Choosing between building your own AI solution or buying a proven one can define your success in predictive maintenance. But without a clear strategy, companies risk high costs, long development times, and missed opportunities.
In this guide you will discover:
✅ How to make informed Make-or-buy decisions in an industrial environment
✅ The specific decision criteria for software and AI applications
✅ If standardised AI Apps are a solution for OEMs and End Users
Download now and take the first step toward smarter, AI-powered maintenance decisions
A diferencia de la IA general, la IA en la fabricación se centra en áreas de aplicación específicas como el control de calidad, el mantenimiento predictivo, la optimización de procesos y la robótica. La IA en la fabricación se refiere al uso de algoritmos y aprendizaje automático para automatizar tareas complejas, identificar patrones y hacer predicciones. Se trata de analizar y procesar grandes volúmenes de datos procedentes de máquinas y sistemas.
Pero, ¿por qué deberían las empresas aprovechar la IA en la fabricación?
Un ejemplo es que las anomalías en una máquina pueden detectarse en tiempo real analizando sus datos. El uso de la IA en la industria permite realizar un mantenimiento predictivo, garantizar la calidad de los productos (calidad predictiva) y utilizar los recursos de forma más eficiente (energía predictiva).
El Machine Learning (ML) o aprendizaje automático es la columna vertebral tecnológica de la IA en la fabricación. A diferencia de los sistemas basados en reglas, los modelos ML aprenden de los datos de producción históricos y en tiempo real y mejoran continuamente sus predicciones. Esto las hace especialmente valiosas en entornos dinámicos en los que los procesos y las condiciones cambian con frecuencia.
Las aplicaciones típicas incluyen el mantenimiento predictivo, en el que los algoritmos detectan patrones de desgaste en las máquinas antes de que se produzcan fallos, y el control de calidad, en el que los sistemas de visión por ordenador identifican defectos con mayor rapidez y fiabilidad que las inspecciones manuales. El ML también se utiliza para optimizar procesos, por ejemplo, ajustando parámetros en tiempo real para reducir el consumo de energía o estabilizar la calidad de la producción. Otro campo prometedor es la optimización de la cadena de suministro, donde el ML analiza las fluctuaciones de la demanda, los plazos de entrega y la disponibilidad de materiales para crear procesos más resistentes y rentables.
La fuerza del aprendizaje automático reside en su escalabilidad: una vez entrenados, los modelos pueden aplicarse a múltiples plantas o líneas de producción, lo que permite a las empresas estandarizar las mejores prácticas a escala mundial. Al mismo tiempo, los algoritmos se adaptan a las condiciones locales y siguen aprendiendo con cada nuevo conjunto de datos.
Para las empresas, esto significa no solo menos tiempos de inactividad y menores costes, sino también mayor flexibilidad y competitividad. La integración del ML en los sistemas de producción es, por tanto, un paso decisivo hacia una fabricación verdaderamente basada en datos.
Las razones por las que las empresas deben utilizar software de IA son las siguientes:
Las ventajas de la IA en la producción son múltiples. Por ejemplo, soluciones de IA como el mantenimiento predictivo pueden utilizarse para identificar averías antes de que provoquen fallos costosos. Si surgen problemas, pueden adoptarse inmediatamente medidas de mantenimiento. Evita fallos imprevistos, reduce los costes de mantenimiento y aumenta la productividad de la empresa. Además, los datos también contribuyen a la seguridad laboral, ya que se puede detectar en cierta medida la fatiga del material, evitando así situaciones peligrosas.
Otra gran ventaja de la IA en la industria es la mejora de la calidad de los productos. Gracias a la IA, las empresas pueden detectar y corregir defectos y errores en una fase temprana, reduciendo así los rechazos y las rectificaciones. El resultado es una mayor satisfacción del cliente y una imagen positiva de la empresa.
Por eso la capacidad de predicción es otro aspecto importante de la IA. Al analizar grandes cantidades de datos, los algoritmos de IA pueden identificar tendencias y patrones que otros expertos normalmente pasarían por alto. Esto permite a las empresas tomar decisiones con conocimiento de causa y gestionar mejor los retos futuros.
El uso de la IA en la industria requiere una cuidadosa planificación y preparación. Es importante seleccionar la tecnología de IA adecuada que se ajuste a los requisitos específicos de la empresa. Deben tenerse en cuenta aspectos como la escalabilidad, la flexibilidad y la compatibilidad de los datos. Gracias al gran número de proyectos de IA que hemos llevado a cabo en la industria, podemos ofrecer valiosas perspectivas y mostrar lo que hay que tener en cuenta cuando se utiliza la IA en la industria.
1. Decidiendo si hacer o comprar:
Antes de poder utilizar una solución de IA, las empresas deben decidir si quieren desarrollarla internamente o adquirirla externamente. Durante el proceso de toma de decisiones, deben tener en cuenta sus necesidades, recursos y presupuestos específicos. ¿Cuánto queremos gastar en una solución? ¿Tenemos suficientes especialistas con experiencia en IA, ciencia de datos, tecnología de la información, producción, etc.?
Encontrar la respuesta no siempre es fácil. En nuestra guía sobre soluciones de inteligencia artificial “Hacer o comprar” obtendrá más información al respecto; en ella encontrará una lista para determinar cuándo es mejor optar por una solución interna o por la compra de una externa.
2. Adquisición de datos:
Deben identificarse las fuentes de datos pertinentes en la producción, por ejemplo, sensores, registros de máquinas y datos de control de calidad. La conectividad de los datos debe estar garantizada.
3. Procesamiento y análisis de datos:
Para utilizar la IA con eficacia, es importante disponer de suficientes datos de alta calidad. Hay que limpiarlos, estructurarlos y prepararlos para que puedan ser procesados por los algoritmos de IA. El objetivo es identificar patrones y correlaciones en los datos.
4. Integración:
La solución de IA debe integrarse en los sistemas de producción existentes. Se realizan pruebas exhaustivas para garantizar que todo funciona correctamente y que los datos pueden procesarse en tiempo real.
5. Formación:
Los modelos de IA se entrenan con todos los datos recopilados. Es importante revisar y adaptar periódicamente el proceso de formación para mejorar la precisión y el rendimiento de los modelos de IA. Esto garantiza que siempre se consigan los mejores resultados.
Esta guía paso a paso le ofrece una base sólida para implantar la IA en sus procesos de producción. La IA ofrece un enorme potencial para optimizar su producción y aumentar su competitividad.
Para ilustrar cómo puede utilizarse la IA en la industria, vamos a ver algunos ejemplos concretos de la vida real. Estas empresas han decidido adquirir una solución de IA y han recogido los beneficios.
El uso de la inteligencia artificial en la industria puede liberar un enorme potencial. Ofrece a las empresas una amplia gama de ventajas, como mayor eficacia, reducción de costes y una mejor base para la toma de decisiones.
El futuro de la IA en la industria es prometedor. A medida que las tecnologías de IA sigan desarrollándose y se conozca mejor su potencial, seguirá aumentando su uso en la industria. Las empresas deben abordar el tema desde el principio y aprovechar las oportunidades que ofrece la IA para poder desarrollar soluciones innovadoras y seguir siendo competitivas. Ya existen en el mercado soluciones de IA estandarizadas para diversas aplicaciones, como el mantenimiento predictivo de cilindros. Pueden conectarse entre sí, lo que facilita y hace más cómoda la introducción de la IA en la industria.
Los ejemplos de la vida real muestran cómo las empresas ya se están beneficiando de la IA en la producción. Deberá meditar si va a comprar una solución de IA o si va a desarrollar la suya propia. Comprar una solución de IA a expertos ofrece ventajas como una implantación rápida, algoritmos probados y una interfaz fácil de usar. Es importante sopesar cuidadosamente la decisión de desarrollar o comprar y considerar los requisitos y recursos específicos de la empresa.