La inteligencia artificial está en boca de todos, pero ¿dónde están exactamente los potenciales para los fabricantes de máquinas herramienta? Eso lo investigó Eike Rodenbäck del Centro Alemán de Investigación de Inteligencia Artificial GmbH (DFKI) en el proyecto 'Inteligencia Artificial para Máquinas Herramienta' (KI4WZM) – y por ello fue galardonado el 17 de septiembre de 2026 en el marco de la feria AMB de Stuttgart con el premio al Proyecto de Investigación del Año del Instituto de Investigación VDW e.V. 'Eike Rodenbäck está llevando a la industria de las máquinas herramienta un buen paso adelante en el camino de la transformación digital', dice el Dr. Alexander Broos, director general del Instituto de Investigación VDW. 'Sus resultados ayudan especialmente a nuestros miembros medianos a responder la pregunta de dónde y cómo pueden utilizar la IA de manera específica – en casos de aplicación que generan beneficios y con modelos de IA que son adecuados para estas tareas. Como ha trabajado esto de manera excelente, Eike Rodenbäck fue elegido como el ganador del premio.'
Las primeras pistas sobre dónde podrían estar los desafíos fueron proporcionadas por los propios miembros de VDW. Sobre esta base, Rodenbäck identificó campos de aplicación en los que la IA podría apoyar económicamente a las empresas del sector. La implementación real en proyectos concretos previos a la competencia se llevará a cabo en un momento posterior.
Gestión del conocimiento automatizada y diagnóstico de errores
Esto incluye, por un lado, el campo de la gestión del conocimiento. Especialmente en tiempos en los que muchos empleados se retirarán del mundo laboral en un futuro previsible, la documentación automatizada del conocimiento del proceso es importante para minimizar la pérdida de know-how. 'Todavía hay empresas de diversas industrias que simplemente recopilan datos en hojas de Excel, que se gestionan manualmente', advierte Eike Rodenbäck. 'Se copian y se mueven de un lado a otro. Esto, por supuesto, abre la puerta a errores y pérdida de datos.'
Una idea de proyecto desarrollada en el marco de KI4WZM es la documentación automatizada del código de software. En este caso, el análisis basado en IA de bases de código existentes y la comparación con la documentación existente podrían ayudar a asegurar el conocimiento existente, incluso cuando empleados experimentados abandonan la empresa.
La inteligencia artificial también puede ayudar en el diagnóstico de errores. Rodenbäck se centró en su trabajo en casos en los que el problema ya ha ocurrido. 'A menudo se informa de un error, pero no se encuentra inmediatamente la causa', explica el ingeniero informático de 28 años. En un soporte de diagnóstico multimodal, las alarmas de control se vinculan con archivos de registro, datos de tiempo de ejecución y documentación de máquinas para identificar las causas más rápidamente y también proporcionar recomendaciones de acción. 'Esto podría reducir los tiempos de inactividad y disminuir el esfuerzo de servicio.'
Optimización de procesos también sin la nube
No menos importante, los procesos se pueden optimizar de manera automatizada – también un campo en el que los fabricantes de máquinas herramienta pueden aumentar la eficiencia de su producción con la ayuda de la IA. Para obtener propuestas basadas en datos para parámetros como la velocidad de rotación, avance o entrega, teniendo en cuenta materiales, herramientas, datos de proceso y objetivos de calidad, no siempre son necesarios los grandes modelos de IA intensivos en energía. Modelos más simples o que se pueden ejecutar localmente, que se pueden utilizar sin conexión a servidores en la nube externos, no solo ahorran dinero, sino también energía.
'La IA ofrece un gran potencial en la industria de las máquinas herramienta – pero no cada desafío necesita un modelo altamente complejo', resume Rodenbäck. 'Es crucial abordar donde las empresas tienen una necesidad concreta y hay datos adecuados disponibles. Esta conexión entre las posibilidades tecnológicas y las demandas de la práctica fue especialmente importante para nosotros en KI4WZM.'
Transferencia de conocimiento en foco
Rodenbäck ha resumido los resultados del proyecto en un informe detallado. Además, se llevó a cabo un taller en el que los resultados hasta ahora se hicieron accesibles a un público más amplio en el entorno de los fabricantes de máquinas herramienta organizados en VDW (Asociación de Fabricantes Alemanes de Máquinas Herramienta). Además del objetivo de una transferencia de conocimiento máxima, los 60 participantes también recopilaron más ideas de proyectos, las desarrollaron y las priorizaron.
La transformación digital de la industria es un trabajo en progreso, explica Broos. Y Rodenbäck añade: 'No menos importante, se trataba de sensibilizar a las empresas sobre la importancia de la calidad de los datos, la fiabilidad, la trazabilidad y el procesamiento local de datos. Porque aquí suelen existir deficiencias que frenan más actividades.'
Autores: Gerda Kneifel, Dr. Alexander Broos
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