Atención a la integración y a la preparación de la infraestructura
Las organizaciones de manufactura están adoptando la IA. Aunque el 76% está listo para adoptar nuevas tecnologías, solo el 34% ve retornos de sus iniciativas de IA.
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AI in manufacturing: Addressing integration and infrastructure readiness
El sector manufacturero está avanzando rápidamente en su madurez digital, con un 76% de las empresas listas para adoptar nuevas tecnologías y un 34% que ya está viendo retornos de iniciativas impulsadas por IA, según KPMG. Esto refleja un sector ansioso por aprovechar la IA para una producción más inteligente, mantenimiento predictivo y operaciones más eficientes. Sin embargo, este optimismo debe ir acompañado de soluciones prácticas.
Los fabricantes necesitarán seguir evolucionando su infraestructura de centros de datos para satisfacer las crecientes demandas de la IA. Según el Manufacturing Leadership Council, el 57% de las empresas aún se encuentran en fase piloto con aplicaciones de IA, probando cuidadosamente para identificar los casos de uso más efectivos.
¿Tus sistemas de manufactura están preparados para la IA?
La infraestructura que soporta tareas impulsadas por IA, como el mantenimiento predictivo que puede utilizar GPUs, podría requerir soluciones avanzadas de enfriamiento. Al mismo tiempo, la explosión de datos provenientes de sensores, máquinas y cadenas de suministro exige almacenamiento escalable y sistemas de gestión seguros.
Muchos fabricantes aún están poniéndose al día. Según Boston Consulting Group (BCG), solo el 26% de las empresas han desarrollado las capacidades necesarias para ir más allá de los proyectos piloto y generar valor tangible a partir de la IA. Además, un estudio de IFS North America identificó la falta de habilidades y experiencia, la complejidad de los datos y la ausencia de una dirección estratégica como los principales factores que frenan la adopción de IA en la manufactura.
Estos desafíos resaltan la brecha entre la ambición y la ejecución, incluso mientras la industria corre para adoptar el potencial transformador de la IA.
57%
todavía están en fase piloto de IA, según el Manufacturing Leadership Council.
26%
han avanzado más allá de los proyectos piloto, según Boston Consulting Group.
34%
están viendo retornos de iniciativas impulsadas por IA, de acuerdo con un informe KPMG Global Tech.
Imperativos de la IA en la manufactura
La IA ya no es un concepto futurista para la manufactura: es una necesidad actual. El éxito dependerá no solo de invertir en IA, sino también de construir la infraestructura capaz de soportarla. A medida que la industria avanza, comienza la carrera por cerrar la brecha entre la ambición y la ejecución. Quienes lo logren liderarán la próxima ola de innovación industrial.
| Imperativo | Ejemplos de casos de uso | Requerimiento del centro de datos |
|---|---|---|
| Ser transformador | Robótica y automatización impulsadas por IA. | Experiencia multifuncional. Diseño de soluciones holísticas. |
| Ser eficiente | Mantenimiento predictivo. Optimización de la cadena de suministro. | Extender el valor y la función de los sistemas existentes. Sistemas de enfriamiento cercano que minimicen espacio y energía. |
| Ser el primero | Desarrollo de productos. Diseños que reducen tiempo y riesgo. | Sistemas preconfigurados que reduzcan los tiempos de implementación. |
| Ser confiable | Control de calidad. Pronóstico de demanda. | Soluciones comprobadas respaldadas por servicios integrales. |
| Estar preparado para el futuro | Manufactura autónoma. Producción personalizada. Diseño inteligente de productos. Aseguramiento de calidad predictivo. | Soluciones interoperables, actualizables y escalables que puedan adaptarse al cambio. |
Casos de uso de IA en la manufactura
Las empresas están aprovechando la IA para optimizar el diseño, mejorar la eficiencia y fortalecer el control de calidad, transformando el piso de producción con resultados medibles. Por ejemplo, General Motors ha adoptado el diseño generativo, utilizando IA para crear un soporte de asiento 40% más ligero y 20% más resistente, según un caso de estudio de Autodesk.
Más allá del diseño, el mantenimiento predictivo impulsado por IA está reduciendo los tiempos de inactividad del equipo hasta en 50%, mientras que los algoritmos de machine learning optimizan los calendarios de producción, aumentando la productividad entre 20% y 30%, de acuerdo con el Foro Económico Mundial.
Además, los sistemas de visión artificial mejoran el control de calidad y detectan defectos con un 90% de precisión, y los robots colaborativos (cobots) están elevando la seguridad y la eficiencia de los trabajadores. Estos avances están reduciendo costos, aumentando la precisión y permitiendo que los fabricantes respondan a la creciente demanda con mayor agilidad.
Puntos clave:
La IA genera resultados reales
Desde ahorro de costos hasta mayor eficiencia, la IA está transformando la manufactura con resultados medibles.
La infraestructura impulsa la IA
La gestión de energía y la computación en el borde (edge computing) son esenciales para apoyar la adopción amplia de IA en la manufactura.
Los pilotos estratégicos impulsan el éxito
Identificar casos de uso de alto impacto mientras se construye una infraestructura adaptable es clave para un crecimiento a largo plazo.