Lenovo ha presentado en la feria Hannover Messe 2026 su estrategia para llevar la inteligencia artificial a escala real en entornos industriales, en colaboración con Nvidia.
La compañía ha puesto el foco en cómo los fabricantes pueden cerrar la brecha entre proyectos piloto y despliegues productivos, en un contexto en el que la presión por mejorar eficiencia, resiliencia y capacidad de respuesta se ha intensificado. El sector manufacturero afronta así una creciente complejidad operativa y una elevada volatilidad en las cadenas de suministro. En este escenario, la inteligencia artificial se ha consolidado como una herramienta clave. Según datos compartidos por Lenovo, el 94% de los fabricantes prevé aumentar su inversión en IA en 2026, lo que evidencia un cambio de prioridades desde la experimentación hacia la ejecución a gran escala.
Uno de los principales retos del sector reside en trasladar las iniciativas de IA desde entornos de prueba hasta sistemas de producción operativos. Lenovo ha centrado su propuesta en resolver esta limitación mediante soluciones que ya se han desplegado en sus propias instalaciones globales.
“Los fabricantes no necesitan más pruebas piloto de IA. Lo que buscan son soluciones de IA que se puedan ejecutar a escala en entornos de producción”
Jonathan Wu, responsable de tecnología de fabricación inteligente de la compañía, subraya que “los fabricantes no necesitan más pruebas piloto de IA. Lo que buscan son soluciones de IA que se puedan ejecutar a escala en entornos de producción”. En este sentido, explica que en sus principales instalaciones en Norteamérica se han logrado reducciones del 85% en los plazos de entrega, del 42% en costes logísticos y un aumento del 58% en productividad gracias a la aplicación de IA tradicional y generativa.
Calidad y eficiencia mediante sistemas conectados
El enfoque de Lenovo integra visión artificial, inteligencia artificial en el edge y gemelos digitales para mejorar la calidad en tiempo real. Estas tecnologías permiten detectar defectos en el momento en el que se producen, identificar rápidamente sus causas y aplicar correcciones de forma inmediata.
Asimismo, este modelo conecta datos de calidad con el flujo de materiales, el rendimiento de los equipos y los insumos iniciales. De este modo, se configura un sistema de fabricación más adaptativo y resiliente, capaz de responder a incidencias sin afectar al conjunto de la cadena. En este contexto, Lenovo ha destacado el despliegue de su solución Automatic Quality Inspection Robotic Cell en instalaciones de Brasil, Hungría y México, donde ha conseguido mejoras medibles en consistencia, calidad y eficiencia operativa.
Lenovo ha desarrollado robots polivalentes capaces de automatizar procesos
Además de la optimización en las líneas de producción, la compañía ha puesto el foco en la logística interna como elemento clave para mejorar el rendimiento industrial. El flujo de materiales dentro de la fábrica es determinante para mantener la estabilidad de la producción. Para ello, Lenovo ha desarrollado robots polivalentes capaces de automatizar procesos como el suministro a pie de línea, la preparación de pedidos, la agrupación de componentes o el transporte entre etapas productivas. Estas soluciones permiten reducir la dependencia de tareas manuales y mejorar la alineación entre producción y demanda.
En consecuencia, los fabricantes pueden aumentar la eficiencia de sus equipos, estabilizar los procesos y responder con mayor agilidad a cambios en el entorno operativo.
Cadenas de suministro conectadas y monitorización en tiempo real
El despliegue de la inteligencia artificial también se extiende a la gestión de la cadena de suministro. Lenovo ha presentado su plataforma iChain, diseñada para conectar proveedores, socios logísticos y operaciones de fabricación mediante datos compartidos en tiempo real. Este sistema mejora la coordinación entre el aprovisionamiento y la planificación de la producción, al tiempo que incrementa la visibilidad en cadenas multinivel. Como resultado, las empresas pueden anticipar mejor las fluctuaciones de la demanda y ajustar sus operaciones con mayor precisión.
Asimismo, la compañía ha desarrollado soluciones de monitorización basadas en IA que permiten detectar incidencias en tiempo real y reducir el riesgo de interrupciones no planificadas. Un ejemplo de esta aplicación es el caso de Hisense, donde la implementación de estas herramientas ha logrado una cobertura total de monitorización, una reducción del 40% en el volumen de alertas y una aceleración del 50% en los procesos de análisis de problemas.
Para facilitar el despliegue de estas capacidades, Lenovo ha desarrollado un ecosistema tecnológico completo que abarca desde la validación hasta la ejecución en producción. La plataforma Hybrid AI Advantage integra infraestructura, datos, modelos y servicios en un entorno unificado que combina edge, nube y sistemas locales.
En la fase de validación, la compañía utiliza Lenovo ThinkStation PGX, impulsado por el chip Nvidia GB10 Grace Blackwell, que permite simular entornos industriales complejos y validar sistemas robóticos antes de su implementación. Herramientas como Nvidia Isaac Sim facilitan la mejora de la precisión y la fiabilidad de las máquinas autónomas.
Por su parte, en el despliegue operativo, Lenovo ThinkEdge permite ejecutar modelos de IA directamente en el punto de acción, lo que posibilita la toma de decisiones en tiempo real y garantiza el cumplimiento de requisitos regulatorios mediante el almacenamiento local de datos.
Con esta propuesta, Lenovo busca consolidar un modelo de fabricación inteligente basado en la integración de tecnologías avanzadas y en su aplicación práctica a escala industrial. La compañía pretende así acelerar la adopción de la inteligencia artificial en el sector, reduciendo los riesgos asociados a su implementación y generando un impacto tangible en el negocio.
Si (
No(
