La electrificación del vehículo no es únicamente un cambio tecnológico. Es una transformación estructural que afecta a toda la cadena de valor industrial: desde la ingeniería de producto hasta la operación en planta, pasando por la gestión energética, la trazabilidad de datos y la toma de decisiones en tiempo real.
En el evento organizado por Future: Fast Forward en Madrid el pasado 11 de febrero, los principales actores del sector abordaron precisamente esta cuestión: cómo convertir la transición hacia el vehículo eléctrico conectado en una ventaja competitiva tangible para la industria española. El marco es el PERTE VEC, pero el desafío es mucho más amplio que un programa concreto. Se trata de redefinir la capacidad productiva del país en un entorno global donde la eficiencia, la resiliencia y la inteligencia operativa son determinantes.
En este contexto, ZYLK participa dentro del consorcio Future: Fast Forward a través del Proyecto PP-108 (F3), con un objetivo claro: impulsar capacidades reales de Smart Factory mediante tecnologías de Inteligencia Artificial diseñadas para entornos industriales de misión crítica.
La transformación ocurre en la fábrica
A menudo se habla del vehículo eléctrico como un producto. Sin embargo, la verdadera batalla competitiva se está librando en las fábricas. No basta con diseñar baterías más eficientes o arquitecturas electrónicas más avanzadas; es imprescindible que las plantas sean capaces de operar con inteligencia distribuida, integrar datos de múltiples sistemas heterogéneos y tomar decisiones automatizadas con garantías de trazabilidad.
La electrificación exige coordinación entre industria, energía y digitalización. Pero también exige infraestructuras de datos robustas y arquitecturas híbridas —edge y cloud— capaces de funcionar bajo restricciones reales de latencia, conectividad y disponibilidad. En ese terreno es donde la IA deja de ser una promesa y se convierte en infraestructura productiva.
Proyecto PP-108. Resolver los cuellos de botella reales
Dentro del Proyecto PP-108, el foco de ZYLK no está en desarrollar demostradores aislados, sino en abordar los obstáculos estructurales que históricamente han limitado la industrialización de la IA en planta.
Uno de los principales desafíos es la escalabilidad. Entrenar y desplegar modelos en entornos industriales implica trabajar con infraestructuras heterogéneas, recursos limitados y requisitos de alta disponibilidad. No es lo mismo un laboratorio que una línea de producción que no puede detenerse. En este escenario, se están desarrollando arquitecturas de IA distribuida que permiten escalar entrenamiento e inferencia sin comprometer la operatividad.
Los resultados obtenidos hasta ahora muestran mejoras de eficiencia de hasta 20 veces en determinados escenarios de IA distribuida, junto con una reducción aproximada del 70% en las comunicaciones entre nodos, un factor crítico cuando se trabaja con redes industriales sensibles.
Otro reto clave es la explicabilidad. En entornos de misión crítica, la confianza en los modelos no es opcional. Los responsables de producción necesitan comprender por qué un sistema toma una determinada decisión, especialmente cuando esa decisión afecta a calidad, seguridad o rendimiento. La incorporación de técnicas de XAI (Explainable AI) permite mejorar la trazabilidad y facilitar la validación por parte de los equipos técnicos. En los casos trabajados, la integración de explicabilidad ha incrementado en torno a un 40% la confianza en los modelos, un indicador que impacta directamente en su adopción real en planta.
A ello se suma la escasez de datos etiquetados, uno de los grandes frenos en proyectos industriales. Generar y anotar datos de calidad en entornos productivos es costoso y lento. Por eso, se están aplicando estrategias de transferencia y reutilización de conocimiento que permiten reducir la dependencia de grandes volúmenes de datos anotados, acelerando el paso desde la experimentación hasta la puesta en producción.
Del laboratorio a la operación: INDAR Open Lab
Una pieza clave en esta estrategia es INDAR Open Lab, el entorno avanzado de pruebas de ZYLK para Industria 4.0 y analítica de datos industrial. No se trata de un laboratorio conceptual, sino de una infraestructura diseñada para experimentar, validar y desplegar casos de uso en arquitecturas híbridas antes de su industrialización definitiva.
INDAR Open Lab permite simular condiciones reales, testar escenarios de misión crítica y reducir el riesgo asociado al despliegue en planta. La diferencia no está en desarrollar pruebas de concepto, sino en transformar esas pruebas en capacidades operativas sostenibles. En un entorno donde la parada de una línea tiene un coste elevado, minimizar la incertidumbre antes del despliegue es una ventaja estratégica.
Reconocimiento y compromiso con el ecosistema
Durante la jornada, ZYLK recibió un reconocimiento por su contribución al ecosistema del PERTE VEC, un hito que refuerza el trabajo desarrollado en el marco del Proyecto PP-108. Nuestro CEO, David Olmos, el premio en nombre del equipo, poniendo en valor una línea de trabajo orientada a hacer que la IA industrial sea escalable, fiable y plenamente operativa en fábrica.
Como socios de ACICAE, reforzamos además nuestro compromiso con un ecosistema industrial que necesita colaboración real entre fabricantes, proveedores tecnológicos y administración pública. La transformación no puede abordarse de manera aislada; requiere una visión compartida y una ejecución coordinada.
La electrificación del vehículo es, en esencia, un reto sistémico. Implica rediseñar procesos, adaptar infraestructuras y dotar a las plantas de capacidades digitales avanzadas. Pero, sobre todo, implica convertir la inteligencia artificial en una herramienta integrada en la operación diaria, no en un experimento puntual.
Desde ZYLK seguimos trabajando para que la IA distribuida y explicable se consolide como estándar operativo en la Smart Factory del vehículo eléctrico. Porque la competitividad industrial no se declara; se construye con tecnología sólida, integración real y capacidad de ejecución en planta.
ZYLK comparte objetivo: ayudar a las organizaciones a pasar del dato disperso al dato inteligente, diseñando arquitecturas abiertas, seguras y escalables, donde la tecnología no sea un fin, sino un medio para tomar mejores decisiones.
