En la industria actual, las empresas saben de primera mano que necesitan producir más, pero hacerlo implica casi siempre gastar más. Aumentar la capacidad de una fábrica parece ir de la mano con contratar más personal, comprar más maquinaria y pagar facturas energéticas más altas. No obstante, en los últimos años la Inteligencia Artificial se está integrando como una herramienta concreta y asequible que facilita a las empresas mejorar su producción mientras los costes se mantienen bajo control.
España vive una situación llamativa en este aspecto, ya que, de acuerdo con el Eurobarómetro, nuestro país es líder en adopción de esta tecnología, por delante incluso de países industrializados como Alemania o Suiza. El reto consiste en dar un paso más y tratar de trasladar la experiencia en el uso de la Inteligencia Artificial desde los entornos administrativos hasta el núcleo de las fábricas, donde reside la verdadera capacidad competitiva.
Los frenos del crecimiento industrial
Antes de entrar en soluciones, conviene tener clara la magnitud del problema. Las empresas industriales en España se enfrentan a un entorno de presión continua que limita su capacidad de escalar, y existen tres grandes focos de dificultad.
Los costes laborales y operativos
Desde 2019, se estima que los costes laborales han aumentado en torno a un 18%. A esto hay que sumar los costes de materias primas y energía, los cuales están todavía por encima de los niveles previos a la pandemia. Como resultado, más del 50% de las PyMEs españolas han visto reducidos sus márgenes de beneficio en estos últimos años.
Las paradas de producción no planificadas
Un fallo en una máquina crítica se traduce en pérdida de la producción y en retrasos en entregas que pueden llegar a generar costes excesivos (por cada hora de inactividad), sin tener en cuenta los gastos de reparación a los que deberá hacer frente la compañía. Además, este tipo de situaciones pueden arrastrar penalizaciones contractuales y una pérdida de confianza en la empresa.
La inestabilidad de la cadena de suministro
La dificultad de prever la demanda con precisión lleva a dos extremos igualmente costosos: quedarse sin stock y verse obligado a detener la producción, o acumular inventario y bloquear el capital. En un mercado logístico como el español, cada ineficiencia en la cadena de suministro tiene un precio demasiado alto.
Aplicaciones prácticas de la IA en la producción industrial
La Inteligencia Artificial representa un conjunto de soluciones concretas y ya probadas en entornos industriales, que podrían dar la vuelta al panorama actual de muchas compañías. Tres de las aplicaciones que destacan especialmente en este aspecto son el mantenimiento predictivo, la visión artificial aplicada al control de calidad, y la optimización de la cadena de suministro.
Mantenimiento predictivo
Gracias a los sensores IoT que incorpora la maquinaria, es posible recoger datos en tiempo real sobre vibraciones, temperaturas, consumos eléctricos, presiones y otra serie de variables relevantes. La Inteligencia Artificial analiza esta información y aprende cómo funciona cada máquina en condiciones normales. Cuando esta detecta patrones anómalos que, históricamente, han precedido a una posible avería, el sistema lo señala con antelación. Contar con esta capacidad de previsión permite a las empresas programar reparaciones en momentos de baja producción y encargar las piezas necesarias sin urgencias, reduciendo al mínimo la probabilidad de las paradas imprevistas, así como el coste que hay asociado a estas.
Visión artificial aplicada al control de calidad
Las cámaras de alta resolución combinadas con algoritmos de Deep Learning son capaces de revisar cada producto en la línea de producción con una precisión muy superior a la que se suele obtener mediante la inspección manual, además de mantener siempre el mismo nivel de rendimiento. El impacto de esta tecnología se refleja en menos devoluciones, menos material desechado y, en última instancia, en una mejor reputación de la marca.
Optimización de la cadena de suministro
Los algoritmos de Inteligencia Artificial pueden cruzar datos históricos de ventas con factores externos como la estacionalidad, las tendencias de mercado o incluso condiciones meteorológicas que puedan ser de importancia, con el objetivo de prever la demanda con gran exactitud. Aquí no hay misterio; es la estrategia que utilizan la gran mayoría de multinacionales para evitar tanto el exceso de inventario como la falta de stock. Además, la Inteligencia Artificial puede ser de utilidad para calcular en tiempo real las rutas logísticas más eficientes con la consecuente reducción en costes de transporte y tiempos de entrega
.
Estas tres soluciones, al estar conectadas, funcionan como un sistema integrado, siendo decisión de la empresa el aplicar las estrategias que considere para aprovechar todos los beneficios que le brinda la Inteligencia Artificial.
El impacto real de la Inteligencia Artificial en tu cuenta de resultados
La gran diferencia entre la Inteligencia Artificial y otras iniciativas tecnológicas es que sus beneficios se reflejan claramente en la cuenta de resultados. Hay datos claros que muestran su impacto en la cuenta de resultados. Entre los reportes de las empresas industriales que llevan tiempo utilizando Inteligencia Artificial, encontramos:
- Reducción de las paradas no planificadas de entre un 10% y un 40%.
- Disminución de los costes totales de mantenimiento de hasta un 30%.
- Aumento de la vida útil de los equipos entre un 20% y un 40%.
- Mejora en la gestión de la calidad de hasta un 80% en comparación con otros métodos tradicionales.
- Aumento de la productividad general en PyMEs que integran IA en un 30%.
- Reducción del consumo energético de hasta un 35%.
Escalar la producción sin disparar los costes ya no es tan difícil de alcanzar. La Inteligencia Artificial ha demostrado en fábricas de todo el mundo que es posible reducir gastos, evitar las paradas, mejorar la calidad y optimizar la logística. Adoptar estas tecnologías es casi una necesidad para toda empresa que busque destacar en el panorama europeo actual.
El futuro de la industria de nuestro país pasa por combinar el conocimiento que hay acumulado en nuestros equipos con la potencia de la IA. Las herramientas necesarias ya están disponibles, y los beneficios son claros y directos. El reto es no quedarse atrás.
