Los sistemas de inferencia difusa (FIS) son un enfoque clave para la toma de decisiones en sistemas integrados debido a su efectividad en la gestión de la incertidumbre y la no linealidad. Este estudio demuestra que la optimización del hardware FIS mejora el rendimiento, la eficiencia y las capacidades, mejorando la experiencia del usuario, aumentando la productividad y ahorrando costos. Proponemos un marco de hardware FIS de ultra bajo consumo de energía para abordar las restricciones de potencia en sistemas integrados. Este marco admite optimizaciones para aritmética convencional y computación Most Significant Digit First (MSDF), asegurando la compatibilidad con sensores basados en MSDF. Dentro del FIS de computación MSDF, los procesos de fuzzificación, inferencia y desfuzzificación ocurren en bits de datos que ingresan en serie. Para ilustrar la eficiencia del marco, lo implementamos utilizando MATLAB, Chisel3 y Vivado, partiendo de descripciones FIS de alto nivel y avanzando hacia la síntesis de hardware. Se desarrolló una biblioteca Scala en Chisel3 para conectar estas herramientas de manera fluida, facilitando la exploración del espacio de diseño a nivel aritmético. Aplicamos el marco al realizar un FIS para la navegación de robots móviles autónomos en entornos desconocidos. Los resultados de síntesis resaltan la superioridad de nuestros diseños sobre el generador de código HDL de MATLAB, logrando una frecuencia de reloj un 43% más alta, y un consumo de recursos y potencia un 46% y 67% más bajos, respectivamente.