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Título : Agentic AI in Smart Manufacturing: Enabling Human-Centric Predictive Maintenance Ecosystems
Autor : Fernández Miguel, Andrés
Ortiz Marcos, Susana
Jiménez Calzado, Mariano
Fernández del Hoyo, Alfonso Pedro
García Muiña, Fernando E.
Settembre Blundo, Davide
Fecha de publicación : 24-oct-2025
Resumen : El artículo propone el concepto de Agentic AI para mantenimiento predictivo en manufactura inteligente, destacando agentes capaces de actuar de forma autónoma, coordinarse proactivamente y permanecer bajo supervisión humana. Mediante aprendizaje federado, edge computing e inteligencia distribuida, se implementa un ecosistema de agentes (sensado, razonamiento, acción y coordinación) guiado por un Modelo de Madurez de Inteligencia Autónoma (AIMM) de cinco niveles. Validado en una planta cerámica, el sistema alcanzó 94% de sensibilidad global, redujo los falsos positivos en 67% y disminuyó el tiempo de inactividad no planificado en 43%. Asimismo, mejoró el OEE y mostró viabilidad económica con retorno en 1,6 años y un VAN de €447.300 a cinco años. Se incorporan mecanismos de explicabilidad y calibración de confianza para garantizar transparencia y seguridad en la colaboración humano-máquina.
Smart manufacturing demands adaptive, scalable, and human-centric solutions for pre­dictive maintenance. This paper introduces the concept of Agentic AI, a paradigm that extends beyond traditional multi-agent systems and collaborative AI by emphasizing agency: the ability of AI entities to act autonomously, coordinate proactively, and remain accountable under human oversight. Through federated learning, edge computing, and distributed intelligence, the proposed framework enables intentional, goal-oriented mon­itoring agents to form self-organizing predictive maintenance ecosystems. Validated in a ceramic manufacturing facility, the system achieved 94% predictive accuracy, a 67% re­duction in false positives, and a 43% decrease in unplanned downtime. Economic analysis confirmed financial viability with a 1.6-year payback period and a €447,300 NPV over five years. The framework also embeds explainable AI and trust calibration mechanisms, en­suring transparency and safe human–machine collaboration. These results demonstrate that Agentic AI provides both conceptual and practical pathways for transitioning from reactive monitoring to resilient, autonomous, and human-centered industrial intelligence.
Descripción : Artículos en revistas
URI : https://doi.org/10.3390/ app152111414
http://hdl.handle.net/11531/106744
ISSN : 2076-3417
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