Por qué se está acelerando la adopción de la IA en la industria de manufactura

Cómo las fábricas inteligentes impulsan la adopción de la IA en la manufactura  

A medida que evolucionan las prácticas de la Industria 4.0, las empresas manufactureras son evaluadas cada vez más en función de los estándares de las fábricas inteligentes. Aquellas que incorporan IA en sus operaciones, mediante información en tiempo real, control de calidad automatizado o flujos de trabajo conectados, ya cuentan con una ventaja en términos de agilidad y resiliencia.

Por otro lado, las organizaciones que retrasan su adopción corren el riesgo de quedarse rezagadas frente a competidores que ya están transformando sus datos en un activo estratégico para impulsar mejores resultados de negocio.

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Cómo ayuda la IA a los fabricantes a abordar la escasez de talento y habilidades

Encontrar mano de obra calificada es cada vez más difícil en diversas industrias. La IA puede ayudar a mitigar este desafío al proporcionar a los empleados recomendaciones inteligentes, interfaces más intuitivas e información en tiempo real que les permite dedicar más tiempo a tareas estratégicas. Las empresas más innovadoras entienden que la IA no reemplaza a la fuerza laboral; la potencia y la ayuda a ser más productiva.

Por qué los fabricantes necesitan tomar decisiones más rápidas y basadas en datos

A medida que las operaciones de manufactura aumentan en complejidad y alcance, la capacidad de tomar decisiones rápidas y bien fundamentadas nunca ha sido tan importante. La IA brinda a los fabricantes la visibilidad, eficiencia y capacidad de anticipación que necesitan para afrontar los desafíos actuales y, al mismo tiempo, prepararse para las oportunidades del futuro. Parte de la cautela que aún existe en torno a la IA dentro de la industria proviene de conceptos erróneos y mitos comunes sobre su adopción y uso.

Desmitificando cuatro mitos sobre los datos y la IA en la industria de manufactura  

Mito 1: “Necesitamos datos perfectos e impecables antes de explorar la IA”.

Muchos fabricantes asumen que necesitan datos perfectos antes de explorar la IA. Pero las herramientas modernas de IA están diseñadas para trabajar con los datos estructurados y semiestructurados que ya existen en sistemas como ERP, MES y registros de máquinas.

La IA incluso puede ayudar a limpiar y enriquecer datos “desordenados” como parte de la implementación. Esto significa que el temor de que “nuestros datos no son lo suficientemente buenos” es, en gran medida, infundado, siempre que las empresas utilicen las herramientas adecuadas y se enfoquen en preparar los datos para casos de uso específicos que desean resolver con IA.

Esto permite a las empresas comenzar a utilizar IA mientras mejoran sus datos con el tiempo.  

Mito 2: “La IA reemplazará empleos.”

Una preocupación común entre los equipos de manufactura es que la IA terminará sustituyendo puestos de trabajo. Sin embargo, en la práctica está ocurriendo lo contrario: la IA genera más valor cuando complementa y potencia las capacidades de las personas.

Un informe de 2025 de la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y Desarrollo (UNCTAD) respalda esta perspectiva, al destacar la importancia de involucrar a los trabajadores en las iniciativas de IA. Según el informe, los empleados deben participar en el diseño e implementación de las herramientas de IA para garantizar que su integración en el entorno de trabajo responda a sus necesidades y preserve funciones humanas significativas. 

En Epicor, creemos que las personas siguen siendo el centro de la industria de manufactura. La IA debe actuar como un asistente digital que ayude a los equipos a tomar decisiones más rápidas, reducir errores y dedicar más tiempo a actividades de alto valor, como la innovación, la supervisión y la resolución de problemas.

Por ello, diseñamos capacidades de IA integradas en el ERP, el entorno donde los fabricantes ya realizan gran parte de su trabajo diario. Esto permite mejorar la visibilidad y generar información valiosa sin interrumpir funciones, procesos ni responsabilidades existentes.En última instancia, el éxito en la adopción de la IA no depende únicamente de los datos o de los modelos tecnológicos, sino también de las personas que los utilizan para impulsar mejores resultados de negocio.

Mito 3: “La IA es demasiado costosa y compleja para nosotros.”

Los fabricantes suelen pensar que la IA requiere inversiones significativas o equipos internos de ciencia de datos. Sin embargo, los avances recientes en plataformas de bajo código y herramientas de IA integradas han reducido considerablemente las barreras de entrada. En lugar de abordar una transformación a nivel empresarial, los fabricantes están teniendo éxito al implementar un caso de uso piloto, demostrar el retorno de inversión (ROI) y luego expandirse en función de lo que funciona. ¿El resultado? Innovación práctica que crece junto con su negocio.  

Mito 4: “La IA es solo una tendencia pasajera.”

El escepticismo en torno a la IA está desapareciendo rápidamente. Una encuesta reciente del Manufacturing Leadership Council encontró que el 72% de los fabricantes se consideran en un nivel intermedio de madurez de fábrica inteligente, mientras que el 88% espera que sus fábricas alcancen niveles “muy inteligentes” o “algo inteligentes” para 2026. Los principales actores de la industria están experimentando con IA para optimizar desde la programación de la producción en tiempo real hasta la inspección autónoma de calidad, estableciendo los estándares como líderes de la Industria 4.0.  

Identificación y aprovechamiento de los activos de datos

Antes de que los equipos de manufactura puedan obtener valor de la IA, necesitan abordar los pasos esenciales para identificar, revisar y optimizar los datos que impulsan la inteligencia artificial:  

1) Identificar las principales fuentes de datos de manufactura

Comprender de dónde provienen sus datos es una parte esencial para optimizarlos:

• Sistemas ERP para órdenes de trabajo, inventario y finanzas.
• Sistemas de Ejecución de Manufactura (MES) para datos de producción en tiempo real.
• Sistemas SCADA para control y monitoreo de supervisión.
• Historiadores de PLC para el comportamiento de los equipos y el estado operativo.
• Registros de inspección de calidad y bitácoras de pruebas.
• Registros de mantenimiento y sistemas CMMS.
• Datos de sensores IoT provenientes de máquinas e instrumentos de medición de calidad.
• Datos de desempeño de proveedores.
• Sistemas de ciclo de vida del producto y listas de materiales (BOM).
• Paneles de inteligencia de negocios.
• Sistemas de recursos humanos y capacitación.

2) Revisar los puntos críticos operativos

Cuando sabe qué está frenando su desempeño, puede realizar cambios para evitarlo:

• Paros no programados frecuentes.
• Bajo rendimiento a la primera pasada o desperdicio excesivo.
• Cambios de producción ineficientes y largos tiempos de preparación.
• Entregas fuera de tiempo causadas por cuellos de botella.
• Dificultad para predecir las necesidades de mantenimiento.

3) Enfocarse en áreas de alto impacto

Dirija su atención a las oportunidades más accesibles, aquellas áreas donde la IA puede generar mejoras medibles en productividad, ahorro de costos o calidad del producto:

• Mejorar las personalizaciones del ERP.
• Análisis e interpretación de datos del ERP.
• Análisis y resolución de problemas de registros de MRP.
• Inspección de calidad impulsada por IA.

Adoptar la IA en la industria de manufactura

La IA no se trata de comenzar desde cero, pero sí requiere una base adecuada. Los sistemas heredados no fueron diseñados para la velocidad, la escala ni la inteligencia que exige la manufactura moderna. Para mantenerse competitivos, los fabricantes necesitan sistemas modernos e integrados que les permitan seguir el ritmo de los cambios acelerados. Al modernizar su tecnología y transformar los datos existentes en información accionable, los fabricantes pueden obtener mejoras significativas en eficiencia, calidad y capacidad de respuesta, sin interrupciones importantes ni costos elevados.

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