En la fabricación, la optimización es crucial para todos los aspectos del negocio: desde maximizar la productividad mientras se aplica un control de calidad riguroso hasta minimizar los costos y riesgos de compliance a la vez que se garantizan procesos de fabricación fluidos e ininterrumpidos. Para tener éxito y mantenerse competitivos, los fabricantes usan la automatización y otras soluciones de fabricación innovadoras. La inteligencia artificial (IA) se puede usar para empoderar ambas, por lo cual cada vez más empresas usan IA en la fabricación.

En esta guía integral, usted conocerá casos de uso prácticos, desafíos y beneficios de la IA, y descubrirá cómo comenzar a usar IA en la fabricación.

¿Por qué las empresas usan la inteligencia artificial en la fabricación?

Aunque la inteligencia artificial se puede usar en casi todos los aspectos de la vida y el trabajo, la IA y la fabricación son particularmente compatibles gracias a un elemento compartido importante: los datos. Los fabricantes generan y poseen grandes volúmenes de datos, que incluyen el rendimiento de máquinas, logística, procesos y datos externos; las tecnologías de IA requieren datos para entrenar algoritmos de machine learning y brindar resultados precisos específicos para cada negocio. Esto significa que la IA puede ayudar a las empresas de fabricación a usar bien sus datos estructurados y no estructurados. Entonces, ¿cómo se usa la IA en la fabricación?

La versatilidad de la IA es una de las razones por las que está desempeñando un papel tan importante en el mundo de los negocios: los líderes de todas las industrias encuentran innumerables usos para la IA, y la fabricación no es una excepción. Ayuda a optimizar los procesos de fabricación, maximizar la eficiencia, reducir los errores, mejorar la calidad de los productos, empoderar al personal, dar soporte a la excelencia operativa —y, en última instancia, sacar una ventaja competitiva—.

Cómo usar la IA en la fabricación: ejemplos y casos de uso

Existe una amplia variedad de casos de uso de IA en la fabricación, aplicable de diferentes maneras en diferentes tipos de fabricación: desde la fabricación de productos de gran volumen o la fabricación personalizable en industrias y el sector automotriz, hasta la fabricación continua de procesos en los sectores de química y energía, o los procesos por lotes en la producción farmacéutica y alimentaria.

Por lo tanto, en lugar de intentar elaborar una lista exhaustiva de todos los casos de uso de la IA, desglosemos algunas de las aplicaciones clave:

Mantenimiento predictivo y control de calidad asistido por IA

Gracias a la visión por computadora, cámaras y rastreadores que monitorean los procesos de fabricación y los modelos de IA usados para analíticas avanzadas, la inteligencia artificial puede:

• Ayudar a prever el mantenimiento necesario de los activos y el equipamiento, lo cual permite a los trabajadores humanos evitar problemas en lugar de responder de forma reactiva una vez que surgen (por eso se llama “mantenimiento predictivo”)
• Identificar anomalías y problemas de control de calidad más rápido y activar alertas automáticamente o tomar las medidas prescritas para evitar defectos
• Anticipar posibles fallas en el equipamiento usando gemelos digitales
• Optimizar los procesos de mantenimiento para reducir costos y extender la vida útil del equipamiento
• Ayudar en inspección visual y automatización del control de calidad

¿Qué es un gemelo digital?

En la fabricación, un gemelo digital es una representación virtual de un producto físico, equipamiento o máquina. Usando datos en tiempo real de sensores y otros dispositivos de monitoreo que hace seguimiento del estado y rendimiento del activo físico, el gemelo digital lo simula en un entorno digital. Este modelo virtual puede ayudar a optimizar la productividad de los activos y prever problemas potenciales, tales como fallas en el equipamiento, por lo cual los gemelos digitales son muy aptos para el mantenimiento predictivo.

Gestión de cadena de suministro y algoritmos de machine learning

Los algoritmos de machine learning pueden analizar grandes volúmenes de datos de la cadena de suministro e identificar patrones, lo cual permite a la IA:

• Brindar información estratégica en tiempo real para mejorar las proyecciones de demanda y la gestión del inventario
• Señalar los riesgos potenciales y las disrupciones de la cadena de suministro de manera temprana, lo cual ayuda a los fabricantes a mitigar los riesgos realizando los ajustes necesarios rápidamente
• Ayudar a evaluar la calidad y confiabilidad de los proveedores
• Identificar oportunidades para reducir la huella ecológica de los materiales usados y las entregas
• Optimizar la gestión de almacenes y la logística, y reducir el tiempo de inactividad

Optimización de procesos impulsada por datos

Analizando el rendimiento y los datos en tiempo real de los sensores en la planta de producción, las tecnologías de IA pueden identificar áreas de mejora en los procesos de fabricación y el diseño de equipamiento existente, lo cual permite a las empresas:

• Identificar cuellos de botella e ineficiencias y obtener recomendaciones de mejora
• Monitorear y analizar el uso de recursos, así como los patrones de ocupación y producción, para obtener oportunidades de reducir la huella de carbono y ahorrar energía
• Optimizar la asignación de recursos para mejorar la producción y reducir los costos y el tiempo de inactividad

Automatización de tareas y procesos

Muchas soluciones de fabricación innovadoras se han diseñado para automatizar las tareas de fabricación repetitivas, y esto es algo con lo que la inteligencia artificial también puede ayudar. La IA puede:

• Ahorrar tiempo en los procesos administrativos y aumentar la productividad automatizando las tareas rutinarias
• Liberar al personal para que se enfoque en actividades más estratégicas y dependientes de las habilidades asumiendo tareas que requieren mucha mano de obra
• Optimizar el uso de recursos modificando automáticamente la producción en respuesta a las fluctuaciones en la demanda

Desarrollo y personalización de productos

La IA puede analizar datos internos y externos, que incluyen tendencias de mercado, datos de ventas y preferencias del cliente. Con eso y las rápidas capacidades de creación de prototipos, la IA puede:

• Ayudar a desarrollar o personalizar productos para cubrir las demandas y gustos de los clientes
• Acelerar el desarrollo generando y evaluando rápidamente iteraciones de diseño basadas en parámetros de entrada y restricciones
• Llevar a cabo pruebas virtuales para garantizar un rendimiento óptimo del producto simulando distintas condiciones, lo cual permite a los fabricantes abordar posibles defectos de diseño incluso antes de que se produzcan prototipos físicos

Empoderamiento del personal

El uso de inteligencia artificial en la fabricación también puede beneficiar al personal del fabricante:

• La IA puede monitorear y analizar datos de sensores para mejorar la seguridad en el lugar de trabajo detectando peligros potenciales y alertando al personal para que tome las medidas adecuadas
• La capacitación asistida por IA puede ayudar al personal a adquirir nuevas habilidades para adaptarse al cambio en los roles y las tecnologías del trabajo
• La inspección visual optimizada con IA ayuda a los especialistas en control de calidad a detectar problemas y fallas de producción, aliviando la carga de responsabilidad y la probabilidad de error humano
• La IA puede brindar al personal información estratégica y recomendaciones que ayuden a tomar decisiones basadas en datos —por ejemplo, sobre la planificación y proyecciones de producción—
• Debido a los desarrollos en IA generativa, muchas tecnologías de IA ahora brindan soporte para capacidades conversacionales, lo cual permite al personal de distintos niveles de competencia técnica beneficiarse del uso de la IA en la fabricación (los copilotos de IA, como Joule, son un gran ejemplo)

Beneficios de la IA en la fabricación

Los tres beneficios clave del uso de IA en la fabricación son su capacidad para servir como catalizador de la productividad, la eficiencia y la excelencia operativa. En otras palabras, con inteligencia artificial, los fabricantes pueden hacer más, mejor y en menos tiempo. Para las empresas que producen bienes, especialmente aquellas que operan en el campo de la fabricación industrial, esta oportunidad por sí sola hace que la IA valga la pena. Pero los casos de uso descritos anteriormente dejan claro que hay aún más beneficios al incorporar IA en cualquier estrategia de  fábrica inteligente:

Mejor calidad del producto

El control de calidad asistido por IA ayuda a los fabricantes a reducir el número de productos con defectos y brinda feedback en tiempo real para el análisis de causas, mientras que la creación rápida de prototipos facilita la detección de fallas de diseño al principio del proceso de desarrollo del producto.

Toma de decisiones mejorada

Brindando información estratégica derivada de datos y analíticas avanzadas, la IA ayuda a los trabajadores humanos a tomar decisiones fundamentadas de manera más rápida y confiable, lo cual hace que sus vidas sean más fáciles y, en última instancia, conduce a mejores resultados de negocio.

Fabricación inteligente y productividad

Gracias a la automatización y optimización habilitadas por IA, los fabricantes pueden ser más eficientes en su uso de recursos y tiempo. Este enfoque de fabricación inteligente, a su vez, aumenta la productividad, lo que permite a las empresas producir bienes a un ritmo más acelerado sin comprometer la calidad.

Reducción de costos

La IA puede mejorar la rentabilidad mediante algo más que la automatización. La tecnología de gemelos digitales y el mantenimiento predictivo impulsado por IA pueden extender la vida útil del equipamiento, lo cual se traduce en ahorros a largo plazo —así como la conservación de energía, tiempo, agua y otros recursos—. Lo mismo ocurre con la gestión optimizada de cadenas de suministro: el análisis de datos asistido por IA ayuda a hacer que la planificación de la demanda y la gestión del inventario sean más rentables y resilientes ante el riesgo.

Sostenibilidad ambiental

A través de la gestión de recursos, logística y almacenes optimizada por IA, los fabricantes pueden disminuir el desperdicio de energía y de materiales, reduciendo así su huella ecológica. Este impacto ambiental positivo es importante para la fabricación sostenible.

El estado actual y futuro de la IA en la industria de fabricación

Dados los beneficios potenciales de la inteligencia artificial en fabricación, no es difícil ver por qué los fabricantes están interesados en ella. Pero en lo que respecta a la adopción real de IA en la fabricación, aún hay margen de mejora. Por ejemplo, no todas las estrategias de IA de los fabricantes están vinculadas a los objetivos de negocio y tienen el soporte de un enfoque de medición para evaluar el éxito del ERP.

El ERP es esencial para las soluciones de fabricación innovadoras, por lo cual los fabricantes deben garantizar la compatibilidad y sinergia de su entorno de TI y su portfolio de ERP existentes —con las capacidades de IA que desean incorporar—. Sin embargo, a pesar del retraso en la adopción, es probable que la industria continúe apostando al uso de inteligencia artificial.

Dos factores han convergido para que el uso de IA en la fabricación sea más viable que nunca, lo cual nos da motivos para pensar que esta tendencia está aquí para quedarse:

Los procesos de fábrica inteligente generan datos valiosos

El uso cada vez más extendido de cámaras, sensores y otras tecnologías que hacen seguimiento de los procesos de fabricación 24/7, que comenzaron con iniciativas de fábrica inteligente e industria 4.0, permite a los fabricantes aportar a la IA grandes cantidades de datos en tiempo real. Esto ayuda a maximizar el valor que los fabricantes obtienen de sus datos y brinda soporte a determinados casos de uso de IA. De hecho, algunas de las aplicaciones clave de inteligencia artificial en la fabricación, tales como el mantenimiento predictivo, la tecnología de gemelos digitales y la inspección visual asistida por IA, serían imposibles sin estos datos. Es más, conectando esta gran cantidad de datos con la IA usada para objetivos de negocio específicos, los fabricantes pueden impulsar el valor del cliente y empoderar al personal para que obtenga experiencia y habilidades más rápido, mitigando así la escasez de talento.

La IA conversacional hace que la inteligencia artificial sea más accesible

Al mismo tiempo, gracias a los recientes avances en machine learning (como los avances en IA generativa), la IA conversacional ahora es una realidad. ¿Qué significa esto? Significa que los humanos pueden comunicarse —y trabajar— con inteligencia artificial usando lenguaje natural en lugar de código. Esto es importante porque hace que la IA sea accesible para el personal de distintos niveles de competencia técnica: todos en la empresa, desde la gerencia de operaciones y cadena de suministro hasta la planta de fabricación, pueden usar herramientas de IA para ser más eficaces y productivos. Esto eleva exponencialmente el valor de la IA como catalizador del potencial humano y la eficiencia operativa.

Adoptar IA en la fabricación: desafíos y preocupaciones

A pesar de los beneficios, algunas empresas aún tienen preocupaciones respecto a la implementación de IA en los procesos de fabricación, por ejemplo:

Escasez de mano de obra calificada

Para implementar y operar capacidades asistidas por IA, las empresas necesitan talento con las habilidades adecuadas. Afortunadamente, la IA en sí puede formar parte de la solución.

• La IA puede ayudar a contratar a personas con las habilidades adecuadas
• El personal existente puede usar soluciones de RR. HH. habilitadas por IA, como software de capacitación y desarrollo, para obtener nuevas habilidades
• Las tecnologías asistenciales pueden ayudar a mejorar la seguridad de los trabajadores en la planta de fabricación brindando instrucciones y ayudando a los fabricantes a hacer cumplir los procedimientos necesarios de compliance y seguridad
• La IA generativa permite a los asistentes y copilotos de IA comprender las indicaciones de lenguaje natural, lo cual facilita a todo el personal, no solo a TI, el acceso a las capacidades de IA que ayudan —por ejemplo, a configurar soluciones complejas para los clientes sin necesidad contar con de años de experiencia—
• Muchos proveedores de software integran IA en las soluciones de negocio que ofrecen. Por ejemplo, en SAP, incorporamos IA en múltiples capas en todas nuestras soluciones, por lo cual los clientes que usan, por ejemplo, el portfolio de SAP Cloud ERP ya tienen acceso a las funciones de IA

Cuidado, seguridad y uso responsable de IA

Al igual que con muchas soluciones de fabricación innovadoras, el uso de inteligencia artificial requiere regulación y resguardos, especialmente porque la IA maneja datos potencialmente confidenciales. Hay dos pasos importantes para abordar esta preocupación.

En primer lugar, los fabricantes deben priorizar la implementación de prácticas de IA responsables y éticas y optar por seleccionar proveedores de software externos que hagan lo mismo. En segundo lugar, para garantizar la protección de los datos de negocio y de clientes, lo mejor es trabajar con proveedores de soluciones de IA que estén comprometidos con un manejo de sus datos ético, transparente, seguro y que cumpla con las normas. Esto es especialmente importante, dados los riesgos de ciberseguridad, sabotaje y robo de propiedad intelectual que amenazan a las empresas de fabricación.

Estos son algunos indicadores que se deben buscar al seleccionar un proveedor con énfasis en la seguridad:

• El proveedor de IA no comparte sus datos con terceros con el fin de entrenar sus modelos de IA
• Las soluciones de IA se desarrollan de manera responsable y con estándares rigurosos
• El proveedor de IA emplea medidas avanzadas de seguridad de datos para proteger sus datos en todo momento
• El proveedor de IA está comprometido con la transparencia y explicabilidad

Transformación del negocio a gran escala para una arquitectura empresarial compleja

La fabricación inteligente a menudo implica amplias infraestructuras de TI. Y tras pasar por múltiples fusiones y adquisiciones, muchas empresas terminan con un mosaico de sistemas heredados. Una adopción de IA a gran escala en una arquitectura empresarial tan compleja puede parecer un desafío. La buena noticia es que los fabricantes no tienen que abordar este desafío solos: pueden trabajar con un proveedor de software para desarrollar una estrategia clean core y una arquitectura empresarial preparada para la IA.

Introducción a la IA en la fabricación

Los mismos pasos razonables que se aplican a la mayoría de las soluciones innovadoras de fabricación son aplicables a la introducción de IA en la fabricación:

• Infórmese. Explore el estado y las capacidades de la inteligencia artificial, familiarícese con los casos de uso y observe los resultados que otros ya han logrado.
• Evalúe los beneficios. Considere la naturaleza específica de su negocio de fabricación: ¿A qué desafíos se enfrenta su empresa y puede abordarlos la IA? ¿Tiene un gran volumen de datos infrautilizados? ¿Cómo beneficiaría la IA a sus procesos de fabricación?
• Formule los objetivos. Al igual que muchas herramientas, la IA tiene mayor impacto cuando se usa con un propósito y de forma estratégica. Trabajando a partir de sus objetivos de negocio, cree una estrategia de adopción de IA que delinee claramente qué beneficios espera obtener y cómo.
• Investigue proveedores. La seguridad, el compliance y la protección de datos deben estar en el centro de las soluciones de IA que está usando. Para proteger a su empresa y a sus clientes, evalúe a fondo a los posibles proveedores de IA: asegúrese de que sus prácticas de seguridad de datos sean transparentes y estén a la altura del estándar.
• Obtenga una opinión profesional. Muchos proveedores de software, especialmente en el área de optimización de negocios y ERP, ya están actualizados en todo lo referido a IA —pueden ayudar a crear estrategias e incluso a llevar a cabo la introducción de IA en las empresas de fabricación—. Si ya está usando un portfolio de ERP que brinda soporte a las capacidades de IA, introducir inteligencia artificial en su empresa puede ser aún más fácil de lo que parece. La IA integrada permite a los fabricantes aprovecharla sin necesidad de crear, mantener e iterar sus propios modelos.