La inteligencia artificial está revolucionando la industria manufacturera con sus capacidades transformadoras. Las principales empresas manufactureras están aprovechando el poder de la IA para mejorar la eficiencia, precisión y productividad en diversos procesos.

La aplicación de la IA en la manufactura abarca una amplia gama de casos de uso, como el mantenimiento predictivo, la optimización de la cadena de suministro, el control de calidad y la previsión de la demanda, ofreciendo un enfoque transformador a los procesos tradicionales. Para los fabricantes, adoptar la IA ahora representa un movimiento estratégico hacia la modernización de las operaciones y la ventaja competitiva en un entorno de alta competencia.

Según una encuesta de Deloitte, la manufactura se destaca como la principal industria en términos de generación de datos. Esto indica un volumen significativo de datos que se genera dentro del sector manufacturero, lo que demuestra el impacto sustancial de la industria en el panorama de los datos. Los fabricantes deben adoptar la IA para analizar esta enorme cantidad de datos generados en el sector.

Además, según una encuesta reciente realizada por VentureBeat, se informó que el 26 % de las organizaciones están utilizando activamente la IA generativa para mejorar sus procesos de toma de decisiones. Además, el 66 % de los fabricantes que incorporan IA en sus operaciones diarias informan una creciente dependencia de esta tecnología transformadora, lo que destaca una tendencia acelerada hacia la adopción de IA en el sector manufacturero.

En este blog, profundizaremos en varios casos de uso y ejemplos que muestran cómo la fusión de la inteligencia artificial y la manufactura mejora la eficiencia e introduce una era de manufactura inteligente. También estudiaremos el impacto de la IA en la industria manufacturera y comprenderemos cómo empodera a las empresas para escalar. Vamos a hacer un recorrido rápido juntos.

El impacto de la IA en la industria manufacturera

La IA en la industria manufacturera desempeña un papel clave en la mejora de la productividad, la eficiencia y los procesos de toma de decisiones. El mantenimiento predictivo impulsado por IA se utiliza en la producción para optimizar los calendarios de mantenimiento y minimizar el tiempo de inactividad, analizando los datos del equipo para anticipar posibles fallas.

La gestión de la cadena de suministro se hace más eficiente mediante algoritmos de aprendizaje automático, que estiman la demanda, controlan el inventario y simplifican la logística. La robótica con IA permite la automatización en las líneas de ensamblaje, mejorando la precisión y la velocidad mientras se adapta a las demandas cambiantes de producción.

Los sistemas de control de calidad impulsados por IA encuentran defectos con mayor precisión, garantizando la consistencia en el producto final. También se utiliza en la manufactura inteligente para monitorear los procesos en tiempo real y realizar ajustes inmediatos para maximizar la eficiencia y reducir el desperdicio.

Según un estudio de PwC, el aprendizaje por refuerzo (una subcategoría de la IA) es capaz de optimizar la producción de dispositivos electrónicos ajustando dinámicamente los parámetros de las máquinas en la manufactura inteligente. A través del aprendizaje y la adaptación continua, el sistema maximiza la producción, minimiza los defectos y mejora la utilización de recursos, lo que conduce a una mayor rentabilidad y una ventaja competitiva.

En general, la IA transforma el entorno de la manufactura fomentando la innovación, reduciendo costos y mejorando el rendimiento operativo en general. Para comprender mejor la importancia de la IA en la industria manufacturera, estudiemos sus casos de uso más populares con ejemplos de la vida real.

Cómo la inteligencia artificial está revolucionando el espacio de la manufactura: Casos de uso y ejemplos.

La integración de la IA en la manufactura está impulsando un cambio de paradigma, llevando a la industria hacia avances y eficiencias sin precedentes. Aquí están los 12 principales casos de uso de la IA en la manufactura con ejemplos de la vida real.

1. Gestión de la Cadena de Suministro

La gestión de la cadena de suministro juega un papel crucial en la industria manufacturera, y la inteligencia artificial ha emergido como un cambio radical en este campo. Al aprovechar el poder de las soluciones de IA para la manufactura, las empresas están revolucionando sus procesos de cadena de suministro y logrando mejoras significativas en eficiencia, precisión y rentabilidad.

La IA en la cadena de suministro permite aprovechar la analítica predictiva, optimizar la gestión de inventarios, mejorar la previsión de la demanda y agilizar la logística. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos históricos, identificar patrones y predecir con precisión las fluctuaciones de la demanda. Por ejemplo, un fabricante de piezas de automóviles puede usar modelos de aprendizaje automático para predecir la demanda de repuestos, lo que les permite optimizar los niveles de inventario y reducir costos.

Walmart, el gigante minorista de renombre mundial, utiliza ampliamente la inteligencia artificial en la gestión de la cadena de suministro para mejorar la productividad y la satisfacción del cliente. La enorme cadena minorista utiliza algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar la demanda de los clientes, evaluar los datos de ventas anteriores y gestionar los niveles de inventario. Con la previsión de la demanda impulsada por IA, Walmart garantiza la disponibilidad de productos, minimiza los desabastecimientos y ahorra dinero en inventarios excedentes.

Además, la empresa optimiza la logística con algoritmos de enrutamiento impulsados por IA, lo que permite entregas más rápidas y económicas. En el sector minorista, altamente competitivo, el uso de la IA en las operaciones de la cadena de suministro por parte de Walmart ejemplifica cómo las tecnologías de vanguardia mejoran la toma de decisiones, la capacidad de respuesta y la resiliencia general de la cadena de suministro.

2. Cobot

Los cobots, o robots colaborativos, son esenciales en la manufactura impulsada por IA porque aumentan la productividad al colaborar con los operadores humanos. Los cobots se utilizan en los centros de distribución para ayudar en la selección y el empaquetado. Estos cobots trabajan en conjunto con los trabajadores humanos, navegando por áreas complejas e identificando objetos con la ayuda de sistemas de IA.

Por ejemplo, los cobots de Amazon utilizan el aprendizaje automático para agilizar el cumplimiento de pedidos, optimizar la logística y mejorar las operaciones. Estos robots impulsados por IA pueden realizar tareas complejas con precisión y adaptabilidad. Los cobots pueden manejar procesos de ensamblaje intrincados e inspecciones de control de calidad, y colaborar sin problemas con los trabajadores humanos. Este enfoque proactivo minimiza el tiempo de inactividad, reduce los costos de mantenimiento y garantiza un rendimiento óptimo del equipo.

Esta estrategia colaborativa es un excelente ejemplo de cómo los cobots y la IA trabajan juntos para crear un entorno de producción más productivo y ágil, donde la coordinación humano-máquina es clave para la excelencia operativa.

3. La Gestión

La inteligencia artificial también está revolucionando el sector de la gestión de almacenes en la manufactura. La llegada de soluciones de manufactura impulsadas por IA y el aprendizaje automático ha transformado la forma en que operan los almacenes, mejorando la eficiencia, la precisión y generando ahorros de costos.

Un caso de uso significativo de la IA en los almacenes es la gestión de inventarios. Los algoritmos de IA pueden analizar datos históricos de ventas, niveles de existencias actuales y tendencias del mercado para predecir patrones de demanda con precisión. Esto permite a los almacenes optimizar sus niveles de inventario, reduciendo los costos de almacenamiento mientras garantizan la disponibilidad de productos.

Por ejemplo, BMW utiliza vehículos guiados automatizados (AGV) impulsados por IA en sus almacenes de manufactura para optimizar las operaciones de intralogística. Estos AGV siguen rutas predeterminadas, automatizando el transporte de suministros y productos terminados, lo que mejora la gestión y visibilidad del inventario para la empresa.

La integración de la IA en el mercado manufacturero ha traído importantes avances en la gestión de almacenes. Desde la optimización de inventarios hasta la agilización del cumplimiento de pedidos, las soluciones de manufactura impulsadas por IA y aprendizaje automático están transformando los almacenes, haciéndolos más eficientes y rentables.

4. Optimización de la Línea de Ensamblaje

La IA se utiliza en la optimización de líneas de ensamblaje para mejorar la precisión, eficiencia y flexibilidad de los procesos de producción. Al analizar métricas de rendimiento pasadas y datos de sensores en tiempo real, los algoritmos de aprendizaje automático mejoran el flujo de trabajo, reducen el tiempo de inactividad y permiten el mantenimiento predictivo. Para garantizar la calidad del producto, los sistemas de visión por computadora impulsados por IA pueden identificar defectos o anomalías. 

Al modificar los parámetros de producción en respuesta a las variaciones en la demanda, la automatización inteligente reduce el desperdicio y mejora la utilización de recursos. La IA transforma las líneas de ensamblaje en entornos flexibles y basados en datos mediante un aprendizaje y adaptación constantes, lo que en última instancia aumenta la producción, disminuye los gastos y mantiene altos estándares en los procesos de manufactura.

Volkswagen es un ejemplo destacado de una empresa que utiliza inteligencia artificial en la industria 5.0 para optimizar las líneas de ensamblaje. Al aprovechar soluciones impulsadas por IA, mejoran la efectividad y la calidad de sus operaciones de producción. Volkswagen analiza los datos de sensores de la línea de ensamblaje utilizando algoritmos de aprendizaje automático para prever las necesidades de mantenimiento y agilizar las operaciones.

5. Mantenimiento Predictivo

El mantenimiento predictivo ha emergido como un cambio radical en la industria manufacturera, gracias a la aplicación de la inteligencia artificial. Al aprovechar la analítica predictiva avanzada y los algoritmos de aprendizaje automático, la IA en la industria manufacturera permite a las empresas monitorear proactivamente y predecir fallas en el equipo, minimizando el tiempo de inactividad y optimizando los calendarios de mantenimiento.

Un concepto clave en el mantenimiento predictivo es el gemelo digital. Un gemelo digital es una réplica virtual de un activo físico que captura datos en tiempo real y simula su comportamiento en un entorno virtual. Al conectar el gemelo digital con los datos de los sensores del equipo, la IA para la industria manufacturera puede analizar patrones, identificar anomalías y predecir posibles fallas. 

Uno de los mejores ejemplos de mantenimiento predictivo impulsado por IA en la manufactura es la aplicación de la tecnología de gemelos digitales en la fábrica de Ford. Para cada modelo de vehículo que fabrican, Ford crea diferentes gemelos digitales. Cada gemelo se ocupa de un área de producción distinta, desde el concepto hasta la construcción y operación. También utilizan modelos digitales para procedimientos de manufactura, instalaciones de producción y la experiencia del cliente. El gemelo digital de sus instalaciones de manufactura puede identificar con precisión las pérdidas de energía y señalar lugares donde se puede ahorrar energía, además de aumentar el rendimiento general de la línea de producción. 

La IA en la industria manufacturera está demostrando ser un cambio radical en el mantenimiento predictivo. Al utilizar gemelos digitales y análisis avanzados, las empresas pueden aprovechar el poder de los datos para predecir fallas en el equipo, optimizar los calendarios de mantenimiento y, en última instancia, mejorar la eficiencia operativa y la rentabilidad.

6. Desarrollo de Nuevos Productos

El desarrollo de nuevos productos en la industria manufacturera ha experimentado una transformación significativa con la llegada de la IA. La integración de la IA en la industria manufacturera ha traído enfoques innovadores y procesos optimizados que están revolucionando la forma en que las empresas crean e introducen nuevos productos en el mercado.

Uno de los beneficios clave de la inteligencia artificial en la manufactura para el desarrollo de nuevos productos es la capacidad de analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente. Los fabricantes pueden obtener información sobre tendencias del mercado, preferencias de los clientes y análisis de la competencia al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático. Esto les permite tomar decisiones basadas en datos y diseñar productos que se alineen con las demandas del mercado.

Por ejemplo, al aprovechar el poder del aprendizaje automático en la manufactura, las empresas de semiconductores pueden identificar fallas en componentes, predecir problemas potenciales en nuevos diseños y proponer disposiciones óptimas para mejorar el rendimiento en el diseño de circuitos integrados.

El software de diseño generativo para el desarrollo de nuevos productos es uno de los principales ejemplos de la IA en la manufactura. Emplea IA generativa para acelerar el proceso general de iteración de diseño, permitiendo diseños de productos optimizados e innovadores. Esta aplicación de la IA acelera significativamente la creación de nuevos productos al permitir una exploración rápida de alternativas de diseño basadas en objetivos comerciales específicos.

La industria de semiconductores también muestra el impacto de la inteligencia artificial en la manufactura y producción. Las empresas que fabrican unidades de procesamiento gráfico (GPU) utilizan intensivamente la IA en sus procesos de diseño.

NVIDIA, por ejemplo, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para examinar grandes conjuntos de datos sobre arquitecturas de componentes, lo que permite prever problemas con los próximos diseños de chips e identificar posibles puntos de falla.

Al aprovechar el software de análisis basado en IA, la manufactura puede acelerar el tiempo de comercialización, optimizar los diseños de semiconductores, reducir costos y aumentar los rendimientos. Esta aplicación demuestra cómo la IA apoya la toma de decisiones basada en datos y la innovación en los procesos de desarrollo de productos en la industria de manufactura de semiconductores.

7. Optimización del Rendimiento

La optimización del rendimiento es un aspecto crítico de la manufactura, y la inteligencia artificial es un cambio radical en este ámbito. Los algoritmos de IA pueden identificar patrones, detectar anomalías y hacer predicciones basadas en datos al analizar datos históricos, datos de sensores en tiempo real y otras variables relevantes. Esto permite a los fabricantes optimizar sus operaciones, minimizar el tiempo de inactividad y maximizar la efectividad general del equipo.

General Electric (GE) es un ejemplo práctico de cómo la inteligencia artificial transforma la optimización del rendimiento en fábricas. GE ha integrado algoritmos de IA en sus procesos de manufactura para analizar grandes volúmenes de datos provenientes de sensores y registros históricos. Al utilizar IA, GE puede detectar tendencias, predecir problemas probables en el equipo y optimizar procesos. Al adoptar este enfoque proactivo, GE también puede reducir el tiempo de inactividad del equipo, aumentar la efectividad general del equipo y mejorar la eficiencia de las operaciones de manufactura.

8. Aseguramiento de la Calidad

Al aprovechar el poder de la IA en la manufactura, las empresas están revolucionando su enfoque hacia el control de calidad, asegurando niveles más altos de precisión y consistencia. Con la IA, los fabricantes pueden emplear algoritmos de visión por computadora para analizar imágenes o videos de productos y componentes. Estos algoritmos pueden identificar defectos, anomalías y desviaciones de los estándares de calidad con una precisión excepcional, superando las capacidades humanas.

Foxconn, un destacado fabricante de electrónica, es un ejemplo real de una empresa que utiliza IA en la manufactura para el control de calidad. Foxconn ha mejorado sus procedimientos de control de calidad al incorporar tecnologías de IA y visión por computadora en sus líneas de producción. Los sistemas de inteligencia artificial pueden detectar rápidamente y de manera efectiva defectos en componentes electrónicos al examinar imágenes y videos, asegurando que los productos cumplan con estrictos estándares de calidad. La IA en el control de calidad mejora la eficiencia y precisión de la producción, permitiendo a empresas como Foxconn producir productos de alta calidad a gran escala en el rápidamente cambiante sector de la electrónica.

Además, las tendencias de IA en el sector manufacturero están mejorando el aseguramiento de calidad predictivo. Al analizar datos históricos y datos de sensores en tiempo real, los algoritmos de aprendizaje automático detectan patrones y tendencias que pueden indicar posibles problemas de calidad. Esto permite a los fabricantes abordar proactivamente defectos potenciales y tomar medidas correctivas antes de que afecten la calidad del producto final.

9. Automatización de Documentación

Una aplicación impactante de la IA y el aprendizaje automático en la manufactura es el uso de la automatización de procesos robóticos (RPA) para la automatización de la documentación. Tradicionalmente, las operaciones de manufactura implican una gran cantidad de documentación, como órdenes de compra, facturas e informes de control de calidad. Estos procesos manuales son laboriosos y propensos a errores, lo que puede resultar en retrasos e ineficiencias.

Al implementar IA conversacional en la manufactura, las empresas pueden automatizar estos procesos de documentación. Bots inteligentes equipados con capacidades de IA pueden extraer automáticamente datos de documentos, clasificar y categorizar información, y ingresarla en los sistemas apropiados.

Por ejemplo, Whirlpool utiliza RPA para automatizar sus procesos de manufactura, particularmente en la línea de ensamblaje y en tareas de manejo de materiales. Tareas repetitivas y basadas en reglas son realizadas por bots RPA, lo que garantiza precisión y productividad en el proceso de manufactura. Además, Whirlpool emplea estos bots para inspecciones de control de calidad, utilizando la automatización para mejorar la uniformidad y precisión en la evaluación del producto terminado. Whirlpool utiliza RPA para agilizar sus operaciones y mantener un alto estándar de calidad del producto al automatizar los procedimientos de aseguramiento de calidad.

10. Predicción de la Demanda

El uso de la inteligencia artificial en la manufactura para la predicción de la demanda trae varios beneficios. Principalmente, permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos al analizar datos históricos de ventas, tendencias del mercado y factores externos. Esto les ayuda a anticipar fluctuaciones en la demanda y ajustar su producción en consecuencia, reduciendo el riesgo de faltantes de stock o exceso de inventario.

Por ejemplo, consideremos a un fabricante de productos de moda que utiliza IA para predecir la demanda de diferentes prendas de vestir. Al analizar datos de diversas fuentes, como tendencias en redes sociales, pronósticos del clima y preferencias de los clientes, el sistema de IA puede proporcionar predicciones precisas, lo que permite al minorista optimizar los niveles de inventario y garantizar la disponibilidad de artículos populares.

En Appinventiv, ayudamos exitosamente a Edamama, una plataforma de comercio electrónico, a implementar recomendaciones personalizadas impulsadas por IA. Al ofrecer sugerencias personalizadas a las madres según el género y la edad de sus hijos, Edamama aseguró una impresionante financiación de 20 millones de dólares.

Con más de 100,000 madres expectantes y nuevas beneficiándose de la aplicación, ejemplifica el impacto de nuestros esfuerzos colaborativos en la creación de una solución innovadora para la comunidad de padres.

11. Gestión de Pedidos

El uso de inteligencia artificial en la gestión de pedidos implica optimizar y agilizar todo el proceso de cumplimiento de pedidos. La IA analiza datos pasados, preferencias del consumidor y tendencias del mercado utilizando algoritmos de aprendizaje automático para estimar la demanda con precisión. Esto permite procesar pedidos de forma automática, optimizar inventarios y realizar cambios en los precios de manera dinámica. Además, la IA mejora la detección de fraudes, reduciendo los riesgos asociados con pedidos fraudulentos.

Las soluciones de IA en la manufactura aumentan la eficacia general de los sistemas de gestión de pedidos, aceleran la toma de decisiones y garantizan un enfoque más receptivo y centrado en el cliente para el cumplimiento de pedidos en diversas industrias al automatizar operaciones repetitivas y proporcionar información basada en datos. 

El IBM Watson Order Optimizer es una aplicación práctica de la IA en la gestión de pedidos. Utilizando algoritmos de IA/ML, la solución tecnológica de IBM analiza datos de pedidos pasados, comportamiento del cliente y otros factores externos. El sistema optimiza los procesos de cumplimiento de pedidos aprovechando estos conocimientos, ajustando dinámicamente los niveles de inventario y recomendando estrategias eficientes de enrutamiento de pedidos. Esto ayuda a las empresas a reducir costos, aumentar la satisfacción del cliente y mejorar la eficiencia en la gestión de pedidos.

El IBM Watson Order Optimizer demuestra el potencial transformador de integrar la inteligencia artificial y la manufactura, optimizando procesos complejos de cumplimiento de pedidos para mejorar la capacidad de respuesta de la cadena de suministro y la toma de decisiones más informadas.

12. Fábricas Conectadas

Las fábricas conectadas son ejemplos destacados de cómo se puede incorporar la inteligencia artificial en los procesos de producción para construir ecosistemas inteligentes y en red. Aprovechar la inteligencia artificial en la manufactura ayuda a evaluar datos en tiempo real de maquinaria, anticipar necesidades de mantenimiento, agilizar operaciones y reducir el tiempo de inactividad utilizando sensores IoT.

Este sistema en red facilita una comunicación eficaz máquina a máquina, permitiendo modificaciones rápidas en los horarios de producción en respuesta a cambios en la demanda. La analítica predictiva mejora la toma de decisiones, asegurando operaciones sin inconvenientes.

En última instancia, las fábricas conectadas impulsadas por IA reducen costos, aumentan la eficiencia operativa general y mejoran la productividad al construir ecosistemas de manufactura adaptativos y basados en datos que se ajustan rápidamente a las circunstancias cambiantes.

Por ejemplo, un notable caso de una empresa que aprovecha fábricas conectadas basadas en IA es General Electric (GE). La empresa utiliza su plataforma Predix para integrar inteligencia artificial con el Internet de las Cosas (IoT) en su manufactura.

Este sistema permite a GE supervisar la salud del equipo, predecir cuándo las máquinas necesitan reparación y hacer que sus líneas de producción funcionen de manera más fluida. A través del análisis de datos y el aprendizaje automático, la plataforma Predix ayuda a GE a reducir el tiempo de inactividad y aumentar la eficiencia en sus fábricas.

Cómo las Soluciones Personalizadas de IA de Appinventiv Pueden Ayudarte a Lograr la Excelencia en la Manufactura

Las numerosas aplicaciones de inteligencia artificial en la manufactura, como se ha discutido a lo largo del blog, han destacado el papel significativo de la IA en la revolución de varios aspectos del sector. Desde la gestión de la cadena de suministro hasta el mantenimiento predictivo, la integración de la IA en los procesos de manufactura ha mejorado considerablemente la eficiencia, la precisión y la rentabilidad.

Para lograr el impacto completo de la IA en la manufactura, necesitarás el apoyo de servicios de desarrollo de inteligencia artificial expertos. La experiencia de Appinventiv en el desarrollo de productos de IA y ML de vanguardia, específicamente diseñados para empresas de manufactura, ha posicionado a la compañía como líder en la industria.

Por ejemplo, nuestro cliente, un fabricante global de equipos pesados para construcción y minería, enfrentaba desafíos con una cadena de suministro descentralizada, lo que resultaba en costos de transporte incrementados y resolución manual de datos. Para abordar esto, desarrollamos un sistema de gestión de logística y cadena de suministro basado en datos utilizando Automatización de Procesos Robóticos (RPA) impulsada por IA y análisis. Los bots de RPA automatizaron procesos manuales, resolviendo errores y mejorando la visibilidad de la cadena de suministro en un 60%, lo que a su vez mejoró la eficiencia operativa en un 30%.

A medida que el panorama de la manufactura continúa evolucionando, Appinventiv sigue impulsando la innovación y creando soluciones de desarrollo de IA personalizadas en Australia, EE. UU. y EAU que redefinen los estándares de la industria. Al colaborar con nuestro equipo de servicios de consultoría de TI, las empresas manufactureras pueden aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, transformar sus operaciones y prosperar en un entorno empresarial dinámico y competitivo.

Preguntas Frecuentes

P. ¿Cómo se utiliza la IA en la manufactura?

R.** La IA está ayudando a la industria manufacturera mejorando la eficiencia, reduciendo costos, mejorando la calidad del producto, optimizando la gestión del inventario y prediciendo necesidades de mantenimiento. La tecnología también asiste a las empresas en la toma de decisiones basadas en datos, impulsando la innovación y la productividad a lo largo de todo el ciclo de vida de la manufactura. Conéctate con un proveedor líder de servicios y soluciones de TI para manufactura como Appinventiv para discutir tu idea de proyecto de manufactura impulsada por IA hoy.

P. ¿Puede la IA mejorar la calidad del producto y reducir defectos en la manufactura?

R. La IA mejora la calidad del producto y reduce defectos en la manufactura a través del análisis de datos, la detección de anomalías y el mantenimiento predictivo, asegurando estándares consistentes y minimizando el desperdicio.

P. ¿Es la IA el futuro de la manufactura?

R. El mercado de la inteligencia artificial en la manufactura se valoró en 2.3 mil millones de dólares en 2022 y se anticipa que alcanzará 16.3 mil millones de dólares para 2027, expandiéndose a una tasa compuesta anual (CAGR) del 47.9% durante este período. Estos datos retratan el prometedor futuro de la IA en la manufactura y cómo es el momento adecuado para que las empresas inviertan en esta tecnología para obtener resultados comerciales significativos. La inteligencia artificial en el mercado de la manufactura está lista para desbloquear eficiencia, innovación y competitividad en el panorama manufacturero moderno.