{"id":25090,"date":"2025-04-22T23:41:20","date_gmt":"2025-04-23T03:41:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.notaoficial.com\/s\/?p=25090"},"modified":"2025-04-22T23:41:20","modified_gmt":"2025-04-23T03:41:20","slug":"desbloquear-el-futuro-de-la-fabricacion-con-hilos-digitales-impulsados-por-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.notaoficial.com\/s\/2025\/04\/22\/desbloquear-el-futuro-de-la-fabricacion-con-hilos-digitales-impulsados-por-ia\/","title":{"rendered":"Desbloquear el futuro de la fabricaci\u00f3n con hilos digitales impulsados por IA"},"content":{"rendered":"

Imaginen que son gerentes de control de calidad de un gran fabricante de productos electr\u00f3nicos. Han recibido informes de un problema grave y recurrente con los componentes de un producto reci\u00e9n lanzado, que por desgracia ha provocado una retirada. A nivel hist\u00f3rico, la \u00fanica soluci\u00f3n ser\u00eda emitir una retirada completa, lo que tiene importantes consecuencias financieras, operativas y de reputaci\u00f3n. Sin embargo, como parte de una estrategia de transformaci\u00f3n industrial, su organizaci\u00f3n ha implementado un marco de subprocesos digitales para proporcionar una visibilidad completa de los datos de su organizaci\u00f3n. Con unos pocos clics, ahora pueden rastrear todo el historial de producci\u00f3n del producto defectuoso, desde el dise\u00f1o hasta el ensamblaje final. El hilo digital les ayuda a identificar con rapidez un fallo en un lote espec\u00edfico de componentes procedentes de un \u00fanico proveedor. Con estos datos, ustedes pueden determinar el alcance exacto de los productos afectados, trabajar con el proveedor para remediar la situaci\u00f3n e iniciar una retirada en extremo precisa y espec\u00edfica. Esta respuesta r\u00e1pida y basada en datos mitiga los inconvenientes de los clientes y ayuda a preservar la reputaci\u00f3n de la marca de su empresa.<\/p>\n

Lean el documento t\u00e9cnico de PTC \u00abC\u00f3mo los agentes de IA aceleran la transformaci\u00f3n digital en la industria\u00bb<\/a><\/p>\n

Durante la \u00faltima d\u00e9cada, esta visi\u00f3n de extremo a extremo ha sido la promesa de los hilos digitales en el espacio industrial, un santo grial de puntos de contacto de datos que proporcionan una visi\u00f3n en tiempo real de todo el ciclo de vida de un producto o un proceso espec\u00edfico, desde el dise\u00f1o hasta el final de la vida \u00fatil. Esto ha estado en gran medida fuera del alcance de la mayor\u00eda de las empresas industriales por dos razones clave:<\/p>\n

    \n
  1. El problema de los datos<\/strong>: monta\u00f1as de datos fragmentados, aislados y descontextualizados en una pila heterog\u00e9nea de tecnolog\u00edas y modalidades, que requieren inversiones prohibitivas en t\u00e9cnicas de ciencia de datos para poder aprovecharlas para un caso de uso espec\u00edfico, con poca escalabilidad.<\/li>\n
  2. Retorno de la inversi\u00f3n (ROI): <\/strong>Por tradici\u00f3n, ha sido dif\u00edcil demostrar el ROI de las iniciativas de hilos digitales, en parte debido a los desaf\u00edos que presenta el problema de los datos, y en parte debido a la complejidad de la acci\u00f3n sobre los conocimientos, desde la resistencia cultural hasta las brechas de habilidades, por mencionar algunos factores.<\/li>\n<\/ol>\n

    Microsoft, junto con socios como PTC<\/a>, cree que estamos en un momento crucial en el que los hilos digitales se han comenzado a convertir en una realidad alcanzable para los clientes industriales debido a dos innovaciones clave. En primer lugar, el aumento de las bases de datos unificadas que hacen que los datos sean utilizables mediante su obtenci\u00f3n segura de sistemas como la gesti\u00f3n de las relaciones con los clientes (CRM, por sus siglas en ingl\u00e9s), la gesti\u00f3n del ciclo de vida del producto (PLM, por sus siglas en ingl\u00e9s), la planificaci\u00f3n de recursos empresariales (ERP, por sus siglas en ingl\u00e9s) y el sistema de ejecuci\u00f3n de fabricaci\u00f3n (MES, por sus siglas en ingl\u00e9s), y la automatizaci\u00f3n de la contextualizaci\u00f3n alineada con cualquier modelo de datos est\u00e1ndar o personalizado.<\/p>\n

    En segundo lugar, el auge de la IA generativa<\/a>, en concreto, los agentes de IA que razonan y utilizan esta base de datos unificada y proporcionan informaci\u00f3n o realizan acciones, lo que desbloquea miles de casos de uso en toda la cadena de valor de la fabricaci\u00f3n.<\/p>\n

    El papel de los agentes de IA<\/strong><\/p>\n

    Los agentes de IA son sofisticados sistemas de software dise\u00f1ados para automatizar an\u00e1lisis complejos, respaldar la toma de decisiones y gestionar diversos procesos. Son facilitadores de la productividad que pueden incorporar con eficacia a los humanos en el bucle mediante el uso de la multimodalidad. Estos agentes est\u00e1n dise\u00f1ados para perseguir objetivos complejos con un alto nivel de autonom\u00eda y previsibilidad, para tomar acciones dirigidas a objetivos con una supervisi\u00f3n humana m\u00ednima, que toman decisiones contextuales y ajustan de manera din\u00e1mica los planes en funci\u00f3n de las condiciones cambiantes. Los agentes de IA pueden ayudar en diversos procesos empresariales, como la optimizaci\u00f3n de los flujos de trabajo, la recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n y la automatizaci\u00f3n de tareas repetitivas. Pueden operar de forma independiente, planificar de manera din\u00e1mica, orquestar a otros agentes, aprender y escalar tareas cuando sea necesario, sin embargo, los agentes de IA son tan buenos como los datos utilizados para entrenar los modelos que los impulsan, y el panorama actual de los agentes de IA en el espacio industrial es espec\u00edfico del dominio, por lo que estos agentes se limitan a operar en exclusiva dentro de las limitaciones de un solo dominio de datos; por ejemplo, un agente de CRM o un agente MES.<\/p>\n

    Un ejemplo destacado de agente de dominio espec\u00edfico es Codebeamer Copilot de PTC. El Codebeamer Copilot es compatible con el proceso de desarrollo de software para productos f\u00edsicos complejos, como los veh\u00edculos definidos por software. Codebeamer Copilot aprovecha el gr\u00e1fico de datos de Codebeamer para obtener una visi\u00f3n completa y conectada del proceso de desarrollo de productos. Desde la gesti\u00f3n de requisitos hasta las pruebas y el lanzamiento, Copilot proporciona una visi\u00f3n r\u00e1pida de las \u00e1reas clave de la gesti\u00f3n del ciclo de vida de las aplicaciones (ALM, por sus siglas en ingl\u00e9s). El resultado es un manejo automatizado de requisitos, un control de calidad mejorado y una mayor productividad debido a la reducci\u00f3n dr\u00e1stica del tiempo que tardan los ingenieros en escribir y validar los requisitos.<\/p>\n

    La gesti\u00f3n del ciclo de vida de las aplicaciones es solo el principio. El hilo digital impulsado por IA proporciona a los agentes el conocimiento combinado de todo el patrimonio de datos de fabricaci\u00f3n, con m\u00faltiples dominios: para eliminar sus limitaciones anteriores que los limitaban a una funci\u00f3n.<\/p>\n

    Aplicaciones en el mundo real de hilos digitales impulsados por IA<\/strong><\/p>\n

    La era de la IA y los hilos digitales ha llegado, y aporta un valor real a los principales fabricantes del mundo en la actualidad.<\/p>\n

    Schaeffler<\/strong><\/p>\n

    Un fabricante de componentes de movilidad de precisi\u00f3n se enfrent\u00f3 a la necesidad de modernizar la gesti\u00f3n de datos, ya que sus datos tardaban d\u00edas en decodificarse. Su objetivo era claro: encontrar una soluci\u00f3n escalable para descubrir informaci\u00f3n de f\u00e1brica m\u00e1s r\u00e1pido. Se implement\u00f3 un agente para permitir que los trabajadores de primera l\u00ednea descubrieran de inmediato informaci\u00f3n detallada cuando se enfrentaran a un tiempo de inactividad inesperado. Esto permite a los operadores volver a poner en marcha la l\u00ednea m\u00e1s r\u00e1pido, lo que reduce los costosos retrasos en la producci\u00f3n.<\/p>\n

    Bridgestone<\/strong><\/p>\n

    La empresa de neum\u00e1ticos y caucho m\u00e1s grande del mundo aprovecha las soluciones de datos de fabricaci\u00f3n de Microsoft Fabric<\/a> para acelerar la productividad de su personal de primera l\u00ednea. Como cliente privado de vista previa, en colaboraci\u00f3n con un socio de Microsoft, la empresa utiliza subprocesos digitales y tecnolog\u00eda de IA para abordar los desaf\u00edos clave de producci\u00f3n, como la p\u00e9rdida de rendimiento. La soluci\u00f3n del sistema de consulta permite a los trabajadores de primera l\u00ednea, con varios niveles de experiencia, interactuar con facilidad con los datos de su f\u00e1brica y descubrir informaci\u00f3n de manera eficiente para mejorar el rendimiento y la calidad.<\/p>\n

    Toyota O-Beya<\/strong><\/p>\n

    Toyota aprovecha los agentes de IA para aprovechar la sabidur\u00eda colectiva de sus ingenieros y acelerar la innovaci\u00f3n. En su sede en Toyota City, la compa\u00f1\u00eda ha desarrollado un sistema llamado \u00abO-Beya\u00bb, que significa \u00abgran habitaci\u00f3n\u00bb en japon\u00e9s. Este sistema consta de agentes de IA generativa que almacenan y comparten experiencia interna, lo que permite el r\u00e1pido desarrollo de nuevos modelos de veh\u00edculos. El sistema O-Beya incluye en la actualidad nueve agentes de IA, como el Agente de Vibraci\u00f3n y el Agente de Consumo de Combustible, que colaboran para proporcionar respuestas completas a las consultas de ingenier\u00eda. Esta iniciativa es en especial crucial, ya que muchos ingenieros s\u00e9nior se han comenzado a jubilar y los agentes de IA ayudan a preservar y transferir sus conocimientos a la pr\u00f3xima generaci\u00f3n. Basado en el servicio OpenAI de Microsoft Azure<\/a>, el sistema O-Beya mejora la eficiencia y reduce el tiempo de desarrollo.<\/p>\n

    El camino por delante<\/strong><\/p>\n

    El camino hacia la plena realizaci\u00f3n del potencial de los hilos digitales impulsados por IA implica una implementaci\u00f3n por fases. Empieza por identificar los casos de uso adecuados alineados con los objetivos empresariales, en los que los agentes de IA pueden desempe\u00f1ar un papel. En segundo lugar, identificar si los datos correctos est\u00e1n disponibles y en los est\u00e1ndares correctos para la usabilidad. Por \u00faltimo, demostrar con rapidez el valor mediante la implementaci\u00f3n de un conjunto de casos de uso iniciales con un hilo digital m\u00ednimo viable y medir y socializar sus resultados. Lograr el subproceso digital impulsado por IA con las capacidades de Microsoft Cloud for Manufacturing:<\/p>\n