La inteligencia artificial (IA) está transformando la industria manufacturera al mejorar la eficiencia, la precisión y la adaptabilidad en diversos procesos de producción, particularmente en el contexto de la Industria 4.0.
La aplicación de tecnologías de IA, como el machine learning, la visión artificial y el procesamiento de lenguaje natural (NLP), mejora diversos aspectos de los procesos de producción. La IA puede analizar grandes volúmenes de datos procedentes de sensores, equipos y líneas de producción para optimizar la eficiencia, mejorar la calidad y reducir los tiempos de inactividad. Mediante el uso de algoritmos para identificar patrones en los datos, la IA puede anticipar posibles problemas, sugerir mejoras e incluso adaptar de forma autónoma los procesos en tiempo real.
Una de las aplicaciones más impactantes de la IA es el mantenimiento predictivo. Los sistemas de IA analizan datos de sensores en maquinaria para pronosticar fallas antes de que ocurran, lo que reduce los tiempos de inactividad y los costos de mantenimiento. La IA también potencia el control de calidad avanzado a través de sistemas de visión por computadora, que escanean productos en tiempo real para identificar defectos.
La IA generativa 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, 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 contenido, 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 respaldar la toma de decisiones en tiempo real. Esta función forma parte de lo que suele denominarse “fábricas inteligentes” o "fabricación inteligente”, ambos sinónimos de Industria 4.0. Este enfoque avanzado de producción utiliza una combinación de tecnologías conectadas, analytics de datos en tiempo real e IA para crear sistemas de fabricación flexibles, eficientes y muy automatizados. La IA monitorea los procesos de producción en curso y los ajusta sin indicaciones, lo que maximiza la productividad y reduce el desperdicio. 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 la 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 impulsados por IA, o cobots, pueden trabajar de forma segura junto con los humanos. Los cobots asumen tareas repetitivas o extenuantes, mientras que los empleados se centran en trabajos más complejos y creativos.
Juntas, estas aplicaciones de IA impulsan la fabricación hacia prácticas más inteligentes, adaptables y sostenibles. Estos beneficios hacen que el poder de la IA sea un activo valioso en la fabricación moderna.
La IA está transformando todos los aspectos de la fabricación, permitiendo operaciones más inteligentes, más eficientes y más flexibles. Los casos de uso clave de la IA en la fabricación incluyen:
La AI se emplea para crear una réplica virtual de procesos, líneas de producción, fábricas y cadenas de suministro. Estos gemelos digitales se emplean para simular, analizar y predecir el rendimiento en tiempo real. Al reflejar digitalmente el mundo real, los gemelos digitales permiten a los fabricantes monitorear y optimizar las operaciones sin necesidad de intervenir directamente en el activo físico. Los gemelos digitales se basan en datos de los sensores de Internet de las cosas (IoT) , controladores lógicos programables (PLC), aprendizaje profundo y algoritmos de IA. Estas tecnologías actualizan constantemente el modelo digital con datos en tiempo real, ofreciendo una representación virtual precisa y actualizada.
Los robots colaborativos (cobots) están diseñados específicamente para trabajar junto a los trabajadores humanos, mejorando la productividad y la seguridad mientras se manejan tareas repetitivas o físicamente exigentes. Por ejemplo, los fabricantes de productos electrónicos emplean 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 las máquinas para pronosticar las fallas antes de que ocurran. Al emplear un gemelo digital para evaluar los patrones de comportamiento y rendimiento de los equipos, estos sistemas pueden alertar a los operadores sobre posibles problemas de manera temprana, lo que les permite prevenir averías antes de que se agraven. Los fabricantes de automóvil, por ejemplo, emplean el mantenimiento predictivo en los robots de las líneas de montaje, lo que reduce significativamente el tiempo de inactividad no planeado y da como resultado un ahorro sustancial de costos. Este enfoque también permite a las compañías manufactureras planear el mantenimiento durante las horas de menor actividad para minimizar las interrupciones en los cronogramas 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 la interacción del cliente y la satisfacción.
La tecnología de diseño generativo impulsada por IA explora una amplia gama de opciones de diseño basadas en parámetros como los materiales y las 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 están en uso en varias industrias, particularmente en la aeroespacial y automotriz, donde las compañías las emplean para crear piezas optimizadas. Si bien la tecnología está establecida, todavía se está explorando todo su potencial dentro del ecosistema en evolución de la fabricación moderna.
El concepto "factory in a box" utiliza unidades de fabricación modulares y autónomas que se pueden desplegar rápidamente en varias ubicaciones. Equipadas con automatización impulsada por IA, sensores IoT y analytics de datos en tiempo real, estas unidades permiten una producción flexible y localizada. Esto permite a las empresas acercar la fabricación a la demanda, reducir los costos logísticos y responder rápidamente a las necesidades cambiantes. Algunas industrias, como la electrónica, la automotriz y la farmacéutica, 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, lo que lo convertirá en una solución escalable y convencional.
La IA mejora los procesos de control de calidad mediante el empleo de la visión artificial y el machine learning (a menudo respaldado por un gemelo digital) para identificar defectos en tiempo real. Estos sistemas analizan las imágenes de los productos a medida que se fabrican, señalando inconsistencias o fallas con mayor precisión que los inspectores humanos. Por ejemplo, los fabricantes de productos electrónicos emplean el control de calidad impulsado por IA para ayudar a garantizar que los componentes cumplan con especificaciones estrictas. Estos controles conducen a una mejora de la calidad del producto, una reducción de los residuos y una mayor satisfacción del cliente.
La IA optimiza las cadenas de suministro al analizar vastos 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 las interrupciones o la escasez de recursos en tiempo real. El machine learning se utiliza para pronosticar la demanda y la automatización de los procesos de aprovisionamiento, lo que a garantizar que los fabricantes dispongan de los materiales adecuados en el momento oportuno. Asimismo, los sistemas de order management impulsados por IA pueden rastrear y optimizar el cumplimiento de pedidos, garantizando una entrega oportuna. 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 con eficacia 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 datos para predecir las necesidades de existencias y automatizar la reposición. Al pronosticar la demanda y monitorear el inventario en tiempo real, los fabricantes pueden mantener niveles óptimos de existencias, lo que reduce los costos de almacenamiento y mejora el flujo de efectivo. Los fabricantes de alimentos y bebidas, por ejemplo, emplean sistemas impulsados por IA para rastrear el uso de ingredientes en tiempo real. Pueden pronosticar las necesidades futuras en función de los cronogramas de producción, la temporada y las tendencias pasadas. Esto ayuda a evitar posibles cuellos de botella en la producción, pero también reduce el desperdicio por exceso de existencias.
Los sistemas de IA monitorean el uso de energía en tiempo real para identificar ineficiencias. Estos sistemas pueden recomendar ajustes que reduzcan los costos de energía y minimicen el impacto ambiental. Por ejemplo, los fabricantes de productos electrónicos emplean soluciones de IA de gestión de energía para optimizar sus operaciones. Esta eficiencia se traduce en un importante ahorro de costos y menores huellas de carbono.
La IA ayuda en la gestión y la planificación de la fuerza laboral 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, mejorando 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 apoyan el proceso de fabricación como manejo de boletos, manejo de llamadas, investigación de mercado y la creación de descripciones de productos, horarios 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 hacer cargo de 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 terminados, minimizando la intervención manual y permitiendo la fabricación "sin intervención".
Reducción de costos: La automatización, el análisis predictivo y la mejora del control de calidad contribuyen a un importante ahorro de costos. La IA reduce los gastos de mano de obra y mantenimiento, disminuye los residuos y optimiza el consumo de energía, ofreciendo un entorno de producción más eficiente y rentable.
Mejora de la toma de decisiones: La IA procesa los datos en tiempo real, lo que permite a los directivos tomar decisiones informadas y basadas en datos. Los gemelos digitales permiten a los fabricantes simular escenarios de producción, minimizando los riesgos y mejorando 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 manejar tareas extenuantes o peligrosas junto con trabajadores humanos, mejorando 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.
Sustentabilidad: 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 manufactura respetuosas con el medio ambiente. Los componentes con sensores de autosupervisión ayudan a minimizar las necesidades de mantenimiento, lo que contribuye a un menor impacto ambiental.
Innovación y ventaja competitiva: con prototipos más rápidos, diseño generativo y simulaciones de gemelos digitales, la IA permite a los fabricantes innovar rápidamente y con eficiencia. Al reducir el tiempo de comercialización y admitir diseños de productos más avanzados, la IA ayuda a las empresas a mantener competitivas y receptivas en un ámbito industrial en rápida evolución.
El uso de la IA en la manufactura presenta varios desafíos, entre ellos:
Calidad y disponibilidad de los datos: 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 insights confiables. Esto es especialmente cierto en áreas como el control de calidad, donde los datos de defectos incompletos pueden afectar la precisión del modelo.
Riesgos operativos: la fabricación requiere alta precisión y confiabilidad, sin embargo, 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 una escasez de profesionales con experiencia en IA, ciencia de datos y machine learning. Esta escasez hace que sea un desafío para las empresas utilizar plenamente la IA sin invertir en el desarrollo de la fuerza laboral.
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 delicados.
Gestión de cambios: prácticamente el 100 % de las organizaciones encuestadas consideraron al menos cierto nivel de impacto de la IA y la automatización.1 La integración de estas tecnologías puede encontrar resistencia por parte de los empleados preocupados por la seguridad laboral. Una comunicación clara y la formación pueden ayudar a facilitar esta transición..
Costos de implementación: la adopción de IA requiere una gran inversión inicial en Tecnología e infraestructura, lo que puede ser una barrera, especialmente para las compañías más pequeñas.
1 Reimagining human potential in the generative AI era, IBM Institute for Business Value report, publicado originalmente el 3 de septiembre de 2024.
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