La inteligencia Artificial en la fabricación: Una nueva modalidad gracias a esta tecnología
La IA tiene el potencial de transformar por completo la industria manufacturera. Los ejemplos de posibles ventajas incluyen una mayor productividad, menores gastos, mayor calidad y menor tiempo de inactividad. Las grandes fábricas son solo algunas de las que pueden beneficiarse de esta tecnología. Muchas empresas más pequeñas deben darse cuenta de lo fácil que es tener en sus manos soluciones de inteligencia artificial de alto valor y bajo costo.
Hay muchos usos posibles para la IA en la fabricación. Mejora la detección de defectos mediante el uso de técnicas complejas de procesamiento de imágenes para clasificar automáticamente los defectos en una amplia gama de objetos industriales.
¿Qué es la IA en la fabricación?
Con tantos datos producidos diariamente por IoT industrial y fábricas inteligentes, la inteligencia artificial tiene varios usos potenciales en la fabricación. Los fabricantes recurren cada vez más a soluciones de inteligencia artificial (IA) como el aprendizaje automático (ML) y las redes neuronales de aprendizaje profundo para analizar mejor los datos y tomar decisiones.
El mantenimiento predictivo a menudo se promociona como una aplicación de inteligencia artificial en la fabricación. La inteligencia artificial (IA) se puede aplicar a los datos de producción para mejorar la predicción de fallas y la planificación del mantenimiento. Esto da como resultado un mantenimiento menos costoso para las líneas de producción.
Son posibles muchas más aplicaciones y beneficios de la IA en la producción, incluido un pronóstico de demanda más preciso y menos desperdicio de material. La inteligencia artificial (IA) y la fabricación van de la mano, ya que los humanos y las máquinas deben colaborar estrechamente en los entornos de fabricación industrial.
Segmentos clave de IA que impactan en la fabricación
AI es un término colectivo para las capacidades del sistema de aprendizaje que se perciben como representación de inteligencia, incluido el reconocimiento de imágenes y videos, el modelado prescriptivo, la automatización inteligente, la simulación avanzada y el análisis complejo, entre muchos otros, según Cap Gemini. En el contexto de los procesos de fabricación, los casos de uso de IA giran en torno a las siguientes tecnologías:
Aprendizaje automático: uso de algoritmos y datos para aprender automáticamente de patrones subyacentes sin estar programado explícitamente para hacerlo.
Aprendizaje profundo: un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales para analizar cosas como imágenes y videos.
Objetos autónomos: agentes de IA que gestionan tareas por su cuenta, como robots colaborativos o vehículos conectados.
Se espera que la IA para la fabricación crezca de $ 1.1 mil millones en 2020 a $ 16.7 mil millones para 2026, una CAGR asombrosa del 57 por ciento. El crecimiento se atribuye principalmente a la disponibilidad de big data, el aumento de la automatización industrial, la mejora del poder de cómputo y mayores inversiones de capital.
¿Cómo se utiliza la IA en la industria manufacturera?
Los siguientes son ejemplos de cómo se puede aplicar la inteligencia artificial en la fabricación:
La fase inicial sería enseñar a la IA a realizar una tarea al ver cómo lo hacen los humanos. Si se hace así, no sólo se logrará el progreso sino que se sostendrá la expansión. Con suficiente tiempo y práctica, aprenderá por sí solo y podrá realizar una amplia gama de tareas sin supervisión constante.
El crowdsourcing es el siguiente paso lógico. Con este método, puede recopilar datos del público en general para entrenar una IA. Puede lograr esto en un instante y luego comparar los resultados con cualquier otra cosa que haya almacenado. El resultado será una IA con acceso a la sabiduría colectiva y la capacidad de "mente de colmena" o saber lo que todos los demás saben.
La supervisión de la IA es posible por fin mediante el uso del aprendizaje no supervisado. Esto significa que puede adquirir conocimientos sin que se le indique específicamente que lo haga. ¿Cómo va a recoger nueva información? Utilizarían una técnica llamada aprendizaje por refuerzo.
Rol de la IA en el Sector Industrial
Prevención de problemas futurosLas soluciones de inteligencia artificial (IA) ayudan a los fabricantes a predecir cuándo o si los equipos en funcionamiento se romperán, de modo que se pueda planificar el mantenimiento y la reparación antes de que ocurra la falla.
En el diseño generativo, se emplean algoritmos de aprendizaje automático para imitar el proceso de diseño utilizado por los ingenieros. Usando esta técnica, los fabricantes pueden producir rápidamente cientos de opciones de diseño para un solo producto.
Más correctamente que los humanos, el software impulsado por IA puede anticipar el precio de los productos básicos y también mejora con el tiempo.
Edge Analytics utiliza conjuntos de datos recopilados de sensores de máquinas para brindar información rápida y descentralizada.
El mantenimiento de un grado deseado de calidad en un servicio o producto se conoce como garantía de calidad. Utilizando tecnología de visión artificial, los sistemas de IA pueden detectar desviaciones de la norma porque la mayoría de las fallas son evidentes.
Los robots industriales, a menudo conocidos como robots de fabricación, automatizan operaciones monótonas, eliminan o reducen drásticamente el error humano y vuelven a centrar la atención de los trabajadores humanos en partes más rentables del negocio.
La mejora de procesos
Las organizaciones pueden alcanzar niveles de producción sostenibles mediante la optimización de procesos con el uso de software impulsado por IA.
Mejora del rendimiento del piso de producción
Se puede usar un gemelo digital para rastrear y examinar el ciclo de producción para detectar posibles problemas de calidad o áreas donde el rendimiento del producto no cumple con las expectativas.
IA en la fabricación
La IA está teniendo un efecto significativo en la industria manufacturera. La inteligencia artificial está mejorando el proceso de fabricación de muchas maneras.
Inteligencia Artificial en Logística
Las pérdidas de producción debidas al exceso o escasez de existencias son problemas persistentes. El desperdicio y la disminución de las ganancias son resultados típicos del exceso de existencias. Las empresas pueden ganar ventas, dinero y patrocinio cuando los productos se almacenan adecuadamente.
AI Robots - Automatización robótica de procesos
Conocidos comúnmente como "robots industriales", la robótica en la fabricación permite la automatización de operaciones monótonas, la eliminación o reducción del error humano y la reasignación del trabajo humano a actividades de mayor valor.
Los robots tienen una amplia gama de usos potenciales en las instalaciones de fabricación. La visión artificial está incluida en varios robots industriales, lo que les permite moverse con precisión en entornos caóticos.
Gestión de Cadenas de Suministro con Inteligencia Artificial
Con IA, las fábricas pueden gestionar mejor toda su cadena de suministro, desde la previsión de capacidad hasta el inventario. Al establecer un modelo predictivo y en tiempo real para evaluar y monitorear a los proveedores, las empresas pueden ser alertadas en el momento en que ocurre una falla en la cadena de suministro y pueden evaluar instantáneamente la gravedad de la interrupción.
Vehículos autónomos de IA
Los vehículos que se conducen solos pueden automatizar todo el piso de la fábrica, desde las líneas de montaje hasta las cintas transportadoras. Las entregas pueden optimizarse, ejecutarse las 24 horas del día y completarse más rápidamente con la ayuda de camiones y barcos autónomos.
Para planificar mejor las rutas de entrega, disminuir los accidentes y notificar a las autoridades en caso de emergencia, los automóviles conectados con sensores pueden rastrear información en tiempo real sobre atascos de tráfico, condiciones de la carretera, accidentes y más. Este cambio mejora tanto la velocidad como la seguridad de las entregas.
IA para la automatización de fábricas
Los operadores de las fábricas confían en su conocimiento e intuición para modificar manualmente la configuración del equipo mientras vigilan varias indicaciones en varias pantallas. Además de sus funciones habituales, los operadores de este sistema ahora son responsables de solucionar problemas y probar el sistema.
Esto lleva a algunos dueños de negocios a ignorar o minimizar la necesidad de generar un retorno financiero de la inversión, entre otros resultados indeseables.
IA para operaciones de TI
La automatización inteligente en operaciones de TI, o AIOps, es esencial para este propósito. AIOps, tal como lo define Gartner, es un enfoque para la automatización de operaciones de TI que utiliza big data y aprendizaje automático.
AIOps es más útil para automatizar la gestión de datos extensiva. Además de estos, la gestión de servicios de TI, la correlación y el análisis de eventos, el análisis de rendimiento, la identificación de anomalías y la determinación de causalidad son todas aplicaciones potenciales.
Diseño y Producción con IA
Con AI, el software puede generar múltiples iteraciones del diseño de un producto que mejoran el original. El software, que a veces se denomina software de diseño generativo, solicita a los diseñadores aportes como:
- Ingredientes básicos
- Medidas y masa
- Técnicas de procesamiento
- Limitaciones debidas a recursos financieros y de otro tipo
- El algoritmo puede generar una matriz de diseños potenciales basados en estas entradas.
- Internet de las Cosas (IoT) e Inteligencia Artificial
Los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) son dispositivos de alta tecnología con sensores que producen cantidades masivas de datos operativos en tiempo real. Este concepto se conoce como "Internet Industrial de las Cosas" (IIoT) en el sector manufacturero. La combinación de IA e IIoT de la fábrica puede mejorar significativamente la precisión y el rendimiento.
IA en la gestión de almacenes
Se pueden automatizar múltiples facetas de la gestión de almacenes mediante IA. Los fabricantes pueden vigilar constantemente sus almacenes y mejorar su logística gracias al flujo continuo de datos que recopilan.
Los costos de administrar un almacén se pueden reducir, se puede aumentar la productividad y se necesitarán menos personas para hacer el trabajo si se automatizan el control de calidad y el inventario. Como resultado, los fabricantes pueden aumentar los ingresos y las ganancias.
Automatización de procesos de IA
El software impulsado por inteligencia artificial puede ayudar a las empresas a optimizar los procedimientos para mantener altas tasas de producción de forma indefinida. Para localizar y eliminar las ineficiencias, los fabricantes pueden utilizar tecnologías de minería de procesos impulsadas por IA.
En la fabricación, por ejemplo, satisfacer a los clientes requiere satisfacer sus necesidades de varias maneras, incluida la entrega rápida y precisa.
IA para mantenimiento predictivo
Los fabricantes utilizan la IA para analizar los datos de los sensores y predecir averías y accidentes. Los sistemas de inteligencia sintética ayudan a las instalaciones de producción a determinar la probabilidad de fallas futuras en la maquinaria operativa, lo que permite programar con anticipación el mantenimiento preventivo y las reparaciones. El mantenimiento predictivo habilitado por AI permite que las fábricas aumenten la productividad y reduzcan las facturas de reparación.
Desarrollo de productos basado en IA
Usando AR (realidad aumentada) y VR (realidad virtual), los productores pueden probar muchos modelos de un producto antes de comenzar la producción con la ayuda del desarrollo de productos basado en IA.
El mantenimiento y la corrección de errores deben simplificarse. Los fabricantes pueden mejorar y acelerar su innovación con la creación de productos basados en IA, lo que da como resultado artículos nuevos y más progresivos que llegan al mercado antes que la competencia.
Fábrica conectada basada en IA
El futuro de la fabricación radica en fábricas "conectadas" o "inteligentes" equipadas con sensores y nubes. Incorporación de prácticas de fabricación inteligente ayudas:
- Visión de planta en tiempo real
- Esté atento a cómo se utilizan sus recursos.
- Instale sistemas remotos de manos libres
- Permitir una intervención oportuna.
Garantía de calidad e inspecciones mediante IA
La visión por computadora, que emplea cámaras de alta resolución para observar cada paso de la producción, se utiliza para la identificación de fallas impulsada por IA. Un sistema como este sería capaz de detectar problemas que a simple vista podrían pasarse por alto e inmediatamente iniciar esfuerzos para solucionarlos. Debido a esto, es necesario retirar menos productos y se desperdician menos.
Se mejora la seguridad de los trabajadores de la fábrica y se evitan los peligros en el lugar de trabajo cuando se pueden detectar anomalías como las emisiones de gases venenosos en tiempo real.
IA para la variación del precio de compra
Cualquier cambio en el precio de los insumos puede afectar significativamente las ganancias de un fabricante. La estimación del costo de la materia prima y la selección de proveedores son dos de los aspectos más desafiantes de la producción.
Esto también facilita la gestión de todos los datos de adquisición en un solo lugar y controla las piezas compradas de varios proveedores.
Gestión de pedidos de IA
La gestión eficaz de pedidos requiere flexibilidad en el mercado, la demanda, las expectativas de los consumidores y los cambios en la estrategia de fabricación. En resumen, las fábricas que emplean sistemas basados en IA o robots de fabricación pueden:
- Utilice sensores de seguimiento de inventario para generar solicitudes de compra al instante.
- Maneje la complicación de muchos tipos de pedidos provenientes de varios canales de ventas.
- Optimice y mejore la claridad de la gestión de pedidos e inventario
IA para ciberseguridad
Según los estudios, las empresas de fabricación son las que más dinero pierde debido a los ciberataques porque incluso un pequeño tiempo de inactividad de la línea de producción puede ser desastroso. Los peligros aumentarán a un ritmo exponencial a medida que prolifere el número de dispositivos IoT. Los ciberataques a industrias innovadoras son cada vez más comunes, la protección de las instalaciones industriales y la reducción de la vulnerabilidad a los ataques se facilitan utilizando sistemas de ciberseguridad basados en inteligencia artificial y algoritmos de detección de riesgos.
Conclusión
Para aprovechar los beneficios de la IA en la fabricación, es fundamental incorporar la IA lo antes posible. Sin embargo, hacerlo exige una inversión sustancial de tiempo, esfuerzo y recursos, así como la mejora de las habilidades de su fuerza laboral. Es crucial terminar los proyectos piloto para que se amplíen rápidamente y salgan de la fase piloto. La ventana de oportunidad para integrar la IA en los procesos de producción se está cerrando para aquellos que aún necesitan hacerlo.
La IA se encuentra ahora en el corazón de la industria manufacturera y crece cada año. Los conjuntos de habilidades aún son escasos, por lo que es valioso capacitar a los ingenieros de IA que pueden crear aplicaciones prácticas utilizando una amplia gama de agentes inteligentes; expertos en aprendizaje automático que están capacitados en aprendizaje supervisado y no supervisado, técnicas matemáticas y heurísticas y modelado práctico; y expertos en aprendizaje profundo que aprenden a dominar TensorFlow, la biblioteca de software de código abierto diseñada para llevar a cabo el aprendizaje automático y la investigación de redes neuronales profundas.
