Michelin y Sciling, juntos para gestionar de forma inteligente los proyectos técnicos de las fábricas

La complejidad del entorno industrial actual no solo está en la diversidad de proyectos, sino en cómo estos interactúan y se comparten dentro de una gran empresa como Michelin. Los problemas derivados de no contar con una plataforma unificada son múltiples: duplicación de esfuerzos, falta de visibilidad de soluciones efectivas y de normalización, aparición de soluciones divergentes y dificultad para encontrar proyectos similares en otras fábricas que podrían aportar un valor añadido.

Conscientes de que la innovación y la eficiencia operativa son clave para mantenerse competitivos en un entorno en constante evolución, desde Michelin han dado un paso adelante para encontrar una solución.

Michelin tenía bien identificado su reto: necesitaban centralizar la información de todos los proyectos técnicos y facilitar el acceso y el intercambio de conocimientos.  Pero no solo buscaban solucionar estos problemas, sino crear una herramienta capaz de evolucionar con el tiempo, escalable a nivel global y sencilla e intuitiva de usar para el usuario, permitiéndole buscar información y recibir alertas de los temas a los que esté suscrito.

Para solucionarlo, buscaban desarrollar una plataforma inteligente impulsada por IA. Además, surgían otros grandes retos, como la integración multilingüe y contar con un traductor online, haciendo el sistema útil para los equipos de diferentes regiones. También era necesario cumplir con estrictos requisitos de seguridad y confidencialidad, algo fundamental en un sector altamente competitivo donde la protección de la propiedad intelectual es clave.

Conocían al detalle sus necesidades y sabían las posibilidades que la inteligencia artificial podía ofrecerles. Pero no podían desarrollar solos este proyecto; necesitaban un partner con experiencia en soluciones de IA.

Con estas necesidades en mano, a través de Atlas Tecnológico se pusieron en contacto con Sciling, una boutique de desarrollo de soluciones de inteligencia artificial con más de 10 años de experiencia, para encontrar una posible solución.

En los primeros pasos de esta colaboración, Sciling presentó el plan de proyecto para llevar a cabo esta solución. Una propuesta centrada en agilizar los resultados y en tener una primera prueba de concepto (PoC, por sus siglas en inglés) de forma ágil y rápida, que utilizase los datos de 2 sedes (15 usuarios, 250 proyectos) y que sirviera para validar la tecnología a utilizar y su potencial. De obtener los resultados esperados, se continuaría con un prototipo mínimo viable (MVP, por sus siglas en inglés) para desplegar el sistema a pequeña escala y finalmente se escalaría a producto completo, para los 1500 usuarios y 7500 proyectos de la organización.

Actualmente, la PoC ya ha sido presentada con éxito. La primera prueba de este asistente conversacional demostró la viabilidad de la tecnología. El sistema utiliza las bases de datos de dos de sus fábricas como fuente de conocimiento, está disponible en inglés y español y cuenta con una interfaz mínima que permite al usuario añadir nuevos proyectos.Para desarrollar este sistema inicial, Sciling apostó por el uso de un LLM estado del arte con capacidades multilingües, junto con una interfaz liviana para desarrollo de prototipos.

La PoC fue diseñada para demostrar de forma ágil la viabilidad de la tecnología, sin entrar en desarrollos complejos que pudieran suponer costes adicionales en un momento en el cual es fundamental comprender primero el aporte de valor a negocio. Al mismo tiempo, la elección de las tecnologías clave se hizo manteniendo en el horizonte la necesidad de escalar la solución en el futuro, con el objetivo de que la PoC realmente demostrara la viabilidad de la tecnología en un escenario de escalado de la solución.

En menos de 2 meses, Michelin logró presentar una primera prueba de concepto desarrollada por Sciling y validar la idea y captar la atención de los stakeholders dentro de la organización, asegurando que el proyecto cuente con el respaldo necesario para avanzar a las siguientes fases.

La experiencia de Sciling en el campo fue esencial para lograr el éxito de la primera fase y poder mirar hacia el futuro con garantías. Con más de 10 años de experiencia y un 33% de doctores en IA en su equipo, Sciling ha desarrollado en su trayectoria más de 50 soluciones personalizadas de IA para empresas nacionales e internacionales y organismos del sector público.

Con la vista puesta en el futuro, Michelin y Sciling ya buscan dar los siguientes pasos hacia el MVP, donde se desarrollará un sistema mínimo usable para toda la organización, construido con modelos open source, seguro y basado en el conocimiento del área de innovación de la compañía, con una interfaz conversacional sencilla para el usuario.

Industria 4.0 e IA: tecnología puntera para la industria del futuro

El proyecto de Sciling para Michelin demuestra cómo la inteligencia artificial puede transformar los procesos en el sector industrial, entre ellos la gestión de proyectos.

La automatización está cambiando por completo las fábricas, permitiendo a las empresas reducir costes y mejorar la precisión en diversas tareas. Tecnologías como el procesamiento de lenguaje natural, la analítica predictiva y el procesamiento de imágenes están siendo implementadas para optimizar la eficiencia operativa. Un claro ejemplo es el control por voz, que permite a los operarios manejar la maquinaria sin necesidad de contacto físico, liberando tiempo y recursos para tareas más importantes.

Otro caso de éxito es el control de calidad automatizado mediante IA, donde empresas como PepsiCo han integrado sistemas que detectan anomalías en la producción, garantizando productos consistentes y de alta calidad. Además, la IA facilita el mantenimiento predictivo, analizando el sonido de la maquinaria para anticipar fallos. General Motors, por ejemplo, ha adoptado este sistema, evitando costosas paradas y prolongando la vida útil de sus equipos.

En un entorno industrial altamente competitivo, la adopción de IA no solo permite a las empresas mejorar su productividad, sino también ser más sostenibles e innovadoras. Con estas tecnologías, las fábricas avanzan hacia una industria más inteligente, eficiente y respetuosa con el medio ambiente, alineándose con los objetivos de desarrollo sostenible y los planes de futuro en Europa.