A estas alturas, seguro que ya conoce los coches autónomos, los asistentes de AI generativa como ChatGPT o los chatbots interactivos. Estos son solo algunos ejemplos tangibles de AI que ya han dejado huella en nuestra vida cotidiana.
Pero más allá de estas innovaciones del día a día, hay una revolución que está transformando el panorama de la fabricación. La inteligencia artificial en la fabricación ya está aquí, y ha llegado para quedarse.
Quick FAQs to get you up to speed
La AI utiliza machine learning, visión por ordenador y análisis predictivo para ayudar a los fabricantes a automatizar tareas, analizar datos y optimizar la producción.
La AI reduce los errores humanos, previene averías de maquinaria, mejora el control de calidad y refuerza la toma de decisiones en los procesos de producción.
- Mantenimiento predictivo – La AI detecta señales tempranas de fallo de las máquinas y evita costosos tiempos de inactividad.
- Control de calidad automatizado – Las cámaras y sensores impulsados por AI detectan defectos al instante.
- Instrucciones de trabajo impulsadas por AI – La orientación inteligente se adapta al nivel de competencia de cada operario.
- Optimización de la cadena de suministro – La AI predice fluctuaciones de la demanda y evita roturas de stock.
- Eficiencia energética – La AI reduce el desperdicio de energía optimizando las operaciones de fábrica.
Sí. El control de calidad y el mantenimiento impulsados por AI ayudan a cumplir con ISO 9001, IATF 16949 y normas específicas del sector, lo que reduce los riesgos de cumplimiento y garantiza la consistencia.
Sin AI, las empresas tienen dificultades para hacer frente a las ineficiencias, el aumento del tiempo de inactividad y unos costes operativos más elevados, lo que dificulta competir en una industria impulsada por AI.
- 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 basándose en datos del mundo real.
AI en la industria manufacturera
Según una encuesta realizada entre fabricantes internacionales, el 89% de las empresas tiene previsto implantar AI en sus redes de producción próximamente, y el 68% ya ha empezado a implantar soluciones de AI. Sin embargo, solo el 16% alcanzó sus objetivos, principalmente por la falta de competencias digitales y de capacidad de escalado.
Estas estadísticas muestran que la industria reconoce la importancia y los beneficios de la inteligencia artificial para la fabricación, y que las empresas ya están haciendo un esfuerzo por adoptar AI en sus operaciones. Sin embargo, la brecha entre los proyectos piloto y las integraciones de AI plenamente escaladas y exitosas sigue siendo un desafío.
En este artículo explicaremos estas estadísticas profundizando en cómo se utiliza la AI en la fabricación, ofreciendo una visión de las principales aplicaciones de AI, como el mantenimiento predictivo y el control de calidad. También destacaremos algunos casos de uso de empresas manufactureras líderes a nivel mundial y, por último, repasaremos los beneficios que la AI aporta a la fabricación y sus limitaciones, principalmente asociadas a la implantación.
¿Qué es la AI?
Empecemos por lo básico: ¿qué es la inteligencia artificial (AI)? Si no está familiarizado con el concepto y la tecnología subyacente, aquí se lo explicamos.
La inteligencia artificial es la tecnología que permite a los ordenadores y a las máquinas simular la inteligencia humana y la capacidad de resolver problemas. La AI ayuda en tareas que refuerzan la inteligencia humana, como la toma de decisiones o la resolución de problemas. Aun así, la AI también puede asumir por completo tareas que requieren una intervención humana considerable, como conducir coches autónomos.
Los sistemas de AI funcionan utilizando algoritmos y grandes conjuntos de datos para imitar la inteligencia humana. Recopilan y procesan datos, identifican patrones y utilizan modelos como las redes neuronales para completar tareas. La AI aprende y se adapta constantemente para mejorar su rendimiento con el tiempo.
Sin embargo, es importante señalar que el término inteligencia artificial engloba muchas tecnologías que impulsan la AI, entre ellas machine learning, deep learning y procesamiento del lenguaje natural.
Tipos de tecnologías de AI en la fabricación
La inteligencia artificial suele utilizarse como término paraguas para herramientas y técnicas que permiten a las máquinas simular inteligencia y comportamiento similares a los humanos. Algunas de las tecnologías clave que vemos con frecuencia en las soluciones de AI para la fabricación incluyen:
Machine Learning
Es un subconjunto de la AI que otorga a las máquinas la capacidad de aprender a partir de los datos. Automatiza la creación de modelos analíticos al permitir que los sistemas aprendan de los datos, identifiquen patrones y tomen decisiones.
Deep Learning
El deep learning es un subconjunto del machine learning. Establece parámetros básicos sobre los datos y entrena al ordenador para aprender de forma independiente reconociendo patrones mediante múltiples capas de procesamiento. Es útil para el reconocimiento de imágenes y voz.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
El NLP permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Se utiliza para traducción de idiomas, análisis de sentimiento y conversión de voz a texto.
Visión por ordenador
La visión por ordenador permite a las máquinas interpretar y comprender información visual a partir de imágenes o vídeos, para tareas como la clasificación de imágenes o el reconocimiento facial.
Robótica
La robótica combina AI con ingeniería mecánica para crear máquinas (robots) capaces de realizar tareas de forma autónoma o con una intervención humana mínima. Esto incluye robots industriales utilizados en fabricación, así como robots sociales diseñados para la interacción humana.
Ahora que ya conoce las tecnologías subyacentes, veamos cómo se implantan las soluciones de AI y cómo mejoran la eficiencia y la innovación en el sector manufacturero.
¿Cómo se utiliza la AI en la fabricación?
La AI está transformando las fábricas en entornos más eficientes, rentables e innovadores. Las cinco principales aplicaciones de AI en la fabricación incluyen:
- Mantenimiento predictivo
- Control de calidad mejorado con AI
- Optimización de la cadena de suministro
- Automatización inteligente
- Formación y asistencia impulsadas por AI
1. Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo es, sin duda, uno de los casos de uso de AI más populares y transformadores. No es de extrañar, teniendo en cuenta que el mantenimiento predictivo basado en AI puede mejorar significativamente el proceso de fabricación.
Al analizar los datos recopilados de sensores, telemetría de equipos y otras fuentes, los algoritmos de machine learning pueden prever cuándo es probable que se produzcan fallos en los equipos. Esta solución de AI permite a los fabricantes programar el mantenimiento de forma proactiva, minimizando el tiempo de inactividad y reduciendo los costes de mantenimiento.
Gemelos digitales
Un gemelo digital es una réplica virtual de un activo físico que capta datos en tiempo real y simula su comportamiento en un entorno virtual. Al conectar el gemelo digital con los datos de sensores de los equipos, la AI para la industria manufacturera puede analizar patrones, identificar anomalías y predecir posibles fallos.
Esta información proporciona a los equipos de mantenimiento información predictiva para programar intervenciones de mantenimiento de forma proactiva antes de que se produzca un fallo en el equipo.
AI generativa
La AI generativa es en realidad un subconjunto del deep learning y aprende a partir de conjuntos de datos existentes para generar nuevo contenido, como texto, imagen y código. La AI generativa puede generar datos sintéticos que simulen posibles escenarios de fallo. Estos datos sintéticos pueden utilizarse después para entrenar modelos de mantenimiento predictivo.
2. Control de calidad
Un error durante la producción pone en peligro la calidad y la seguridad del producto final. Los sistemas de visión por ordenador impulsados por AI pueden mitigar estos riesgos analizando imágenes o datos de sensores para detectar defectos o anomalías en los productos. Los algoritmos de machine learning se entrenan con conjuntos de datos etiquetados para reconocer patrones asociados a defectos, lo que permite la clasificación y separación automatizadas de defectos.
3. Optimización de la cadena de suministro
Imagine una bola de cristal que predice fallos de equipos y anticipa tendencias de consumo, plazos de entrega o retrasos en el transporte. Así es como la AI transforma la gestión de la cadena de suministro: prediciendo fluctuaciones de la demanda, optimizando el inventario e identificando posibles interrupciones.
Previsión de la demanda
La AI se implanta cada vez más en la previsión de la demanda para mejorar la precisión y la fiabilidad. Los algoritmos de AI pueden identificar patrones y tendencias que usted podría pasar por alto al analizar grandes volúmenes de datos, incluidos datos de ventas, comportamiento del cliente, indicadores económicos y factores externos (p. ej., patrones meteorológicos).
Gestión del inventario
Los sistemas de AI permiten a los fabricantes mantener niveles óptimos de inventario teniendo en cuenta múltiples factores como el plazo de entrega, los costes de almacenamiento, los costes de pedido y los requisitos de nivel de servicio. Gracias al seguimiento en tiempo real de los niveles de stock, el estado de los pedidos y los plazos de entrega previstos, los fabricantes pueden equilibrar el inventario y mejorar su visibilidad en toda la cadena de suministro.
Esto permite a los fabricantes anticipar con mayor precisión los cambios en la demanda, optimizar los niveles de inventario y tomar decisiones fundamentadas sobre producción, aprovisionamiento y asignación de recursos.
4. Automatización inteligente
La automatización inteligente es la combinación de software inteligente y equipos robóticos. Aprovecha las ventajas de la AI para automatizar tareas que van más allá de la repetición, al combinar AI, robots industriales o automatización robótica de procesos.
Robots automatizados
Los robots industriales llevan tiempo siendo un elemento esencial en la industria manufacturera. Sin embargo, integrar AI en robots automatizados representa un avance significativo en la tecnología de fabricación. A diferencia de los robots industriales tradicionales programados con instrucciones fijas, los robots impulsados por AI pueden aprender de su entorno, adaptarse a condiciones cambiantes y tomar decisiones de forma autónoma.
Los robots con AI, a diferencia de los trabajadores humanos, pueden operar de forma continua sin necesidad de pausas. También presentan índices de error significativamente más bajos, una característica que permite a los fabricantes ampliar su capacidad de producción con confianza.
Robots colaborativos (cobots)
Los robots colaborativos, también llamados cobots o co-robots, son robots que trabajan junto a los operarios en una fábrica para completar una tarea que no puede automatizarse por completo (y realizarse mediante un robot automatizado).
Este enfoque colaborativo de la automatización mejora la eficiencia, la flexibilidad y la ergonomía en las operaciones de fabricación, al tiempo que permite a los trabajadores centrarse en tareas más complejas que requieren inteligencia humana.
Automatización robótica de procesos
La automatización robótica de procesos (RPA) automatiza tareas repetitivas y basadas en reglas que los trabajadores suelen realizar en ordenadores. Utiliza bots de software para imitar acciones humanas como la introducción de datos, la copia de archivos y la cumplimentación de formularios.
Facturas, pedidos, informes, listas de verificación: la documentación está presente en todos los aspectos de la fabricación. Si digitalizar la documentación es el primer paso hacia la eficiencia, incorporar una RPA basada en AI es el objetivo final. La RPA es un asistente que se encarga de las tareas repetitivas de documentación. Al utilizar AI, puede aportar capacidades analíticas y de toma de decisiones, para una estrategia de automatización óptima.
5. Formación y asistencia
En el sector industrial, unas instrucciones de trabajo claras y precisas son la base de unos procesos de producción eficientes. Tradicionalmente, estas instrucciones se elaboraban manualmente, lo que daba lugar a un proceso lento y propenso a errores. En los últimos años, las instrucciones de trabajo digitales han revolucionado la eficiencia operativa y la productividad de las fábricas. Sin embargo, añadir una capa de herramientas digitales impulsadas por AI podría cambiar la forma en que se crean las instrucciones de trabajo.
Por ejemplo, con capacidades de conversión de voz a texto, los operarios de fábrica ahora pueden dictar instrucciones y convertirlas automáticamente en pasos estructurados por escrito. Otra aplicación es la segmentación automática de vídeo, en la que las instrucciones grabadas en formato de vídeo se analizan y se dividen en pasos diferenciados y fáciles de seguir. Esto es posible gracias al reconocimiento avanzado de voz y al análisis de contenido impulsado por AI.
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Ejemplos de AI en la fabricación
La integración de AI en las operaciones de producción ha pasado de ser una visión futurista a una realidad práctica, como demuestran las siguientes empresas que utilizan ai en la fabricación. Por ejemplo, cómo los principales fabricantes de automóviles están poniendo la AI al volante, cómo Ford está incorporando cobots junto a los trabajadores de la línea de montaje, y cómo BMW está personalizando el control de calidad con su plataforma de AI.
BMW Group – Control de calidad desarrollado a medida
Como muestra el siguiente ejemplo de BMW Group, la AI es cada vez más habitual en la fabricación de automóviles. El fabricante alemán desarrolló a medida su plataforma de AI AIQX, que significa Artificial Intelligence Quality Next.
La plataforma utiliza cámaras, tecnología de sensores y AI para automatizar los procesos de calidad en la cinta transportadora. Los algoritmos y la AI analizan en tiempo real los datos registrados por estos dispositivos y envían comentarios inmediatos a los empleados de la línea de producción a través de dispositivos inteligentes.
Ford – Robots en la línea de montaje
Hace más de un siglo, Henry Ford revolucionó la industria del automóvil con su innovadora línea de montaje. Desde entonces, el fabricante de automóviles ha seguido innovando en la producción de vehículos.
Más recientemente, Ford integró AI en sus líneas de montaje instalando brazos robóticos que agarran convertidores metálicos y los ensamblan en su sitio. Mientras realizan esta tarea, el sistema de AI aprende la forma más eficiente de unir las piezas.
Rolls Royce – Gemelos digitales para mantenimiento predictivo
Para lograr un rendimiento y un mantenimiento óptimos de los motores de aviación, el fabricante aeronáutico Rolls-Royce desarrolló una plataforma de gemelo digital para consolidar los datos de todos los motores producidos.
Rolls-Royce puede supervisar el rendimiento de los motores, predecir posibles problemas y optimizar los calendarios de mantenimiento recopilando y analizando datos históricos y en tiempo real de estos motores. Esta integración de gemelos digitales y AI mejora la eficiencia operativa y refuerza la seguridad y la fiabilidad en la aviación.
General Electric – Datos para la sostenibilidad
A partir de 2024, General Electric (GE) lanzó Proficy for Sustainability Insights, una nueva solución de software que ayuda a los fabricantes a alcanzar sus objetivos de sostenibilidad, al tiempo que maximizan la productividad y la rentabilidad. Al integrar datos operativos y de sostenibilidad, el software basado en AI permite a los fabricantes utilizar los recursos de forma más eficiente y eficaz en una planta o en toda la operación, y hacer un seguimiento de las métricas climáticas requeridas para el cumplimiento normativo.
Beneficios de la AI en la fabricación
La AI podría considerarse la mente maestra detrás de la fabricación en la Industria 4.0. Analiza datos para optimizar procesos, aumentando la eficiencia, reduciendo costes y mejorando la calidad con un control de calidad con AI extremadamente preciso.
Ahorro de costes
La AI reduce los costes operativos mediante la optimización de procesos, la disminución del tiempo de inactividad y una asignación eficiente de recursos.
Toma de decisiones basada en datos
La AI analiza grandes volúmenes de datos para identificar tendencias y patrones, proporcionando información valiosa para optimizar los procesos de producción, mejorar el diseño de productos y tomar decisiones empresariales basadas en datos.
Optimización de la cadena de suministro
La AI optimiza la logística de la cadena de suministro, la gestión de inventario y los procesos de aprovisionamiento, mejorando la eficiencia, reduciendo costes y reforzando la resiliencia global de la cadena de suministro.
Mejora de la seguridad
La AI mejora la seguridad en el lugar de trabajo al combinar automatización, supervisión en tiempo real y análisis predictivo. Este enfoque multifacético protege a los trabajadores y mantiene seguro el entorno de fabricación.
Mejora de la calidad del producto
Los sistemas de visión impulsados por AI pueden inspeccionar productos con mucha mayor precisión y velocidad que los inspectores humanos, que son más propensos a cometer errores (y a pasarlos por alto).
Mayor eficiencia
La AI puede asumir tareas repetitivas, liberando a los trabajadores para que se concentren en procesos más complejos. Los sistemas optimizan los procesos analizando datos para identificar cuellos de botella, detectar problemas antes de que ocurran, garantizar un control de calidad de primer nivel y sugerir mejoras. Esto acelera la producción y minimiza los errores y el desperdicio de materiales, lo que da lugar a un entorno de fabricación más fluido y productivo.
Limitaciones de la AI en la fabricación
Aunque los beneficios de la AI en la fabricación son prometedores, sus limitaciones son igual de importantes. Los desafíos y preocupaciones asociados a la AI están relacionados principalmente con el proceso de implantación y la plantilla.
Infraestructura de datos
La AI se nutre de datos. Sin embargo, la fabricación tradicional puede necesitar una infraestructura de datos más sólida para recopilar, almacenar y analizar el gran volumen de datos necesario para un entrenamiento eficaz de la AI. La calidad de los datos también es fundamental, y garantizar conjuntos de datos limpios y precisos puede resultar complicado.
Al proporcionar un punto central para la recopilación y supervisión de datos de producción en tiempo real, puede eliminar silos de datos, garantizar la calidad de los datos y agilizar el flujo de información.
Protección de datos y normativas
Dado que los sistemas de AI dependen en gran medida de los datos, incluida información sensible relacionada con procesos de fabricación, diseños de productos y datos de clientes, garantizar la privacidad y la seguridad de los datos se vuelve primordial.
Además de proteger los datos, las empresas manufactureras deben cumplir diversas normativas de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa o la California Consumer Privacy Act (CCPA) en Estados Unidos. El incumplimiento de estas normativas puede dar lugar a multas y daños reputacionales.
Estandarización
Escalar una solución de AI puede requerir la estandarización de procesos o formatos de datos para garantizar que la AI funcione de forma consistente. Aunque esto asegura datos limpios y simplifica la integración de la AI, también puede limitar la capacidad de la AI para aprender y adaptarse a situaciones únicas.
La clave está en encontrar un equilibrio: estandarizar los datos para una integración fluida de la AI, pero mantener cierta flexibilidad en los procesos para permitir que la AI descubra y sugiera mejoras, creando en última instancia un entorno de fabricación más inteligente y adaptable.
Brecha de habilidades
La implantación de sistemas complejos de AI requiere especialistas en ciencia de datos, ingeniería de AI y fabricación. Esto, junto con los distintos niveles de madurez digital entre los fabricantes, genera un desafío. Incluso si se implanta AI, puede persistir una brecha en la comprensión de sus resultados.
Los trabajadores con formación en ciencia de datos necesitan ayuda para comprender cómo funcionan la ciencia de datos y el modelado predictivo, y tienen menos confianza en los algoritmos abstractos que hay detrás de la tecnología de AI.
Formar a los empleados actuales, desarrollar instrucciones de trabajo digitales claras para las herramientas de AI y colaborar con expertos en AI. Al abordar la brecha de habilidades y fomentar la fluidez digital, los fabricantes pueden desbloquear el verdadero potencial de la AI y transformar sus operaciones. Desarrollar instrucciones de trabajo digitales claras también puede desempeñar un papel crucial. Estas instrucciones deben explicar cómo utilizar herramientas impulsadas por AI e interpretar sus resultados de forma eficaz.
AI para empresas manufactureras, en resumen
Dado que la industria manufacturera está a la vanguardia de la transformación digital, integrar AI se está convirtiendo más en una necesidad que en algo deseable. Las aplicaciones de AI en la fabricación, como el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la automatización inteligente, impulsan la eficiencia, la seguridad y la toma de decisiones.
Sin embargo, el camino hacia una AI plenamente integrada en la fabricación no está exento de desafíos. Cuestiones como la infraestructura de datos, la estandarización y la brecha de habilidades digitales deben abordarse para materializar todos los beneficios de la AI. El futuro de la fabricación es, sin duda, uno en el que la AI tiene su lugar, y los fabricantes que adopten su potencial liderarán la innovación, la eficiencia y la competitividad.
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