La inteligencia artificial y su aplicación en el sector de manufactura
La inteligencia artificial (IA) se ha vuelto esencial en la transformación de muchas industrias y sectores. Pasando por la educación, la investigación y desarrollo de muchos sectores hasta nuestro entretenimiento.
La IA en manufactura
Especificamente en el sector manufactura, y con la ayuda de tecnologías adicionales enmarcadas en el concepto de Industria 4.0, la IA tiene el potencial de ayudar a ejecutar más tareas, más rápido y posiblemente mejor. A continuación algunos ejemplos prácticos de su aplicación en manufactura.
En el desarrollo y diseño de productos, la IA impulsa innovación en el diseño de productos con el uso de gemelos digitales: simulaciones que permiten probar muchas opciones antes de fabricar algo físico. Netsuite (2024) resalta que esto reduce el tiempo de desarrollo y acelera el lanzamiento de nuevos productos, permitiendo personalizarlos más y responder mejor a lo que quieren los clientes.
En el control de calidad la IA facilita las cosas, los sistemas de visión artificial pueden detectar defectos más rápido que las personas, lo que reduce el desperdicio y mejora la calidad.
En logística, la IA se puede usar para mejorar las rutas, haciéndolas más cortas o más eficientes para así bajar los costos de transporte y coordinar mejor a todos los involucrados (Liu et al., 2024).
En automatización de procesos, los programas de aprendizaje automático en máquinas modernas permiten que éstas se ajusten solas, lo que reduce los errores y mejora la precisión. Ahmmed (2024) explica que este tipo de control ayuda a bajar los costos al evitar tener que rehacer trabajos. Además, el uso de estos sensores avanzados en las máquinas pueden proveer los datos necesarios para alimentar algoritmos de mantenimiento predictivo anticipando fallas, evitando paradas inesperadas y prolongando la vida de los equipos (Balasubramanian, 2023).
Según McKinsey & Company (2024), las empresas que usan IA han visto su productividad multiplicarse por dos o tres en comparación con las demás. También han logrado reducir los errores de producción en un 99 % y bajar el consumo de energía en un 30 %. Estos datos muestran que la IA no solo ofrece mejoras pequeñas, sino que está cambiando por completo el sector.
Pero no todo es fácil. Usar IA en las fábricas tiene sus retos: los costos de ponerla en marcha incluyendo altas inversiones en modernización de maquinaria, la necesidad de capacitar a los trabajadores, la baja utilización de métricas y datos para gestionar procesos hacen difícil el uso de plataformas y herramientas con IA así como la gestión de cambio para que las personas aprendan a usar más los datos son desafíos grandes. Asimismo, los temas de infraestructura tecnológica y ciberseguridad son clave (Liu et al. 2024), ya que depender de sistemas inteligentes expone a las empresas a problemas tecnológicos y de manejo de datos.
Nuestro punto de vista sobre la IA
En genial.io creemos en la inteligencia artificial y sus beneficios para el sector. Es por eso que estamos introduciendo funcionalidades de IA en nuestra plataforma que le ayuden al cliente a potencializar aún más los datos y los análisis que ya les proporcionamos. Queremos que nuestra plataforma sea aún más genial e inteligente con IA, que agregue valor real a nuestros clientes y que no sea simplemente una promesa de marketing.
En nuestras geografías, muchas empresas todavía están dando un salto gigantesco de no tener datos a iniciar a capturar datos automáticamente con nuestra plataforma. Imaginense saltar de no tener datos a tener unos potencializados con IA? Demasiado grande el salto con el riesgo de fallar en la gestión del cambio y su adopción desperdiciando así las inversiones.
Por lo tanto, nuestra evolución con la IA está planteada por fases: una que aporte en la adopción tecnológica precisamente pensando en lo anterior: aún hoy sin IA las empresas tienen retos de adopción; la segunda en donde la IA le ayude al cliente a explorar los datos de maneras más profundas para revelar soluciones espectaculars no evidentes al ojo humano.
En resumen, la IA está cambiando la industria manufacturera, no solo para hacerla más eficiente, sino para impulsar la innovación y la sostenibilidad. Su uso separa a los negocios tradicionales de los negocios inteligentes, que pueden responder de manera flexible a un
mercado global exigente. Resolver los problemas que trae su implementación será clave para que las empresas aprovechen todo lo que la IA puede ofrecer y el plan de genialio está alineado con esta evolución tecnológica.
Andrea Ciro – Sales Executive
Fabio Enríquez – CEO & Founder
Referencias
Ahmmed, M. S. (2024). Promoting Synergies to Improve Manufacturing Efficiency in Industrial Material Processing: A Systematic Review of Industry 4.0 and AI https://www.mdpi.com/2075-1702/12/10/681/pdf?version=1727710987
Balasubramanian, S. (2023). Integration of artificial intelligence in the manufacturing sector: A systematic review of applications and implications. https://iaeme.com/MasterAdmin/Journal_uploads/IJPTM/VOLUME_14_ISSUE_1/IJPTM_
14_01_001.pdf
Liu, J., et al. (2024). Impact of artificial intelligence on manufacturing industry Global Value Chain Position. https://www.mdpi.com/2071-1050/16/3/1341/pdf?version=1707130488
McKinsey & Company. (2024, abril 9). Cómo los faros de la industria manufacturera están capturando todo el valor de la IA. https://www.mckinsey.com/featured-insights/destacados/como-los-faros-de-la-industria-manufacturera-estan-capturando-todo-el-valor-de-la-ia/es
Netsuite. (2024, 21 de mayo). AI in manufacturing: Benefits and 15 use cases. Netsuite. https://www.netsuite.com/portal/resource/articles/erp/ai-in-manufacturing.shtml
Plathottam, S. J., Lakhnori, R., & Iloeje, C. O. (2023). A review of artificial intelligence applications in manufacturing operations.
https://aiche.onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/amp2.10159