El vertiginoso avance de la inteligencia artificial (IA) ha convertido en obligatoria la pregunta que hoy se formulan todos los sectores: ¿cómo aprovechar la IA para incrementar la eficiencia y la productividad? La manufactura no es la excepción; al contrario, presenta particularidades que justifican un análisis más profundo.

Antes de avanzar debemos ahondar en cómo se relacionan la eficiencia y la productividad: la eficiencia se enfoca en aprovechar al máximo la combinación de un conjunto de recursos fijos -materias primas, energía, máquinas y personal- con el objetivo de alcanzar la frontera técnica de desempeño del equipo: la mayor velocidad de producción posible con el mínimo desperdicio.

En cambio, la frontera de la productividad es más amplia: abarca no solo el uso óptimo de los recursos existentes, sino también la capacidad de sustituir, mejorar o incorporar nuevos factores para aumentar el rendimiento. Así, optimizar una línea de producción ya instalada es un ejercicio de eficiencia, mientras que reemplazarla por otra más moderna desplaza ambas fronteras.

Uno de los grandes mitos en el sector industrial afirma que la adopción de tecnologías digitales exige una costosa reconversión de la planta para instalar equipos modernos y “compatibles”. La realidad es justo la opuesta: tecnologías como el Internet de las cosas (IoT), las aplicaciones móviles y la propia IA permiten modernizar la fábrica mediante la actualización digital -una reconversión industrial “low cost”-, sin necesidad de sustituir la maquinaria existente, actuando sobre la “frontera técnica de eficiencia” del equipo.

¿Cómo se desarrolla este proceso de actualización digital?

• Conectividad digital de las máquinas: el IoT nos permite conectar en tiempo real información del equipo y llevarla a la nube, capturando datos clave como cadencia de producción, variables críticas de proceso, consumo energético, etc.

• Visibilidad y monitorización en tiempo real: la información en la nube se gestiona mediante paneles digitales, para permitir comprensión de la situación operativa y generar respuestas inmediatas que reduzcan cuellos de botella, paradas, y reprocesos.

• Alertas tempranas a operadores y líderes: mediante analítica avanzada de las variables de proceso es posible entregar alertas que anticipan potenciales perdidas de eficiencia.

• Punto óptimo de operación: el análisis mediante IA de las correlaciones entre las diversas variables de proceso permite encontrar el punto óptimo de operación, ante condiciones cambiantes como la variabilidad de materias primas o condiciones medio ambientales.

¿Podemos entregar la operación de los equipos de fábrica a la IA?

Hoy, no. Los sistemas de control industrial se sustentan en modelos deterministas-a la misma causa corresponde el mismo efecto-, mientras que la IA moderna emplea modelos probabilísticos que incorporan incertidumbre. La IA es valiosa como “copiloto” del operador: genera alertas y sugerencias, pero la decisión final continúa bajo el criterio de la persona.

No olvides que la edad de tu fábrica no es una barrera para estar a la vanguardia tecnológica y ser competitivo. Con una baja inversión en IoT e IA puedes elevar la eficiencia, desplazar la frontera de productividad y asegurar la competitividad de tu fábrica.