Encontrar el papel de la IA en la industria

Una nave de producción autoorganizada y con capacidad de autoaprendizaje es el objetivo declarado de la Industria 4.0, y las innovaciones informáticas cada vez más recientes lo ponen al alcance de la mano.

Un estudio del Instituto de Innovación y Tecnología de Berlín encargado por el Ministerio Federal de Economía y Energía muestra que la inteligencia artificial tiene un enorme potencial de creación de valor futuro en la industria manufacturera.

Por ejemplo, se espera que el uso de la IA aporte a la industria alemana un valor añadido bruto adicional de unos 31.800 millones de euros en los próximos cinco años. Esto significa que la IA sería responsable de un buen tercio del crecimiento total previsto.

Según el estudio, las aplicaciones de IA análisis predictivo, robótica, así como sistemas de asistencia inteligente, automatización y tecnología de sensores se consideran especialmente prometedoras.

El mantenimiento predictivo fue el punto de entrada a la producción inteligente para muchas empresas industriales, pero ahora prevalece aquí la necesidad de automatización y eficiencia.

Así lo demuestra una encuesta realizada por NetApp, especialista en gestión de datos, a 120 expertos alemanes en TI de los sectores sanitario, automovilístico, financiero y manufacturero.

Muestra que la IA se utiliza actualmente en la industria manufacturera principalmente para la automatización de procesos de fabricación repetitivos (Automatización Robótica de Procesos, RPA) y para la cadena de suministro y la gestión de almacenes. Así lo afirmaron el 66,7% y el 60% de los encuestados del sector, respectivamente.

Sin embargo, muchas empresas se encuentran sólo al principio de su estrategia de IA: el 46,7% de los responsables de la toma de decisiones en la industria manufacturera se encontraban en el primer año de uso activo de la IA en el momento de la encuesta.

Otros sectores, como el financiero, van (todavía) un paso por delante. Sin embargo, la industria manufacturera tiene una tasa de éxito especialmente alta en proyectos de IA, por lo que ha reconocido la importancia de la IA para el futuro.

Sin embargo, todavía hay algunas reservas obstinadas que se interponen entre las empresas y el siguiente paso en la transformación digital: Por un lado, las empresas temen los elevados costes de una digitalización holística de todos los procesos de producción, precisamente porque también implicaría modernizar infraestructuras informáticas obsoletas. Por tanto, los costes se generarían en el ámbito del software y el hardware.

La duración de dicha implantación también contribuye al comportamiento vacilante. Y como en todos los procesos basados en datos, está por supuesto la cuestión de la protección de datos, que adquirirá aún más importancia tras la entrada en vigor del RGPD.

Sin embargo, muchas de estas preocupaciones pueden eliminarse o al menos mitigarse con los conocimientos técnicos adecuados. Para aportar los conocimientos adecuados a sus propias empresas, los fabricantes están siguiendo varias estrategias.

Por ejemplo, establecieron explícitamente el objetivo de crear un departamento interno de IA, la contratación selectiva de expertos individuales en IA y la cooperación con consultores y empresas externas.

Porque, sobre todo al principio de la propia estrategia de IA, el intercambio con partes ajenas al propio ecosistema es importante para evitar errores y omisiones fundamentales que afectarían a cualquier proyecto posterior.

A medio y largo plazo, sin embargo, es sin duda recomendable crear un equipo propio de IA, sobre todo para estimular el intercambio interno de conocimientos y facilitar la integración de nuevos empleados.

Aunque la siguiente fase de la digitalización requiere un alto nivel de inversión por parte de la industria manufacturera, es un paso necesario para continuar el desarrollo hacia la nave de producción inteligente.

El antiguo proyecto emblemático Mantenimiento Predictivo se ha convertido en la norma y ahora se trata de integrar las nuevas innovaciones tecnológicas en los procesos.

Adoptando un enfoque metódico, la industria manufacturera ha sido capaz hasta ahora de establecerse como campeona en pruebas e integrar con éxito el aprendizaje automático en la producción, la atención al cliente y la garantía de calidad. Así que no hay razón para que ahora se detenga en la inteligencia artificial.