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
Descubra cómo se está utilizando la Inteligencia Artificial (IA) en la industria, las oportunidades y los riesgos que conlleva su implantación y mucho más. Gracias a nuestra amplia experiencia en la realización de proyectos de IA en el sector, podemos ofrecerle información valiosa y orientarle sobre lo que debe tener en cuenta a la hora de implantar la IA en su empresa. Una cosa es cierta: el uso de la IA merece la pena cuando se eligen las aplicaciones y los socios adecuados. Antes de implantar una solución de IA, las empresas deben decidir si quieren desarrollarla internamente o adquirirla externamente. Nuestra guía Make-or-Buy para soluciones de IA puede ayudar a tomar esta decisión.
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).