Cómo implantar la IA en la fabricación de maquinaria para la construcción: Guía práctica (I)

NOTA: haz clic aquí para leer la segunda parte de este artículo «Cómo implantar la IA en la fabricación de maquinaria para la construcción: Guía práctica (II)«.

Este artículo es el primero de dos que explican cómo implantar la IA en la fabricación de maquinaria para la construcción. El objetivo final es elaborar una guía práctica que ayude a las empresas del sector a adoptar esta tecnología en sus procesos productivos y organizativos.

Este primer artículo servirá de introducción a conceptos y fundamentos básicos relacionados con la Inteligencia Artificial y las aplicaciones que esta tecnología tiene en la industria manufacturera, en general, y para los fabricantes de maquinaria para la construcción, en particular. Éstos son los apartados incluidos en este primer artículo:

1. Introducción: la transformación digital en la industria manufacturera.
2. Inteligencia artificial: conceptos básicos.
3. El viaje del dato.
4. Presente y futuro de la IA.

Por su parte, en el segundo artículo, abordaremos, ya de una manera más concisa y específica, cómo adoptar la IA en la fabricación de este tipo de maquinaria:

1. Aplicaciones de la IA en la fabricación de maquinaria.
2. Integración de la IA con otras tecnologías clave.
3. Guía práctica para la implantación de la IA.

Introducción: la transformación digital en la industria manufacturera

De la Industria 4.0 a la IA

Las tecnologías digitales se han convertido en un motor de cambio y de innovación fundamental en prácticamente todos los sectores económicos de nuestra sociedad. Lógicamente, la industria manufacturera no ha sido ajena a todas estas innovaciones y ya tiene un largo camino recorrido desde que el concepto de Industria 4.0 se popularizara hace ya algunos años y, con él, la adopción de algunas tecnologías habilitadoras como:

• La robótica autónoma y/o colaborativa.
• El cloud computing.
• La fabricación aditiva.
• El Big Data y el Data Analytics.
• El Internet de las Cosas (IoT).
• Las tecnologías de realidad inmersiva (VR) y aumentada (AR).
• Etc.

El ITA cuenta con una gran experiencia en el diseño e implantación de rutas tecnológicas, cuyo objetivo es guiar y acompañar a las pymes en la adopción de las tecnologías clave de la Industria 4.0.

Además, en 2023 fuimos de nuevo seleccionados por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo como entidad especializada para los asesoramientos tecnológicos a realizar dentro del programa ACTIVA Industria 4.0. Puedes consultar más información sobre este programa haciendo clic en la siguiente imagen:

Aunque la Inteligencia Artificial (IA) ya se viene aplicando en el ámbito de la industria manufacturera desde hace años, es ahora cuando esta tecnología (en colaboración con otras) ha logrado un grado de madurez que permite a las empresas manufactureras obtener mayores beneficios:

• Mayor innovación y desarrollo de nuevos productos y componentes.
• Mejora de la calidad de componentes y productos ya existentes.
• Optimización y automatización de procesos productivos y logísticos.
• Automatización y robotización de procesos.
• Puesta en marcha de fábricas más inteligentes.
• Mejor gestión de la energía empleada en los procesos de fabricación.
• Toma de decisiones basadas en datos.
• Mantenimiento de máquinas predictivo.
• Mejor soporte al cliente y más personalizado.
• Etc.

Digitalización de los fabricantes de maquinaria para la construcción

Si nos ceñimos al sector de la fabricación de maquinaria para la construcción, la transformación digital implica la integración de sistemas cada vez más inteligentes y complejos procesos digitales en todas las etapas de la producción. Desde el diseño y desarrollo de productos, hasta la gestión de la cadena de suministro y el servicio postventa, las tecnologías digitales permiten una mayor eficiencia y flexibilidad.

La digitalización de los procesos de diseño, por ejemplo, permite a los ingenieros utilizar software avanzado para crear modelos virtuales de maquinaria y realizar simulaciones y optimizar el rendimiento antes de la fabricación física a través de los denominados gemelos digitales.

Además, la adopción de tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT) y el Big Data permite la recopilación y el análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real. Estos datos proporcionan información valiosa sobre el rendimiento de los equipos, el estado de los procesos y las condiciones operativas.

Cono veremos más adelante, con la ayuda de algoritmos avanzados de IA, las empresas pueden identificar patrones, predecir fallos y optimizar el mantenimiento, lo que se traduce en una reducción de los tiempos de inactividad y un aumento de la productividad.

La importancia del dato

La importancia de los datos en la industria manufacturera es fundamental. Los datos son la base sobre la cual se construyen todas las decisiones informadas y estratégicas. Los datos permiten a las empresas monitorizar y analizar el rendimiento de sus equipos y procesos, identificar patrones, prever fallos y optimizar el mantenimiento. También facilitan la personalización de los productos y servicios, mejorando así la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa.

En este contexto, los datos recopilados a través de sensores IoT y sistemas de monitorización en tiempo real se convierten en información valiosa que puede ser analizada mediante algoritmos avanzados de IA. Esta información permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos precisos y actualizados, lo que se traduce en una mejora significativa de la productividad y la reducción de costes.

En definitiva, el dato es el elemento central sobre el que gira la recogida, análisis, tratamiento y visualización de la información relacionada con los sistemas que intervienen en la fabricación de máquinas. Más adelante analizaremos en detalle en qué consiste el denominado viaje del dato.

Inteligencia artificial: conceptos básicos

Para poder comprender en profundidad todo el potencial y beneficios que la Inteligencia Artificial aporta al sector de la fabricación de maquinaria para la construcción, y cómo implantar esta tecnología en los procesos de este tipo de empresas, es imprescindible hacer antes una breve introducción a la IA.

En este artículo vamos a ver de manera introductoria y esquemática qué es la IA, qué modelos de IA existen, qué significan conceptos como IA generativa o prompt engineering, cuáles son las fases que existen en el denominado viaje del dato, cuál es el presente y futuro de la IA, etc.

Fundamentos de la IA

¿Qué es la IA?

La Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas y sistemas informáticos para realizar tareas que, normalmente, requieren de inteligencia humana. Esto incluye actividades como el aprendizaje, el razonamiento, el reconocimiento de voz, la percepción visual, la comprensión del lenguaje natural, la traducción de idiomas o la toma de decisiones.

 A través de algoritmos avanzados y grandes volúmenes de datos, la IA puede analizar información, reconocer patrones y hacer predicciones o recomendaciones. Sus aplicaciones abarcan, desde asistentes virtuales y sistemas de recomendación, hasta diagnósticos médicos y el desarrollo de vehículos totalmente autónomos.

Evolución de la IA

La evolución de la IA ha pasado por varias fases, desde sus inicios en la década de los 50, hasta la actualidad. En sus primeros años, la IA se centró en la creación de sistemas de lógica y reglas básicas para resolver problemas. Con el tiempo, la IA evolucionó hacia enfoques más avanzados, como el aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning). Estos enfoques utilizan redes neuronales artificiales que imitan el funcionamiento del cerebro humano para aprender de los datos y mejorar continuamente.

¿Cómo se entrena una IA?

El entrenamiento de una IA implica alimentar al sistema con grandes cantidades de datos y permitirle aprender patrones y relaciones a partir de ellos. Este proceso se conoce como «aprendizaje supervisado» cuando se utilizan datos etiquetados, o «aprendizaje no supervisado» cuando se utilizan datos no etiquetados.

Durante el entrenamiento, los algoritmos ajustan sus parámetros internos para minimizar los errores y mejorar la precisión de sus predicciones. Este proceso requiere una gran cantidad de recursos computacionales y puede llevar desde horas hasta semanas, dependiendo de la complejidad del modelo y la cantidad de datos.

Algoritmos

Un algoritmo es una secuencia finita de instrucciones o pasos lógicos, organizados de manera coherente, que se utilizan para resolver un problema o realizar una tarea específica. Estos pasos están diseñados para ser ejecutados por una computadora y garantizan un resultado definido.

Los algoritmos se aplican en diversas áreas, como matemáticas, informática, y resolución de problemas cotidianos, optimizando procesos y mejorando la eficiencia en la ejecución de tareas. Son fundamentales en el desarrollo de software y en la automatización de procesos, facilitando la toma de decisiones y el procesamiento de grandes volúmenes de información.

Modelos vs aplicaciones

Modelos

Los modelos de IA son estructuras matemáticas y algorítmicas que se utilizan para procesar datos y realizar tareas específicas. Existen diferentes tipos de modelos, como redes neuronales, árboles de decisión y modelos de regresión. Cada tipo de modelo es adecuado para diferentes tipos de tareas.

Por ejemplo, las redes neuronales son ideales para el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural, mientras que los árboles de decisión son útiles para la clasificación y la predicción.

Aplicaciones

Las aplicaciones de la IA son los usos prácticos de estos modelos para resolver problemas del mundo real. En la industria manufacturera, las aplicaciones de la IA incluyen el mantenimiento predictivo, la optimización de procesos, la automatización de tareas y la mejora de la seguridad. Estas aplicaciones permiten a los fabricantes mejorar la eficiencia operativa, reducir costes y aumentar la calidad de sus productos.

Repositorio de herramientas

Existen numerosos repositorios de herramientas de IA que facilitan el desarrollo y la implementación de modelos de IA. Algunos de los más populares incluyen TensorFlow, PyTorch y scikit-learn. Estas herramientas proporcionan bibliotecas y frameworks que simplifican el proceso de construcción, entrenamiento y despliegue de modelos de IA. Además, muchos de estos repositorios están respaldados por comunidades de desarrolladores que contribuyen con código, documentación y soporte.

IA predictiva vs IA generativa

La IA se puede clasificar en dos grandes categorías: IA predictiva e IA generativa. La IA predictiva se centra en la creación de modelos que pueden hacer predicciones basadas en datos históricos. Esta tecnología es utilizada en aplicaciones como el mantenimiento predictivo y la detección de anomalías.

Por otro lado, la IA generativa se enfoca en la creación de nuevos datos o contenidos a partir de patrones aprendidos y modelos avanzados. Estos modelos pueden generar texto, imágenes, música y otros tipos de datos. Un ejemplo destacado de IA generativa es ChatGPT, que puede generar texto coherente y contextualmente relevante a partir de una entrada proporcionada por el usuario.

Prompt Engineering

El prompt engineering es una técnica utilizada para mejorar la calidad y relevancia de las respuestas generadas por modelos de IA generativa. Consiste en diseñar cuidadosamente las instrucciones y el contexto que se proporcionan al modelo para guiar su generación de contenido. Esta técnica es crucial para obtener resultados precisos y útiles en aplicaciones como la generación de textos y la traducción automática.

Búsquedas semánticas (RAG, índices, embeddings…)

Las búsquedas semánticas utilizan técnicas avanzadas de IA para comprender el significado y el contexto de las consultas de búsqueda, en lugar de basarse únicamente en palabras clave.

Herramientas como RAG (Retrieval-Augmented Generation), índices y embeddings permiten a los sistemas de búsqueda proporcionar resultados más relevantes y precisos al interpretar mejor la intención del usuario. Estas tecnologías son especialmente útiles en aplicaciones donde se requiere una comprensión profunda del contexto y el contenido.

El viaje del dato

Qué es el viaje del dato

El viaje del dato se refiere al ciclo de vida completo de los datos, desde su creación hasta su análisis y utilización para la toma de decisiones. En la industria manufacturera, este viaje abarca varias etapas críticas, incluyendo la generación, extracción, procesamiento, almacenamiento y análisis de datos.

Cada una de estas etapas es fundamental para convertir los datos brutos en información valiosa que puede mejorar la eficiencia operativa, la calidad del producto y la toma de decisiones estratégicas.

Origen del dato: tipos y fuentes

Tipos de datos

Los datos pueden clasificarse en dos tipos principales:

1. Datos estructurados: Datos que están organizados en un formato predefinido, como tablas de bases de datos. Ejemplos incluyen cifras de producción, tiempos de ciclo y registros de mantenimiento.
2. Datos no estructurados: Datos que no tienen una estructura predefinida y que pueden incluir texto libre, imágenes, audio y video. Ejemplos incluyen registros de audio de llamadas de soporte técnico, imágenes de productos y comentarios de clientes.

Fuentes de datos internas y externas

De nuevo, podemos distingos dos grandes tipos:

1. Fuentes internas: Incluyen sensores instalados en la maquinaria, sistemas de gestión de la producción (ERP), registros de mantenimiento y datos de operarios.
2. Fuentes externas: Incluyen datos de mercado, información de proveedores, datos meteorológicos y datos de rendimiento de productos similares.

Extracción del dato: métodos y desafíos

Métodos de adquisición

Los datos que, posteriormente, serán tratados y analizados, pueden ser extraídos de las siguientes maneras:

• Sensores y dispositivos IoT: Utilizados para recopilar datos en tiempo real sobre el rendimiento y estado de la maquinaria.
• Bases de datos transaccionales: Sistemas ERP y otros sistemas de gestión que almacenan datos estructurados sobre operaciones y producción.
• Web scraping: Técnicas para extraer datos de sitios web, como información de proveedores y análisis de la competencia.
• API y servicios web: Integración con servicios externos para obtener datos adicionales, como precios de materias primas y datos meteorológicos.

Desafíos en la adquisición de datos

Extraer los datos es un proceso más complejo de lo que pueda parecer en un primer momento, ya que conlleva una serie de desafíos:

• Calidad de los datos: Asegurar que los datos sean precisos, completos y consistentes. Los datos incompletos o incorrectos pueden llevar a análisis erróneos y decisiones incorrectas.
• Privacidad y consentimiento: Garantizar que la recopilación y el uso de datos cumplan con las regulaciones de privacidad y protección de datos, como el GDPR. Es esencial obtener el consentimiento adecuado de los usuarios y proteger la información sensible.
• Integración de datos heterogéneos: Los datos provienen de diversas fuentes y formatos (sensores, bases de datos, registros manuales, etc.). Integrar estos datos en una plataforma cohesiva puede ser un desafío significativo debido a las diferencias en los formatos y las estructuras de datos.
• Actualización y mantenimiento de los datos: Los datos deben mantenerse actualizados para ser útiles. Esto incluye la captura de datos en tiempo real y la eliminación de datos obsoletos. Además, la infraestructura de datos debe ser capaz de manejar grandes volúmenes de datos en constante crecimiento.
• Costes de adquisición y almacenamiento: La recopilación y el almacenamiento de grandes volúmenes de datos pueden ser costosos. Las empresas deben equilibrar los beneficios de la recopilación de datos con los costos asociados, buscando soluciones rentables y eficientes.
• Fiabilidad y redundancia de los sistemas de adquisición: Asegurar que los sistemas de adquisición de datos sean fiables y que existan mecanismos de redundancia para evitar la pérdida de datos en caso de fallos del sistema.

Procesamiento del dato

ETL (Extract, Transform, Load)

El proceso ETL es fundamental para preparar los datos para su análisis. Consiste en:

1. Extraer: Extracción de datos de diversas fuentes.
2. Transformar: Limpieza y transformación de datos para garantizar su calidad y coherencia.
3. Cargar: Carga de los datos transformados en un sistema de almacenamiento adecuado.

Camino caliente, templado y frío de los datos

Este concepto se refiere a la clasificación de los datos en función de la frecuencia de acceso y el tiempo de retención:

• Camino caliente: Datos que se acceden y procesan en tiempo real.
• Camino templado: Datos que se acceden con menos frecuencia pero que aún son necesarios para análisis regulares.
• Camino frío: Datos históricos que se acceden rara vez y se almacenan principalmente para auditorías o análisis a largo plazo.

Herramientas y tecnologías para el procesamiento de datos

Existen diversas herramientas y tecnologías para el procesamiento de datos, incluyendo frameworks de Big Data como Apache Hadoop y Apache Spark, así como herramientas de integración de datos como Talend y Informatica.

Almacenamiento del dato: tipos y consideraciones

Tipos de almacenamiento

Éstos son los principales tipos de almacenamientos de datos que se usan en sistemas basados en IA:

• Bases de datos relacionales: Adecuadas para datos estructurados y transacciones de alta frecuencia.
• Bases de datos NoSQL: Utilizadas para datos no estructurados y grandes volúmenes de datos.
• Almacenamiento en la nube: Soluciones flexibles y escalables ofrecidas por proveedores como AWS, Azure y Google Cloud.
• Data lakes: Repositorios centralizados que permiten almacenar datos estructurados y no estructurados a gran escala.

Consideraciones de almacenamiento

A la hora de almacenar los datos que recogemos de nuestras máquinas y sistemas, es necesario tener en cuenta algunas consideraciones que no son triviales:

• Seguridad: Protección de datos contra accesos no autorizados y ciberataques.
• Accesibilidad: Garantizar que los datos sean fácilmente accesibles para los usuarios autorizados.
• Velocidad de acceso: Optimización del rendimiento para acceder a los datos rápidamente.

Análisis del dato

Objetivos del EDA (Análisis Exploratorio de Datos)

El EDA tiene como objetivo explorar y resumir las características principales de los datos mediante técnicas estadísticas y visualizaciones. Esto ayuda a identificar patrones, anomalías y relaciones importantes.

Técnicas y herramientas

Éstas son las técnicas y herramientas empleadas en esta fase del viaje del dato:

• Técnicas: Análisis descriptivo, análisis de correlación, análisis de series temporales.
• Herramientas: Software como Python (pandas, matplotlib), R, y herramientas de Business Intelligence (BI) como Tableau y Power BI.

Detección de patrones y anomalías

La detección de patrones y anomalías es crucial para identificar comportamientos inusuales y tendencias que pueden afectar la producción. En el contexto de la fabricación de maquinaria para la construcción, esto significa poder prever y mitigar problemas antes de que ocurran, optimizar los procesos y mejorar la calidad del producto.

Detectar patrones implica analizar grandes volúmenes de datos para encontrar regularidades y relaciones significativas. Por ejemplo, al observar los datos de rendimiento de una máquina, se pueden identificar patrones que indican cuándo una máquina está operando de manera óptima o cuándo se están produciendo problemas. Estos patrones pueden utilizarse para establecer puntos de referencia y estándares de rendimiento.

Las tendencias, por otro lado, se refieren a cambios graduales o persistentes en los datos a lo largo del tiempo. Identificar tendencias es fundamental para la planificación a largo plazo y la toma de decisiones estratégicas. Por ejemplo, si se observa una tendencia de aumento en el tiempo de inactividad de una máquina, esto puede ser una señal de que se necesita un mantenimiento preventivo o una actualización del equipo.

Las anomalías son datos que se desvían significativamente de los patrones y tendencias esperados. En la fabricación, las anomalías pueden ser indicativas de fallos inminentes, problemas de calidad o ineficiencias en el proceso. Detectar estas anomalías de manera temprana permite a las empresas tomar medidas correctivas antes de que los problemas se agraven.

Predicción y automatización de procesos

Modelos predictivos

Los modelos predictivos utilizan datos históricos para prever eventos futuros. En la industria manufacturera, estos modelos pueden predecir fallos de maquinaria, necesidades de mantenimiento y demandas de producción. Los modelos más comunes incluyen estas técnicas:

• Regresión lineal: Se utiliza para predecir un valor continuo basado en una o más variables independientes.
• Árboles de decisión: Utilizados para clasificar y predecir resultados basados en decisiones tomadas a partir de características específicas.
• Redes neuronales: Imitan el funcionamiento del cerebro humano para identificar patrones complejos y hacer predicciones precisas.

Herramientas y tecnologías

Existen diversas herramientas y tecnologías que facilitan la creación y el uso de modelos predictivos:

• Software de análisis estadístico: Herramientas como SPSS, SAS y R.
• Frameworks de machine learning: TensorFlow, PyTorch y scikit-learn.
• Plataformas de Big Data: Apache Hadoop y Apache Spark.

Conclusión

El viaje del dato, en el contexto de la fabricación de maquinaria para la construcción, es un proceso complejo que abarca, desde la generación y extracción de datos, hasta su posterior análisis y utilización para la toma de decisiones estratégicas. Cada etapa del viaje del dato es crucial para convertir los datos brutos en información valiosa que puede mejorar la eficiencia operativa, la calidad del producto y la competitividad de la empresa.

Presente y futuro de la IA

Estado del arte

En la actualidad, la inteligencia artificial ha alcanzado un nivel de madurez considerable en varias áreas clave de la industria manufacturera. Las tecnologías de IA se están utilizando para optimizar procesos, mejorar la eficiencia operativa y reducir costes. Éstas son las aplicaciones más comunes, actualmente.

1. Mantenimiento predictivo: Uso de algoritmos de machine learning para prever fallos en la maquinaria y programar el mantenimiento de manera preventiva.
2. Automatización de procesos: Implementación de robots y sistemas automatizados para realizar tareas repetitivas y peligrosas, mejorando la seguridad y eficiencia.
3. Control de calidad: Utilización de sistemas de visión artificial para inspeccionar productos y detectar defectos en tiempo real.
4. Gestión de la cadena de suministro: Aplicación de la IA para optimizar el inventario, prever la demanda y gestionar los suministros de manera eficiente.

Normativa y regulación

La implementación de la inteligencia artificial en la industria está sujeta a diversas normativas y regulaciones, especialmente en lo que respecta a la protección de datos y la seguridad. En la Unión Europea, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) establece las pautas para el manejo de datos personales.

Además, se están desarrollando marcos regulatorios específicos para la IA, como la propuesta de la Ley de IA de la UE, que busca establecer requisitos y restricciones para el uso seguro y ético de la inteligencia artificial. Éstos son los aspectos clave de la normativa:

• Protección de datos: Asegurar que los datos personales se manejen de manera segura y con el consentimiento adecuado.
• Transparencia y explicabilidad: Los sistemas de IA deben ser transparentes y sus decisiones deben ser explicables para los usuarios.
• Responsabilidad: Definición clara de la responsabilidad en caso de fallos o mal uso de los sistemas de IA.
• Seguridad: Garantizar que los sistemas de IA no representen riesgos para la seguridad de las personas y los bienes.

Futuro de la IA

El futuro de la inteligencia artificial en la industria manufacturera es prometedor, con varias tendencias tecnológicas emergentes que están preparadas para transformar aún más el sector. Éstas son algunas de las más significativas:

• IA generativa: Algoritmos que pueden crear nuevos datos, diseños y soluciones basados en patrones aprendidos, como la generación de prototipos de productos.
• Integración con IoT: Uso de dispositivos conectados para recopilar y analizar datos en tiempo real, mejorando la eficiencia y la toma de decisiones.
• Realidad aumentada (AR): Aplicación de AR para el mantenimiento, la capacitación y el diseño de maquinaria, proporcionando una interacción más intuitiva con los sistemas.
• Modelos autónomos y auto optimizados: Evolución de los modelos de machine learning hacia sistemas más autónomos y capaces de optimizar aspectos clave como su eficiencia y rendimiento sin intervención humana constante.

Desafíos éticos y retos técnicos

A medida que la inteligencia artificial se integra más en la industria manufacturera, surgen varios desafíos éticos y técnicos que deben abordarse para garantizar una implementación exitosa y responsable.

Desafíos éticos:

1. Bias en los algoritmos: Asegurar que los modelos de IA no perpetúen sesgos y discriminaciones existentes en los datos de entrenamiento.
2. Transparencia: Proveer explicaciones claras y comprensibles de cómo se toman las decisiones basadas en IA.
3. Impacto en el empleo: Gestionar el impacto de la automatización en el empleo, proporcionando capacitación y apoyo a los trabajadores afectados.

Retos técnicos:

1. Escalabilidad: Desarrollo de sistemas de IA que puedan escalar de manera eficiente para manejar grandes volúmenes de datos y operaciones.
2. Interoperabilidad: Garantizar que los sistemas de IA puedan integrarse y comunicarse con otras tecnologías y plataformas existentes.
3. Ciberseguridad: Proteger los sistemas de IA contra ciberataques y garantizar la integridad y seguridad de los datos.

Conclusión

Aquí finaliza este primer artículo, cuyo objetivo es hacer una introducción a aspectos básicos de la IA y hacer un esbozo o adelanto de las aplicaciones y beneficios que esta tecnología ofrece a la industria manufacturera y, en particular, a los fabricantes de maquinaria para la construcción.

Como hemos visto, la IA ha alcanzado un grado de madurez muy importante, lo que se traduce en un gran potencial a la hora de desarrollar de soluciones y herramientas específicas para este sector. Pero su implantación no está exenta de retos técnicos y desafíos éticos y regulatorios.

En un segundo artículo veremos más en profundidad los beneficios y aplicaciones que esta tecnología ofrece a los fabricantes del sector, y explicaremos cómo adoptar esta tecnología de manera práctica a través de una guía.

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