Bloomberg — No hay dos cosechas de papas iguales, pero cada una de las 100 millones de latas de Pringles que salen de la planta de Kellanova en Kutno, en el centro de Polonia, debe tener el crujido y el sabor que esperan los consumidores. El proceso para garantizar esa uniformidad se basa cada vez más en la inteligencia artificial.
Sensores, láseres y cámaras envían datos sobre todo tipo de parámetros, desde la humedad hasta el contenido en proteínas, a un software de Siemens AG, que ajusta continuamente la receta en función de las variaciones en las materias primas antes de que los problemas de calidad puedan ralentizar la producción o generar desperdicio. Se trata de un ejemplo del potencial de la IA industrial, una rama de la tecnología en la que Europa aún tiene la oportunidad de desempeñar un papel de liderazgo.
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Aunque la región se ha quedado rezagada respecto a EE.UU. y China en lo que se refiere a la IA de consumo, cuenta con un amplio acervo de datos y conocimientos especializados en materia de producción y fabricación, procedentes de un sector industrial con más de un siglo de historia. Esto brinda a Europa la oportunidad de desarrollar una tecnología que, con el tiempo, podría automatizar fábricas enteras para fabricar lo que la gente necesita, algo que los chatbots no pueden hacer. Además, una transición hacia una industria basada en datos podría trazar un camino a seguir para sus fabricantes, que se encuentran en una situación difícil.
“Puede que hayamos perdido la carrera por desarrollar el mejor modelo lingüístico, eso está claro, pero de ninguna manera hemos perdido la carrera por integrar la IA en nuestras empresas”, afirmó en mayo la ministra de Economía alemana, Katherina Reiche, en una cumbre de política económica del partido conservador en el poder. “Se trata de una cuestión de soberanía, competitividad y supervivencia de esta región”.
Mistral AI, el rival europeo de gigantes mundiales como Anthropic y OpenAI, está apostando por las aplicaciones industriales. La región también acoge más empresas emergentes de IA en el sector manufacturero que Estados Unidos, según un informe de mayo del grupo de expertos Interface.
Además de las nuevas empresas, gigantes de la ingeniería como Siemens, Schneider Electric SE, Dassault Systèmes SE y ABB Ltd. están incorporando la IA en su software y productos de automatización para ayudar a las fábricas a ser más productivas, más eficientes y más competitivas. Se trata de un potente argumento de venta en un momento en el que la base industrial europea se ve sometida a la presión de los elevados costes de producción, la disminución del número de trabajadores cualificados y la creciente competencia procedente del extranjero.
Europa no es la única que intenta aprovechar este potencial. Si bien empresas estadounidenses como Emerson Electric Co. (EMR), Rockwell Automation Inc. (ROK) y Honeywell International Inc. están apostando por las tecnologías de aprendizaje automático, el mayor desafío proviene de China, según Nicole Lemke, autora del informe de Interface.
China “ha obtenido muy buenos resultados en todo lo relacionado con la fabricación en general, pero también se está centrando con gran intensidad en la intersección entre la robótica y la inteligencia artificial”, afirmó.
La IA industrial es un campo complejo. Una de sus aplicaciones fundamentales es el mantenimiento predictivo, que las empresas ya utilizan analizando datos históricos para evitar averías antes de que obstaculicen la producción.
La IA también puede mejorar el control de calidad en la planta de producción. En Trumpf SE & Co., en el suroeste de Alemania, por ejemplo, este fabricante de láseres utiliza escáneres basados en IA para inspeccionar los bordes de las chapas de acero cortadas, con el fin de ajustar con precisión la configuración de la maquinaria.
Sin embargo, algunas visiones van mucho más allá de la optimización de las operaciones y tienen como objetivo crear fábricas altamente autónomas en las que agentes de IA y robots supervisen la producción con una intervención humana mínima: las denominadas “fábricas oscuras”.
El reto de Europa no consiste solo en desarrollar modelos, sino también en implantarlos con la rapidez suficiente para seguir siendo competitiva.
“Probablemente nos queden dos, quizá tres años, pero no más”, afirmó Sabine Scheunert, directora general para Europa Central de Dassault Systèmes. Si los fabricantes europeos no integran e implementan la IA en sus procesos dentro de este plazo, ya no podrán ponerse al nivel de Asia, señaló la ejecutiva, que anteriormente trabajó en los fabricantes de automóviles BMW AG y Mercedes-Benz Group AG.
El problema es que la adopción de la IA industrial requiere dinero, personal cualificado y procesos de fabricación lo suficientemente estandarizados como para poder automatizarlos. Gran parte de la base industrial europea carece de uno o varios de esos elementos.
“Observamos que la implantación más rápida se produce en Asia, donde las nuevas tecnologías suelen integrarse en la producción con mayor celeridad”, afirmó Christian Bruch, CEO del fabricante de equipos energéticos Siemens Energy AG.
La filial del gigante industrial alemán Siemens ha automatizado una planta de aparamenta eléctrica en Shanghái, transfiriendo muchas tareas de las personas a las máquinas y reduciendo la plantilla en el proceso. Repetir eso en Europa no es sencillo.
“La pregunta será: ¿Cuándo y en qué medida podré implantarlo en Alemania? ¿Será aplicable a todas las plantas?“, señaló Bruch.
El fabricante de láseres Trumpf ofrece una idea de cómo podría ser una adopción más generalizada. La empresa afirma que ha mejorado su eficiencia hasta en un 30% desde que comenzó a conectar máquinas en 2015 y que ahora opera las denominadas “fábricas inteligentes” en todo el mundo, incluidos Estados Unidos y China.
Sin embargo, en muchos aspectos, Trumpf es la excepción.
Aunque esta empresa familiar forma parte del denominado “Mittelstand” alemán, las pequeñas y medianas empresas manufactureras que constituyen la columna vertebral del sector industrial del país, ocupa una posición privilegiada. La empresa ya cuenta con tecnología de vanguardia, como sus láseres utilizados por empresas como ASML Holding NV, lo que le proporciona recursos y conocimientos especializados de los que carecen muchas de sus competidoras.
Esto resulta evidente en la sede central de Trumpf en Ditzingen. Las paredes de sus naves de producción, tranquilas y limpias, están decoradas con obras de arte, mientras que los robots autónomos transportan piezas de una estación a otra y los operarios, ataviados con monos de trabajo impecables, supervisan los equipos.
Según Elisabeth Zock, miembro de los centros de atención al cliente globales de Trumpf y encargada de ayudar a implementar proyectos de automatización, la IA industrial suele dar sus frutos a medio plazo, más que de forma inmediata.
“La situación económica de algunas empresas sigue siendo tensa, lo que les dificulta realizar inversiones de mayor envergadura”, afirmó.
Además, las pequeñas y medianas empresas suelen producir lotes reducidos, lo que no se presta a la automatización. Incluso las empresas que han realizado importantes inversiones en tecnología siguen estando muy lejos de la visión del sector de que los agentes de IA dirijan las fábricas.
Paul Walczok, cuya empresa PAWA-Tech GmbH da empleo a 12 personas en una pequeña localidad al norte de Múnich, lleva años modernizando su línea de producción, lo que incluye dos fresadoras automatizadas que le han supuesto aproximadamente el doble del coste que los equipos convencionales. Aun así, no cree que la automatización total tenga sentido en su planta.
“El paso final es el trabajo de procesamiento en la propia máquina”, afirmó Walczok. “En esa fase, se necesitan realmente trabajadores cualificados; eso está absolutamente claro”.
Los grandes fabricantes también pueden tener dificultades para implementar la tecnología en sus redes de producción. Solo el 30% de los fabricantes está obteniendo beneficios de los proyectos de transformación digital a gran escala, según Cecile Vercellino, vicepresidenta sénior de servicios de automatización industrial en Schneider Electric.
“En Hungría, se utilizan una metodología y unos procesos diferentes a los de Portugal, aunque pertenezcan al mismo grupo empresarial”, señaló Vercellino, que asesora a las empresas sobre cómo llevar a cabo la transformación. “La escalabilidad resulta a veces muy difícil”.
La IA industrial también depende de datos muy específicos sobre máquinas, materiales y procesos. En medio de la creciente preocupación por la dependencia de China y EE.UU., los fabricantes europeos se muestran recelosos a la hora de facilitar dicha información confidencial a terceros, lo que podría suponer una ventaja para los desarrolladores locales.
Independientemente de las sensibilidades en materia de protección de datos, los fabricantes europeos se enfrentan a una presión cada vez mayor para aumentar su productividad, y la IA industrial es una forma de reducir la brecha de competitividad. Según un informe de mayo de Boston Consulting Group, ya hay unos US$1 billón en valor de producción que corren el riesgo de deslocalizarse fuera de Europa Occidental y los países nórdicos.
“En realidad, solo hay una pregunta sencilla”, afirmó Markus Lorenz, CEO de BCG. “¿Puedo aumentar la productividad de mis fábricas, que a menudo se encuentran en Alemania u otros países con salarios elevados, hasta tal punto que merezca la pena?“.
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Según Raluca Ragab, socia de la gestora de activos Eurazeo, esa presión, unida a una profunda experiencia, sitúa a Europa en una posición privilegiada para situarse a la vanguardia de la IA industrial. El fondo de crecimiento que ella gestiona prevé que los activos invertidos en el sector aumenten hasta superar la mitad, frente a aproximadamente una quinta parte en la actualidad.
“Cuando se cuenta con una amplia base industrial que está sufriendo debido al aumento de los costes y a la pérdida de competitividad, es entonces cuando hay que encontrar soluciones”, afirmó. “El cambio ya no es opcional en este momento”.
Con la colaboración de Iain Rogers.
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