Desmitificando la Inteligencia Artificial: cuatro aplicaciones reales que ya se están implementando en el sector industrial

El uso de la Inteligencia Artificial en el sector industrial ya es una realidad. Es una disciplina muy transversal que puede aplicarse a toda la cadena de abastecimiento: desde el momento de compra de las materias primas y el almacenaje de las mismas, gracias a soluciones de análisis de proveedores y de stock óptimo, hasta la producción y distribución de soluciones de optimización productiva y de análisis de eficacia de las agencias de distribución y transporte.

Es posible que todo esto ya lo hubierais oído antes y que os suene lejano, caro y complejo. Y, si estáis leyendo este artículo, probablemente es porque queréis conocer cómo se puede sacar partido a la Inteligencia Artificial, pero también al análisis de datos o al machine learning, de una forma sencilla y a un coste competitivo. A continuación, os lo vamos a contar a partir de cuatro ejemplos que ya se están implementando en empresas industriales y, por cierto, con muy buenos resultados.

Casos reales de IA en industria

La empresa del primer caso que os proponemos está utilizando el data science para predecir la demanda y gestionar el stock óptimo. A través de un modelo preciso de predicción de la demanda esperada y de un algoritmo inteligente, la empresa en cuestión es capaz de almacenar sus activos en la localización más conveniente, en función de donde y cuando espera proveerlos a posteriori. Además, también puede obtener predicciones y recomendaciones relativas a la adquisición y gestión eficiente de estas existencias.

El ahorro económico en este caso está siendo importante, ya que la compañía es capaz de automatizar el aprovisionamiento de productos de forma óptima, minimizar el stock necesario y evitar roturas, así como almacenar sus activos en la mejor ubicación.

En el segundo caso, se trata de una empresa metalúrgica que está aprovechando el potencial de sus datos para conocer las rentabilidades reales de cada cliente. El objetivo es poder priorizarlos y ofrecerles un mejor servicio, así como un precio más adecuado en función de los patrones de consumo de cada uno, gracias a la IA.

Dado que se trata de una empresa de producción bajo pedido, esta solución analítica ordena en tiempo real los pedidos a abordar en fábrica, en función de parámetros de interés del cliente. Así, la empresa está logrando mejorar su operativa y dar la prioridad adecuada a cada pedido, ganar eficiencia, disminuir los tiempos de entrega y, también, lograr una mejor experiencia del cliente.

En este caso, la empresa en cuestión ha analizado los movimientos de la flota de vehículos en determinados intervalos de tiempo para obtener recomendaciones automatizadas sobre la distribución más eficiente de los vehículos y sobre las rutas a seguir por cada uno en cada momento, pensando en la flota como un total y no como vehículos que actúan de forma independiente. Esto le ha permitido ganar en eficiencia, además de suponer una reducción del impacto medioambiental de las actividades logísticas y de transporte y una mejora en el servicio.

Finalmente, otra aplicación real es la de una empresa industrial que ha aprovechado la Inteligencia Artificial para prever las necesidades de mantenimiento de su maquinaria. Agregando la información de uso respecto a la vida útil de las distintas máquinas, ha podido obtener un sistema que identifique los equipamientos con más probabilidad de requerir acciones de mantenimiento de forma predictiva.