¿Cómo se utiliza la IA en la fabricación?

La inteligencia artificial (IA) está transformando la industria manufacturera al mejorar la eficiencia, la precisión y la adaptabilidad en varios procesos de producción, particularmente en el contexto de Industria 4.0. 

La aplicación de tecnologías de IA, como el machine learning, la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), mejora varios aspectos de los procesos de producción. La IA puede analizar grandes volúmenes de datos de sensores, equipos y líneas de producción para optimizar la eficiencia, mejorar la calidad y reducir el tiempo de inactividad. Mediante el uso de algoritmos para identificar patrones en los datos, la IA puede anticipar posibles problemas, sugerir mejoras e incluso adaptar procesos de forma autónoma en tiempo real.

Una de las aplicaciones más impactantes de la IA es el mantenimiento predictivo. Los sistemas de IA analizan los datos de los sensores de la maquinaria para prever los fallos antes de que se produzcan, lo que reduce los tiempos de inactividad inesperados y los costes de mantenimiento. La IA también impulsa el control de calidad avanzado mediante sistemas de visión artificial, que escanean los productos en tiempo real para identificar defectos.

La IA generativa (IA gen) crea nuevos contenidos como texto, imágenes y código aprendiendo patrones a partir de datos e instrucciones anteriores. En la industria, tiene una variedad de usos para búsquedas de productos, resumen de documentos, servicio de atención al cliente, procesamiento de llamadas y más. El diseño y la creación de prototipos de aplicaciones ayuda a los ingenieros a explorar nuevas opciones de diseño rápidamente y adaptarse a las cambiantes necesidades de producción. En la gestión de la cadena de suministro, la IA generativa se utiliza para la generación de contenidos, el modelado de escenarios y la automatización avanzada que mejoran la flexibilidad y la comunicación dentro de la cadena de suministro. 

La IA en la fabricación va más allá de la automatización para apoyar la toma de decisiones en tiempo real. Este papel forma parte de lo que a menudo se denomina "fábricas inteligentes" o "fabricación inteligente", ambas sinónimos de Industria 4.0. Este enfoque avanzado de la producción utiliza una combinación de tecnologías conectadas, análisis de datos en tiempo real y IA para crear sistemas de fabricación flexibles, eficientes y altamente automatizados. La IA monitoriza los procesos de producción en curso y los ajusta sin que se le solicite, lo que maximiza la productividad y reduce los residuos. Estos sistemas revolucionan la forma en que las empresas fabrican, mejoran y distribuyen sus productos. 

La IA también está en el centro de la creciente tendencia de colaboración entre humanos y robots. Los robots industriales tradicionales a menudo requieren una estrecha supervisión y entornos controlados, pero la nueva generación de robots colaborativos con IA, o cobots, puede trabajar de forma segura junto a los humanos. Los cobots asumen tareas repetitivas o extenuantes, mientras que los empleados se centran en trabajos más complejos y creativos.

En conjunto, estas aplicaciones de la IA impulsan la fabricación hacia prácticas más inteligentes, adaptables y sostenibles. Estos beneficios hacen que el poder de IA sea un activo valioso en la fabricación moderna.

La IA está transformando todos los aspectos de la fabricación, haciendo posibles operaciones más inteligentes, eficientes y flexibles. Los casos de uso clave de la IA en la fabricación incluyen:

La IA se utiliza para crear una réplica virtual de procesos, líneas de producción, fábricas y cadenas de suministro. Estos gemelos digitales se utilizan para simular, analizar y predecir el rendimiento en tiempo real. Al reflejar digitalmente el mundo real, los gemelos digitales permiten a los fabricantes monitorizar y optimizar las operaciones sin necesidad de intervenir directamente en el activo físico. Los gemelos digitales se basan en datos de sensores del Internet de las cosas (IoT), controladores lógicos programables (PLC), deep learning y algoritmos de IA. Estas tecnologías actualizan constantemente el modelo digital con datos en vivo, ofreciendo una representación virtual precisa y actualizada.

Los robots colaborativos (cobots) están diseñados específicamente para trabajar junto a trabajadores humanos, lo que mejora la productividad y la seguridad mientras se manejan tareas repetitivas o físicamente exigentes. Por ejemplo, los fabricantes de productos electrónicos utilizan cobots para la colocación precisa de los componentes, lo que mejora significativamente tanto la eficiencia como la precisión en el proceso de montaje. Los cobots representan un avance significativo en la automatización, cerrando la brecha entre las capacidades humanas y la precisión de las máquinas.

La IA analiza los datos de los sensores de la maquinaria para prever los fallos antes de que se produzcan. Al utilizar un gemelo digital para evaluar los patrones de comportamiento y rendimiento de los equipos, estos sistemas pueden alertar a los operarios sobre posibles problemas con antelación, lo que les permite prevenir las averías antes de que se agraven. Los fabricantes de automóviles, por ejemplo, emplean el mantenimiento predictivo en los robots de las cadenas de montaje, lo que reduce significativamente los tiempos de inactividad no planificados y supone un importante ahorro de costes. Este enfoque también permite a las empresas de fabricación planificar el mantenimiento durante las horas no punta para minimizar la interrupción de los programas de producción.

La IA permite a los fabricantes ofrecer una personalización masiva, lo que permite que los productos se adapten a las preferencias individuales de los clientes sin ralentizar la producción. Al integrar la IA en el proceso de diseño, las empresas pueden adaptar con rapidez los diseños en función del feedback de los consumidores en tiempo real. Por ejemplo, los fabricantes de ropa utilizan algoritmos de IA para personalizar los productos, lo que permite a los clientes elegir diseños que satisfagan sus gustos específicos​. Esta flexibilidad mejora el compromiso con el cliente y la satisfacción.

La tecnología de diseño generativo impulsada por IA explora una amplia gama de opciones de diseño basadas en parámetros como materiales y limitaciones de fabricación. Este proceso de desarrollo de productos acelera el ciclo de diseño al permitir a los fabricantes evaluar rápidamente múltiples iteraciones. Las herramientas de diseño de IA generativa ya se utilizan en diversas sectores, particularmente en la aeroespacial y automotriz, donde las empresas las utilizan para crear piezas optimizadas. Aunque la tecnología ya está establecida, aún se está explorando todo su potencial dentro del ecosistema en evolución de la fabricación moderna.

El concepto de "fábrica en una caja" utiliza unidades de fabricación modulares y autónomas que se pueden implementar con rapidez en varias ubicaciones. Equipadas con automatización impulsada por IA, sensores de IoT y análisis de datos en tiempo real, estas unidades hacen posible una producción flexible y localizada. Esto permite a las empresas acercar la fabricación a la demanda, reducir los costes logísticos y responder con rapidez a las necesidades cambiantes. Algunos sectores, como la electrónica, la automoción o el farmacéutico, están experimentando actualmente con estas unidades portátiles. Todo el potencial del concepto radica en los futuros avances en automatización, diseño modular e integración de datos, que lo convertirán en una solución escalable y convencional. 

La IA mejora los procesos de control de calidad al emplear la visión artificial y el machine learning (a menudo con el apoyo de un gemelo digital) para identificar los defectos en tiempo real. Estos sistemas analizan las imágenes de los productos a medida que se fabrican y detectan las incoherencias o los fallos con mayor precisión que los inspectores humanos. Por ejemplo, los fabricantes de aparatos electrónicos utilizan un control de calidad impulsado por IA para garantizar que los componentes cumplen con especificaciones estrictas. Estos controles permiten mejorar la calidad del producto, reducir los residuos y aumentar la satisfacción de los clientes.

La IA optimiza las cadenas de suministro al analizar grandes conjuntos de datos para predecir la demanda, gestionar el inventario y agilizar la logística. Cuando se combina con un gemelo digital, la IA puede crear un modelo virtual de toda la cadena de suministro, lo que permite a los fabricantes simular y predecir interrupciones o escasez de recursos en tiempo real. El machine learning se utiliza para la previsión y la automatización de los procesos de adquisición, lo que ayuda a garantizar que los fabricantes dispongan de los materiales adecuados en el momento adecuado. Además, los sistemas de gestión de pedidos impulsados por IA pueden rastrear y optimizar el cumplimiento de los pedidos, lo que garantiza la entrega puntual. Por ejemplo, los fabricantes de alimentos utilizan la IA para optimizar sus cadenas de suministro anticipándose a los cambios estacionales de la demanda, lo que les permite gestionar los recursos de forma eficiente y reducir los residuos. Esta capacidad mejora la eficiencia operativa general y la capacidad de respuesta a la dinámica del mercado.

La IA optimiza los niveles de inventario mediante el análisis de los datos para predecir las necesidades de existencias y automatizar la reposición. Al prever la demanda y controlar el inventario en tiempo real, los fabricantes pueden mantener niveles de inventario óptimos, reducir los costes de mantenimiento y mejorar el flujo de caja. Los fabricantes de alimentos y bebidas, por ejemplo, utilizan sistemas con IA para rastrear el consumo de los ingredientes en tiempo real. Pueden prever las necesidades futuras basándose en los programas de producción, la temporada y las tendencias pasadas. Esto ayuda a evitar posibles cuellos de botella en la producción, pero también reduce los residuos derivados del exceso de inventario.

Los sistemas de IA monitorizan el consumo de energía en tiempo real para identificar las ineficiencias. Estos sistemas pueden recomendar ajustes que reduzcan los costes de energía y minimicen el impacto ambiental. Por ejemplo, los fabricantes de productos electrónicos utilizan soluciones de IA de gestión de la energía para optimizar sus operaciones. Esta eficiencia se traduce en un importante ahorro de costes y en una reducción de la huella​.

La IA ayuda en la gestión y la planificación del personal al analizar los datos de los empleados para optimizar los turnos y mejorar la productividad. Estos sistemas pueden evaluar factores como la carga de trabajo, el rendimiento y las capacidades para crear horarios eficientes. Los fabricantes utilizan esta capacidad de la IA para gestionar su mano de obra de forma eficaz, lo que ayuda a garantizar que los trabajadores cualificados se asignen donde más se necesitan​.

La IA generativa ayuda a los clientes a encontrar productos cuando no conocen los nombres o códigos exactos. Los clientes pueden describir las características deseadas, y la IA traduce esto en una consulta de búsqueda efectiva. También puede generar descripciones detalladas de productos, lo que mejora la precisión de la búsqueda a través de la comprensión semántica.

La IA generativa transforma la gestión de documentos en la fabricación al permitir una búsqueda y un resumen eficientes. En lugar de clasificar manualmente planos técnicos, informes y registros, la IA procesa grandes volúmenes de documentos para identificar patrones y resumir información clave. Este enfoque acelera la recuperación, presentando información compleja en formatos claros y accesibles.

La IA generativa también es útil para áreas que respaldan el proceso de fabricación, como la gestión de incidencias, la gestión de llamadas, la investigación de mercado y la creación de descripciones de productos, programas de mantenimiento e instrucciones.

Más allá de los casos de uso anteriores, la IA puede ofrecer beneficios adicionales de gran alcance al sector manufacturero.

Mayor eficiencia: la automatización impulsada por IA acelera la producción al asumir tareas repetitivas, reducir el error humano y optimizar los flujos de trabajo. Con los sistemas integrados, los procesos se agilizan, desde las materias primas hasta los productos acabados, minimizando la intervención manual y permitiendo la fabricación "sin intervención".

Reducción de costes: la automatización, el análisis predictivo y la mejora del control de calidad contribuyen a un importante ahorro de costes. La IA reduce los gastos de mano de obra y mantenimiento, minimiza los residuos y optimiza el consumo de energía, ofreciendo un entorno de producción más ágil y rentable.

Mejora de la toma de decisiones: la IA procesa los datos en tiempo real, lo que permite a los gestores tomar decisiones informadas y basadas en datos. Los gemelos digitales permiten a los fabricantes simular escenarios de producción, lo que minimiza los riesgos y mejora los procesos de toma de decisiones al probar los resultados antes de la implementación completa.

Mayor seguridad: los robots colaborativos (cobots) equipados con IA pueden realizar tareas agotadoras o peligrosas junto con los trabajadores humanos, lo que mejora la seguridad en el lugar de trabajo. Los sistemas inteligentes y los flujos de trabajo guiados por RA respaldan aún más la finalización segura y precisa de las tareas, minimizando los riesgos para los empleados humanos.

Sostenibilidad: la capacidad de la IA para optimizar la asignación de recursos, reducir el uso de energía y limitar los residuos contribuye a las prácticas de fabricación respetuosas con el medio ambiente. Los componentes con sensores de autocontrol ayudan a minimizar las necesidades de mantenimiento, lo que contribuye a un menor impacto medioambiental.

Innovación y ventaja competitiva: con prototipos más rápidos, diseño generativo y simulaciones de gemelos digitales, la IA permite a los fabricantes innovar de forma rápida y eficiente. Al reducir el tiempo de comercialización y respaldar diseños de productos más avanzados, la IA ayuda a las empresas a seguir siendo competitivas y receptivas en un panorama en rápida evolución

El uso de la IA en la fabricación presenta varios desafíos, entre ellos:

Calidad de los datos y disponibilidad: la IA se basa en datos de alta calidad, pero los fabricantes a menudo carecen de los datos limpios, estructurados y específicos de la aplicación necesarios para obtener conocimientos fiables. Esto resulta especialmente cierto en áreas como el control de calidad, donde los datos de defectos incompletos pueden afectar a la precisión del modelo.

Riesgos operativos: la fabricación requiere una gran precisión y fiabilidad, pero algunos modelos de IA, como la IA generativa, aún están madurando. Los modelos actuales pueden carecer de la precisión necesaria en los entornos de producción.

Escasez de habilidades: hay escasez de profesionales con experiencia en IA, ciencia de datos y machine learning. Esta escasez hace que a las empresas les resulte difícil utilizar plenamente la IA sin invertir en el desarrollo del personal.

Preocupaciones de ciberseguridad: la integración de la IA aumenta la conectividad digital, abriendo más puntos potenciales para los ciberataques. Los fabricantes necesitan medidas avanzadas de ciberseguridad para proteger los sistemas sensibles​.

Gestión del cambio: prácticamente el 100 % de las organizaciones encuestadas consideraron que la IA y la automatización tendrían al menos algún nivel de impacto.¹ La integración de estas tecnologías puede encontrar resistencia por parte de los empleados preocupados por la seguridad laboral. Una comunicación clara y el reciclaje pueden ayudar a facilitar esta transición.

Costes de implementación: la adopción de la IA requiere una gran inversión inicial en tecnología e infraestructura, lo que puede ser una barrera, especialmente para las empresas más pequeñas​.