Imagen de Inteligencia Artificial.
La IA gana peso en la industria para anticipar fallos, controlar la calidad y optimizar el consumo energético
La inteligencia artificial está ganando peso en la industria como herramienta para anticipar fallos en equipos, controlar la calidad en tiempo real y optimizar el consumo energético, en un contexto en el que las empresas buscan elevar la productividad, reducir costes y reforzar su competitividad.
La digitalización industrial está acelerando la adopción de tecnologías como IA, IoT, cloud, edge computing y analítica avanzada para transformar fábricas y procesos productivos en entornos más conectados, automatizados y eficientes. Deloitte señaló en su estudio de fabricación inteligente de 2025 que las empresas que han implantado iniciativas de smart manufacturing reportan mejoras de hasta el 20% en producción, hasta el 20% en productividad de los empleados y hasta el 15% en capacidad liberada.
La consultora también apunta que el 92% de los fabricantes encuestados considera que la fabricación inteligente será el principal motor de competitividad en los próximos tres años. Tim Gaus, responsable de smart manufacturing en Deloitte Consulting, defendió que “el viaje de la fabricación inteligente aún está emergiendo, pero su valor es innegable”.
KPMG también sitúa a la fabricación industrial entre los sectores más avanzados en adopción tecnológica. Según su informe sobre industria manufacturera, el 76% de las compañías del sector muestra una fuerte disposición a adoptar tecnología avanzada y el 34% ya obtiene retorno de la inversión en múltiples casos de uso de IA.
El Foro Económico Mundial subraya que la IA está transformando la fábrica conectada mediante mantenimiento predictivo, control de calidad, optimización de líneas de producción, reducción de costes y menores emisiones. La organización destaca casos de su red Global Lighthouse en los que los sistemas basados en IA permiten ajustar parámetros en tiempo real, reducir defectos y mejorar tiempos de ciclo.
Las grandes compañías industriales también están orientando sus soluciones hacia la IA aplicada a operaciones reales. Siemens defiende que la IA industrial permite acelerar diseños, habilitar fabricación adaptativa y optimizar el rendimiento en toda la cadena de valor, con aplicaciones en mantenimiento, eficiencia energética, fiabilidad de activos y reducción de paradas.
Schneider Electric vincula igualmente la IA con eficiencia y sostenibilidad, al aplicarla a control de calidad, inspección visual automatizada, seguridad industrial, gestión energética y mantenimiento predictivo. La compañía señala que la analítica avanzada permite detectar anomalías de consumo y convertirlas en recomendaciones operativas para reducir energía y emisiones.
Por su parte, Telefónica también defiende que la IA aplicada a la Industria 4.0 permite reducir costes, aumentar la calidad de la producción y optimizar procesos. La compañía identifica entre sus principales usos el mantenimiento predictivo de activos industriales, la mejora de la fiabilidad de los procesos, el control de calidad mediante análisis continuo y la predicción de la demanda.
