Hablar de Inteligencia Artificial se ha vuelto fácil.
Aplicarla de verdad, no tanto.
En ZEO Technology trabajamos con una estructura estándar de datos, replicable entre procesos, plantas o clientes, lo que permite escalar soluciones y facilita enormemente su explotación mediante Inteligencia Artificial.
Gracias al expertise de nuestro equipo de personas en entornos industriales y en tecnología, hemos detectado las claves principales para la aplicación de la IA en producción industrial:
La base de todo: los datos (y por qué importa ahora)
Antes de hablar de IA, hay que hablar de datos.
Porque la realidad que vemos en la mayoría de las empresas es esta:
- Datos incompletos
- Datos no estructurados
- Datos que no se utilizan
Y aquí está el problema:
Sin datos, no hay IA útil y sin calidad de datos, no hay decisiones fiables.
El primer paso es construir una base sólida de información.
No es lo más llamativo, pero es lo que marca la diferencia.
La organización de los datos es fundamental.
En ZEO Technology trabajamos con una estructura estándar de datos, replicable entre procesos, plantas o clientes, lo que permite escalar soluciones y facilita enormemente su explotación mediante Inteligencia Artificial.
IA en planificación: anticiparse en lugar de reaccionar
Uno de los mayores retos en producción es la organización productiva.
Tradicionalmente, se basa en:
- Experiencia
- Reglas fijas
- Ajustes constantes
Conoce tu realidad antes de preguntarle a la IA.
Lo que estamos haciendo es combinar:
- Datos en tiempo real de producción
- Información histórica
- Variables externas
Para responder a una pregunta clave:
¿Cuál es la mejor decisión ahora teniendo en cuenta lo que va a pasar?
Este tipo de enfoque ya se está aplicando en entornos industriales complejos, como en el caso de Thyssenkrupp 📰, donde permite anticipar retrasos antes de que ocurran.
En este contexto, uno de los mayores retos es la falta de visibilidad real sobre lo que está pasando en planta y cómo puede impactar en los compromisos de entrega. Muchas decisiones se toman con información parcial o demasiado tarde, cuando el problema ya es evidente. Esto genera desviaciones en los plazos, reajustes constantes y, en muchos casos, una pérdida de confianza en la planificación.
Lo que cambia con este enfoque es la capacidad de conectar datos de producción, estado de pedidos y evolución del proceso para detectar desviaciones antes de que se materialicen. No se trata solo de saber qué está pasando, sino de tener una visión integrada que permita identificar riesgos con antelación y entender su impacto en la planificación.
A partir de ahí, se pueden tomar decisiones con margen: reorganizar órdenes, ajustar prioridades o actuar sobre cuellos de botella antes de que impacten en cliente. El valor no está solo en detectar el problema, sino en hacerlo con tiempo suficiente para actuar de forma proactiva, que es lo que realmente transforma la operativa.
Este proyecto ha sido galardonado con el Reconocimiento Especial a la Optimización de Procesos en la XII edición de los Premios Aragón en la Red.
Rafael Gella – Director Técnico de Thyssenkrupp
Por otra parte, ZEO Technology participa en el proyecto INDUSTR-IA📰 que da un paso más al incorporar Inteligencia Artificial para organizar y optimizar el set de producción a ejecutar, mejorando la secuenciación de tareas y la toma de decisiones operativas.
La solución desarrollada por ZEO Technology en el marco del proyecto permite tanto crear el set a fabricar como reconfigurar la producción de forma flexible, eficiente y sin errores, aumentando la productividad y reduciendo costes. Además, considera el vector energético para vincular la actividad productiva al ahorro de costes de energía.
IA en calidad: entender el proceso, no solo el resultado
Otro punto crítico es la calidad, avanzando hacia una fabricación con Zero Defects, considerando un enfoque complementario entre la calidad del proceso de fabricación y la calidad del producto final.
La Inteligencia Artificial permite entender qué está generando la no calidad en ambos casos y anticiparse, identificando y prediciendo los factores que la provocan para poder evitarlos.
Muchas empresas siguen funcionando con un enfoque reactivo:
- Se detecta el defecto
- Se analiza después
- Se toman medidas para tratar de que no vuelva a ocurrir
Sin embargo, el uso de datos históricos e información en tiempo real permite a la IA cambiar este modelo, pasando de reaccionar a anticiparse.
👉 La IA permite hacer análisis complejos y predecir cuándo va a fallar algo antes de que ocurra
Lo que hacemos es analizar datos históricos y comparar el tiempo real con los patrones previos. Para ello ZEO considera:
- Parámetros de proceso
- Condiciones de fabricación
- Datos vinculados a la calidad (contadores, autocontroles, otros checklists…)
Es importante digitalizar toda la información para que la IA pueda identificar patrones que no son visibles a simple vista.
El objetivo no es solo detectar errores.
Es entender por qué ocurren y evitar que vuelvan a pasar.
ZEO está trabajado desde hace años en identificar la mejor arquitectura de datos que permite hacer este tipo de predicciones. Los dos proyectos más recientes son:
- El proyecto DIASME📰, donde determinamos la importancia de la contextualización de los datos (parámetros de máquina, condiciones de fabricación, autocontroles) en la predicción de incidencias de calidad.
- El proyecto HUCAI-S4 📰, donde trabajamos mejorar la eficiencia y la calidad de los procesos. En este proyecto se trabaja en la importancia de la digitalización del conocimiento de las personas como información explotable por la IA junto con otros parámetros de máquina e información de la vigilancia de la calidad para la predicción de eventos de calidad de proceso y producto.
Entonces, ¿por dónde empezar?
Si hay algo claro después de todos estos proyectos es esto:
Para que la IA funcione hay que empezar por:
- Capturar datos en calidad y cantidad suficiente
- Entender los procesos
- Crear herramientas que nos ayuden en la toma de decisiones
Y a partir de ahí, conviértelas en una herramienta para mejorar tu productividad.
