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DESARROLLO DE UN ASISTENTE BASADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA PARA LA RESOLUCIÓN DE INCIDENCIAS EN PROCESOS INDUSTRIALES

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MARZO 2026   -  Volumen: 101 -  Páginas: 164-170

DOI:

https://doi.org/10.52152/D11523

Autores:

GINEBRA YUN MARTOS - FELIX HERNANDEZ DE ROJAS -
FRANCISCO JAVIER SANTOS MARTIN
-
ELENA MERINO GOMEZ
-
PEDRO REVIRIEGO
-
MANUEL SAN JUAN BLANCO

Materias:

  • TECNOLOGÍA INDUSTRIAL (PROCESOS INDUSTRIALES )

Descargas:   1

Como referenciar este artículo:  

Fecha Recepción :   19 agosto 2025

Fecha Evaluando :   20 agosto 2025

Fecha Aceptación :   5 noviembre 2025

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Palabras clave:
Artificial Intelligence, data, industry, industrial process, virtual assistant, generative model, knowledge management, fault diagnosis, technical documentation, decision support systems, human-machine interaction, process optimization, industrial automation, explainable AI, operational efficiency.
Tipo de artículo:
ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE
Sección:
ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

La aplicación de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en entornos industriales está abriendo nuevas posibilidades para automatizar la consulta de información técnica y asistir en la toma de decisiones operativas. En procesos donde los fallos pueden tener múltiples causas y la documentación técnica no siempre está estructurada o accesible, disponer de un sistema capaz de identificar el origen de los errores, clasificar, optimizar y ofrecer explicaciones claras puede suponer una ventaja operativa significativa. Este artículo se centra en la integración de datos técnicos en un asistente virtual basado en IAG, con el objetivo de que este pueda acotar el origen de fallos en un proceso industrial real de impresión, parte de una demostración tecnológica en Telefónica. La clave del trabajo reside en la recopilación, organización y suministro de manuales, informes de errores y documentación operativa, estructurados de forma que el asistente pueda interpretar y razonar sobre ellos con precisión. El proceso seguido incluye la identificación de los puntos críticos del proceso, la selección y preparación de la documentación relevante, y el entrenamiento de un modelo generativo adaptado al dominio industrial. Finalmente, se han realizado pruebas funcionales que validan la utilidad del asistente como herramienta de diagnóstico explicativo, con potencial para ser escalada a otros procesos industriales más complejos.

Palabras clave: Inteligencia Artificial Generativa, datos, industria, proceso industrial, asistente virtual.

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