Integración de Manufactura y Herramientas de Corte con IA y IoT
Manufactura inteligente en acción
La combinación de inteligencia artificial y el internet de las cosas, están revolucionando la manufactura mediante la monitorización de herramientas de corte metálicas en tiempo real:
1. ¿Por qué es importante?
- Detección temprana de desgaste y fallos en herramientas metálicas, lo que reduce tiempos de paro y mejora la calidad.
- Permite mantenimiento predictivo, evitando reparaciones costosas y repentinas.
2. ¿Cómo funciona?
- Sensores registran datos (vibración, temperatura, consumo energético).
- Machine learning analiza patrones para identificar posibles fallos.
- Sistemas IoT transfieren datos al cloud para análisis centralizado.
3. Beneficios concretos en manufactura
- Menos tiempos de inactividad.
- Mejor rendimiento y vida útil de las herramientas de corte.
- Procesos más eficientes y automatizados.
4. Desafíos y consideraciones
- Requiere datos de calidad, expertos y recursos tecnológicos.
- Necesita inversión en infraestructura y capacitación del personal.
Manufactura + Herramientas de corte: casos de éxito reales
1. Kennametal: fábricas inteligentes conectadas
Kennametal implementó soluciones con IoT y Azure + Power BI, conectando máquinas en varias plantas.
Resultado: redes de “smart factories” que conectan hasta con clientes, con detección avanzada de mejora de polvo y rendimiento en tiempo real.
2. BC Machining: 99 % de precisión para predecir fallos
BC Machining instaló monitoreo de carga de husillo en alta frecuencia + IA.
- Resultado: predicción de fallos en herramientas con 99 % de acierto hasta 40 min antes.
- Impacto: 30 % menos descarte, 25 % más tiempo productivo y 20 % ahorro en reemplazo de herramientas.
3. thyssenkrupp Materials: eficiencia en serrado de metales
thyssenkrupp conectó cientos de máquinas (algunas de 1961) con su plataforma “toii”.
Resultado en centros de servicio: –52 % de tiempo de inactividad, +10 % de rendimiento en embalaje, +500 máquinas monitorizadas.
| Empresa | Tecnología aplicada | Resultados |
|---|---|---|
| Kennametal | IoT + Power BI + ML | Fábricas conectadas con insights que impulsan mejoras |
| BC Machining | Monitoreo de husillo + IA | Alta precisión en detección de fallos y mayor productividad |
| thyssenkrupp | IoT industrial en legacy machines | Menos paros, más conectividad y eficiencia |
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Fuentes
Gokul, S., Vigneshvar, S. A., Krishna, R. A., Kabilan, K., & Vijaya, P. (2024). Exploring the benefits of integrating machine learning and tool condition monitoring for manufacturing applications. En Proceedings of the 2nd International Conference on Innovation in Information Technology and Business (ICIITB 2024) (pp. 38–53). Atlantis Press International BV.
Tran, M.-Q., Doan, H.-P., Vu, V. Q., & Vu, L. T. (2023). Machine learning and IoT-based approach for tool condition monitoring: A review and future prospects. Measurement: Journal of the International Measurement Confederation, 207(112351), 112351. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2022.112351
Newton E. (2021). How Is the IoT Making Metal Fabrication More Agile? https://datafloq.com/read/how-iot-making-metal-fabrication-more-agile/
Kennametal pushes manufacturing into the future with IoT and Microsoft cloud solutions. (s/f). Microsoft.com. Recuperado el 24 de junio de 2025, de https://www.microsoft.com/en/customers/story/774902-kennametal-manufacturing-azure-iot-power-bi?
ARC Advisory Group. (s.f) thyssenkrupp Materials: Use Cases for Smart Manufacturing. Recuperado de https://www.arcweb.com/industry-best-practices/thyssenkrupp-materials-use-cases-smart-manufacturing
