En el mundo industrial, hay una pregunta que no deja de repetirse: ¿cómo hacer que una fábrica sea más competitiva sin tener que hacer grandes inversiones ni embarcarse en una reforma total? La modernización no siempre pasa por una revolución costosa, y es común que los casos de mayor éxito comiencen por una serie de pasos pequeños, inteligentes y medidos. Gracias a la tecnología, hoy en día está al alcance de muchas PyMEs lo que, hace años, parecía estar reservado solamente a grandes multinacionales.
La brecha entre expectativas y la realidad de las fábricas
Se habla mucho de la cuarta revolución industrial, pero lo cierto es que la realidad es algo más compleja. En España, son casi 7 de cada 10 fábricas las que se encuentran todavía en un nivel bajo o medio de implementación de tecnologías 4.0. Y no es por falta de interés, sino por los mismos obstáculos que se repiten una y otra vez: la percepción de altos costes, la falta de personal especializado y, sobre todo, la ausencia de un plan claro y realista a través del cual aplicar estas tecnologías.
Si revisamos los datos, podemos observar cómo España adopta infraestructuras como la nube a un ritmo más lento que la media europea, pero el uso de Inteligencia Artificial crece en el país casi cuatro veces más rápido que en el resto de la Unión Europea. En otras palabras, podríamos resumirlo en que muchas empresas han entendido que basta con tomar acción en el momento adecuado, optando por soluciones de IA muy específicas, la mayoría enfocadas a resolver problemas concretos con resultados medibles y rápidos.
Generando valor y confianza desde el inicio
El error más común es pensar que digitalizar una fábrica implica una reestructuración integral. Tal y como reflejan los datos, la estrategia más efectiva es la ir poco a poco, con proyectos acotados que reduzcan riesgos y generen beneficios visibles desde el inicio.
En esencia, la mejor estrategia que puede seguir una compañía en su camino a la integración de la Inteligencia Artificial es, simplemente, observar. Es necesario detectar un problema que realmente esté costando dinero, tal vez paradas imprevistas o defectos en la calidad de los productos que se fabrican. Una vez se ha detectado el cuello de botella que impide a la empresa operar como debería, es momento de plantear una prueba de concepto específica para atacar ese problema en concreto.
Por ejemplo, en lugar de invertir en digitalizar toda una planta, es mucho más efectivo empezar monitorizando una sola máquina crítica o automatizando una única inspección de calidad. Esta prueba servirá como prueba de valor, permitirá ahorrar desde el primer momento de su despliegue y generará los datos necesarios para convencer a la dirección de seguir ampliando el proyecto.
El papel fundamental de los sensores en la industria moderna
El primer paso práctico hacia esta transformación pasa por los sensores habilitados en el lugar. Los sensores industriales serán los que capturen datos en tiempo real sobre el funcionamiento de la maquinaria, y que luego ser empleados para resolver los problemas en cuestión.
Hoy en día hay sensores de este tipo bastante baratos, y que ofrecen información realmente útil para lo que se persigue con ellos. El planteamiento a seguir para acabar con un sistema sólido de Inteligencia Artificial es, por tanto, empezar a medir. La solución de IA final se desarrollará desde cero a partir de los datos recogidos, y podrá desplegarse para atajar el cuello de botella y obtener beneficios inmediatos. Adicionalmente, los sensores seguirán acumulando información, y los resultados de la solución podrán ayudar a la compañía a decidir si ven conveniente dar el salto al siguiente nivel tecnológico.
Aplicaciones prácticas del Machine Learning en la industria
Una vez que los sensores empiezan a recoger datos, el verdadero potencial se revela al aplicar Machine Learning para interpretarlos. Cuando se habla de Inteligencia Artificial aplicada en la industria, destacan dos aplicaciones con gran impacto.
La primera es el mantenimiento predictivo. Con los datos adecuados, la Inteligencia Artificial es capaz de anticipar fallos antes de que ocurran. Como resultado, es posible reducir el número de paradas imprevistas, lo que consecuentemente deriva en una reducción del dinero perdido asociado a estas. Los casos de éxito más relevantes documentan haber reducido los tiempos de inactividad no planificados entre un 10% y un 40%, además de abaratar los costes de mantenimiento hasta en un 30%.
La segunda aplicación es el control de calidad con visión artificial. Es mediante cámaras y algoritmos de Inteligencia Artificial que la empresa puede automatizar la inspección de sus productos. La ventaja clara está en que la máquina siempre mantiene unos ritmos de trabajo y precisión constantes, especialmente en tareas monótonas (estas, por su naturaleza repetitiva, tienden a ser más agotadoras para las personas).
El verdadero rol de la digitalización en el equipo humano
Somos conscientes de que uno de los mayores temores en cualquier proceso de digitalización es que la tecnología acabe sustituyendo al personal. No obstante, en la práctica, la tecnología bien aplicada nunca busca este fin, sino el de reforzar las capacidades de los trabajadores.
La modernización de una fábrica no tiene por qué verse como algo prohibitivo, ni mucho menos como algo amenazador. Con pasos pequeños, estratégicos y medibles, es posible iniciar el camino hacia una fábrica más eficiente, competitiva y preparada para el futuro.
La clave siempre está en detectar un problema concreto, aplicar una solución tecnológica asequible, medir los resultados y escalar desde ahí. Tal vez no siempre resulte conveniente escalar la solución a toda una planta industrial, pero este enfoque es el adecuado para hacer que la digitalización se convierta en una oportunidad real para las PyMEs. No es necesario postergar la implementación de Inteligencia Artificial, el momento de hacerlo es ahora, con lo que la empresa ya tiene a mano.
