Industria inteligente sin exageraciones

Con el creciente nivel de digitalización y el uso de la inteligencia artificial, muchas tareas del sector industrial pueden llevarse a cabo de forma más eficiente, precisa y fiable. Como resultado, la IA también se está convirtiendo en la piedra angular de una mayor competitividad, innovación y mejor toma de decisiones en la producción gracias a análisis de datos más rápidos y en profundidad. Las soluciones de IA ya han llegado a la industria manufacturera alemana, aunque de momento a escala moderada. Según el estudio de Fraunhofer „Inteligencia Artificial en la Producción“ (diciembre de 2024), alrededor del 30% de las grandes empresas con al menos 500 empleados utilizan soluciones de IA. En las medianas empresas con 100 o más empleados, la cifra se sitúa actualmente en torno al 16%. Los ámbitos de aplicación incluyen el control de los procesos de producción, el control de calidad, la logística interna, el mantenimiento y la revisión, así como la optimización de los procesos de producción y las innovaciones necesarias. Un análisis en profundidad muestra que las empresas que ya están utilizando la IA también están planeando otras aplicaciones. Una vez creadas las condiciones marco necesarias, las barreras de entrada para otros casos de uso se reducen considerablemente. La siguiente sección examina con más detalle qué aplicaciones maduras de la IA son ya posibles en la industria y cómo pueden las empresas dar con éxito sus primeros pasos hacia la integración de la IA en sus propios procesos. 

Casos de uso en la industria

Mantenimiento predictivo: En el mantenimiento predictivo, la IA puede utilizarse para analizar los datos de los sensores y otra información relevante para determinar las necesidades de mantenimiento de las máquinas en una fase temprana y programar así de forma proactiva las tareas de mantenimiento. Para que las previsiones tengan sentido es importante que los datos sean de alta calidad. Si se dispone de esta base, es posible predecir a tiempo cuándo un componente concreto está desgastado y debe sustituirse. Los especialistas pueden entonces pedir las piezas de recambio necesarias y planificar y realizar el mantenimiento antes de que se produzca una avería. Se evitan los tiempos de inactividad y sus elevados costes, y se aumenta la vida útil de las máquinas. 

Control de calidad: Otro campo de aplicación de la IA en la industria son los sistemas inteligentes de procesamiento de imágenes que pueden implementarse con soluciones de visión por ordenador y software como SAP Digital Manufacturing. Este análisis de imágenes basado en IA apoya el control de calidad mediante la inspección visual en los procesos de fabricación para detectar automáticamente y en tiempo real defectos, por ejemplo, en las juntas de soldadura de los productos. Además, los asistentes de IA como SAP Joule permiten detectar errores en tiempo real detectando anomalías en los datos de producción y avisando de lotes defectuosos. 

 Planificación de las necesidades de material: El uso de la IA hace posible la planificación prospectiva de las necesidades de material. La IA prevé las necesidades basándose en datos históricos de consumo y en patrones estacionales. De este modo, se tienen en cuenta las fluctuaciones estacionales y se reconocen los problemas en una fase temprana para evitar cuellos de botella en el suministro. Al mismo tiempo, las empresas pueden reducir los niveles innecesarios de existencias y son más ágiles en relación con los clientes y los mercados dinámicos.

 Logística: En el sector logístico, la IA puede ayudar a las empresas a planificar el transporte calculando rutas óptimas a partir de datos en tiempo real. También es posible la automatización de la entrada de mercancías, ya que la IA procesa de forma independiente los documentos de carga, reduciendo así la introducción manual de datos. La IA también puede emplearse para optimizar el espacio de almacenamiento utilizando la tecnología junto con software de gestión de almacenes como SAP Extended Warehouse Management (EWM) para apoyar la asignación dinámica del espacio de almacenamiento y mejorar los procesos de recogida y embalaje. 

Optimización de tareas repetitivas en ventas y contabilidad: Como la IA generativa tiene unas capacidades impresionantes para procesar el lenguaje humano, los asistentes de IA también pueden ayudar a los especialistas de ventas en la creación de presupuestos y pedidos para agilizar las tareas repetitivas y reducir las fuentes de error. La IA puede extraer datos de documentos y crear automáticamente pedidos en el sistema de administración. También puede realizar análisis de datos maestros e identificar duplicados y datos maestros incorrectos para mejorar la calidad de los datos. La verificación automatizada de facturas mediante modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) también es posible para reducir la cantidad de comprobaciones manuales necesarias.

Gestión de la sostenibilidad: Dado que la sostenibilidad es cada vez más importante para el impacto externo de las empresas y con respecto a las obligaciones de presentación de informes debido a marcos legales como la Directiva sobre Informes de Sostenibilidad Corporativa (CSRD), las empresas industriales también pueden utilizar la IA para hacer más eficientes los procesos en este ámbito. En combinación con soluciones de software de gestión de la sostenibilidad como SAP ESG Cockpit y Sustainability Control Tower, se puede implementar la asignación automatizada de emisiones. Los informes ESG también pueden simplificarse significativamente con la ayuda de la generación automatizada de textos por parte de asistentes de IA.

Buenas prácticas para los primeros pasos de la IA 

Formular objetivos de aplicación: En primer lugar, es importante analizar los propios procesos empresariales y formular los objetivos específicos y el potencial de creación de valor que se pretende alcanzar con la introducción de la IA. Es importante que la dirección implique estrechamente a sus propios empleados en este proceso con el fin de identificar los mayores retos e impulsores de costes en el trabajo diario y, en el siguiente paso, aclarar si la IA puede proporcionar un apoyo significativo a la plantilla. De este modo, el valor añadido puede definirse de forma realista como objetivos empresariales adaptados a cada empresa.

proyecto piloto: Tras definir los objetivos y retos, las empresas deben poner en marcha un proyecto piloto realizable y ampliable. Los temas que permiten a los trabajadores reducir eficazmente la carga de trabajo de procesos repetitivos, tediosos y propensos a errores son ideales para ello. Esto también garantiza que los empleados participen activamente en la implantación de la IA y sientan los beneficios en su trabajo diario.

Apoyo profesional: A la hora de elegir un proveedor de servicios para la introducción de la IA, las empresas deben asegurarse de que no sólo cuente con profundos conocimientos técnicos, sino que también esté muy familiarizado con los requisitos específicos de su sector. Un proveedor de servicios profesional acompaña a la empresa a lo largo de todo el proceso de transformación, le presta apoyo en relación con el marco jurídico y la preparación organizativa y desarrolla y aplica soluciones individualizadas en estrecha colaboración con la empresa.

Marco jurídico: Los requisitos clave para una solución de IA incluyen la seguridad, el cumplimiento y la protección de datos. Las empresas deben comprobar cómo se clasifica y regula su sistema de IA según la Ley de IA de la UE y tomar las medidas adecuadas. La Ley de IA de la UE establece amplias obligaciones de documentación, supervisión y evaluación de riesgos. Las empresas también son responsables de las decisiones sobre IA. Debe prestarse atención al tratamiento de los datos recogidos como base para los análisis de IA, de modo que se almacenen y utilicen de conformidad con el RGPD. Esto incluye el consentimiento de los posibles interesados, así como los requisitos de limitación de la finalidad y minimización de los datos y el cumplimiento de la legislación sobre derechos de autor.

Requisitos organizativos: Para preparar el proyecto de IA previsto, las empresas deben realizar los preparativos organizativos adecuados. Esto incluye definir una estrategia de IA y una gobernanza con directrices y responsabilidades claras para el proyecto. Dado que la IA modifica los flujos de trabajo y las funciones, es necesario adaptar los procesos correspondientes. También es crucial crear una base de datos de alta calidad compuesta por datos estructurados, actualizados y completos. Al fin y al cabo, los análisis de IA y los procesos de automatización basados en ellos sólo son tan buenos como los datos en los que se basan.

Dar forma al cambio con los empleados: Los empleados utilizan las nuevas aplicaciones de IA en su trabajo diario y son uno de los principales pilares del éxito del proyecto. Es importante disipar los temores al cambio e implicar a los trabajadores en el proyecto desde el principio. Además, se necesita formación para adquirir conocimientos sobre IA, así como un cambio cultural que promueva la voluntad de aprender e innovar y permita así la implantación y el uso extensivo de la IA por parte de los usuarios en primer lugar. Deben crearse estructuras internas en las que los especialistas puedan aportar nuevas ideas y expresar abiertamente sus opiniones y críticas para mejorar eficazmente los proyectos de IA. Al mismo tiempo, es importante reducir el resentimiento y convencer a la gente.

Ventajas de la acción temprana

Aumentará la ventaja de las empresas industriales que utilicen la IA de forma eficaz en sus procesos sobre las que no lo hagan.
seguirá creciendo en el futuro. Ante retos como la escasez de trabajadores cualificados y la creciente presión sobre los costes, la innovación y la velocidad, la IA se convertirá en una herramienta esencial para una mayor optimización, automatización y rapidez. Las empresas que establezcan ahora una base de datos preparada para el futuro y pongan en marcha sus primeros proyectos piloto pueden obtener una importante ventaja competitiva. (Fuente: Convista)