Transformación silenciosa: cómo la inteligencia artificial impacta al sector industrial

Adaptarse a la IA no es una actualización tecnológica, sino que involucra cambiar la gestión y operación para asegurar la resiliencia y la sostenibilidad del negocio a largo plazo.

En resumen

• Las empresas que incorporaron IA en la gestión de la demanda, el procesamiento de pedidos y la logística, consiguieron mejoras de hasta 70% en la precisión de sus predicciones.
  
• La IA y el análisis de datos han traído consigo el mayor cambio en el ambiente industrial desde los años 90.
• Su integración en los sistemas de producción optimiza la producción, resultando en una mejor eficiencia operativa y calidad del producto.

La inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos se han establecido como verdaderas locomotoras de la innovación y el rendimiento industrial. Al transformar la manera de operar, gestionar recursos y tomar decisiones, han traído consigo el mayor cambio en el ambiente industrial desde la implementación del lean manufacturing y el six sigma en los años 90. Con la sustitución de las decisiones basadas en intuición por aquellas orientadas por datos y algoritmos, se ha logrado un avance significativo en la eficiencia, calidad, productividad y efectividad operativa en las organizaciones.

A través de avances en IA hemos presenciado el desarrollo de soluciones innovadoras que van desde la inspección visual autónoma y la detección prematura de fallas, hasta los sistemas autónomos de cadena de suministros. Al aumentar drásticamente la eficiencia de los procesos y minimizar la probabilidad de errores, estas soluciones elevan el rendimiento general.

Paralelamente, la IA y el análisis de datos están en el corazón de la transformación hacia la industria 4.0. Su integración en los sistemas de producción facilita no solo la automatización avanzada y el mantenimiento predictivo, sino también optimiza la producción, resultando en una mejor eficiencia operativa y calidad del producto, como se puede ver a continuación:

Mantenimiento predictivo

La IA representa una herramienta poderosa para el soporte de mantenimientos predictivos, permitiendo anticipar fallas de equipos a través del análisis de datos operativos y patrones históricos. Esta técnica de predicción optimiza las operaciones al minimizar paradas en equipos y reducir el tiempo de reparación. En particular, se han utilizado datos de acelerómetros en rodamientos para anticipar fallas en cintas transportadoras. Complementariamente, el análisis de datos de aceite provenientes de equipos fijos y móviles permite detectar patrones de deterioro. Estas estrategias avanzadas permiten identificar fallas potenciales de forma temprana, lo que garantiza una mayor eficiencia y confiabilidad de las operaciones de los clientes.

Optimización de la cadena de suministros.

En el panorama de la manufactura avanzada y movilidad, la IA se ha convertido en un recurso fundamental, pues no solo impulsa la eficiencia, sino que también allana el camino para innovaciones transformadoras. En un estudio de EY, las empresas que incorporaron IA en la gestión de la demanda, el procesamiento de pedidos y la logística, consiguieron mejoras de hasta 70% en la precisión de sus predicciones.

Control de calidad.

El uso de IA —combinado con tecnologías como la visión computacional— ha demostrado ser extremadamente eficaz en la detección rápida y precisa de defectos en la calidad de los productos. Este sistema robusto puede identificar fácilmente variaciones en color, forma, conteo de ítems, características dimensionales, entre otros; superando las inspecciones manuales. En EY nos enorgullece haber desarrollado una serie de soluciones destinadas a detectar rápidamente cualquier desvío; por ejemplo, aplicamos pruebas en ejes ferroviarios usando visión computacional superficial y ultrasonido, permitiendo la detección temprana de signos de corrosión y grietas internas. Esta aproximación proactiva fortalece el control de calidad, además de que facilita la detección y corrección puntual de problemas potenciales, aumentando la confiabilidad del componente en operación.

Producción inteligente.

Es la aplicación de IA y automatización en todas las dimensiones de la producción, desde la concepción y el diseño de productos hasta la optimización de la cadena de suministros y el mantenimiento de los equipos de producción. Con tecnologías avanzadas como la IA generativa (GEN-AI), las empresas de manufactura podrán mejorar radicalmente sus procesos, permitiendo una producción más rápida, eficiente y menos propensa a errores.

Análisis de datos.

Esto es la parte tradicional y se refiere a la recolección, el procesamiento y la interpretación de datos generados en las operaciones para mejorar la toma de decisiones y optimizar la producción. Esta práctica proporciona información valiosa sobre las tendencias de mercado, el rendimiento de máquinas, la optimización de recursos y mucho más. Herramientas como business intelligence, machine learning y GEN-AI han revolucionado el análisis de datos, aunque todavía hay barreras. Según una investigación del Manufacturing Leadership Council, el 65% de los líderes de la industria ven desafíos en el acceso, formato, la integración y gobernanza de datos para una adopción completa de la IA.

Como Darwin propuso: el más fuerte es quien se adapta mejor a los cambios. Esto es particularmente cierto en el sector industrial actual, que es testigo de una transformación silenciosa a través de la IA. Su importancia es innegable, impulsando innovaciones y mejora de la eficiencia, productividad y calidad. Así, la IA y el análisis de datos han pasado de ser meras tendencias a ser una necesidad; sin embargo, la resistencia al cambio y la lentitud en la adopción de nuevas tecnologías amenaza la supervivencia de las empresas. Adaptarse a la IA no es una actualización tecnológica, sino que involucra cambiar la gestión y operación para asegurar la resiliencia y la sostenibilidad del negocio a largo plazo. La cuestión final es adaptarse o ser superado.