diseño y tecnología para la cadena de suministro de diferentes sectores, utiliza machine learning para detectar y predecir fallos en las fases iniciales de sus cadenas de produc- ción, lo que le permite corregir antes de añadir componentes más caros en el montaje consiguiendo reducir los artículos defectuosos y los costes de garantí, aumentando la satisfacción del cliente. La nueva plataforma machine learning no solo supervisa las líneas de producción individuales, sino que también recopila datos de fábricas y productos Jabil en todo el mundo. También en el ámbito industrial, otro campo de gran proyección de la IA es el mantenimiento predictivo donde, según un estudio de Anodot, permitirá ahorrar entre 240 B$US y 630M$US en 2025, gracias a la Vehículo autónomo y polivalente e-palette de Toyota reducción de inactividad, así como en la generación de nuevos modelos de negocio, canales de venta y servicio para una mejor experiencia de usuario. La empresa Anodot, constituida en 2014, ofrece entre sus servicios algoritmos automatizados de aprendizaje automático para analizar continuamente todos los datos del negocio, creando alertas en tiempo real cada vez que ocurre un incidente, es decir, como explican, iluminan los puntos ciegos de las empresas con analítica. Otro campo de aplicación es el desarrollo de coches autónomos en los que fabricantes como BMW, Ford, Toyota y VW han introducido IA como un componente crítico en su desarrollo, para reducir los acciden- tes, aliviar la congestión del tráfico y reducir los costes energéticos. Asimismo, nuevos fabricantes como Google o Tesla, han desarrollado sus vehículos autónomos con tecnolo- gías IA, así como proveedores como Bosch o Michelin, o plataformas como Uber. La tecnología IA puede afectar a cualquier sector empresarial, según recoge en un reportaje Marga Verdú, comunicadora del IOTSWC, citando a dos participantes en el congreso Edy Liongosari, científico y Global Managing Director de Technology Labs de Accenture, y a Wael William Diab, Senior Director de Huawei, miembro del Industrial Internet Consortium (IIC), experto en inteligencia artificial y conferen- ciante habitual del IoTSWC, coinciden al afirmar que gracias a la extensa aplicabilidad de la IA es posible integrar mecanismos de analítica de datos en prácticamente todo tipo de sectores industriales. Verdú cita además que Liongosari señala que la IA se emplea, ante todo, para crear sensores que se auto-cali- bran, o se auto-recuperan cuando falla la red IoT o un sensor individual, identificándolos por proximidad o, incluso, creando un nuevo tipo de “sensores virtuales” que emplean visión artificial MRI (Magnetic Resonance Imaging), una técnica de visualización de imágenes no invasiva que se utiliza, por ejemplo, para 66 manutencion & almacenaje 528/29 Tendencias