Automatización de procesos industriales con IA y Machine Learning: Retos y oportunidades en la era de la Industria 5.0

Abstract

La incorporación de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en la automatización de procesos industriales dentro del marco de la Industria 5.0 supone un avance significativo hacia una mayor eficiencia, sostenibilidad y precisión en distintos sectores. Este trabajo se centra en reconocer y analizar estudios clave sobre el uso de estas tecnologías en la optimización y automatización industrial, proponiendo una agenda de investigación futura. Para lograr estos objetivos, se ha aplicado una revisión sistemática utilizando el protocolo PRISMA, seleccionando 30 estudios significativos de un total de 266 documentos identificados en las bases de datos Scopus y Web of Science, tras aplicar criterios de inclusión y exclusión. Los resultados de la investigación revelan que técnicas avanzadas como YOLO, ResNet50 y Redes Neuronales Artificiales (ANN) han demostrado un alto rendimiento en la automatización y control de calidad industrial, mediante el análisis de datos en tiempo real. Asimismo, se identificaron tendencias emergentes como la integración de IoT para la captura de datos en tiempo real y la necesidad de sistemas eficientes y escalables para su implementación en diferentes entornos industriales. Este estudio concluye con una agenda de investigación para superar las limitaciones actuales, sugiriendo el desarrollo de soluciones computacionalmente ligeras, éticas y accesibles, que fomenten una colaboración efectiva entre humanos y máquinas en la Industria 5.0.