Europa lidera la aplicación de IA en procesos industriales
Un estudio de Capgemini analiza la integración de herramientas inteligentes en distintos sectores.
La inteligencia artificial está ganando peso en el sector industrial, y de forma significativa en el establecido en terreno europeo. Así se deduce de una reciente investigación de Capgemini, elaborada a traves del análisis de 300 grandes empresas dedicadas a estas tareas en todo el mundo, con el resultado de que son los grandes fabricantes de Alemania, Francia y Reino Unido los que lideran el despliegue de estas tecnologías.
De acuerdo al estudio del Instituto de Investigación de Capgemini, son ya más de la mitad los productores de Europa con al menos un uso de IA implementado; en concreto, el 51%. El organismo advierte que las herramientas de este tipo tienen un importante potencial en áreas como la fabricación industria, la investigación aeroespacial, la automoción o el sector consumo. Entre sus posibles ventajas se citan menos costes de explotación y la mejora de la productividad y de la calidad.
El informe Scaling AI in manufacturing operations: A practitioners perspective profundiza en 22 de los casos de uso de relevancia. De media, las firmas estudiadas comienzan su adopción de la IA con tres casos de uso que, para los altos cargos consultados por Capgemini, son un punto de partida óptimo para la integración de la tecnología: son fáciles de desplegar y rentables. Estos serían el mantenimiento inteligente, el control de la calidad del producto y planificación de la demanda.
En la investigación se recogen varios ejemplos de aplicación. Para respaldar el impacto positivo de la IA en la cadena de valor de las operaciones se cita el caso de la firma de alimentación Danone, que utiliza aprendizaje automático para la predicción de la variabilidad de la demanda, con lo que se reducen los errores de previsión en un 20% y las oportunidades de ventas desaprovechadas en un 30%. Bridgestone ha mejorado un 15% la uniformidad del producto gracias a su nuevo sistema de montaje basado en el control automatizado de calidad.
También se realizan una serie de recomendaciones para el trabajo con IA, como el despliegue de prototipos en entornos operativos, su uso para el procesamiento de datos en tiempo real, su integración con IoT y TI tradicional o su fomento, desarrollo y escala a través de medidas como la inversión en talento, la formación o la creación de plataformas específicas.
