
Inferencia de IA en planta para optimizar la producción industrial
La inferencia de IA en planta utiliza modelos de IA preentrenados para realizar análisis y predicciones directamente en el entorno productivo, sin depender de infraestructuras externas. Este método emplea tecnologías como Edge Computing y redes IoT industriales, conectando activos y procesando datos localmente en tiempo real, lo que permite respuestas inmediatas y efectivas a las condiciones cambiantes en la planta. Además, mejora la privacidad de los datos industriales al no transferir información crítica fuera de la infraestructura local, reduciendo los riesgos de seguridad.
Beneficios de la inferencia en planta
La implementación de modelos de IA directamente en el entorno de producción permite una toma de decisiones optimizada y rápida en tiempo real, aportando una serie de beneficios clave:
- Inspección de calidad en tiempo real mediante tecnologías como la visión artificial, el análisis de vibraciones, sonidos y patrones de comportamiento de los equipos facilita la detección instantánea de defectos y desviaciones en los productos, reduciendo el desperdicio de materiales y habilitando acciones correctivas antes de que los problemas se agraven. Este enfoque no solo minimiza las pérdidas, sino que también garantiza una mejora continua en la calidad del producto final.
- Optimización del rendimiento y eficiencia energética analizando datos generados por sensores y máquinas en tiempo real. Esto permite ajustar automáticamente los parámetros operativos para maximizar la eficiencia energética y minimizar el desgaste de los equipos.
- Privacidad y seguridad de los datos gracias a que el procesamiento de datos en planta garantiza que la información permanece local, sin necesidad de transferir datos sensibles a infraestructuras externas. Esto es fundamental en industrias que manejan información confidencial, como la defensa, la farmacéutica y la automoción.
- Mantenimiento predictivo monitorizando constantemente el estado de los equipos para detectar anomalías que podrían convertirse en fallos críticos. Esta capacidad de mantenimiento predictivo reduce los tiempos de inactividad no planificados y optimiza la continuidad y resiliencia operativa.
- Adaptación dinámica al mercado mediante la automatización de ajustes en los procesos de producción según variables en tiempo real, como fluctuaciones en la demanda, cambios en la disponibilidad de materias primas o variaciones en las condiciones del mercado, que proporciona a las empresas una flexibilidad sin precedentes para adaptarse a los cambios y optimizar la utilización de los recursos.
Desafíos para la adopción de la inferencia en planta
A pesar de sus numerosos beneficios, la adopción de la inferencia de IA en planta enfrenta varios desafíos importantes que deben ser abordados de manera adecuada (https://telefonicatech.com/blog/entrevista-dario-cesena-geprom) a las circunstancias, objetivos y necesidades de cada empresa productora:
- Integración con sistemas heredados. Muchas plantas industriales operan con sistemas heredados que no están diseñados para interactuar con tecnologías avanzadas de IA. La adopción de protocolos existentes puede facilitar esta integración, pero en muchos casos es necesario desarrollar soluciones personalizadas.Para mitigar este desafío, las empresas deben invertir en arquitecturas y soluciones de integración que aseguren la conectividad entre los sistemas antiguos y las nuevas tecnologías de IA; por ejemplo, mediante el despliegue de redes privadas móviles (https://telefonicatech.com/blog/redes-privadas-moviles-la-clave-para-la-industria-40)
- Capacitación y habilidades especializadas. La implementación de IA en planta requiere conocimientos técnicos que no siempre están disponibles y los equipos deben incorporar nuevas habilidades.Además, incorporar herramientas intuitivas facilita la interacción de los usuarios con sistemas complejos sin necesidad de que sean expertos.
- Inversión inicial y ROI. La inversión inicial en hardware, software y capacitación es un obstáculo común.A largo plazo, los beneficios en términos de eficiencia, reducción de costes operativos y mejora del mantenimiento justifican la inversión.
- Privacidad y ciberseguridad. Privacidad y ciberseguridad. El riesgo de ciberataques es una preocupación legítima en la adopción de IA en planta. Para mitigarlo, las empresas deben implementar sistemas específicos de ciberseguridad (https://telefonicatech.com/blog/ciberseguridad-en-sistemas-industriales-ot-una-necesidad-que-tiene-sus-diferencias), incluyendo la monitorización continua y tecnologías basadas en IA que puedan prevenir, detectar y neutralizar amenazas.
Conclusión
La inferencia de IA en planta es clave para la Industria 4.0, mejorando eficiencia y calidad. Aunque presenta desafíos técnicos y de inversión, los beneficios a largo plazo justifican su adopción, permitiendo agilidad y competitividad en el mercado.
Javier Martínez Borreguero, Industry 4.0 Global Head de Telefónica Tech.