Ejemplos de cómo la inteligencia artificial está transformando las fábricas

Según un informe delForo Económico Mundial, la inteligencia artificial está transformando rápidamente las fábricas, acelerando la transición hacia operaciones más inteligentes y eficientes.

El informe detalla que, desde el mantenimiento predictivo hasta el control de calidad, los sistemas impulsados por IA están optimizando las líneas de producción, lo que impulsa el ahorro de costos y reduce las emisiones.

El documento indica que la red Global Lighthouse Network del Foro Económico Mundial muestra cómo la transformación digital y las tecnologías de vanguardia, como el aprendizaje automático y los gemelos digitales están impulsando la excelencia operativa de próxima generación.

A continuación, se presentan las opiniones de seis empresas sobre cómo la IA impulsa a la industria.

- Nihat Bayiz, director de Producción y Tecnología de Beko, afirma: “Gracias a la integración de innovaciones impulsadas por la IA, no solo hemos optimizado nuestros procesos de fabricación y diseño, sino que también hemos capacitado a nuestra fuerza laboral. Entre las aplicaciones clave de la IA se incluye un sistema de control inteligente basado en el aprendizaje automático que ajusta los parámetros en tiempo real, lo que reduce la chatarra y evita defectos en el perfilado de chapas metálicas, con lo que se consigue un ahorro del 12,5 % en los costos de material”.

- Jim Fox, vicepresidente de Operaciones en Suecia y patrocinador ejecutivo del área digital en AstraZeneca: “En la actualidad, AstraZeneca utiliza la IA para revolucionar la forma en que desarrollamos, fabricamos y suministramos medicamentos. En la fabricación, los procesos de gemelos digitales impulsados por IA optimizan las condiciones de rendimiento y productividad, al mismo tiempo que reducen el uso de materias primas y minimizan los requisitos de transferencia de tecnología”.

- Anand Laxshmivarahan, director digital y de información del Jubilant Bhartia Group, afirma: “Hemos adoptado la IA y el aprendizaje automático en todas las fases de producción para aumentar la eficiencia, reducir las variaciones de los procesos y optimizar el rendimiento y la producción. Hemos desplegado ampliamente gemelos digitales para modelar, prever y gestionar las operaciones en tiempo real. Los modelos específicos de IA o aprendizaje automático optimizan los parámetros de producción, aprovechando los datos históricos y actuales para garantizar la calidad y la eficiencia de los recursos. Gracias a la información de nuestro modelo de gestión digital del rendimiento, hemos reducido la variabilidad de los procesos en un 63 %”.

- Stephan Schlauss, director global de fabricación en Siemens AG: “Las aplicaciones de IA ofrecen resultados notables en todo nuestro flujo de valor en la fábrica de Siemens Electronics de Erlangen. Por ejemplo, el aprendizaje automático optimiza los procedimientos de prueba, aumentando significativamente el rendimiento de la primera pasada e impulsando la eficiencia. Los robots con IA que recogen y colocan diferentes piezas y materiales en nuestras líneas de montaje totalmente automatizadas reducen los costes de automatización en un 90 %. Los sistemas guiados por IA también ayudan a los trabajadores manuales a mejorar su productividad y calidad. Nuestra infraestructura de IA de categoría industrial, basada en el hardware y el software de Siemens, simplifica la adopción y reduce la gestión del cambio”.

- Guoxin Yao, director general de la Cadena de Suministro de la Unidad de Negocio Ambiental de Mengniu Dairy: “Con la digitalización 3.0, Mengniu integra la IA en la oferta y el consumo para optimizar los procesos de la cadena de suministro y aumentar la eficiencia. Así, han surgido tres escenarios clave de IA. En su laboratorio de ventanilla única, módulos de IA como el reconocimiento de imágenes mediante redes neuronales y la programación inteligente basada en el aprendizaje por refuerzo sustituyen a las pruebas manuales, garantizando la precisión y la eficiencia en las fases críticas de las pruebas. En cuanto al abastecimiento y la entrega cíclica, la IA automatiza la programación de pedidos a proveedores y el envío de vehículos, lo que aumenta la rotación del inventario en un 73 % y la eficiencia operativa en un 8 %”.

- Simon Zhang, vicepresidente y director de datos del Grupo Midea: “Hemos logrado reducir los ciclos de desarrollo en un 25 %, reducir la mala calidad en un 53 % y optimizar las rutas logísticas en un 29 %. La empresa está siendo testigo de la adopción a gran escala de la IA en la fábrica. La profunda aplicación de la IA en todo el proceso de la fábrica abarca 457 subescenarios, principalmente a través de algoritmos inteligentes de desarrollo propio y plataformas abiertas de IA en la nube, lo que reduce significativamente el tiempo de recogida de muestras y de formación, y disminuye los costes de promoción y operación a escala”.

Para consultar el informe completo, visite el siguiente link.