La industria de semiconductores está acelerando su transición hacia una manufactura basada en datos, en la que la información deja de utilizarse únicamente como herramienta de consulta y se convierte en un elemento central para la toma de decisiones, desde el monitoreo del rendimiento de producción hasta la detección de fallas y la automatización de procesos.
Ángel Fabiola Jiménez, especialista en Test & Design Automotive Electronics en Skyworks Solutions, explicó que la evolución hacia una manufactura basada en datos ya no representa una etapa experimental, sino una transformación a escala que comienza a incorporarse en las plantas de producción. “La industria llegó a un punto donde el análisis de datos ya no es una ventaja competitiva, sino una capacidad esencial para mantenerse vigente”.
De acuerdo con datos de McKinsey citados por la especialista, 74% de las empresas que han implementado análisis avanzado e inteligencia artificial en sus procesos han obtenido un retorno de inversión en menos de un año.
La relevancia de estas herramientas aumenta conforme crece la industria global de semiconductores. El mercado alcanzó 700,000 millones de dólares en 2025 y podría acercarse al billón de dólares hacia 2030, según estimaciones de Deloitte.
Para México, la expansión del sector representa una oportunidad para fortalecer su participación en las cadenas globales de suministro, particularmente en Baja California, donde existe un clúster vinculado con la manufactura electrónica y de semiconductores.
Cómo los datos ayudan a anticipar fallas y proteger el yield
Las fábricas de semiconductores generan información de manera continua a través de equipos y sensores, sistemas de manufactura y procesos productivos. El desafío, explicó Jiménez, consiste en integrar esos datos para convertirlos en información accionable.
En una industria donde pequeñas variaciones pueden afectar el rendimiento de producción, conocido como yield, contar con información precisa permite identificar patrones, detectar desviaciones y actuar antes de que una falla afecte una línea de producción.
“La calidad, la consistencia y la eficiencia son factores fundamentales en semiconductores. Medir, entender y actuar sobre los datos es indispensable para proteger el yield y apoyar la continuidad operativa”.
La incorporación de tecnologías de Industria 4.0 también puede generar beneficios en productividad. Deloitte reporta incrementos de entre 10 y 20% en la producción total y mejoras de hasta 20% en la productividad del personal mediante el uso de analítica avanzada.
Para Jiménez, uno de los cambios más importantes está en la posibilidad de desacoplar el crecimiento de la producción del incremento proporcional de tareas manuales, mediante una mayor automatización de procesos.
Tradicionalmente, una mayor producción implicaba más personal dedicado a revisar reportes, supervisar procesos y administrar información. Con herramientas de Machine Learning, automatización y procesamiento de datos operativos en tiempo real, las plantas pueden manejar grandes volúmenes de información y permitir que los equipos concentren sus esfuerzos en análisis, solución de problemas y mejora continua.
IA, robótica e IoT transforman la manufactura de semiconductores
La manufactura inteligente combina distintas tecnologías industriales para incrementar la visibilidad sobre los procesos.
Los sistemas de ejecución de manufactura (MES) y el Internet de las Cosas (IoT) permiten rastrear los productos a lo largo de las etapas productivas y recopilar información de los equipos. Los datos generados pueden utilizarse para detectar patrones, realizar mantenimiento preventivo y mejorar la utilización de recursos.
La robótica avanzada también tiene un papel relevante en operaciones que requieren altos niveles de precisión. En la fabricación de semiconductores, los robots pueden manipular wafers y realizar procesos como el die attach, mientras que los robots colaborativos apoyan tareas repetitivas o físicamente demandantes.
En logística interna, los vehículos de guiado automático (AGV) y los robots móviles autónomos (AMR) permiten trasladar materiales dentro de las instalaciones y mejorar el flujo de componentes, particularmente en espacios donde el control de contaminación resulta crítico.
La inspección mediante visión artificial es otra de las herramientas que gana relevancia. Cámaras de alta resolución y algoritmos de análisis de imágenes permiten detectar pequeñas variaciones o defectos que podrían pasar inadvertidos durante una revisión visual convencional.
Jiménez destacó que la integración de tecnologías permite que los datos de manufactura provenientes de distintas etapas de producción dejen de operar como información aislada.
“Cuando los datos se transforman en conocimiento accionable, las organizaciones pueden responder con mayor rapidez, mejorar la eficiencia operativa y fortalecer la confiabilidad de sus productos”.
La tecnología, sin embargo, no resuelve por sí sola los problemas de manufactura. Uno de los principales desafíos está en garantizar la calidad de los datos que alimentan los sistemas de analítica e inteligencia artificial.
Gartner identifica la integridad de la información como un factor crítico para obtener valor de las iniciativas digitales. Una herramienta de inteligencia artificial puede procesar grandes cantidades de información, pero sus resultados dependerán de la calidad de los datos disponibles.
Por ello, la transformación digital también requiere cambios en la cultura operativa de las empresas. La información debe convertirse en un activo que tenga responsables, procesos de validación y criterios comunes para su utilización.
Jiménez consideró que la manufactura basada en datos requiere combinar tecnología con conocimiento de los procesos y participación del personal. “La transformación digital no consiste únicamente en implementar nuevas tecnologías. También implica crear entornos donde las personas cuenten con mejores herramientas, mayor visibilidad de la información y conocimientos más profundos para desempeñar sus funciones de manera efectiva”.
Para la industria de semiconductores, esta transición abre una vía para incrementar la precisión, reducir tiempos de respuesta y mejorar el rendimiento de las plantas sin depender exclusivamente de una mayor cantidad de recursos humanos.
Para México, la adopción de estas capacidades puede contribuir a elevar el nivel tecnológico de su manufactura electrónica y fortalecer la participación de empresas instaladas en el país dentro de cadenas de suministro de mayor valor agregado.
El cambio, de acuerdo con Jiménez, consiste en dejar de utilizar los datos únicamente para explicar lo que ya sucedió y comenzar a utilizarlos para anticipar escenarios y fortalecer la toma de decisiones.
