Francisco Pérez
Actulaizado:2025-08-22
La inteligencia artificial en manufactura se está consolidando como una necesidad clave para el sector industrial gracias a su papel transformador. El 72 % de las empresas del sector afirma haber mejorado la eficiencia operativa y reducido costes tras integrar tecnologías de IA (inteligencia artificial).
Las aplicaciones de la IA en la manufactura son muy diversas: permiten maximizar la productividad, garantizar un control de calidad riguroso, reducir costes y minimizar riesgos de incumplimiento. Por ejemplo, las fábricas inteligentes de LG emplean Azure ML para detectar y predecir defectos en su maquinaria, lo que ayuda a evitar retrasos inesperados.
En esta guía, descubrirás las soluciones de inteligencia artificial para la industria manufacturera, sus beneficios prácticos y casos de uso reales.
¿Cuáles son las principales soluciones de inteligencia artificial en manufactura?
Existe una amplia variedad de soluciones de IA para el sector industrial que facilitan o automatizan distintos aspectos de la producción. Estas tecnologías optimizan el control de calidad, el diseño de productos, la gestión de la cadena de suministro, el mantenimiento predictivo y la estimación de la demanda.
A continuación, profundizaremos en los casos de uso de la inteligencia artificial en la manufactura. Antes, repasemos las principales soluciones y tecnologías de IA que pueden aprovechar las empresas del sector:
Aprendizaje automático
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes volúmenes de datos de producción e identificar patrones o incidencias. Por ejemplo, el aprendizaje automático es fundamental para el mantenimiento predictivo, ya que analiza datos de sensores como vibraciones, temperatura y presión para anticipar fallos en la maquinaria. Así, se reducen los costes de mantenimiento y los periodos de inactividad no planificados.
Además, el aprendizaje automático aprende de forma continua a partir de los datos operativos y contribuye a la previsión de la demanda, la mejora de procesos y la optimización de inventarios, entre otros aspectos.
Visión artificial
Una de las soluciones de inteligencia artificial más relevantes para la industria manufacturera es la visión artificial. Esta emplea cámaras avanzadas y redes neuronales profundas para inspeccionar productos en las líneas de montaje en tiempo real. Es capaz de detectar defectos como imperfecciones superficiales, daños estructurales, desalineaciones y otros problemas. Así, eleva el control de calidad a un nuevo nivel y reduce el desperdicio.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) permite que los sistemas de IA comprendan e interactúen utilizando el lenguaje humano. Se utiliza para impulsar asistentes virtuales, chatbots y otras aplicaciones. En el sector manufacturero, el PLN facilita la gestión del conocimiento y el soporte técnico, permitiendo a las personas acceder rápidamente a información a través de interfaces conversacionales.
IA generativa
La tecnología de IA generativa permite crear nuevos contenidos, ya sean textos, imágenes, diseños, código y mucho más. Las empresas del sector industrial emplean la IA generativa para múltiples fines, como la atención al cliente, la elaboración de resúmenes de documentos, la búsqueda de productos o la gestión de llamadas. Por ejemplo, GPTBots ayuda a crear chatbots inteligentes para atención al cliente, gestión del conocimiento empresarial y más.
La IA generativa también contribuye al diseño de prototipos a partir de parámetros definidos y sugiere configuraciones innovadoras para reducir el consumo de materiales o mejorar el rendimiento. Además, puede simular diferentes escenarios de producción para identificar el proceso más eficiente. Según un estudio de Harvard Business School, la IA generativa puede aumentar el rendimiento de empleados altamente cualificados en un 40 %.
Colaboración entre personas y robots
La inteligencia artificial en la manufactura también está revolucionando la colaboración entre personas y robots. Tradicionalmente, los robots industriales trabajaban en entornos controlados y requerían supervisión constante. Sin embargo, hoy existen robots colaborativos (cobots) que trabajan junto a los operarios para encargarse de tareas repetitivas.
Por ejemplo, los cobots pueden realizar tareas de atornillado o manipulación de materiales en líneas de montaje, reduciendo la fatiga de los trabajadores. También pueden emplearse en inspección de calidad, combinando sistemas de visión con brazos robóticos para detectar y separar piezas defectuosas.
Manufactura inteligente
La manufactura inteligente, o fábricas inteligentes, es un pilar fundamental de la llamada Industria 4.0. Representa un enfoque avanzado de la producción que combina tecnologías conectadas, inteligencia artificial para la automatización y análisis de datos en tiempo real. Así se crean sistemas de producción eficientes y adaptativos que monitorizan y optimizan los procesos, mejoran la calidad del producto y reducen el desperdicio.
Beneficios de la inteligencia artificial en la manufactura
La inteligencia artificial en manufactura está logrando auténticas maravillas para las empresas, ya que mejora la eficiencia, la precisión y la capacidad de adaptación. Según las estadísticas, las compañías pueden experimentar un aumento de ingresos de entre un 6% y un 10% gracias a la adopción de la IA. De hecho, se estima que el sector manufacturero obtendrá 3,78 billones de dólares de beneficios derivados de la IA para el año 2035.
Algunos de los principales beneficios de las soluciones de IA en la manufactura son:
Mayor eficiencia y productividad
La IA automatiza tareas repetitivas para optimizar los flujos de trabajo y reducir errores humanos. Permite crear un sistema integrado en el que los procesos están conectados, lo que impulsa ciclos de producción más rápidos y un mayor rendimiento sin sacrificar la calidad. Todo ello ayuda a las empresas manufactureras a incrementar la productividad y permite que el personal se centre en tareas de mayor valor añadido.
Mejora de la calidad del producto
Cuando la IA se aplica al control de calidad en la fabricación, disminuye el número de productos defectuosos. Proporciona información en tiempo real sobre cuestiones relacionadas con la calidad. Además, los equipos pueden disponer de prototipos rápidos de productos y procesos para detectar fallos con mayor agilidad.
Mejor toma de decisiones
La IA analiza grandes volúmenes de datos y ofrece análisis avanzados. Por ejemplo, puede predecir fluctuaciones en la demanda para ayudar a las empresas a optimizar los niveles de inventario y reducir tanto el exceso de stock como las roturas. De igual modo, permite identificar las mejores rutas y horarios de entrega para mejorar la eficiencia de la cadena de suministro. Estas capacidades facilitan tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos.
Mayor seguridad
Muchas operaciones en la industria manufacturera implican riesgos, como la manipulación de maquinaria pesada o el trabajo con equipos a altas temperaturas. Los robots colaborativos y la visión por ordenador contribuyen a minimizar estos peligros. Pueden encargarse de tareas peligrosas y mejorar la seguridad en el entorno laboral.
Reducción de costes
La IA puede reducir los costes para las empresas manufactureras de diversas formas. El uso de mantenimiento predictivo y tecnologías de gemelo digital prolonga la vida útil de los equipos. Asimismo, la gestión optimizada de la cadena de suministro, la planificación basada en datos, la gestión de inventarios y la automatización de operaciones contribuyen a un ahorro significativo.
Ventaja competitiva
Las soluciones de IA para la manufactura permiten a las empresas innovar a mayor velocidad. La creación rápida de prototipos y las simulaciones con gemelos digitales facilitan el lanzamiento de productos mucho antes que la competencia. De hecho, el 93 % de los fabricantes considera la IA como el principal motor de innovación y crecimiento en 2025.
Casos de uso de la IA en la manufactura
¿Sabías que más del 60 % de las empresas manufactureras ya han desarrollado estrategias para integrar la IA en sus procesos? Esta adopción generalizada pone de manifiesto la importancia que ha adquirido la inteligencia artificial en manufactura.
Sin más dilación, veamos los principales casos de uso de la IA en la manufactura:
1. Mantenimiento predictivo
La IA utiliza sensores, cámaras y visión por ordenador para monitorizar de cerca el proceso de fabricación. Permite:
- Predecir qué equipos requieren mantenimiento.
- Detectar anomalías rápidamente y emitir alertas.
- Prever el momento y la gravedad potencial de las averías.
El mantenimiento predictivo basado en IA puede reducir las paradas imprevistas hasta en un 30 % y aumentar la vida útil de los equipos entre un 20 % y un 40 %. Además, contribuye a alargar la vida de las máquinas y a reducir los costes globales de mantenimiento.
2. Tecnología de gemelo digital
Los gemelos digitales crean réplicas virtuales de activos y procesos físicos. Permite a los fabricantes simular, supervisar y optimizar operaciones en tiempo real. La integración de la IA con los datos del IoT permite detectar problemas rápidamente. Además, facilita la simulación de escenarios y la mejora continua. Todo ello conduce a una mejor toma de decisiones y a la reducción del tiempo de inactividad en sistemas de manufactura complejos.
3. Diseño generativo
La IA generativa en la manufactura se utiliza para diversos fines. Automatiza el diseño de productos al generar múltiples prototipos optimizados según los criterios establecidos. Esto acelera los ciclos de innovación y permite lanzar nuevos productos al mercado con mayor rapidez, reduciendo los costes de desarrollo.
4. Control de calidad
La inteligencia artificial en la manufactura y sus aplicaciones en control de calidad permiten a los fabricantes inspeccionar productos en busca de defectos con una rapidez excepcional. El sistema de visión es capaz de identificar anomalías, como imperfecciones superficiales o errores dimensionales. De este modo, la producción mantiene una calidad constante en los productos.
5. Cobots
Los robots colaborativos (cobots) trabajan junto a operarios para realizar tareas repetitivas o exigentes. Por ejemplo, es habitual ver cobots en líneas de ensamblaje realizando tareas de atornillado precisas o insertando piezas pequeñas con precisión milimétrica. También asisten en el mantenimiento de maquinaria, la manipulación de materiales y las inspecciones de calidad. En definitiva, mejoran la eficiencia y reducen la fatiga de las personas trabajadoras.
6. Gestión de la cadena de suministro
La IA actúa como asistente virtual en la gestión de la cadena de suministro. Puede:
- Predecir la demanda utilizando información en tiempo real
- Detectar a tiempo las interrupciones en la cadena de suministro
- Analizar la calidad y fiabilidad de los proveedores
La inteligencia artificial mejora la visibilidad y la resiliencia de la cadena de suministro, permitiendo a los fabricantes adaptarse rápidamente a los cambios del mercado.
7. Gestión de inventario
Los sistemas impulsados por IA predicen las necesidades de inventario y automatizan el reabastecimiento para evitar roturas o excesos de stock. El seguimiento y análisis en tiempo real reducen los costes de almacenamiento y ajustan los niveles de inventario a las fluctuaciones de la demanda. Así, las empresas manufactureras pueden mejorar su agilidad operativa y la gestión de la tesorería.
8. Interacciones con clientes
La IA conversacional está automatizando las interacciones, proporcionando respuestas precisas y en tiempo real tanto a clientes como a empleados. Se encarga de actualizaciones de estado de pedidos, resolución de incidencias y preguntas frecuentes.
Por ejemplo, GPTBots permite a los fabricantes crear chatbots de IA y agentes entrenados con la base de conocimientos corporativa, capaces de ofrecer respuestas instantáneas a las consultas. Incluso pueden escalar incidencias complejas a agentes humanos para una comunicación fluida y una resolución eficiente de problemas. Lo mejor es que GPTBots también ofrece despliegue privado de IA con el máximo nivel de seguridad, permitiendo a los fabricantes integrar la IA de forma segura.
9. Gestión energética
La IA puede analizar los patrones de consumo de energía y optimizar su uso. Por ejemplo, empresas como Google utilizan IA para reducir el consumo de refrigeración en centros de datos en un 40 % mediante la predicción de necesidades de refrigeración y el ajuste de los sistemas. La IA también ayuda a las fábricas a optimizar el uso de equipos, apagar máquinas inactivas, entre otras funciones.
10. Gestión de personal
La inteligencia artificial para empresas manufactureras también facilita la gestión de personal. Puede optimizar la planificación de turnos, el análisis de rendimiento, el seguimiento de la asistencia y más. Además, la analítica predictiva permite anticipar las necesidades de personal. Esto permite asignar recursos de forma eficiente y evita la sobrecarga de trabajo o el exceso de personal.
11. Búsqueda, resumen y creación de documentos
La inteligencia artificial en manufactura va mucho más allá del diseño. También puede facilitar la gestión de tareas relacionadas con la documentación. Es capaz de crear nuevos documentos, resumir aquellos demasiado extensos, facilitar la búsqueda de información en documentos y mucho más.
GPTBots es una de esas plataformas de IA que permite a los fabricantes crear asistentes de IA personalizados. Estos agentes pueden procesar automáticamente manuales, informes de conformidad y materiales de formación. Así, se agiliza la recuperación de información y se optimizan los flujos de trabajo relacionados con el cumplimiento normativo.
12. Fabricación personalizada
La IA hace posible la personalización a gran escala en la fabricación. Integra las preferencias del cliente con las capacidades de producción. Por ejemplo, Nike utiliza herramientas de diseño basadas en IA para que los clientes puedan crear zapatillas personalizadas. La IA automatiza los ajustes de diseño y los procesos de fabricación, lo que permite producir productos personalizados de forma eficiente sin sacrificar la rapidez.
13. Automatización de procesos
La IA es capaz de automatizar muchas tareas repetitivas en la industria manufacturera. Puede encargarse de:
- Operaciones en la línea de montaje
- Inspecciones de control de calidad
- Manejo de materiales
- Entrada de datos y flujos administrativos
- Reposición de inventario
Por ejemplo, GPTBots ofrece una plataforma visual de automatización de flujos de trabajo para diseñar y desplegar automatizaciones de procesos impulsadas por IA, especialmente en tareas administrativas como la gestión de facturas, entrada de datos, asignación de tareas, distribución de recursos y mucho más.
En resumen, la inteligencia artificial en manufactura agiliza los procesos de producción y reduce los errores humanos. Así, las personas pueden centrarse en tareas más complejas y creativas, lo que incrementa la eficiencia operativa y la productividad global.
Conclusión
El mercado de la inteligencia artificial en manufactura alcanzó los 5.940 millones de dólares en 2024 y se prevé que llegue a los 230.950 millones en 2034. Esto refleja un cambio significativo hacia operaciones manufactureras respaldadas por IA.
La inteligencia artificial en manufactura ofrece casos de uso amplios y cruciales que las empresas del sector no pueden pasar por alto si desean innovar y seguir siendo competitivas. Por ello, recomendamos integrar la IA siempre que sea posible para desbloquear nuevas oportunidades de crecimiento y mejorar la capacidad de adaptación a las demandas del mercado.
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Solicitar una demo personalizadaPreguntas frecuentes sobre IA en la manufactura
1. ¿Qué tipo de IA se utiliza para el mantenimiento y los controles de calidad en la manufactura digital?
Los principales tipos de inteligencia artificial utilizados para el mantenimiento y los controles de calidad en la manufactura digital son el aprendizaje automático y la visión por ordenador. El aprendizaje automático analiza los datos de sensores y de funcionamiento para el mantenimiento predictivo, mientras que la visión por ordenador ayuda a detectar defectos en tiempo real.
2. ¿Cómo se utiliza la IA en la planificación de la producción?
La inteligencia artificial analiza grandes volúmenes de datos sobre la demanda, los recursos y los equipos. Permite prever necesidades, optimizar calendarios, asignar recursos y adaptar los planes en tiempo real. Todo ello mejora la planificación de la producción y la productividad en la manufactura.
