de entrega y, en última instancia, aumentar la eficiencia en toda la cadena.
La primera aplicación de la AI generativa en la cadena de suministro es la previsión de la demanda, donde la AI analiza datos históricos y tendencias de mercado para crear previsiones de demanda. Esto permite a las empresas optimizar los niveles de inventario, evitando roturas de stock y costosos excesos de inventario. Pueden asegurarse de tener la cantidad adecuada de producto disponible en el momento oportuno, maximizando la satisfacción del cliente y las ventas.
Los algoritmos generativos también optimizan el proceso de transporte. El sistema crea las rutas de entrega más eficientes analizando las condiciones del tráfico, las previsiones meteorológicas y los calendarios de entrega. Esto reduce significativamente los costes de transporte, el consumo de combustible y el tiempo total de entrega.
Una de las aplicaciones más demandadas de la AI en la gestión de la cadena de suministro es la gestión de inventario, que demuestra su capacidad de adaptación. Puede recomendar niveles óptimos de inventario para cada producto, teniendo en cuenta con precisión factores como la estacionalidad, las fluctuaciones de la demanda y las posibles interrupciones. Esto da tranquilidad a las empresas al demostrar que la AI puede manejar múltiples factores, ayudándolas a minimizar los costes de almacenamiento y a garantizar el stock necesario para satisfacer las necesidades de los clientes.
Por último, los modelos de AI generativa pueden crear simulaciones de escenarios de riesgo. Dado que las interrupciones y los imprevistos amenazan constantemente las cadenas de suministro, la AI generativa crea escenarios de riesgo, incluidas interrupciones de proveedores, desastres meteorológicos o situaciones políticas. Esto permite a las empresas mitigar estos riesgos de forma proactiva diversificando su base de proveedores, negociando contratos más favorables o identificando proveedores alternativos en caso de interrupciones.
Ventajas de usar AI generativa para la gestión de la cadena de suministro:
- Mayor resiliencia
- Toma de decisiones basada en datos
- Mejora de la satisfacción del cliente
365 Copilot for Supply Chains de Microsoft Dynamics
Microsoft Dynamics 365 Copilot puede integrarse en el Microsoft Supply Chain Center. Ofrece una identificación proactiva de factores externos como el clima, las finanzas y la geografía que podrían afectar a operaciones críticas de la cadena de suministro. La información predictiva destaca los pedidos afectados en diversos aspectos, como materiales, inventario, transportistas y redes de distribución.
Después, los usuarios pueden generar automáticamente correos electrónicos para notificar a los socios afectados y abordar posibles interrupciones. Además, la orientación dentro de la aplicación proporciona a los usuarios asistencia inmediata y específica para cada contexto directamente en la aplicación, mejorando la experiencia de usuario y la eficiencia.
Cómo la AI generativa transformará la fabricación
Desde que la AI generativa se ha convertido en una herramienta potente y fácil de usar, ha transformado industrias al aumentar la eficiencia e impulsar la innovación. La fabricación está a la vanguardia de esta revolución.
Según un estudio reciente de Capgemini, el 48% de las empresas manufactureras encuestadas coincide en que la AI generativa impulsará su sector. Esto indica el reconocimiento del potencial de esta tecnología para transformar la fabricación. Los fabricantes ya están experimentando con implementaciones para integrar la AI generativa en sus operaciones; el 30% de los directivos del sector manufacturero industrial afirma que sus organizaciones ya están probando proyectos piloto de AI generativa. Dos aplicaciones dominan los proyectos piloto: el diseño personalizado de piezas, en primer lugar, seguido del mantenimiento predictivo en segundo lugar.
Sin embargo, las posibilidades de la AI generativa en la fabricación van más allá del diseño y del mantenimiento predictivo. La AI generativa está revolucionando la fabricación al potenciar el control de calidad con una detección superior de defectos para productos impecables, optimizar las cadenas de suministro mediante previsiones más inteligentes, gestión de inventario y rutas eficientes para reducir costes y garantizar entregas fiables, y personalizar la formación de la plantilla con programas adaptables en diversos formatos para mejorar el rendimiento de los empleados y el aprendizaje continuo, impulsando en última instancia mejoras significativas en eficiencia, innovación y competitividad en todo el sector.
