¿Qué es la Industrial AI™️? Un resumen completo

Aplicaciones de la IA Industrial

La IA Industrial ya está marcando la diferencia en diferentes sectores. Algunas de las aplicaciones clave son las siguientes:

• Fabricación: La IA se está utilizando para automatizar líneas de producción, para garantizar el control a través de la detección de defectos y para optimizar las cadenas de suministro. Al analizar datos en tiempo real, los fabricantes pueden predecir las necesidades de mantenimiento y reducir los costosos periodos de inactividad.
• Energía y servicios públicos (utilities): En el sector energético, la IA Industrial ayuda a gestionar los recursos de forma más eficiente al hacer previsiones de la demanda energética, optimizar el rendimiento de las plantas energéticas y habilitar programas de mantenimiento predictivo en la infraestructura crítica.
• Aeroespacial y Defensa: La IA mejora la eficiencia operativa y la seguridad gracias al mantenimiento predictivo y el análisis de datos en tiempo real.
• Construcción e Ingeniería: La IA optimiza la gestión de proyectos, la asignación de recursos y la monitorización de la seguridad.
• Telecomunicaciones: La IA mejora el rendimiento de la red, la atención al cliente y el mantenimiento predictivo.

Tecnologías detrás de la IA Industrial

La IA Industrial está impulsada por la convergencia de tecnologías avanzadas, cada una de las cuales juega un papel crucial en su efectividad:

• Machine learning y aprendizaje profundo: Estas técnicas de IA permiten a los sistemas aprender de los datos, mejorar con el paso del tiempo y hacer predicciones informadas, lo que impulsa la eficiencia de los procesos industriales.
• IoT (Internet of Things): Los dispositivos de IoT recopilan cantidades ingentes de datos de las máquinas y de los sistemas que la IA analiza para optimizar procesos, reducir ineficiencias y mejorar la productividad.
• Robótica y automatización: La robótica es parte clave de la IA Industrial, y permite la automatización de todo tipo de tareas, desde el trabajo en las líneas de montaje hasta tareas de inspección de la calidad.
• Computación perimetral: Al procesar los datos de manera local, la computación perimetral o “de borde” permite a los sistemas de IA tomar decisiones más rápidamente sin la necesidad de depender de la computación en la nube, algo que es de importancia crítica en algunas tareas industriales ultrasensibles al tiempo de respuesta.

El impacto de la IA Industrial en las operaciones de las empresas

• Mejora de la eficiencia: La automatización impulsada por la IA ayuda a reducir el error humano, acelera la producción y mejora la eficiencia operativa en general.
• Mantenimiento predictivo: La IA puede analizar datos de los equipos para predecir fallos antes de que se produzcan, reduciendo así periodos de inactividad y evitando costosas reparaciones.
• Personalización: Con la IA, los fabricantes pueden optar por cambiarse a modelos de producción más flexibles, permitiendo así una mayor personalización y una respuesta más rápida a los cambios del mercado.

Retos en la implementación de la IA Industrial

A pesar de todo su potencial, la implementación de la IA Industrial tiene sus dificultades. Estas son algunas de ellas:

• Recopilación y procesamiento de datos: La IA Industrial depende de disponer de grandes cantidades de datos de alta calidad. Muchas organizaciones tienen dificultades para recopilar, organizar y analizar estos datos de forma eficiente.
• Integración con sistemas heredados: Los sistemas industriales antiguos podrían no ser compatibles con las tecnologías modernas de IA, lo que generaría obstáculos para su implementación.
• Habilidades del personal: El cambio a operaciones impulsadas por la IA requiere personal con nuevas capacidades y habilidades, y las organizaciones tienen que invertir en dar formación a su personal.
• Riesgos de seguridad y privacidad: Según sigue aumentando la cantidad de datos que se recopilan y se analizan, proteger esta información de amenazas cibernéticas pasa a ser una prioridad clave.

Detalles del estudio

Estudios de IFS —la compañía de software empresarial global en la nube— afirman que las juntas directivas y consejos de administración de las principales empresas están preparadas para adoptar la IA, pero las organizaciones tienen dificultades para ejecutar operativamente las expectativas. El nuevo estudio global de 1700 líderes y ejecutivos empresariales, “Industrial AI: the new frontier for productivity, innovation and competition” (IA Industrial: la nueva frontera de la productividad, innovación y competencia) afirma que la promesa de la IA se está viendo frenada por los procesos tecnológicos, y por la falta de habilidades o personal preparado. La mitad de los encuestados permanecen optimistas y creen que con una estrategia de IA adecuada se puede sacar provecho de su valor en los próximos dos años, mientras que un cuarto de los encuestados piensa que esto sucederá el próximo año.

El futuro de la IA Industrial

La próxima revolución industrial —impulsada por el poder transformador de la IA Industrial— ya ha comenzado. Esta revolución no solo transformará organizaciones, sino que también desbloqueará el inmenso potencial de sus trabajadores. Tendencias emergentes como los gemelos digitales impulsados por IA —que crean réplicas o representaciones virtuales de sistemas físicos— siguen ganando adeptos, y permitiendo a las organizaciones simular procesos y predecir resultados con mucha mayor precisión. Sistemas autónomos llevarán aún más allá la transformación industrial, superando los límites de lo que ahora es posible en fabricación, logística y otros campos.

Conclusión

La IA Industrial ya no es un concepto futurista: está cambiando la industria en la actualidad. Al automatizar tareas complejas, impulsar la eficiencia y ofrecer información predictiva, la IA Industrial está permitiendo que las organizaciones innoven más rápidamente y funcionen con más inteligencia. Sin embargo, para hacer realidad todo su potencial, las organizaciones tienen que superar dificultades y retos relacionados con los datos, la integración, las habilidades y la seguridad. Al tiempo que la tecnología sigue madurando, la IA Industrial sin duda se convertirá en un impulsor clave del éxito industrial en los años venideros.