Si la Industria 4.0 es una transformación digital dirigida a una fábrica más inteligente, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático deben cumplir una función. Pero como con cualquier implementación tecnológica, debe hacerse de manera pragmática, que sea viable y que a la vez cree una ventaja competitiva medible.
Pero aunque existen muchas oportunidades para implementar la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático en una amplia gama de entornos de fabricación, aún existen retos, entre los que destaca la identificación de casos de uso claros y discretos, en especial, para las empresas más pequeñas, en las que el presupuesto para la implementación de nuevas tecnologías se debe gestionar cuidadosamente.
Comience a obtener los primeros beneficios
Las investigaciones publicadas a principios de este año por el Instituto de Investigación Capgemini argumentan que la IA es esencial para los fabricantes si desean construir un futuro en tiempo real.
En base a entrevistas con fabricantes reales, “Escalar la IA en las operaciones de fabricación: la perspectiva de un profesional“ se identificaron muchos ejemplos de cómo la IA ya se ha implementado, con un enfoque significativo en el monitoreo en tiempo real mediante la inteligencia artificial para ayudar a mantener la maquinaria y los bienes de producción. El caso de uso más popular de la IA en la fabricación, según la investigación de Capgemini, es el mantenimiento predictivo, para que pueda realizarse en el mejor momento antes de que las máquinas o equipos puedan fallar. Los algoritmos complejos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden hacer predicciones confiables en cuanto al estado de los activos y la maquinaria, y dado que el mantenimiento se hace más preventivo, la vida útil de los equipos puede extenderse.
El mantenimiento predictivo es solo uno de los muchos beneficios de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para el monitoreo en tiempo real en un entorno de fabricación. También pueden ayudar a solucionar los problemas de retrasos en la producción y a hacer un seguimiento de las tasas de residuos, así como ayudar a un fabricante a comprender mejor los procesos y los flujos de trabajo mediante la aplicación de modelos de aprendizaje automático informados por datos pertinentes en su contexto.
La IA también puede habilitar el control de calidad mediante el análisis de imágenes con cámaras de alta resolución en tiempo real para evaluar los productos, de manera que cumplan con los puntos de referencia de rendimiento y las obligaciones de cumplimiento en las industrias reguladas, como la automotriz. Al analizar las imágenes de los componentes tomadas de una línea de producción, es posible detectar automáticamente las desviaciones de las normas de calidad establecidas al hacer una comparación con las imágenes aprobadas que están almacenadas en una base de datos. Si no cumplen esas normas, se puede notificar a un equipo de inspección humano.
Así como la Industria 4.0 abarca toda la cadena de suministro aparte de la planta de fabricación, también lo hacen las oportunidades para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Estas últimas puede utilizarse para mejorar la precisión de las predicciones de demanda conforme a las promociones de los productos y los esfuerzos de comercialización, de modo que haya suficiente producto disponible en los canales de distribución, incluidos los estantes de las tiendas. Al utilizar el aprendizaje automático para informar los esfuerzos de colaboración entre el marketing, las ventas, la gestión de cuentas y la cadena de suministro, un fabricante puede mejorar el balance general al reducir los errores de previsión que pueden dar lugar a la pérdida de ventas, a una producción que excede con creces la demanda y a la obsolescencia de los productos.
Pero como hay tantas posibilidades de que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático ayuden a transformar los entornos de fabricación en fábricas inteligentes, puede resultar abrumador para los fabricantes saber por dónde comenzar, además, la adopción de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático no están exentos de desafíos.
La ciencia de los datos es un componente clave de la fabricación por inteligencia artificial
Si desea aprovechar con eficacia la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, es fundamental que tenga un caso de uso claro. El uso para mejorar el control de calidad o el mantenimiento predictivo es un buen punto de partida, pero aunque tenga la claridad, existen varios obstáculos clave que deben superarse.
Mientras que la Internet industrial de las cosas incluye el uso de sensores y cámaras para ayudar a recopilar datos de la planta de fabricación, la creación de inteligencia digital mediante la inteligencia artificial y el aprendizaje automático requiere una gran cantidad de documentación de conocimientos, después de todo, hay una tremenda perspicacia y comprensión del entorno que reside en las personas, incluidas las que trabajan en la planta, realizan el mantenimiento, adquieren los componentes en bruto y distribuyen los productos finales. Es necesario ser capaz de coordinar toda esta experiencia en el campo.
El mantenimiento predictivo a través de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático puede traer importantes ahorros en la fabricación, ya que evita los costosos tiempos de inactividad y permite abordar los pequeños problemas antes de que se conviertan en mayores. Vale la pena señalar que: también debe hacerse en cumplimiento de las normas de seguridad.
En general, el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático requiere una fuerte capacidad de gestión de datos, lo que significa que los fabricantes ahora están compitiendo por las habilidades de la ciencia de los datos y aprendiendo a integrar esa experiencia en toda la amplitud del entorno de fabricación.
Necesita datos de alta calidad para aportar información a la inteligencia artificial y al aprendizaje automático. Sin ello, no podrá aprovechar en plenitud la automatización y el análisis que la fábrica conectada hace posible. Incluso antes del surgimiento de la Industria 4.0, integrar diferentes datos en múltiples formatos era un desafío, y requería que no solo los obtuviera de los sistemas de tecnología de la información (TI), sino también de los sistemas de tecnología operativa (TO). Si ya comenzó su transformación digital, debería contar con personas que sirvan de enlace entre la TI y la TO, así como con expertos en el campo de la producción, necesita personas que entiendan los procesos de producción y los sistemas de información.
Los datos en un entorno de fabricación son bastante diversos, por lo que no solo hay que recopilar todo lo que es pertinente, sino que también hay que “limpiar“ y organizar esos datos en un formato que sea útil. Para que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático puedan hacer uso de estos datos, deben ser coherentes, y las diversas fuentes deben combinarse si desea enriquecerlos con contenido que permita tomar decisiones más inteligentes en las organizaciones. En algunos casos, se desea que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático tomen decisiones por uno en tiempo real con pequeñas cantidades de datos; sin embargo, en otros casos, se puede estar procesando una gran cantidad de datos históricos recopilados a lo largo del tiempo.
La gestión satisfactoria de los datos no solo le permitirá aplicar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar el mantenimiento y el control de calidad, sino también transformar el negocio de la fabricación y crear nuevas oportunidades de mercado.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático crean oportunidades en toda la cadena de suministro
Además de mejorar la producción de los procesos existentes, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático también pueden contribuir a un mejor desarrollo de los productos.
A través del diseño generativo, la inteligencia artificial puede tomar información detallada, como el tiempo disponible, los recursos y el presupuesto, para sugerir nuevas opciones y así producir un producto. Posteriormente, estos enfoques pueden calificar aún más, mediante la aplicación de modelos de aprendizaje profundo. Con la suficiente madurez de la inteligencia artificial que aprovecha los datos en tiempo real, las cadenas de suministro pueden ajustarse sobre la marcha basándose en las sugerencias de la inteligencia artificial que tienen en cuenta una amplia variedad de factores, como las tendencias económicas, el comportamiento de los consumidores, la política gubernamental y las perturbaciones causadas por los conflictos políticos o los desastres naturales. La consideración de estos factores podría permitir formas más eficientes de adquirir materias primas y reducir las demoras y el tiempo de inactividad, o guiar las decisiones de expansión mediante el uso de modelos predictivos basados en datos históricos.
Al incorporar, de manera gradual, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el entorno de fabricación, las organizaciones pueden construir una fábrica más inteligente que se optimice a sí misma para mejorar los procesos y productos existentes y que, al mismo tiempo, se prepare para adaptarse con rapidez a las nuevas oportunidades.