Mantenimiento Predictivo: IA en Diagnóstico de Maquinaria Industrial

¿Te has preguntado cómo la inteligencia artificial está cambiando el diagnóstico de fallos en maquinaria industrial? También está transformando cómo vemos el mantenimiento predictivo. En un mundo donde la eficiencia y reducir costos son clave, la tecnología avanzada promete optimizar y prevenir problemas en la industria.

La IA en el diagnóstico de máquinas industriales ha sido un cambio importante. Los algoritmos detectan problemas antes de que sean graves. Esto mejora la confiabilidad de los equipos y ahorra mucho en costos de mantenimiento¹. Además, la IA puede aumentar la eficiencia operativa, ayudando a que las industrias crezcan un billón de dólares².

En este artículo, veremos el papel crucial de la IA en el mantenimiento predictivo. Su implementación correcta mejora el rendimiento de las máquinas y cambia la cultura de las empresas. Exploraremos cómo la IA está cambiando el manejo de activos industriales.

El mantenimiento predictivo usa tecnología industrial avanzada para prever fallos en maquinaria antes de que ocurran. A diferencia del mantenimiento reactivo, que solo actúa después de un fallo, este método mejora la operatividad. También reduce costos de reparación y optimiza el rendimiento de los equipos.

Esta estrategia innovadora emplea inteligencia artificial (IA) para analizar grandes cantidades de datos. Esto cambia radicalmente la gestión de activos y procesos en la industria³.

Un aspecto clave del mantenimiento predictivo es su capacidad para aumentar el tiempo de actividad. También disminuye el riesgo de errores, permitiendo planificar mejor las tareas de mantenimiento⁴. La integración de sensores IoT permite monitorear parámetros críticos en tiempo real. Esto incluye temperatura, presión y humedad, facilitando la detección de anomalías antes de que se conviertan en problemas graves⁵.

Las herramientas tecnológicas, como Azure, ofrecen plataformas para entrenar modelos de mantenimiento predictivo. Estos modelos se ajustan a las necesidades específicas de cada empresa. Esto permite implementaciones más eficientes y adaptadas a la realidad de cada industria. Promueve un enfoque más proactivo en la gestión del mantenimiento industrial y aumenta la competitividad en un mercado exigente.

La maquinaria industrial es clave para la producción eficiente en sectores como manufactura, energía y transporte. Trabajar con maquinaria en su mejor estado mejora la productividad y la calidad. Si no funciona bien, esto puede causar grandes pérdidas de tiempo y afectar la eficiencia de la empresa⁶.

La industria 4.0 ha hecho que usar tecnologías avanzadas sea esencial. La inteligencia artificial (IA) está cambiando cómo se manejan y se optimizan los procesos de producción. Esto va desde prever fallas hasta controlar la calidad automáticamente⁷.

Gracias a la IA, las empresas pueden responder rápidamente a la demanda. Esto las hace más inteligentes y competitivas en un mercado que cambia rápido⁶.

La IA también ayuda a automatizar y mejorar las decisiones. Esto hace que los recursos se usen mejor y se creen fábricas inteligentes⁶. Con la maquinaria más conectada, mantenerla y gestionar la producción de manera eficiente es crucial para el éxito⁷.

La importancia del mantenimiento predictivo es grande. Mejora la fiabilidad de los equipos y optimiza las operaciones. Permite detectar fallos tempranos en maquinaria industrial.

Esto incluye desgaste y excentricidad en engranajes, y otros problemas. Así se evitan paradas costosas. Esto mejora la reducción de costos y la eficiencia operativa⁸.

La inteligencia artificial mejora mucho el mantenimiento predictivo. Reduce los tiempos de inactividad en un 25%. Esto aumenta el tiempo operativo de los equipos⁸.

Además, la IA mejora la predicción y la planificación. Facilita la toma de decisiones sobre disponibilidad y confiabilidad⁹.

El mantenimiento predictivo anticipa problemas antes de que sean fallas críticas. Esto prolonga la vida útil del equipamiento. Optimiza las intervenciones y prioriza el mantenimiento⁹.

Una organización que use datos puede sacar mucho provecho. La IA mejora la eficiencia operativa. Promueve una cultura de innovación y decisiones informadas⁹.

La inteligencia artificial (IA) es clave para el diagnóstico de máquinas industriales. Gracias a su capacidad para analizar grandes cantidades de datos, puede identificar patrones complejos. Esto ayuda a detectar fallas antes de que ocurran.

Este enfoque mejora la precisión y la velocidad en la detección de problemas. Además, optimiza la operatividad de los sistemas industriales.

La IA en el diagnóstico de máquinas industriales usa algoritmos avanzados. Empresas como General Electric (GE) y Siemens han adoptado estas tecnologías. Esto ha mejorado significativamente la eficiencia y efectividad de sus procesos de mantenimiento¹⁰.

La combinación de IA y métodos tradicionales de diagnóstico produce resultados más robustos y rápidos. Esto es crucial en entornos industriales, donde el tiempo de inactividad puede ser muy costoso.

La IA permite prever el comportamiento de los componentes y realizar mantenimiento preventivo. Los sistemas de IA crean modelos predictivos. Estos modelos analizan datos históricos y en tiempo real para identificar causas raíz de las fallas¹⁰.

Las técnicas de IA, como redes neuronales y algoritmos genéticos, están cambiando el diagnóstico industrial¹¹.

Las tecnologías mantenimiento predictivo han cambiado mucho. Esto se debe a la llegada de soluciones nuevas, como los sensores y la Internet de las Cosas (IoT). Ahora podemos ver cómo están las máquinas en tiempo real. Esto nos ayuda a tomar decisiones más acertadas.

El análisis de vibraciones es muy usado. Detecta problemas en las máquinas antes de que sucedan. Así, podemos solucionar problemas con meses de antelación¹².

Los sensores IoT son clave en este proceso. Por ejemplo, el de Tractian mide la temperatura hasta 80°C. Esto nos da una idea clara de cómo están las cosas¹³.

Además, el análisis de aceite muestra si las máquinas están desgastándose o calentándose demasiado. Esto se hace viendo partículas y contaminantes¹². La termografía infrarroja, por otro lado, muestra dónde está el calor. Esto ayuda a encontrar posibles problemas antes de que sean graves¹².

La inspección visual y el uso de ultrasonidos también son importantes. Ayudan a encontrar fugas y problemas en rodamientos antes de que sean graves¹². Usar estas tecnologías hace que las máquinas sean más fiables. También reduce el costo de reparaciones inesperadas¹³.

El machine learning es clave para el diagnóstico y mantenimiento de maquinaria. Analiza grandes cantidades de datos para hacer predicciones precisas sobre fallas. Según estudios, puede predecir fallas con un 92% de precisión¹⁴.

Esto mejora la eficiencia del mantenimiento y reduce costes significativamente.

El machine learning monitorea la condición de las máquinas en tiempo real. En la fabricación automotriz, identifica signos tempranos de desgaste o fallas¹⁴. Esto mantiene las operaciones fluidas y evita paradas inesperadas.

Identificar patrones anómalos es crucial para prevenir fallas. En la energía, el machine learning predice fallas en equipos críticos, como turbinas de gas¹⁴. Esto asegura un funcionamiento confiable.

En la industria química, monitorea procesos y detecta anomalías potencialmente peligrosas¹⁴. Esto muestra su utilidad en entornos industriales críticos.

Los datos de sensores y registros de mantenimiento se analizan para encontrar patrones que indican problemas. Esta capacidad de prever fallas con alta precisión es un cambio significativo en el mantenimiento industrial¹⁵.

El análisis de datos en tiempo real es clave para mejorar el mantenimiento predictivo. Los sensores IoT son fundamentales. Proporcionan información constante sobre el estado de las máquinas. Esto ayuda a detectar problemas antes de que sean graves.

La recopilación de datos mejora la toma de decisiones. Esto aumenta la eficiencia operativa.

Los sensores IoT permiten un análisis de datos en tiempo real. Esto mantiene un ojo constante en el rendimiento de los equipos. Las empresas pueden seguir de cerca sus activos.

Esto mejora la disponibilidad y productividad de las máquinas. El mantenimiento predictivo, con estas herramientas, previene fallas. Esto reduce tiempos de inactividad y costos de reparaciones¹⁶.

Combinar datos históricos con análisis de datos en tiempo real mejora la predicción de fallos. Los algoritmos de inteligencia artificial examinan patrones complejos. Esto permite a las empresas optimizar sus estrategias de mantenimiento¹⁷¹⁸.

La predicción de fallos se vuelve más precisa. Esto mejora la eficiencia operativa. Integrar datos históricos y actuales ofrece un enfoque holístico para el mantenimiento preventivo¹⁶.

El mantenimiento predictivo con IA trae grandes beneficios. Mejora la eficiencia y la rentabilidad de las empresas. Gracias a la reducción de inactividad, se evitan fallas graves. Esto hace que la maquinaria funcione mejor.

Un gran beneficio es la reducción de tiempos de inactividad no planificados. Un estudio de IBM Analytics muestra que esto puede reducir paradas para reparaciones entre un 35-45% más que otros métodos¹⁹. El monitoreo constante y la detección temprana de fallas, como los análisis de vibraciones, permiten actuar con precisión²⁰.

Estas tecnologías no solo evitan paradas inesperadas. También mejoran la planificación del mantenimiento. Así, se optimiza la vida útil de los activos²¹.

La optimización de activos es otro gran beneficio. Las empresas que usan este enfoque reducen costos de mantenimiento entre un 20-25% en comparación con métodos tradicionales¹⁹. La gestión adecuada de los activos, gracias a la monitorización constante y análisis predictivo, maximiza su efectividad.

Además, la IA asegura un rendimiento eficiente y una respuesta rápida ante cualquier irregularidad²⁰.

El mantenimiento predictivo es clave en muchas industrias. Mejora la eficiencia y optimiza las operaciones. En la industria alimentaria, es vital para controlar la temperatura. Esto asegura la calidad y seguridad de los alimentos.

Los sensores en tiempo real ayudan a prever problemas. Así, se evitan pérdidas económicas. La inteligencia artificial procesa datos para tomar decisiones rápidas²².

El mantenimiento predictivo en la industria alimentaria se usa de varias maneras:

• Control de frío en cámaras de refrigeración.
• Monitoreo de equipos de cocción y envasado.
• Análisis de vibraciones en maquinaria para detectar anomalías.

Estas técnicas mejoran la eficiencia y reducen el desperdicio. Así, se asegura la calidad de los productos²².

En la aviación, es crucial para el monitoreo de aeronaves. Análisis de aceite y sensorización en motores ayudan a detectar problemas. Esto asegura la seguridad y mejora la operación²³.

Estas estrategias mejoran los tiempos de actividad y reducen costos. Las intervenciones se programan solo cuando son necesarias. Esto alarga la vida útil de los dispositivos y mejora la seguridad²³.

La integración IoT en el mantenimiento industrial es un gran avance. Permite la monitorización en tiempo real de los equipos. Esto ayuda a detectar fallas tempranas y a mejorar los procesos de mantenimiento.

En un mundo donde los costos son importantes, más de 80% de las empresas que adoptaron esta estrategia vieron beneficios en 2021. Alrededor de la mitad de ellas recuperó su inversión en menos de un año²⁴.

El uso de algoritmos de aprendizaje automático mejora la monitorización en tiempo real. Permite ajustar los modelos de mantenimiento según los datos obtenidos²⁵. Esto ha mejorado la precisión en la clasificación de paradas de maquinaria textil, alcanzando un 92%.

Además, ha aumentado la vida útil del equipo en un 1.2 veces. También ha reducido los costos de reemplazo en un 20% gracias al análisis de vibraciones en sistemas IoT²⁵.

Las iniciativas de mantenimiento predictivo en sectores críticos, como el petróleo y gas, han sido efectivas. Han reducido el tiempo de inactividad en un 20% y aumentado la producción en más de 500 mil barriles anuales²⁴. Esta integración revoluciona el mantenimiento y redefine la gestión de activos industriales.

El mantenimiento predictivo ofrece muchas ventajas, pero enfrenta la resistencia al cambio en muchas organizaciones. El personal puede ser reacio a usar nuevas tecnologías y métodos. Esto crea desafíos implementación mantenimiento que pueden frenar el avance.

Las barreras tecnología son otro gran obstáculo. Muchas empresas tienen dificultades para integrar sistemas de análisis de datos. Esto afecta la calidad de la información necesaria para un mantenimiento eficaz. La falta de unión entre datos de sensores y actividades humanas complica la integración²⁶.

Para superar estos obstáculos, es clave capacitar al personal en nuevas herramientas tecnológicas. También es importante fomentar un cambio cultural que apoye el mantenimiento predictivo. Esto requiere inversión en formación y crear un ambiente que valora la adaptabilidad y el aprendizaje continuo. Al superar estas barreras tecnología, las empresas pueden mejorar su planificación a largo plazo. Esto reduce el tiempo de inactividad y mejora la eficiencia operativa²⁷.

La inteligencia artificial mejora la respuesta autónoma de los sistemas industriales. Esto significa que pueden funcionar solos, tomando decisiones rápidas sobre el mantenimiento y uso de la maquinaria. Gracias a algoritmos avanzados, las máquinas analizan mucha información para prever fallos o necesidades de intervención.

Los algoritmos de aprendizaje automático son clave para la respuesta autónoma. A medida que la IA procesa más datos, mejora para tomar decisiones en tiempo real. Por ejemplo, empresas que usan estas tecnologías reducen mucho el tiempo de inactividad al prever fallos con precisión.

Esta capacidad de anticipación y respuesta rápida no solo ahorra costos. También mejora la seguridad y eficiencia operativa.

Estos ejemplos muestran cómo la inteligencia artificial cambia la forma de abordar problemas industriales. Facilita una respuesta autónoma que mejora todas las operaciones²⁸²⁹³⁰.

La automatización industrial es clave para mejorar la productividad y eficiencia de las empresas. La relación con IA es fundamental, ya que la inteligencia artificial ofrece herramientas que mejoran los procesos automatizados. Esto ayuda a reducir errores y aumentar la precisión en la selección de puntos 3D, según los integradores de sistemas³¹.

Las empresas que usan automatización y IA pueden ver cómo sus máquinas aprenden y se adaptan a nuevas tareas. Esto significa que los algoritmos de IA necesitan mucha información para funcionar bien³². Además, estas tecnologías ayudan a tomar decisiones mejor y a analizar la información de manera más profunda, creando un ambiente laboral más dinámico.

Actualmente, los procesos automatizados son cruciales para optimizar recursos y mejorar la calidad de los productos. Las empresas deben adoptar nuevas tecnologías para seguir siendo competitivas. La implementación de IA en la automatización industrial puede cambiar completamente cómo operan, permitiendo a los técnicos enfocarse en tareas estratégicas y fomentar la innovación y el crecimiento.

La llegada de la inteligencia artificial (IA) en el mantenimiento predictivo cambia mucho las cosas. Esta transformación no solo hace que los trabajos sean más fáciles. También ayuda a que las empresas piensen más en datos que en opiniones personales.

Con la IA, las empresas pueden analizar datos en tiempo real. Esto hace que los trabajadores tomen decisiones basadas en hechos, no solo en lo que piensan.

Adoptar una mentalidad basada en datos va más allá de usar nuevas herramientas. También significa darle más importancia a la formación de los empleados. Por ejemplo, Target ha visto un aumento del 25% en la lealtad de sus clientes. Esto se debe a que su cultura se alinea con sus objetivos tecnológicos, gracias a programas de formación y liderazgo colaborativo³³.

Los equipos deben aprender a usar y entender diferentes tipos de información. Esto ayuda a que la empresa sea más eficiente. Siemens, por ejemplo, ha reducido los tiempos de inactividad en un 30% gracias a algoritmos de aprendizaje automático³³.

La IA y el mantenimiento predictivo no solo mejoran la operación. También ofrecen una gran oportunidad para cambiar la cultura organizacional. Esto hace que el trabajo sea más colaborativo y que los empleados tengan más poder para tomar decisiones importantes. El uso de la IA puede hacer que los empleados sean más eficientes y felices, creando un ambiente de trabajo más dinámico y adaptable.

El futuro del mantenimiento predictivo es muy emocionante. Esto se debe a los avances en IA y las tecnologías emergentes. En los últimos años, las empresas han cambiado cómo se hace el mantenimiento. Ahora usan inteligencia artificial y sensores IoT para mejorar las operaciones.

Este cambio ha reducido los costos de reparación. También ha minimizado el tiempo que la maquinaria está inactiva. Esto es gracias al enfoque predictivo³⁴.

Al usar herramientas avanzadas, como la realidad aumentada y simulaciones de realidad virtual, estás ayudando a transformar el mantenimiento. Los técnicos de mantenimiento se convierten en analistas de datos. Ahora pueden entender grandes cantidades de información.

Por ejemplo, el 85% de los equipos falla, incluso con un mantenimiento programado. Esto muestra que necesitamos estrategias más eficientes³⁵.

Además, un tercio del presupuesto de mantenimiento se desperdicia. Esto se debe a métodos ineficaces de gestión del mantenimiento³⁵. Es crucial ajustar nuestras estrategias para un futuro donde el mantenimiento predictivo sea común. Esto maximizará la eficiencia y reducirá costos.

La IA en el mantenimiento predictivo cambia cómo las empresas cuidan sus activos industriales. Usando tecnología avanzada y análisis de datos, se logran grandes beneficios. Por ejemplo, se reduce el tiempo de inactividad y los costos de reparación en maquinaria.

Compañías como Siemens y General Electric ya están usando sistemas como «MindSphere». Esto muestra cómo la IA mejora la eficiencia en la industria manufacturera³⁶³⁷.

El mantenimiento predictivo mejora la operación y la eficiencia. Esto ayuda a las empresas a adaptarse y crecer en un mercado competitivo. Sectores como la atención médica y el transporte también están adoptando la IA para mejorar su rendimiento³⁶³⁷.

Las empresas que invierten en datos y automatización estarán preparadas para el futuro. Adoptar el mantenimiento predictivo te da una ventaja competitiva. También ayuda al crecimiento sostenible de tu sector.

1. Mantenimiento Predictivo con IA para Maquinaria Industrial – Impacting Digital – https://impacting.digital/mantenimiento-predictivo-ia-para-maquinaria-industrial/
2. La inteligencia artificial en mantenimiento: hacia la planta industrial del futuro – https://www.tractian.com/es/blog/como-funciona-la-inteligencia-artificial-de-los-sensores-iot-de-tractian
3. IA y Mantenimiento Predictivo: Revolución en la Gestión Industrial – https://www.fracttal.com/es/blog/inteligencia-artificial-y-mantenimiento-predictivo
4. Introducción al mantenimiento predictivo en procesos de fabricación – Azure Architecture Center – https://learn.microsoft.com/es-es/azure/architecture/industries/manufacturing/predictive-maintenance-overview
5. Mantenimiento predictivo mediante Inteligencia Artificial y algoritmos de Deep Learning – https://www.ita.es/blog/mantenimiento-predictivo-mediante-inteligencia-artificial-y-algoritmos-de-deep-learning/
6. Transformación Industrial con IA – https://datision.com/blog/transformacion-industrial-como-la-ia-revoluciona-la-produccion-y-eficiencia/
7. Inteligencia artificial en el sector industrial – https://tecnologiaparalaindustria.com/inteligencia-artificial-en-el-sector-industrial-y-manufactura/
8. La guía definitiva del mantenimiento predictivo – https://www.fracttal.com/es/guias-mantenimiento/mantenimiento-predictivo
9. Mantenimiento Predictivo potenciado por IA: el futuro de la gestión industrial | Advanced Factories – https://www.advancedfactories.com/mantenimiento-predictivo-potenciado-por-ia-el-futuro-de-la-gestion-industrial/
10. Diagnóstico de fallas en procesos industriales mediante inteligencia artificial. – https://es.linkedin.com/pulse/diagnóstico-de-fallas-en-procesos-industriales-mediante-karlos-marino-qsude
11. PDF – https://www.revistaespacios.com/a18v39n24/a18v39n24p12.pdf
12. Descubre las 10 herramientas de diagnóstico esenciales para mantenimiento predictivo – https://www.fracttal.com/es/blog/herramientas-diagnostico-mantenimiento-predictivo
13. Las mejores técnicas de Mantenimiento Predictivo – https://www.tractian.com/es/blog/tecnicas-de-mantenimiento-predictivo-utilizadas-en-la-industria
14. El Machine Learning en el mantenimiento industrial. – https://inspenet.com/articulo/la-revolucion-del-machine-learning/
15. Adoptando el poder de la IA y el Aprendizaje Automático (Machine Learning) en la Fabricación Inteligente – Smart Factory ES – https://www.smartfactorymom.com/es/blog/adoptando-el-poder-de-la-ia-y-el-aprendizaje-automatico-en-la-fabricacion-inteligente/
16. Análisis de datos, la clave para mejorar tu rendimiento industrial – https://nexusintegra.io/es/analisis-datos-empresa-industrial/
17. Análisis de datos en la era de la Inteligencia Artificial – https://inforges.es/blog/analisis-de-datos-inteligencia-artificial/
18. ¿Cómo la Inteligencia Artificial está transformando la industria manufacturera? – https://www.fracttal.com/es/blog/como-la-inteligencia-artificial-esta-transformando-la-industria-manufacturera
19. Las ventajas de implementar Mantenimiento Predictivo en tu empresa – https://decidesoluciones.es/las-ventajas-de-implementar-mantenimiento-predictivo-en-tu-empresa/
20. Análisis de vibraciones en máquinas industriales: principales ventajas – https://dynamox.net/es/blog/analisis-de-vibraciones-en-maquinas-industriales-principales-ventajas-2
21. Mantenimiento Predictivo Y Detección De Fallos Mediante Ia – FasterCapital – https://fastercapital.com/es/tema/mantenimiento-predictivo-y-detección-de-fallos-mediante-ia.html
22. ¿Cómo la IA revoluciona el mantenimiento predictivo en la Industria 4.0? – https://datision.com/blog/como-la-inteligencia-artificial-revoluciona-el-mantenimiento-predictivo-en-la-industria-4-0/
23. Ejemplos y aplicaciones del mantenimiento predictivo – https://www.educaopen.com/digital-lab/blog/inteligencia-artificial/ejemplos-de-mantenimiento-predictivo
24. El IOT en mantenimiento inteligente – https://www.fracttal.com/es/guias-mantenimiento/iot-y-mantenimiento-inteligente
25. Mantenimiento Predictivo con IoT: Reduciendo Tiempos de Inactividad en la Industria | SEIDOR – https://www.seidor.com/blog/iot-mantenimiento-predictivo-reduciendo-tiempos-inactividad-industria
26. Los dos desafíos a superar para impulsar el mantenimiento – https://reliabilityweb.com/sp/articles/entry/pushing-iiot-predictive-maintenance-forward-two-challenges-to-overcome
27. Descubre cómo la Inteligencia Artificial revoluciona el mantenimiento predictivo en la industria ✨ #IAenMantenimientoPredictivo – https://innovacionindustrial.net/inteligencia-artificial/prediccion-fallas-rol-ai-mantenimiento-predictivo-industrial/
28. ¿Qué es la inteligencia artificial? – Explicación de la inteligencia artificial (IA) – AWS – https://aws.amazon.com/es/what-is/artificial-intelligence/
29. Inteligencia artificial (IA) vs. aprendizaje automático (AA) – https://cloud.google.com/learn/artificial-intelligence-vs-machine-learning?hl=es-419
30. Las 3 etapas de la Inteligencia Artificial: en cuál estamos y por qué muchos piensan que la tercera puede ser fatal – BBC News Mundo – https://www.bbc.com/mundo/noticias-65617676
31. Automatización: IA en visión artificial y sensores – https://www.mundoexpopack.com/automatizacion/transformacion-digital/article/22068827/automatizacin-ia-en-visin-artificial-y-sensores
32. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LA AUTOMATIZACIÓN DEL EMPLEO – https://es.linkedin.com/pulse/la-inteligencia-artificial-y-automatización-del-empleo-german-salinas
33. El impacto de la inteligencia artificial en la cultura organizacional y su capacidad para fomentar la innovación. – https://vorecol.com/es/articulos/articulo-el-impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-la-cultura-organizacional-y-su-capacidad-para-fomentar-la-innovacion-186816
34. La IA en el mantenimiento: transformando técnicos en analistas – https://www.fracttal.com/es/blog/como-ia-transforma-tecnicos-en-analistas
35. La Inteligencia Artificial (IA) en la estrategia de mantenimiento de equipos | Rockwell Automation – https://www.rockwellautomation.com/es-mx/company/news/magazines/lainteligenciaartific.html
36. Ventajas y desventajas de la inteligencia artificial en empresas – https://escala.com/ventajas-y-desventajas-de-la-inteligencia-artificial-en-empresas/
37. Inteligencia artificial en la industria: 7 ejemplos que debes conocer – https://escala.com/inteligencia-artificial-en-la-industria-ejemplos-exitosos/