IA y Gen AI en la Manufactura: Estrategias de Implementación y Casos de Uso con Mendix

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Es innegable: la Inteligencia Artificial (IA) y la Gen AI (Inteligencia Artificial Generativa) están redefiniendo la cadena de valor en las organizaciones industriales. Sin embargo, ya sea que esté iniciando su transformación digital o buscando escalar operaciones, el desafío persiste: ¿Por dónde empezar y cómo garantizar el retorno de inversión?

Para responder a estas interrogantes, consultamos a Raffaello Lepratti, Vicepresidente Global de Fabricación Industrial de Mendix. Con 25 años de experiencia en el sector automotriz, gestión de operaciones y un doctorado en Colaboración Avanzada Hombre-Máquina, Lepratti desglosa la hoja de ruta para la adopción tecnológica.

A continuación, exploramos los requisitos de ingeniería, casos de uso de Gen AI en el taller y la toma de decisiones en tiempo real.

1. Estrategia de Adopción: Definir el Propósito de la IA Industrial

Cuando se trata de IA en el espacio industrial, ¿cuál es el punto de partida correcto?

Raffaello Lepratti (RL): Todo se reduce al enfoque estratégico. Existe un gran interés en torno a la IA, pero para los fabricantes, esta debe servir al propósito del negocio, no ser solo una novedad tecnológica.

La aplicación de la IA varía radicalmente según el sector:

• Electrónica de consumo: El objetivo es el Time-to-Market. Aquí, la IA optimiza el diseño y desarrollo para introducir innovaciones rápidamente.
• Aeronáutica y sectores regulados: La prioridad es la calidad y el cumplimiento normativo (compliance). Hay tolerancia cero al fallo. Aquí, la IA no se usa para lanzar rápido, sino para garantizar la perfección y trazabilidad.

Insight Clave: Antes de implementar algoritmos, defina si su diferenciador es la velocidad o la precisión. La IA debe facilitar sus procesos críticos, no complicarlos.

2. Requisitos Previos: La Tríada para el Éxito de la IA

¿Qué requisitos técnicos y organizativos deben considerar las empresas antes de iniciar?

RL: Existen tres pilares fundamentales que toda industria manufacturera debe asegurar:

1. Acceso e Integración de Datos: ¿Se comunican sus sistemas principales (silos) entre sí?
2. Calidad y Gobernanza del Dato: La IA es inútil sin datos correctos. Necesita una convergencia de datos históricos y en tiempo real provenientes de su MES (Sistema de Ejecución de Manufactura), ERP y PLM. Además, deben estar contextualizados: ¿De qué sensor provienen? ¿Cuándo se obtuvieron?
3. Cultura y Gestión del Cambio: ¿Está su organización lista para salir de su zona de confort? La resistencia al cambio es un factor crítico.

Nota del experto: No necesita los tres al 100% en toda la empresa simultáneamente. Las iniciativas de IA pueden comenzar en dominios específicos donde la madurez de los datos sea mayor.

3. Gen AI en Acción: Copilotos para el Operador

¿Cuál es un buen caso de uso inicial que aporte valor inmediato y baja complejidad?

RL: Un excelente punto de partida es el uso de Gen AI (IA Generativa) para asistir a los operadores de taller mediante Copilotos Industriales.

El escenario es común: un operador tiene prisa y necesita consultar instrucciones de seguridad o manuales de herramientas. Buscar esto manualmente consume tiempo valioso.

• La Solución: Un copiloto de IA conectado a su MES.
• El Prompt: «¿Qué sucedió en el turno X?», «¿Qué material necesito para la orden Y?», «¿Dónde se utiliza el componente del proveedor Z?»

Gracias a la genealogía del producto y a que los datos en el MES ya suelen estar estructurados, la Gen AI puede procesar esta información y entregar respuestas fiables al instante, mejorando la productividad y reduciendo errores.

4. Toma de Decisiones en Tiempo Real: El Humano en el Bucle

¿Cómo transformará la IA al taller en un centro de decisiones autónomo?

RL: A menudo se asocia la IA con la velocidad absoluta, pero debemos gestionar las expectativas. La visión de una «toma de decisiones autónoma en tiempo real» es atractiva, pero conlleva riesgos, especialmente en sectores regulados.

La tecnología evoluciona más rápido que la confianza humana. Por ello, no veo a la IA reemplazando al operador, sino aumentándolo. En lugar de dejar que un agente de IA decida ciegamente, el valor real hoy está en la sugerencia predictiva: prever un retraso o una falta de material y alertar al humano para que tome la decisión correcta. Mantener al humano en el bucle (human-in-the-loop) sigue siendo vital.

5. El Rol de Mendix y Siemens Xcelerator en la Era de la IA

Los datos y la integración son el mayor desafío para el 20% de las organizaciones. ¿Cómo ayudan Mendix y Siemens Xcelerator?

RL: Mendix, como parte del portafolio de Siemens Xcelerator, elimina la fricción de la integración. Ofrecemos una propuesta de valor basada en conectividad nativa.

Esto permite a los desarrolladores acceder a datos de alta calidad de sistemas como Teamcenter, Opcenter, Capital o Polarion y utilizarlos para crear aplicaciones industriales inteligentes sin empezar de cero. Ayudamos a los fabricantes a tejer su Hilo Digital, conectando ingeniería y fabricación, lo que facilita enormemente trazar una hoja de ruta escalable para la IA.

¿Listo para escalar su estrategia de IA?

Escribenos para descubrir cómo los líderes de la industria están utilizando Mendix para transformar sus datos en decisiones inteligentes.