Las industrias de todo el mundo están entrando en una nueva fase de transformación impulsada por data Inteligencia Artificial. El aumento de los costes energéticos, las interrupciones en la cadena de suministro, los requisitos de sostenibilidad y la creciente escasez de talento están obligando a los fabricantes a replantearse su forma de operar e innovar.
En esta conversación para The Bridge, Alexandre Thion de la Chaume, socio director y responsable global del sector industrial Artefact, y Florence Bénézit, socia y responsable global del sector manufacturero, analizan los principales retos de AI la industria y la fabricación, así como las condiciones que deben cumplirse para AI convierta AI un verdadero motor del rendimiento, la innovación y la resiliencia.
La industria mundial en un punto de inflexión
El panorama industrial actual está muy fragmentado. Incluye grandes fabricantes multinacionales con redes de producción a escala mundial, pero también miles de pequeñas y medianas empresas especializadas que operan en mercados nicho. A pesar de sus diferencias, estas organizaciones se enfrentan a muchos de los mismos retos estructurales.
«Las empresas del sector industrial son extremadamente heterogéneas en cuanto a tamaño, madurez y grado de transformación», explica Alexandre. «Pero todas ellas se enfrentan al aumento de los costes, a la complejidad de la cadena de suministro y a unas expectativas cada vez mayores en materia de sostenibilidad».
Varias tendencias están ejerciendo presión sobre las cadenas de valor industriales:
- Aumento de los costes de la energía y las materias primas
- El aumento de la volatilidad de la cadena de suministro
- Escasez de personal cualificado en el ámbito técnico y digital
- Requisitos normativos y de sostenibilidad más estrictos
Al mismo tiempo, los fabricantes deben responder a la creciente demanda de productos más personalizados. Este giro hacia la personalización exige sistemas de producción más flexibles y data mejor data . «Los clientes esperan cada vez más productos adaptados a necesidades muy específicas», señala Florence. «Eso requiere procesos industriales capaces de adaptarse rápidamente, y data un papel fundamental a la hora de hacer posible esa flexibilidad».
Por lo tanto, la modernización de las fábricas y la integración de la toma de decisiones data se convierten en elementos esenciales no solo para la competitividad, sino también para atraer a trabajadores cualificados que esperan entornos digitales modernos.
AI la cadena de valor industrial
Inteligencia Artificial Servicios herramientas para hacer frente a estos retos a lo largo de toda la cadena de valor industrial. En lugar de limitarse a los entornos de producción, AI facilitar la toma de decisiones en múltiples áreas de la empresa. AI utilizarse para predecir mejor la demanda y coordinar la cadena de suministro», afirma Alexandre. «Puede mejorar la seguridad en las fábricas, optimizar las operaciones y potenciar funciones como el marketing, el departamento jurídico o los recursos humanos».
Históricamente, muchas AI industriales AI se centraban en ámbitos como la previsión, el control de calidad y la optimización energética. Estos casos de uso siguen siendo importantes y actualmente se utilizan ampliamente en numerosos sectores. Sin embargo, la llegada de AI generativa AI ampliado considerablemente el abanico de posibilidades, lo que permite a las empresas:
- Acelerar el diseño y la configuración de productos
- Mejorar la formación en materia de seguridad y el intercambio de conocimientos operativos
- Automatizar flujos de trabajo y procesos de documentación complejos
- Mejora la gestión de las ventas y las propuestas B2B
Florence destaca cómo AI generativa AI transformar las interacciones entre los empleados y los sistemas industriales: «En el futuro, un operario podría limitarse a pedirle a un bot los procedimientos de seguridad relacionados con un puesto de trabajo. AI la forma en que interactuamos con el conocimiento dentro de las fábricas». Esta evolución tiene el potencial de simplificar el acceso a información técnica compleja, al tiempo que mejora la productividad y la seguridad operativa.
Casos de uso contrastados que generan un impacto cuantificable
Aunque muchas AI aún se encuentran en fase de desarrollo, algunos casos de uso ya están ofreciendo resultados cuantificables en entornos industriales. Una de las aplicaciones más consolidadas es el mantenimiento predictivo. Mediante el análisis data de las máquinas data tiempo real, AI pueden anticipar fallos en los equipos y recomendar medidas de mantenimiento antes de que se produzcan averías. «El mantenimiento predictivo puede reducir los costes de mantenimiento y el tiempo de inactividad en torno a un 30 %», señala Alexandre.
Otro caso de uso de gran repercusión es la automatización de los flujos de trabajo operativos mediante AI . Los procesos empresariales industriales suelen implicar múltiples data , interfaces y tareas secuenciales. La automatización AI puede simplificar estos flujos de trabajo y reducir considerablemente el tiempo de procesamiento. En algunos casos, las empresas han logrado reducir la duración de los procesos entre un 70 % y un 75 % combinando la automatización, AI y la mejora de las interfaces de usuario.
AI también AI transformando la atención al cliente en sectores industriales donde los productos son muy técnicos y los catálogos pueden contener miles de referencias. Tradicionalmente, los equipos de atención al cliente tenían que buscar en numerosos documentos y bases de datos para responder a preguntas técnicas. AI generativa permite AI a los operadores consultar la información de los productos a través de una única interfaz, lo que agiliza las respuestas a los clientes y reduce las tasas de llamadas de seguimiento, mejorando tanto la eficiencia como la satisfacción del cliente.
Data: la base de AI industrial
A pesar de estas oportunidades, la implantación AI la industria sigue planteando retos. El principal obstáculo no es la tecnología en sí, sino la calidad y la disponibilidad de data. «En muchas empresas industriales, data fragmentados, son de difícil acceso o están mal estructurados», señala Florence. data dos tipos de data especialmente críticos:
- data del producto, que describen las especificaciones y configuraciones del producto
- data operativos generados por máquinas, sensores y sistemas de fábrica
data de productos data mediante sistemas de gestión del ciclo de vida del producto (PLM), pero estas plataformas no siempre se implementan por completo ni están estandarizadas en todas las organizaciones. data de fábrica data retos adicionales. Se generan en tiempo real, pueden seguir normas diferentes en los distintos centros de producción y, a menudo, requieren programas data a gran escala para poder utilizarlos.
Las cuestiones de seguridad añaden otra capa de complejidad. Los entornos industriales se rigen por una sólida cultura de seguridad, y cualquier sistema digital conectado a las máquinas debe cumplir estrictos requisitos de ciberseguridad. «Hay personas trabajando detrás de esas máquinas», subraya Florence. «La seguridad debe ser siempre la máxima prioridad».
Gobernanza y confianza en AI
Más allá de data , la gobernanza es otro elemento esencial para el éxito de AI en la industria. Las empresas industriales suelen operar en entornos en los que los errores pueden tener consecuencias importantes para el funcionamiento o la seguridad. Por ello, tienden a adoptar AI .
AI generativa, por ejemplo, pueden generar ocasionalmente resultados erróneos. Esto puede resultar aceptable en algunos contextos digitales, pero requiere una gestión cuidadosa en entornos industriales. Los marcos de gobernanza ayudan a las organizaciones a encontrar un equilibrio entre la innovación y la gestión de riesgos. Esto incluye:
- Establecer normas claras data
- Supervisión del rendimiento de AI
- Establecimiento de procesos para detectar y corregir errores
Florence también plantea el nuevo reto que supone la calidad de los agentes. A medida que las empresas implementen AI para automatizar procesos, necesitarán mecanismos para evaluar la fiabilidad y la precisión de estos sistemas. «Al igual que hoy en día supervisamos data , pronto tendremos que supervisar la calidad de AI », afirma.
Conclusión: Sentar las AI industrial
Inteligencia Artificial convirtiendo rápidamente en un motor clave de la transformación en todas las cadenas de valor industriales. Desde el mantenimiento predictivo hasta la automatización de los flujos de trabajo y la mejora de la atención al cliente, AI ya AI aportando mejoras cuantificables en la productividad y la eficiencia operativa. Al mismo tiempo, una implementación exitosa requiere algo más que la mera adopción de nuevas tecnologías.
Las empresas industriales deben sentar data sólidas data , implementar marcos de gobernanza robustos y garantizar que AI se implementen en un entorno seguro y controlado.
Al invertir en data , la gobernanza y una infraestructura digital moderna, las empresas industriales pueden aprovechar todo el potencial de AI crear cadenas de valor más resilientes, eficientes e innovadoras para el futuro.
Mira la entrevista original en francés:
