En el desarrollo de productos, tecnologías como el machine learning y la IA generativa están liderando la innovación en los procesos industriales. Por ejemplo, los asistentes de diseño automatizan tareas repetitivas, permitiendo a los ingenieros concentrarse en aspectos más creativos e innovadores. Además, la IA está redefiniendo los procesos operativos y de gestión en las plantas de producción, impulsando una nueva era de eficiencia y precisión en la manufactura al mejorar la productividad y la calidad del producto final.
Transformando los procesos de fabricación
Desde la planificación de la producción hasta la ejecución, la adopción de la IA está presente en todos los procesos industriales. Empezando por las cadenas de suministro, las empresas pueden recopilar y analizar datos en tiempo real para tomar decisiones informadas sobre el abastecimiento y la gestión de inventarios. La industria automotriz es uno de los sectores que lidera esta aplicación: sirve de ejemplo el caso de Renault, que ha implementado sistemas de IA para monitorear sus procesos de producción y ajustar estrategias de abastecimiento, logrando reducir costes y mejorar su resiliencia ante imprevistos en la cadena de suministro.
La IA ha revolucionado la mejora de la calidad y la gestión del ciclo de vida de los productos analizando grandes volúmenes de datos, previendo hasta el 90% de los posibles errores o problemas. Además, la gestión del ciclo de vida del producto se beneficia enormemente de la IA a través del proceso de carry-over, que consiste en reutilizar y adaptar diseños y procesos existentes para nuevos productos. Al aprovechar el conocimiento acumulado de modelos anteriores, las empresas pueden acelerar el desarrollo de nuevos productos, reducir costes y mejorar la calidad general.
Otra de las aplicaciones más prometedoras de la IA en la industria es la automatización de tareas repetitivas, como el diseño de productos y el manejo de cargas pesadas en entornos de fabricación. Combinada con tecnologías como el Internet de las cosas (IoT) y los sensores de controladores lógicos programables (PLC), está mejorando la precisión del mantenimiento predictivo, lo que resulta en una mayor eficiencia operativa y menores tiempos de inactividad en la producción. Se estima que la automatización del trabajo físico podría aumentar la productividad global entre un 0,8% y un 1,4% anualmente, mientras que el mantenimiento predictivo habilitado por IA puede reducir los costes de mantenimiento en un 10-40% y disminuir el tiempo de inactividad total en un 20-50%.
Además de sus beneficios operativos, la IA tiene un gran potencial para impulsar la innovación y la sostenibilidad en la industria. Al automatizar procesos y mejorar la eficiencia, puede ayudar a reducir la huella de carbono y desarrollar productos más sostenibles. Su capacidad para analizar datos en tiempo real facilita la toma de decisiones estratégicas, permitiendo a las empresas adaptarse rápidamente a las cambiantes condiciones del mercado.
Oportunidades… no exentas de retos
A pesar de las enormes ventajas, la implementación de la IA en la industria no está exenta de posibles obstáculos que deben ser abordados para maximizar su potencial. Uno de ellos es la necesidad de grandes volúmenes de datos de alta calidad para entrenar los algoritmos de IA. En muchos casos, las empresas industriales pueden no tener suficientes datos disponibles o pueden enfrentar dificultades para integrar datos de diferentes fuentes. La calidad y la integridad de los datos son cruciales, ya que cualquier sesgo o error en los datos puede llevar a decisiones incorrectas y costosas.
Otro desafío importante es la complejidad de los modelos de IA. A medida que las tecnologías de IA se vuelven más avanzadas, también son más difíciles de entender y gestionar. Las empresas deben desarrollar nuevas metodologías para validar y verificar los resultados de los modelos de IA, asegurando que sean fiables y precisos. Este proceso requiere una comprensión profunda tanto de los algoritmos como de los datos, así como una infraestructura adecuada para soportar las operaciones de IA.
Además, existe el reto de la integración de la IA en las operaciones existentes. Muchas empresas aún utilizan sistemas y procesos tradicionales que no son compatibles con las nuevas tecnologías de IA. La integración de la IA requiere una revisión de los sistemas existentes y, en muchos casos, una inversión significativa en infraestructura tecnológica. Esto incluye no solo hardware y software, sino también la capacitación y el desarrollo de habilidades entre los empleados para trabajar eficazmente con la IA.
Palanca para el crecimiento sostenible
Para las empresas industriales, la clave del éxito radica en la integración estratégica de la IA en todos los aspectos de sus operaciones. Las que lo consigan, estarán mejor posicionadas para competir en un mercado cada vez más digitalizado y dinámico. En última instancia, la IA no es solo una herramienta para mejorar la eficiencia operativa; es una palanca para la transformación y el crecimiento sostenible. Se estima que las oportunidades de crecimiento para la IA y la robótica en la manufactura podrían alcanzar los 168 mil millones de euros, a nivel mundial, para 2027. La revolución de la IA en la industria está solo comenzando, y las posibilidades son ilimitadas para aquellas empresas que estén dispuestas a liderar el cambio.
