La industria automotriz está ampliando el uso de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y automatización hacia procesos que tradicionalmente han presentado mayores desafíos para su digitalización. Así lo señala el informe Fabricación inteligente en la industria automotriz: despliegue e impacto, elaborado por el Center for Automotive Research (CAR) con datos proporcionados por Rockwell Automation.
El estudio indica que la automatización ya forma parte de procesos como carrocería, pintura y soldadura. La siguiente etapa de adopción se concentra en actividades relacionadas con el ensamblaje de componentes electrónicos, validación de productos, coordinación de la producción y logística.
La investigación también destaca el uso creciente de IA y aprendizaje automático en tareas de mantenimiento predictivo, inspección de calidad y análisis de producción en tiempo real.
Entre los resultados reportados por fabricantes del sector se incluyen reducciones de hasta el 50% en tiempos de inactividad no planificados en determinadas aplicaciones, mejoras cercanas al 5% en la eficacia global de los equipos y aumentos de entre el 5% y el 7% en el rendimiento de producción.
“Se les pide a los fabricantes que hagan más con menos mientras gestionan una mayor complejidad”, señaló James Glasson, vicepresidente global de Industria (automotriz, neumáticos y movilidad avanzada) de Rockwell Automation. Según el ejecutivo, la combinación de automatización e inteligencia artificial está ayudando a identificar problemas de forma anticipada, reducir tiempos de inactividad y mejorar el rendimiento operativo en las plantas.
El informe atribuye la aceleración de estas tecnologías a factores como la creciente complejidad de los entornos de producción, las exigencias de calidad, el incremento de costos y la competencia global.
Los hallazgos también muestran diferencias entre organizaciones con distintos niveles de adopción tecnológica. Según el estudio, las brechas en automatización e inteligencia artificial comienzan a reflejarse en indicadores de productividad, disponibilidad y calidad, con impacto en la competitividad de largo plazo.
