Sara Hernández García

En la actualidad, lo que conocemos como cuarta revolución industrial hace referencia a los profundos cambios que estamos viviendo y que comenzaron a tomar forma a finales del siglo XX. Este término, que ha ido ganando fuerza con los años, nos recuerda en términos sencillos que cada marco temporal está marcado por transformaciones importantes, normalmente vinculadas a la tecnología. En este caso, la tecnología que más está definiendo esta etapa es la inteligencia artificial (IA) y, estrechamente ligada a ella, la explosión de los datos, el crecimiento acelerado en la generación y almacenamiento de información que permite analizar grandes volúmenes de datos. El papel de la IA en la transformación industrial Durante las últimas décadas hemos ido incorporando diferentes herramientas operativas en los procesos productivos. Esto ha permitido recoger cantidades masivas de datos desde máquinas, sensores, sistemas de gestión, líneas de producción o incluso del propio comportamiento de los clientes. Toda esta información ha podido almacenarse gracias a las capacidades que nos ofrece el cloud, convirtiéndose en enormes almacenes de datos que pueden procesarse con una potencia impensable hace apenas unos años. Y es precisamente esta capacidad de almacenar y procesar grandes volúmenes de datos lo que ha dado paso a la IA actual. Sin esa base tecnológica, la IA no habría podido desarrollarse tal y como la conocemos hoy, ya que su eficacia depende directamente de la disponibilidad de datos y de la capacidad para analizarlos a gran escala. Aplicaciones prácticas de la IA en la industria Pero, dado este contexto, surgen dudas muy habituales en el sector industrial: ¿cómo trasladar toda esta aplicabilidad a las fábricas?, ¿cómo aprovechar la IA en procesos productivos que generan millones de datos pero que en muchos casos no se están utilizando de forma eficiente? Lo cierto es que existen numerosos casos de uso que pueden extrapolarse a casi cualquier negocio. La clave está en identificar aquellos que realmente aportan valor al negocio y cuales son capaces de transformar la operativa diaria: A continuación, algunos ejemplos relevantes: 1. Mantenimiento predictivo La maquinaria genera información de forma constante como consumo energético, paradas, temperatura, presión o humedad, entre otras variables y, gracias a la IA, es posible analizar estos patrones para detectar posibles fallos con días o incluso semanas de antelación. Esto aporta: Menos paradas inesperadas. Ahorro en reparaciones. Mayor vida útil de la maquinaria. Planificación de intervenciones mucho más eficiente. 2. Gestión inteligente de inventarios La gestión de inventarios también genera una gran cantidad de datos como niveles de stock, frecuencia de consumo, tiempos de reposición o comportamiento de proveedores y, mediante técnicas de análisis avanzado, la IA puede interpretarlos para optimizar el inventario y reducir costes de manera significativa. Esto permite: Se reducen las roturas de stock. Abastecimiento más preciso y económico. Menor inmovilización de capital. 3. Predicción de la demanda En la predicción de la demanda, los datos históricos de ventas, tendencias del mercado, estacionalidad y comportamiento del cliente se convierten en una fuente clave de información. Mediante modelos analíticos avanzados, la IA es capaz de anticipar la demanda futura y ayudar a planificar la producción de forma más precisa. Esto permite los siguientes beneficios clave: Producción ajustada a la realidad. Reducción de sobrecostes y desperdicios. Mejor adaptación ante picos o caídas de demanda. 4. Recomendador de órdenes de compra En el caso del recomendador de órdenes de compra, la IA analiza datos históricos de consumo, tendencias del mercado y disponibilidad de proveedores para sugerir cuándo y qué productos adquirir. Esto permite optimizar las compras, reducir costes y asegurar un suministro eficiente. Y su aplicabilidad se refleja en: Evita compras innecesarias o tardías. Mejora la relación con proveedores. Reduce costes y aumenta la eficiencia del aprovisionamiento. 5. Recomendación de rutas de transporte En la optimización de rutas de transporte, la IA analiza múltiples variables como tráfico, clima, carga de los vehículos y costes operativos para recomendar las rutas más eficientes y rentables. Esto permite reducir tiempos de entrega, ahorrar costes logísticos y mejorar la puntualidad. Y se flejado en: Optimización del tiempo de entrega. Menores emisiones y consumo. Reducción de costes logísticos. Conclusión La irrupción de la IA en los procesos productivos no es únicamente una evolución tecnológica, sino una transformación profunda en la forma en que las empresas abordan sus desafíos cotidianos y estratégicos. Más allá de la eficiencia y la optimización de costes, la IA abre la puerta a una nueva mentalidad basada en la anticipación, la adaptación constante y la mejora continua. Nos invita a repensar la toma de decisiones, apoyándonos en el análisis riguroso de datos y en la capacidad de prever escenarios futuros, lo que permite a las empresas reaccionar ante las dificultades, adelantarse a ellas y convertirlas en oportunidades de crecimiento. Conectividad e IoT AI & Data Inferencia en planta: Cómo la IA transforma la fabricación en tiempo real 25 de septiembre de 2024