Con una agenda llena de visitantes y demostraciones en vivo, Engel consolidó su participación en Expo Plásticos 2026 como uno de los actores que están llevando la inteligencia artificial del discurso a la operación real.
De acuerdo con Gabriel Cisneros, training & digital solutions manager, el interés de los asistentes se ha concentrado en entender cómo aplicar IA directamente en procesos de inyección, más allá del concepto.
“La pregunta ya no es si la inteligencia artificial va a impactar la manufactura, sino cuándo y quiénes estarán listos para adoptarla”, señaló.
Asistentes inteligentes que corrigen el proceso desde el primer ciclo
Durante la conferencia “IA en moldeo por inyección: del dato invisible a la acción inteligente”, la compañía presentó cómo sus sistemas pueden aprender un proceso en cuestión de ciclos y actuar en tiempo real.
Uno de los ejemplos más relevantes fue el uso de asistentes inteligentes capaces de:
- Adaptarse a cambios en la viscosidad del material
- Corregir parámetros automáticamente
- Mantener la calidad incluso con resinas recicladas
En pruebas en piso, el sistema logró pasar de piezas defectuosas a piezas completas desde la primera inyección tras activar el asistente, marcando un cambio significativo frente a los ajustes manuales tradicionales.
Machine learning para detectar problemas antes de que existan
El núcleo de esta propuesta es el uso de machine learning para monitorear múltiples variables del proceso —muchas de ellas invisibles para el ojo humano— y detectar desviaciones antes de que se conviertan en scrap.
A través de herramientas como iQ process observer, las máquinas pueden:
- Analizar tendencias en tiempo real
- Identificar patrones anómalos
- Recomendar acciones correctivas
Esto permite pasar de un enfoque reactivo a uno predictivo y preventivo, reduciendo desperdicio y mejorando la estabilidad operativa.
Smart factory en piso de exhibición
Más allá de la teoría, Engel llevó a la expo una demostración completa de fábrica inteligente, con una máquina E-Mac de 180 toneladas operando en un entorno automatizado, alimentada de manera automática gracias a sus socios de Gitamsa.
El sistema integró:
- Alimentación automática de material virgen, masterbatch y reciclado
- Monitoreo de indicadores como OEE y productividad
- Control total del proceso desde un panel central
Incluso, se recreó un escenario clave para la industria actual: el uso de material reciclado, cuya variabilidad es compensada por la inteligencia artificial para mantener la calidad del producto.
IA como aliada ante nuevos retos de costos y sostenibilidad
Este enfoque responde a un contexto donde factores como el costo de materias primas, presiones geopolíticas y exigencias ambientales están obligando a las empresas a optimizar cada variable del proceso.
En este sentido, la inteligencia artificial no solo mejora la eficiencia, sino que se convierte en una herramienta clave para:
- Reducir desperdicio
- Facilitar el uso de materiales reciclados
- Mantener la rentabilidad
Adopción tecnológica: el verdadero desafío está en las personas
Uno de los puntos más relevantes abordados durante la conferencia fue la resistencia al cambio dentro de las organizaciones.
Desde la perspectiva de Engel, las principales barreras para implementar IA no son técnicas, sino culturales:
- Temor a la sustitución laboral
- Falta de conocimiento
- Inercia operativa
La estrategia de la empresa se centra en acompañar a los clientes mediante capacitación, análisis de retorno de inversión y adopción gradual, posicionando la IA como una herramienta que potencia, no reemplaza, al talento humano.
2026: cercanía, capacitación y expansión tecnológica
De cara al futuro, Engel reforzará su presencia en México con la consolidación de sus centros técnicos en Monterrey y Querétaro, enfocados en capacitación, pruebas y desarrollo de soluciones.
El objetivo es claro: acercar la inteligencia artificial al piso de producción y facilitar su adopción en la industria del plástico, en un momento donde la capacidad de adaptarse definirá la competitividad de las empresas.
