Todas las grandes empresas están poniendo el foco en la Inteligencia Artificial como motor de una transformación de los procesos productivos e incluso de los productos que se fabrican
La industria siempre se ha caracterizado por tener una base tecnológica importante, tanto en sus procesos de fabricación como en su gestión corporativa. Sin embargo, es ahora cuando apreciamos que, de una manera generalizada, todas las grandes empresas están poniendo el foco en la Inteligencia Artificial como motor de una transformación de los procesos productivos e incluso de los productos que se fabrican. Además, son los directores de Operaciones, kdirectores de Fabricación o directores de Planta los que demandan la IA, y no ya sólo los CDO y CIO.
Contamos ya con experiencias que nos permiten confirmar que la IA puede llegar a conseguir reducciones significativas de los costes energéticos en procesos tan intensivos como los hornos (en industrias que fabrican vidrio y acero inoxidable) o las cámaras frigoríficas (en alimentación). Además, permite una reducción igualmente importante de mermas y rechazos, y con ello ahorros en tiempos y coste de materiales, re-fabricación y pruebas de calidad. Todo ello redunda en un mayor ahorro de energía y de emisiones CO2.

Ruth Vergel Lizarán, KAM Manufacturing & Utilities de Ibermática an Ayesa company.
Pero el alcance de esta transformación tiene además otros componentes además de IA, como los gemelos digitales, Quantum Computing y los Proyectos Smart Factories. Respecto a los gemelos digitales, ya son una realidad con la adecuada sensorización, la correcta calidad de los datos, y la aplicación de diferentes sistemas de Machine Learning. Sin embargo, si en vez de una solución ad hoc, se configura una plataforma analítica de extremo a extremo, que monitorice el producto en todas sus fases, sirva a todos los procesos y sea escalable para poderse implantar en todas las plantas productivas, el impacto y el retorno de la inversión es mucho mayor. Hablamos de crear un verdadero gemelo digital, no sólo un datalake, y de la posibilidad de incluir procesados en Edge.
Por otra parte, en ciertos procesos productivos los retos son más complejos, la IA no es suficiente y se requiere de la potencia y velocidad de Computación Cuántica. Hablamos de la digitalización de las líneas de producción para hacer cambios en tiempo real, la optimización de la secuencia de fabricación de productos personalizados (no fabricados en serie), la validación automática de la viabilidad e idoneidad de sus diseños, etcétera.
Finalmente, respecto a los proyectos Smart Factories, mencionar que otra tendencia importante es aprovechar los beneficios de la inteligencia artificial no como un proyecto paralelo a la transformación digital de la industria, sino como parte esencial de la misma. Es decir, considerar la analítica como componente, palanca o derivada de los proyectos de: Automatización de almacenes, movimientos y plantas; Trazabilidad indoor y outdoor; Digitalización de los productos; Movilidad de los trabajos en campo; Realidad aumentada y virtual para mayor eficiencia y seguridad; Soluciones y servicios en cloud, para mayor eficiencia y más accesibilidad; Ciberseguridad IT/OT, integrando los sistemas en planta; y Migración a mejores sistemas de gestión, destacando los ERP, MES y CRM.