Optimización del uso de la IA
Destinar la IA a casos de uso específicos de la industria llevará a oportunidades de innovación de mayor alcance.
El uso de la IA en las empresas se ha limitado en gran medida a tareas básicas, como el análisis de datos, la simplificación de los procesos y el control de calidad.
Sin embargo, ya se observa que las empresas utilizan la IA en las tareas avanzadas más relevantes en cada industria. Por ejemplo, el 85 % de las empresas en la industria de datos, IA y computación en la nube la han utilizado para la limpieza automática de datos, mientras que el 74 % de las empresas en la industria de soluciones de energía la han utilizado para predecir su demanda.
El desarrollo de las aplicaciones de IA más relevantes para sus industrias ayudará a las empresas a generar más oportunidades para la innovación y transformación empresarial a través de la IA.
Principales casos de uso de la IA por industria
73 % de
la tecnología inalámbrica 5G
Monitoreo de redes y detección de fallas
74 %
de
la energía
Previsión de la demanda
69 % del
transporte automotriz y comercial
Diseño y desarrollo de vehículos
71 %
de
la manufactura industrial
Sistemas de mantenimiento predictivo
85 % de
datos, computación en la nube e IA
Limpieza automatizada de datos
Nuestras conclusiones
Un sistema de mantenimiento predictivo industrial utiliza IA e información generada por sensores en tiempo real para predecir cuándo la maquinaria o los equipos necesitarán mantenimiento, lo que evita costosas fallas y tiempos de inactividad. Estos sistemas analizan registros históricos y supervisan continuamente la condición de los equipos a través de interfaces IoT, lo que les permite detectar los primeros signos de anomalía. A medida que avanza la tecnología de IA, los algoritmos de aprendizaje automático mejoran su precisión, al aprender de la información anterior para hacer predicciones más inteligentes. Las crecientes capacidades de la IA permiten a estos sistemas optimizar los programas de mantenimiento, priorizar las tareas en función del riesgo y permitir respuestas más rápidas a los problemas, lo que conduce a operaciones más eficientes, rentables y confiables en todas las industrias.
Thomas Schoepf
Vicepresidente y CTO
Automatización y Electrificación Industrial