AI4ESOPP: la IA al servicio de una producción más sostenible
Un proyecto desarrollado por Mashfrog que integra datos industriales e IA para mejorar la planificación industrial y el uso de los recursos.
Planificar la producción industrial significa encontrar cada día un equilibrio entre los pedidos que hay que procesar, los plazos que deben cumplirse y los recursos disponibles. Incorporar a esta evaluación los consumos energéticos y otros factores externos abre nuevas oportunidades: elegir cuándo realizar un proceso puede contribuir a hacerlo más eficiente y sostenible.
Es en este ámbito donde se ha desarrollado AI4ESOPP (Artificial Intelligence for Environment and Sustainability of Production Plants), el proyecto de Investigación y Desarrollo de Mashfrog Group, llevado a cabo en el marco de la iniciativa «Scoperta imprenditoriale» del Fondo para el Crecimiento Sostenible, Acción 1.1.4, «Investigación colaborativa» del PN RIC 2021–2027, promovida por el Ministerio de Empresas y del Made in Italy (MIMIT). El objetivo es poner la inteligencia artificial al servicio de la gestión de las plantas industriales, integrando datos, modelos y herramientas de optimización para apoyar la planificación de la producción y la sostenibilidad medioambiental.
Cinco módulos, un único objetivo
La plataforma AI4ESOPP puede entenderse como la combinación de cinco componentes funcionales:
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Recopilación y gestión de datos: un componente destinado a recopilar, agregar y facilitar el acceso a todos los datos disponibles de la planta de producción, tanto internos como externos.
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Monitorización y visualización: un panel de control que permite realizar distintos tipos de análisis en función de las características de la planta.
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Modelización, simulación y optimización.
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Sostenibilidad medioambiental y certificaciones: un componente avanzado de elaboración de informes destinado a ayudar a la empresa a evaluar de forma sistemática, objetiva y periódica su impacto medioambiental, tanto para las evaluaciones ESG (Environmental, Social and Governance) como para la monitorización de los KPI de rendimiento medioambiental y el apoyo a los procesos relacionados con LEED, ISO 50001, ISO 14001 y EMAS.
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Asistentes virtuales basados en LLM, para ayudar a los usuarios a interactuar con la plataforma y acceder a datos e información mediante el lenguaje natural.
La IA permite relacionar información que influye en una misma decisión: qué producir, en qué plazo y con qué recursos. El beneficio esperado es una planificación más fundamentada, en la que los objetivos de producción y los medioambientales se evalúen conjuntamente.
Una capa de inteligencia artificial sobre la planificación de SAP
La participación de D’Amico - empresa italiana especializada en la producción de conservas alimentarias en vidrio y lata - como socio industrial permitió a Mashfrog trabajar con procesos de producción industrial reales. La planificación disponible en SAP se utilizó como base para evaluar secuencias y tiempos de procesamiento alternativos, teniendo en cuenta criterios adicionales de eficiencia y sostenibilidad y respetando los plazos de entrega de los pedidos.
La plataforma AI4ESOPP, alimentada con el plan de SAP al que añade una capa de inteligencia artificial, ha permitido apoyar la optimización del plan de producción. Por ejemplo, en una planta equipada con paneles fotovoltaicos, la integración de las previsiones de un día soleado puede aportar información útil para optimizar la producción. En consonancia con la planificación, los procesos con un mayor consumo energético pueden programarse para los momentos en los que se prevé una mayor disponibilidad de energía solar.
La planificación disponible en SAP se utilizó como base para evaluar secuencias y tiempos de procesamiento alternativos, considerando criterios adicionales de eficiencia y sostenibilidad y respetando los plazos de entrega de los pedidos. En este proceso, AI4ESOPP también incorporó Databricks para la gestión y el procesamiento de los datos que sirven de apoyo a los modelos de inteligencia artificial.
En el proyecto, Databricks actúa como una capa de datos entre las fuentes industriales, entre ellas SAP, y los modelos de análisis y optimización desarrollados por AI4ESOPP. Esta elección encuentra un respaldo adicional en la evolución del propio ecosistema SAP: en febrero de 2025, SAP y Databricks anunciaron una alianza estratégica para integrar capacidades de gestión de datos e IA en SAP Business Data Cloud.
De los datos a las decisiones cotidianas
Para respaldar este enfoque, AI4ESOPP puede integrar información procedente de los sistemas empresariales, la maquinaria, los sensores y las fuentes externas. A partir de estos datos, la plataforma desarrolla análisis y modelos predictivos para identificar ineficiencias y oportunidades de mejora, también en la gestión del mantenimiento.
El proyecto incluye, además, la monitorización del rendimiento medioambiental y el apoyo a los procesos de certificación. Así, la sostenibilidad se incorpora al análisis de los procesos industriales mediante indicadores que ayudan a evaluar su evolución.
Un asistente virtual basado en un modelo lingüístico facilita la interacción con la plataforma y hace que la información sea más accesible mediante el lenguaje natural. El objetivo es ayudar a los usuarios a comprender los datos y utilizarlos en sus propias evaluaciones.
Las competencias de Mashfrog, entre la industria y la investigación
El equipo de I+D de Mashfrog ha integrado conocimientos especializados en IA, gestión de datos, integración de sistemas industriales y tecnología SAP. A este trabajo se ha sumado la contribución científica de la Universidad Roma Tre en las actividades de investigación, especialmente en los ámbitos de la gestión de los datos, la modelización y la optimización basadas en inteligencia artificial, reforzando el intercambio entre las competencias industriales y las metodologías científicas.
«Con AI4ESOPP hemos trabajado para convertir la sostenibilidad en un criterio concreto de la planificación industrial - explicó Antonio Grillo, Research & Product Innovation Officer de Mashfrog Group - y hemos conseguido materializar el valor de la inteligencia artificial conectándola con datos, sistemas y restricciones reales de la producción».