Fernández Miguel, Andrés Ortiz Marcos, Susana Jiménez Calzado, Mariano Fernández del Hoyo, Alfonso Pedro García Muiña, Fernando E. Settembre Blundo, Davide 2025-10-27T06:44:27Z 2025-10-27T06:44:27Z 2025-10-24 2076-3417 https://doi.org/10.3390/ app152111414 http://hdl.handle.net/11531/106744 Artículos en revistas 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. application/pdf en-GB Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada España http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ Revista: Applied Sciences, Periodo: 1, Volumen: 15, Número: 11414, Página inicial: ., Página final: . Agentic AI in Smart Manufacturing: Enabling Human-Centric Predictive Maintenance Ecosystems info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/openAccess Inteligencia agentiva, Manufactura inteligente, Mantenimiento predictivo, Aprendizaje federado, Sistemas multi-agente, Colaboración humano-máquina agentic AI; smart manufacturing; predictive maintenance; autonomous agents; multi-agent systems; federated learning; human-centric AI; machinery health monitoring; explainable AI; industrial AI; digital transformation; ceramic industry