Con el creciente nivel de digitalizaci\u00f3n y el uso de la inteligencia artificial, muchas tareas del sector industrial pueden llevarse a cabo de forma m\u00e1s eficiente, precisa y fiable. Como resultado, la IA tambi\u00e9n se est\u00e1 convirtiendo en la piedra angular de una mayor competitividad, innovaci\u00f3n y mejor toma de decisiones en la producci\u00f3n gracias a an\u00e1lisis de datos m\u00e1s r\u00e1pidos y en profundidad. Las soluciones de IA ya han llegado a la industria manufacturera alemana, aunque de momento a escala moderada. Seg\u00fan el estudio de Fraunhofer \u201eInteligencia Artificial en la Producci\u00f3n\u201c (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 m\u00e1s empleados, la cifra se sit\u00faa actualmente en torno al 16%. Los \u00e1mbitos de aplicaci\u00f3n incluyen el control de los procesos de producci\u00f3n, el control de calidad, la log\u00edstica interna, el mantenimiento y la revisi\u00f3n, as\u00ed como la optimizaci\u00f3n de los procesos de producci\u00f3n y las innovaciones necesarias. Un an\u00e1lisis en profundidad muestra que las empresas que ya est\u00e1n utilizando la IA tambi\u00e9n est\u00e1n planeando otras aplicaciones. Una vez creadas las condiciones marco necesarias, las barreras de entrada para otros casos de uso se reducen considerablemente. La siguiente secci\u00f3n examina con m\u00e1s detalle qu\u00e9 aplicaciones maduras de la IA son ya posibles en la industria y c\u00f3mo pueden las empresas dar con \u00e9xito sus primeros pasos hacia la integraci\u00f3n de la IA en sus propios procesos.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Mantenimiento predictivo:<\/strong> En el mantenimiento predictivo, la IA puede utilizarse para analizar los datos de los sensores y otra informaci\u00f3n relevante para determinar las necesidades de mantenimiento de las m\u00e1quinas en una fase temprana y programar as\u00ed 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 cu\u00e1ndo un componente concreto est\u00e1 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 aver\u00eda. Se evitan los tiempos de inactividad y sus elevados costes, y se aumenta la vida \u00fatil de las m\u00e1quinas.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Control de calidad:<\/strong> Otro campo de aplicaci\u00f3n de la IA en la industria son los sistemas inteligentes de procesamiento de im\u00e1genes que pueden implementarse con soluciones de visi\u00f3n por ordenador y software como SAP Digital Manufacturing. Este an\u00e1lisis de im\u00e1genes basado en IA apoya el control de calidad mediante la inspecci\u00f3n visual en los procesos de fabricaci\u00f3n para detectar autom\u00e1ticamente y en tiempo real defectos, por ejemplo, en las juntas de soldadura de los productos. Adem\u00e1s, los asistentes de IA como SAP Joule permiten detectar errores en tiempo real detectando anomal\u00edas en los datos de producci\u00f3n y avisando de lotes defectuosos.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Planificaci\u00f3n de las necesidades de material:<\/strong> El uso de la IA hace posible la planificaci\u00f3n prospectiva de las necesidades de material. La IA prev\u00e9 las necesidades bas\u00e1ndose en datos hist\u00f3ricos 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 m\u00e1s \u00e1giles en relaci\u00f3n con los clientes y los mercados din\u00e1micos.<\/p>\n\n\n\n \u00a0Log\u00edstica:<\/strong> En el sector log\u00edstico, la IA puede ayudar a las empresas a planificar el transporte calculando rutas \u00f3ptimas a partir de datos en tiempo real. Tambi\u00e9n es posible la automatizaci\u00f3n de la entrada de mercanc\u00edas, ya que la IA procesa de forma independiente los documentos de carga, reduciendo as\u00ed la introducci\u00f3n manual de datos. La IA tambi\u00e9n puede emplearse para optimizar el espacio de almacenamiento utilizando la tecnolog\u00eda junto con software de gesti\u00f3n de almacenes como SAP Extended Warehouse Management (EWM) para apoyar la asignaci\u00f3n din\u00e1mica del espacio de almacenamiento y mejorar los procesos de recogida y embalaje.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Optimizaci\u00f3n de tareas repetitivas en ventas y contabilidad: <\/strong>Como la IA generativa tiene unas capacidades impresionantes para procesar el lenguaje humano, los asistentes de IA tambi\u00e9n pueden ayudar a los especialistas de ventas en la creaci\u00f3n de presupuestos y pedidos para agilizar las tareas repetitivas y reducir las fuentes de error. La IA puede extraer datos de documentos y crear autom\u00e1ticamente pedidos en el sistema de administraci\u00f3n. Tambi\u00e9n puede realizar an\u00e1lisis de datos maestros e identificar duplicados y datos maestros incorrectos para mejorar la calidad de los datos. La verificaci\u00f3n automatizada de facturas mediante modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) tambi\u00e9n es posible para reducir la cantidad de comprobaciones manuales necesarias.<\/p>\n\n\n\n Gesti\u00f3n de la sostenibilidad:<\/strong> Dado que la sostenibilidad es cada vez m\u00e1s importante para el impacto externo de las empresas y con respecto a las obligaciones de presentaci\u00f3n de informes debido a marcos legales como la Directiva sobre Informes de Sostenibilidad Corporativa (CSRD), las empresas industriales tambi\u00e9n pueden utilizar la IA para hacer m\u00e1s eficientes los procesos en este \u00e1mbito. En combinaci\u00f3n con soluciones de software de gesti\u00f3n de la sostenibilidad como SAP ESG Cockpit y Sustainability Control Tower, se puede implementar la asignaci\u00f3n automatizada de emisiones. Los informes ESG tambi\u00e9n pueden simplificarse significativamente con la ayuda de la generaci\u00f3n automatizada de textos por parte de asistentes de IA.<\/p>\n\n\n\n Formular objetivos de aplicaci\u00f3n: <\/strong>En primer lugar, es importante analizar los propios procesos empresariales y formular los objetivos espec\u00edficos y el potencial de creaci\u00f3n de valor que se pretende alcanzar con la introducci\u00f3n de la IA. Es importante que la direcci\u00f3n 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 a\u00f1adido puede definirse de forma realista como objetivos empresariales adaptados a cada empresa.<\/p>\n\n\n\n proyecto piloto:<\/strong> 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 tambi\u00e9n garantiza que los empleados participen activamente en la implantaci\u00f3n de la IA y sientan los beneficios en su trabajo diario.<\/p>\n\n\n\n Apoyo profesional:<\/strong> A la hora de elegir un proveedor de servicios para la introducci\u00f3n de la IA, las empresas deben asegurarse de que no s\u00f3lo cuente con profundos conocimientos t\u00e9cnicos, sino que tambi\u00e9n est\u00e9 muy familiarizado con los requisitos espec\u00edficos de su sector. Un proveedor de servicios profesional acompa\u00f1a a la empresa a lo largo de todo el proceso de transformaci\u00f3n, le presta apoyo en relaci\u00f3n con el marco jur\u00eddico y la preparaci\u00f3n organizativa y desarrolla y aplica soluciones individualizadas en estrecha colaboraci\u00f3n con la empresa.<\/p>\n\n\n\n Marco jur\u00eddico: <\/strong>Los requisitos clave para una soluci\u00f3n de IA incluyen la seguridad, el cumplimiento y la protecci\u00f3n de datos. Las empresas deben comprobar c\u00f3mo se clasifica y regula su sistema de IA seg\u00fan la Ley de IA de la UE y tomar las medidas adecuadas. La Ley de IA de la UE establece amplias obligaciones de documentaci\u00f3n, supervisi\u00f3n y evaluaci\u00f3n de riesgos. Las empresas tambi\u00e9n son responsables de las decisiones sobre IA. Debe prestarse atenci\u00f3n al tratamiento de los datos recogidos como base para los an\u00e1lisis de IA, de modo que se almacenen y utilicen de conformidad con el RGPD. Esto incluye el consentimiento de los posibles interesados, as\u00ed como los requisitos de limitaci\u00f3n de la finalidad y minimizaci\u00f3n de los datos y el cumplimiento de la legislaci\u00f3n sobre derechos de autor.<\/p>\n\n\n\n Requisitos organizativos:<\/strong> 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. Tambi\u00e9n es crucial crear una base de datos de alta calidad compuesta por datos estructurados, actualizados y completos. Al fin y al cabo, los an\u00e1lisis de IA y los procesos de automatizaci\u00f3n basados en ellos s\u00f3lo son tan buenos como los datos en los que se basan.<\/p>\n\n\n\n Dar forma al cambio con los empleados: <\/strong>Los empleados utilizan las nuevas aplicaciones de IA en su trabajo diario y son uno de los principales pilares del \u00e9xito del proyecto. Es importante disipar los temores al cambio e implicar a los trabajadores en el proyecto desde el principio. Adem\u00e1s, se necesita formaci\u00f3n para adquirir conocimientos sobre IA, as\u00ed como un cambio cultural que promueva la voluntad de aprender e innovar y permita as\u00ed la implantaci\u00f3n 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 cr\u00edticas para mejorar eficazmente los proyectos de IA. Al mismo tiempo, es importante reducir el resentimiento y convencer a la gente.<\/p>\n\n\n\n Aumentar\u00e1 la ventaja de las empresas industriales que utilicen la IA de forma eficaz en sus procesos sobre las que no lo hagan. KI verschafft Unternehmen sp\u00fcrbare Effizienz- und Wettbewerbsvorteile \u2013 KI verschafft Unternehmen sp\u00fcrbare Effizienz- und Wettbewerbsvorteile \u2013Buenas pr\u00e1cticas para los primeros pasos de la IA <\/h2>\n\n\n\n
Ventajas de la acci\u00f3n temprana<\/h2>\n\n\n\n
seguir\u00e1 creciendo en el futuro. Ante retos como la escasez de trabajadores cualificados y la creciente presi\u00f3n sobre los costes, la innovaci\u00f3n y la velocidad, la IA se convertir\u00e1 en una herramienta esencial para una mayor optimizaci\u00f3n, automatizaci\u00f3n 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)<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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