Unilever sumó tres nuevas instalaciones a la Global Lighthouse Network del Foro Económico Mundial (WEF). Se trata de una red que distingue a organizaciones industriales que aplican tecnologías avanzadas para mejorar su desempeño operativo y ambiental. Gracias a estas incorporaciones, la compañía alcanzó 11 designaciones en 10 plantas, lo que supone un récord dentro del sector de bienes de consumo de alta rotación.
Los centros reconocidos están ubicados en Hefei, China, y en Gandhidham y Pondicherry, India. Si bien tienen objetivos distintos, están conectados entre sí por una misma lógica de transformación digital. En lugar de implementar tecnologías aisladas, Unilever usa datos, automatización e inteligencia artificial para rediseñar procesos completos de logística, producción, calidad y sustentabilidad.
Al respecto, Willem Uijen, director de Cadena de Suministro y Operaciones de Unilever, expresó: “Nuestros centros WEF Lighthouse reflejan cómo nuestras operaciones de primer nivel combinan la innovación digital con la pasión y la experiencia de nuestro personal, lo que nos permite responder más rápido a la demanda, operar de manera más eficiente y mejorar continuamente el rendimiento en toda nuestra red global”.
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Robots y GenAI para acelerar pedidos y reducir costos logísticos
El caso de Hefei es el más vinculado con la transformación logística. En China, donde el comercio electrónico gana terreno frente a los canales offline, Unilever convirtió el establecimiento en un centro de distribución orientado al modelo factory-to-consumer. De esta manera, la empresa busca reducir intermediaciones y cumplir pedidos de consumidores directamente desde la fábrica, con una operación más ágil y conectada.
Para lograrlo, según la compañía, se implementaron 31 casos de uso digitales, de los cualesel 65% está impulsado por GenAI. Además, el centro utiliza cerca de 120 robots para mover productos con mayor eficiencia y alcanzar un nivel de automatización del 90%. La operación también conecta más de 12 sistemas entre socios y tiendas online, lo que permite acelerar respuestas y gestionar la supply chain en tiempo real.
Como resultado, los pedidos se completan un 75% más rápido, los costos logísticos bajaron un 24% y la capacidad de inventario creció un 50% sin ampliar la superficie física. A su vez, el sitio gestiona más de 31.000 pedidos diarios y más de 400 productos. Esto demuestra que, además de aumentar la velocidad, la automatización mejora la capacidad de absorber volumen y variedad en operaciones de alto dinamismo.
El avance de Hefei excede el caso puntual de Unilever. De acuerdo con el Informe anual de la industria de MHI de 2026, publicado junto a Deloitte, el 62% de los encuestados considera que la IA tendrá un impacto significativo o transformacional en supply chain y material handling. Mientras tanto, solo el 6% cree que su efecto será limitado o mínimo.
IA y gemelos digitales para una producción más sustentable
Por otro lado, en Gandhidham, Unilever aplicó tecnología con el fin de mejorar la eficiencia ambiental y operativa de su mayor sitio de Personal Care en el sur de Asia. La planta, ubicada en una región con estrés hídrico, fabrica marcas como Lux, Lifebuoy y Dove. Por esta razón, la reducción del consumo de agua y de emisiones no es un beneficio adicional, sino una condición estratégica para sostener el crecimiento industrial.
Además de IA, Unilever utilizó gemelos digitales para disminuir el consumo de agua y extender esas prácticas a agricultores de la comunidad. Esta tecnología también permite optimizar el uso de energía y acompañar la transición hacia combustibles renovables y refrigerantes de bajas emisiones. Al mismo tiempo, la empresa incorporó cámaras de alta velocidad y machine learning para detectar defectos, reducir desperdicios y sostener estándares de calidad.
Los resultados muestran el valor de combinar objetivos productivos y ambientales en un mismo modelo de gestión. La planta redujo un 17% el uso de agua dentro del sitio y contribuyó a ahorrar más de 6.000 millones de litros en la comunidad. Además, disminuyó un 48% los desperdicios de materiales y un 90% sus emisiones de alcance 1 y 2, y acompañó un crecimiento de producción del 24% entre 2021 y 2024.
Esta experiencia se alinea con lo que revela The Digital Twin Industry Report de Hexagon. Según el estudio, en manufactura general, los gemelos digitales están asociados con un 22% de reducción de costos, un 27% de crecimiento de ingresos, un 17% de ROI anual proyectado y un 23% de reducción de emisiones de carbono. En otras palabras, no solo permiten simular escenarios, sino también tomar mejores decisiones sobre recursos críticos, energía, mantenimiento y eficiencia de línea.
Machine learning y visión artificial para ganar productividad
El tercer caso reconocido por el WEF es el de Pondicherry, una planta de Home Care que abastece marcas como Surf Excel, Rin, Vim y Comfort. La planta cumple un rol clave dentro de la operación regional de Unilever, ya que pasó de cubrir el 40% al 60% de la demanda del sur de India.
Para sostener ese crecimiento, la compañía incorporó machine learning, que se utiliza para predecir y controlar la calidad del producto en tiempo real; cámaras e IA, que permiten identificar y corregir problemas de línea; y herramientas digitales, que habilitan una producción más flexible.
De este modo, Unilever duplicó la velocidad de producción, aumentó un 25% el volumen fabricado y logró producir tres veces más variantes sin sumar superficie. Este punto es de suma importancia para las industrias de consumo masivo, donde la variedad de productos, los cambios de formato y la presión por responder a mercados locales obligan a producir más rápido sin perder calidad ni eficiencia.
La apuesta de Unilever por machine learning y visión artificial coincide con una agenda cada vez más presente en la industria. Tal como indica el 10th Annual State of Smart Manufacturing Report de Rockwell Automation, el 95% de los fabricantes ya invirtió o planea invertir en AI/ML durante los próximos cinco años. Además, el mismo estudio señala que el control de calidad sigue siendo el principal caso de uso de IA.
Qué enseña Unilever sobre la nueva generación de fábricas inteligentes
Los tres casos de Unilever muestran que la nueva generación de fábricas inteligentes no se define por una sola tecnología. En Hefei se combinan GenAI, robots y sistemas conectados para acelerar pedidos; en Gandhidham se utilizan IA y gemelos digitales para producir con menos agua, menos desperdicio y menos emisiones; y en Pondicherry se aplican machine learning y visión artificial para aumentar productividad, calidad y flexibilidad.
El denominador común es la integración. La Industria 4.0 genera impacto cuando los datos dejan de estar fragmentados y empiezan a alimentar decisiones operativas en tiempo real. En logística, esto significa conectar pedidos, inventario, tiendas online, robots y planificación. En producción, implica anticipar fallas, ajustar procesos, controlar calidad y optimizar recursos antes de que aparezcan desvíos costosos.
El desafío para las empresas no será solo incorporar IA, robots o gemelos digitales. Será definir qué problema operativo quieren resolver, qué indicadores medirán el éxito de la implementación y cómo integrar dichas herramientas dentro de un modelo sostenible.
