Comparativa de las 21 principales soluciones de IA para fabricación y software
Las soluciones de IA para fabricación pueden reducir los costes de mantenimiento y personalizar los diseños de productos. Tras revisar más de 50 herramientas de IA para fabricación, identificamos las principales opciones del mercado. A continuación se muestra el desglose de la cuota de mercado de búsqueda de 12 meses de las principales herramientas de IA para fabricación:
Selección del mejor software de IA para fabricación
Ordenación alfabética dentro de cada grupo específico, excepto los patrocinadores, que se sitúan en la parte superior. Normalmente tenemos en cuenta las reseñas B2B, pero como los grandes proveedores de IA para fabricación tienen más reseñas, lo que eclipsa a las startups más pequeñas, optamos por no centrarnos en los datos de reseñas para esta lista.
A la hora de identificar las principales herramientas de IA para fabricación, tuvimos en cuenta dos factores:
- Número de empleados para clasificar las herramientas en categorías como scaleups, startups y proveedores de gran tecnología en función de su tamaño.
- Actores que ofrecen sistemas de IA diseñados para procesos de fabricación. Excluimos soluciones complementarias como herramientas de planificación de la producción impulsadas por IA.
Multisectorial
1.) AWS Industrial solutions
AWS, una filial de Amazon, ofrece un conjunto de servicios en la nube que incluyen soluciones de IA adaptadas al sector de fabricación. Su plataforma permite a los fabricantes aprovechar la analítica avanzada, el aprendizaje automático y el IoT para mejorar la eficiencia operativa y la innovación.
Características principales
AWS ofrece un conjunto de herramientas para analítica de datos, mantenimiento predictivo basado en IA y optimización de procesos. Su infraestructura basada en la nube permite a los fabricantes implementar y escalar aplicaciones de IA.
2.) Google Cloud Manufacturing Data Engine
La oferta de fabricación de Google Cloud se centra en Manufacturing Data Engine (MDE). Ofrece conectividad escalable entre la planta de producción y la nube, en paralelo con Manufacturing Connect.
MDE proporciona un conjunto preconfigurado y sin código de infraestructura de Google Cloud que ingiere, procesa y almacena datos de dispositivos industriales. Google lo posiciona como una «capa de abstracción de fábrica» que amplía los sistemas SCADA y MES existentes en lugar de sustituirlos.
Características principales
MDE recopila datos de las máquinas de fábrica. La pasarela edge habla más de 270 protocolos industriales, por lo que los equipos de distintos proveedores de automatización pueden leerse sin necesidad de realizar integraciones personalizadas para cada uno. También hace que esos datos sean utilizables al etiquetar cada lectura con lo que la máquina estaba haciendo en ese momento, como qué producto se estaba ejecutando y en qué línea. Los valores brutos de los sensores significan poco sin ese contexto.
Google ofrece dos funciones listas para usar:
- Anomaly detección que detecta comportamientos inusuales de los sensores
- Inspección visual que detecta defectos a partir de imágenes de cámaras.
Cualquier cosa más allá de estas funciones requiere desarrollo personalizado con las herramientas de ML de Google Cloud. MDE en sí no tiene coste de licencia. Se aplican cargos por los recursos en la nube que consume, además de una tarifa independiente por Manufacturing Connect.
3.) Microsoft Azure IA for Manufacturing
Microsoft Azure ofrece un conjunto de soluciones de IA diseñadas específicamente para el sector de fabricación. La plataforma integra IA, IoT y analítica para mejorar la eficiencia de la producción, el control de calidad y la gestión de la cadena de suministro de los fabricantes.
Características principales
Microsoft Azure IA for Manufacturing proporciona herramientas para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y optimización de procesos.
4.) Oracle Manufacturing Cloud
Oracle integra la IA en los procesos de fabricación (por ejemplo, la gestión de la cadena de suministro o el control de calidad) para mejorar la eficiencia y la adaptabilidad al mercado. Como módulo dentro de Oracle Fusion Cloud SCM, la plataforma utiliza IA integrada para automatizar el manejo de excepciones y acelerar la toma de decisiones.
Características principales
Las aplicaciones de IA de Oracle permiten a los fabricantes obtener información en tiempo real, optimizar la gestión de inventario y agilizar los procesos de producción.
Pros y contras
Pros
- Integración de IA/ML e IoT: Aprovecha las eficiencias modernas de IA/ML e IoT, mejorando la funcionalidad y el valor general.
- Configurabilidad y escalabilidad: Fácil de configurar, escalar y personalizar según las preferencias y requisitos del cliente.
Contras:
- Mejora de la documentación: Falta de guías de producto y documentación completas para los nuevos usuarios, lo que dificulta un aprendizaje rápido y sencillo.
- Problemas de rendimiento con ancho de banda bajo: Presenta problemas de rendimiento al operar con un ancho de banda de internet limitado.
5.) Siemens & NVIDIA Industrial IA OS
Siemens y NVIDIA se asociaron para lanzar un sistema operativo de IA industrial impulsado por Digital Twin Composer de Siemens y Omniverse de NVIDIA. La plataforma permite a los fabricantes crear gemelos digitales de alta fidelidad para simular entornos de producción complejos.
Características principales
Simulación basada en física en tiempo real, integración de la automatización industrial con IA generativa y orquestación de IA multiagente para la optimización de fábricas.
Pros y contras
Pros
- Colaboración entre múltiples herramientas: Los usuarios elogian la capacidad de integrar herramientas dispares de 3D y CAD en una «única fuente de verdad» sin exportaciones ni versiones constantes.
- Simulación física fotorrealista: Altas valoraciones por la capacidad de la plataforma para simular la física y la iluminación del mundo real, lo que es fundamental para un entrenamiento preciso de IA y la validación del diseño.
Contras
- Requisitos de hardware: Es obligatoria una inversión significativa en NVIDIA GPUs de gama alta e infraestructura informática especializada para un rendimiento fluido.
- Curva de aprendizaje pronunciada: Los usuarios profesionales señalan que el sistema es complejo y requiere mucho tiempo de formación, lo que lo hace menos accesible para equipos pequeños.
6.) Creatio
Creatio es una plataforma CRM y de automatización de flujos de trabajo nativa de IA y low-code/no-code que se puede aplicar en contextos de fabricación para digitalizar flujos de trabajo operativos, de cadena de suministro y de ciclo de vida de producción. Creatio conecta el front-office (CRM/ventas) con el back-office (producción/operaciones).
Características principales
- Una única plataforma unificada: CRM, automatización de flujos de trabajo, agentes de IA y flujos de trabajo específicos de fabricación, todo en uno, conectando los canales de ventas, la gestión de pedidos, las operaciones de servicio y los equipos de campo sin silos de datos.
- Módulos de fabricación: Ofrece funciones como la gestión del ciclo de vida del producto, la gestión de órdenes de trabajo y órdenes de producción, la asignación de recursos, el seguimiento de inventario/cadena de suministro y flujos de trabajo de compras.
- Capacidades de IA integradas: La plataforma incluye IA/ML para puntuación predictiva, recomendaciones de siguiente mejor acción, automatización de puntos de decisión rutinarios (p. ej., activadores de compras, alertas de calidad, gestión de distribuidores, supervisión del rendimiento de ventas) y admite flujos de trabajo administrativos de fabricación mediante IA.
- Configuración multirregión: La gobernanza centralizada combinada con la configuración sin código permite a los equipos regionales adaptar los flujos de trabajo a los requisitos locales, lo que puede ayudar a los fabricantes que operan en múltiples mercados y plantas a mantener la coherencia global.
Pros y contras
Pros
- Los usuarios elogian las capacidades low-code/no-code de Creatio, ya que permiten construir y mantener el sistema, lo que se traduce en personalización, mejora de la eficiencia y autonomía.
- Creatio ofrece soporte de procesos específicos de fabricación (pedido a cobro, compras, programación de recursos, control de inventario) que aporta un valor creíble más allá de las herramientas de automatización genéricas.
- El equipo de éxito del cliente de Creatio es valorado como altamente colaborativo, receptivo y orientado a soluciones, y proporciona un sólido apoyo para la personalización, la ejecución de la estrategia en la nube y la configuración del sistema en Azure.
- Creatio utiliza un modelo de precios de usuarios ilimitados en lugar de licencias por puesto, lo que puede ayudar a los fabricantes a implementarlo en plantillas grandes y distribuidas sin que los costes se incrementen con el número de empleados.
Contras
- Los usuarios informaron de una curva de aprendizaje con el amplio conjunto de funciones de Creatio, y el proceso de personalización era lento y a veces daba lugar a páginas desordenadas. Las organizaciones sin recursos de implementación internos pueden trabajar con uno de los socios certificados de Creatio, aunque esto aumenta el coste total de propiedad.
- Aunque ofrece funciones de IA/ML, no es una plataforma de aprendizaje automático «heavy-tech» dedicada, por lo que se necesitan otras herramientas para el modelado intensivo de capas de sensores/imágenes/series temporales o IoT.
Ejemplo real de Creatio
Lohmann, un fabricante mundial de cintas adhesivas y soluciones de unión, operaba con sistemas de CRM regionales fragmentados que limitaban la visibilidad entre mercados. La empresa utilizó la plataforma agéntica sin código de Creatio para unificar sus ventas y operaciones globales en un único sistema en EMEA, América y APAC.
El proveedor logró:
- Unificó 27 sitios internacionales en EMEA, América y APAC en una sola plataforma
- Implementación completa en 18 meses, y la región de América en 3 meses
- Integró datos de productos, aplicaciones y clientes en una única fuente de verdad para los informes de ventas. 3
7.) C3 IA
C3 IA proporciona una plataforma que integra datos operativos de sensores de IoT con modelos de aprendizaje automático para mantenimiento predictivo y previsión de la cadena de suministro.
Características principales
La plataforma de C3 IA ofrece un conjunto integral de herramientas para analítica predictiva, optimización de procesos y control de calidad.
8.) DataRobot
DataRobot es un proveedor de aprendizaje automático automatizado que construye e implementa modelos de aprendizaje automático a escala. En fabricación, las soluciones de IA de DataRobot se aplican para optimizar procesos, mejorar la calidad y la toma de decisiones.
Características principales
La plataforma de DataRobot agiliza el proceso de desarrollo de modelos de aprendizaje automático, haciéndolo accesible a un público más amplio dentro de las organizaciones de fabricación. Facilita el modelado predictivo, la detección de anomalías y la optimización, contribuyendo a mejorar los resultados operativos.
Pros y contras
Pros:
- Implementación sencilla con endpoints de API REST: Simplifica la implementación a través de endpoints de API REST, mejorando la accesibilidad y las capacidades de integración.
- Versatilidad en casos de uso: Adecuada para una variedad de casos de uso complejos en fabricación y cadena de suministro, incluyendo cotización automatizada, previsión, gestión de inventario y automatización de la configuración de maquinaria.
Contras:
- Personalización limitada de las métricas de error: Los usuarios pueden encontrar limitaciones en la personalización de las métricas de error, lo que puede restringir la capacidad de adaptar las evaluaciones a necesidades específicas.
9.) Rescale
Rescale se centra en soluciones de computación de alto rendimiento (HPC) para fabricación, utilizando IA y simulación para el diseño, las pruebas y la optimización de productos. Su plataforma proporciona recursos de HPC basados en la nube para acelerar simulaciones y análisis complejos.
Características principales
La plataforma de Rescale permite a los fabricantes escalar sus recursos computacionales de forma dinámica, facilitando simulaciones más rápidas y eficientes. Esto es especialmente valioso para industrias como la aeroespacial y la automotriz.
Industrial multisectorial
10.) Cogniac Corporation
Cogniac Corporation se especializa en soluciones de IA basadas en visión para fabricación, ofreciendo aplicaciones de visión por computadora para mejorar los procesos de control de calidad e inspección. La plataforma de la empresa utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático para analizar e interpretar datos visuales, mejorando la calidad del producto y reduciendo los defectos.
Características principales
La plataforma de IA de Cogniac está diseñada para manejar tareas complejas de inspección visual, permitiendo la identificación automatizada de defectos y anomalías en tiempo real. Sus algoritmos personalizables y adaptativos la hacen adecuada para una variedad de entornos de fabricación.
11.) Falkonry
Falkonry se centra en operaciones predictivas y aprendizaje automático para fabricación, proporcionando una plataforma que ayuda a las organizaciones a predecir y prevenir interrupciones operativas. La plataforma utiliza modelos de aprendizaje automático para analizar datos de series temporales, lo que permite a los fabricantes anticipar fallos de los equipos y optimizar los calendarios de mantenimiento.
Características principales
La plataforma de Falkonry permite a los fabricantes supervisar el estado de los equipos, predecir fallos y abordar de forma proactiva las necesidades de mantenimiento. Su interfaz fácil de usar permite construir e implementar modelos predictivos sin una amplia experiencia en ciencia de datos.
12.) NarrativeWave
NarrativeWave se especializa en soluciones impulsadas por IA para la optimización de la cadena de suministro en fabricación. La plataforma de la empresa aprovecha la analítica avanzada y el aprendizaje automático para mejorar la previsión de la demanda, la gestión de inventario y la planificación logística.
Características principales
La plataforma de NarrativeWave ayuda a los fabricantes a optimizar su cadena de suministro al proporcionar una previsión precisa de la demanda, reducir el exceso de inventario y mejorar la visibilidad general de la cadena de suministro. La información impulsada por IA permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos para mejorar la eficiencia.
13.) SKF Enlight IA
SKF Enlight IA es una solución de analítica industrial basada en aprendizaje automático automatizado y algoritmos de autoaprendizaje para detectar anomalías y alertar al personal de mantenimiento. La tecnología procede de Presenso, una empresa israelí de AutoML adquirida por SKF.
Características principales
Enlight IA se integra en la suite Enlight más amplia, junto con los paneles de Enlight Centre y los sensores Enlight Collect IMx-1, lo que permite a SKF cubrir tanto las capas de hardware como de software.
SKF posiciona Enlight IA como complementario a su software tradicional de monitorización de estado, más que como un sustituto, de modo que ambos proporcionan visibilidad a nivel de sensor, activo y planta.
13.) IBM Maximo
IBM Maximo Application Suite es una solución unificada de gestión de activos e instalaciones que reúne mantenimiento, inspecciones y fiabilidad en un solo lugar para equipos e infraestructuras críticos. Los fabricantes pueden utilizar la herramienta para reducir el tiempo de inactividad, mejorar la calidad y aumentar el rendimiento.
Características principales
La gestión del rendimiento de activos de Maximo utiliza IA, analítica y datos de sensores para detectar problemas de forma temprana, apoyar el mantenimiento basado en la condición y ayudar a prevenir fallos, mientras que su capacidad de inspección analiza imágenes y vídeo de cámaras, drones y dispositivos móviles para detectar defectos, anomalías y condiciones críticas.
También cubre la optimización del inventario MRO con información basada en IA y la planificación de inversiones en activos que conecta el estado de los activos, el riesgo y el impacto financiero.
Nativo de fabricación
14.) Fero Labs
Fero Labs se especializa en soluciones impulsadas por IA para la optimización de procesos en fabricación. La plataforma de la empresa aprovecha algoritmos de aprendizaje automático para analizar y optimizar procesos de fabricación complejos, mejorando la eficiencia y reduciendo los costes operativos.
Características principales
Las aplicaciones de IA de Fero Labs ofrecen a los fabricantes información sobre cuellos de botella, ineficiencias y oportunidades de mejora de los procesos. La plataforma facilita la toma de decisiones basada en datos, lo que permite a las organizaciones optimizar las operaciones y aumentar la productividad general.
15.) Loopr IA
Loopr ofrece software de inspección visual impulsado por IA para que los fabricantes automaticen la detección de defectos y la verificación de ensamblajes, mejorando la coherencia de la inspección y reduciendo los costes de calidad.
Loopr IA recaudó 5.4 millones de dólares para su software de IA, Loopr Quality Control Platform, destinado a mejorar el control de calidad en fabricación.6
Características principales
- Inspección de materiales y productos terminados impulsada por IA
- Verificación en tiempo real de ensamblajes complejos con respecto a las especificaciones
- Admite los sectores aeroespacial, automotriz y de fabricación en general
- Plataforma de inspección de calidad con IA compatible con tabletas para detectar defectos
- Conserva el conocimiento de inspección para mitigar los riesgos del envejecimiento de la plantilla.
16.) MachineMetrics
MachineMetrics ofrece una plataforma de IoT industrial centrada en la analítica de datos en tiempo real para fabricación. La plataforma recopila y analiza datos de los equipos de fabricación, proporcionando a los fabricantes información sobre el rendimiento de las máquinas, la eficiencia de la producción y la eficacia general de los equipos (OEE).
Características principales
La plataforma de MachineMetrics permite a los fabricantes supervisar y optimizar los procesos de producción en tiempo real. Sus funciones incluyen conectividad de máquinas, analítica del rendimiento y capacidades de mantenimiento predictivo, lo que ayuda a las organizaciones a maximizar la eficiencia operativa.
17.) Predictronics
Predictronics se centra en soluciones de mantenimiento predictivo basadas en IA para fabricación con el fin de prever fallos de los equipos y optimizar las estrategias de mantenimiento. La plataforma de la empresa analiza los datos de los sensores para predecir posibles problemas, ayudando a los fabricantes a reducir el tiempo de inactividad y prolongar la vida útil de los activos críticos.
Características principales
La plataforma de mantenimiento predictivo de Predictronics ofrece supervisión en tiempo real, detección de anomalías y predicción de fallos, lo que permite a los fabricantes implementar prácticas de mantenimiento proactivas y mejorar la fiabilidad de su maquinaria.
18.) Sight Machine
Sight Machine se especializa en analítica de fabricación impulsada por IA, permitiendo a los fabricantes supervisar el rendimiento de la producción y optimizar los procesos.
Características principales
La plataforma de Sight Machine proporciona a los fabricantes una visión integral de sus operaciones, facilitando la toma de decisiones basada en datos. La plataforma incluye funciones de supervisión del rendimiento, control de calidad y optimización de procesos, lo que permite a las organizaciones alcanzar la excelencia operativa.
19.) Squint
Squint es una plataforma de inteligencia de fabricación que ayuda a los fabricantes a capturar el conocimiento de los expertos, mejorar el rendimiento de los operarios y analizar información de producción. Combina computación espacial, modelos de lenguaje grandes (LLMs) y experiencia humana para ofrecer flujos de trabajo impulsados por IA que reducen los errores y el tiempo de inactividad en las plantas de fabricación.
Squint aborda las lagunas de conocimiento de la plantilla convirtiendo los procedimientos de los expertos en guías digitales interactivas accesibles mediante realidad aumentada. Squint recaudó 40M de financiación de Serie B para ampliar las capacidades de IA y entrar en nuevos sectores como la energía y la logística, atendiendo a grandes clientes de Fortune 500.7
Características principales
La plataforma de Squint reconoce de forma única las máquinas sin necesidad de códigos QR ni dibujos CAD, proporcionando guías paso a paso ancladas espacialmente. Verifica automáticamente la calidad del trabajo con IA, genera procedimientos digitales a partir de vídeos de expertos y ofrece soporte instantáneo de preguntas y respuestas a los operarios.
20.) Augury
Augury se especializa en mantenimiento predictivo y supervisión del estado de las máquinas para fabricación. Su plataforma integra IA e IoT para analizar los datos de las máquinas, lo que permite a los fabricantes predecir fallos de los equipos, reducir el tiempo de inactividad y optimizar los calendarios de mantenimiento.
Características principales
La plataforma de Augury ofrece una supervisión continua del estado de las máquinas, aprovechando algoritmos de IA para detectar anomalías y predecir posibles problemas. La información en tiempo real puede permitir a los fabricantes implementar estrategias de mantenimiento y mejorar la fiabilidad general de los equipos.
Tendencias emergentes de IA en fabricación
IA física adaptativa
Una nueva clase de modelos de visión-lenguaje-acción (VLA) permite a los robots razonar y adaptarse a entornos no estructurados. Microsoft Rho-Alpha traduce instrucciones en lenguaje natural a señales directas de control motor para tareas complejas con dos manos.8
A diferencia de modelos anteriores, incorpora detección táctil para percibir la resistencia física y ajustar los agarres en tiempo real. Esta tecnología elimina la codificación manual al permitir que los robots aprendan de órdenes verbales. Los sistemas automatizados ahora pueden manejar aplicaciones reales complejas, como ensamblajes variados, con una intervención humana mínima. Este cambio aumenta la flexibilidad de la planta de fabricación.
Añadir como fuente preferidaPreguntas frecuentes
La IA en fabricación, o inteligencia artificial en la fabricación, se refiere a la aplicación de la analítica de datos y la automatización en el sector de la fabricación.
Las soluciones de IA en fabricación pueden aplicarse a varios ámbitos, como el mantenimiento predictivo, el control de calidad, la optimización de la cadena de suministro y la automatización de procesos.
– IA generativa en el diseño de productos: Una tecnología de IA transformadora en la fabricación es la IA generativa. Al aprovechar un software de IA generativa , las empresas pueden optimizar componentes para criterios específicos como el peso, la resistencia o el coste. Esta innovación en el diseño de productos mejora la eficiencia y fomenta la mejora continua en los procesos de fabricación.
– IoT para el mantenimiento predictivo: Los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) constituyen un componente fundamental en la fabricación, ya que recopilan datos en tiempo real de la maquinaria. Aplicado al mantenimiento predictivo, el IoT facilita el análisis del estado de los equipos, permitiendo estrategias proactivas para evitar averías. Esto reduce el tiempo de inactividad y prolonga la vida útil operativa de los activos críticos. Obtenga más información sobre IoT en la fabricación.
–Visión por computadora para el control de calidad: Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, los sistemas de visión por computadora inspeccionan los productos en busca de defectos en tiempo real, garantizando una producción uniforme y de alta calidad. Esta aplicación de la tecnología de visión artificial mejora significativamente la calidad del producto y reduce los residuos. Obtenga más información sobre aplicaciones de visión por computadora en la fabricación.
– Procesamiento del lenguaje natural (NLP) para el análisis de datos: En la IA de fabricación, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) contribuye a un análisis de datos eficiente. Al comprender e interpretar datos textuales, el NLP mejora la comunicación y proporciona información valiosa para la toma de decisiones basada en datos. Esta aplicación ayuda a optimizar los flujos de trabajo y a identificar áreas de mejora de los procesos.
–Analítica predictiva para la optimización de la cadena de suministro: La analítica predictiva, impulsada por el aprendizaje automático, transforma la gestión de la cadena de suministro en la fabricación. Esta tecnología analiza tanto datos históricos como datos en tiempo real para proporcionar previsiones de demanda precisas. Los fabricantes aprovechan esta información para optimizar los niveles de inventario, minimizar los costes de almacenamiento y mejorar la eficiencia general de la cadena de suministro.
– Automatización robótica de procesos (RPA) para agilizar los procesos operativos: RPA emerge como una tecnología fundamental en la fabricación para automatizar procesos operativos rutinarios. La RPA en la fabricación garantiza redirigir su enfoque hacia iniciativas más estratégicas, aumentando así la productividad general y la agilidad operativa.
Lecturas adicionales
Explore más sobre casos de uso de IA en cualquier proceso de fabricación consultando:
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