Cómo se utiliza la Inteligencia Artificial en la fabricación: Ejemplos, casos de uso y ventajas

Pero más allá de estas innovaciones cotidianas se esconde una revolución que está remodelando el panorama de la fabricación. La inteligencia artificial en la fabricación está aquí, y ha llegado para quedarse.

La Inteligencia Artificial en la industria manufacturera

Según una encuesta realizada entre fabricantes internacionales, el 89 % de las empresas tiene previsto implantar pronto la IA en sus redes de producción, y el 68 % ya ha empezado a aplicar soluciones de IA. Sin embargo, solo el 16 % alcanzó sus objetivos, debido principalmente a la falta de competencias digitales y capacidades de escalado.

Estas estadísticas muestran que la industria reconoce la importancia y los beneficios de la inteligencia artificial para la fabricación, y las empresas ya están haciendo un esfuerzo para adoptar la IA en sus operaciones. Sin embargo, la brecha entre los proyectos piloto y las integraciones exitosas de IA a gran escala sigue siendo un reto.

En este artículo, explicaremos estas estadísticas profundizando en cómo se utiliza la IA en la fabricación, proporcionando información sobre las principales aplicaciones de la IA, como el mantenimiento predictivo y el control de calidad. También destacaremos algunos casos de uso por parte de empresas de fabricación líderes en todo el mundo y, por último, repasaremos los beneficios que la IA aporta a la fabricación y sus limitaciones, principalmente asociadas a la implementación.

¿Qué es la IA?

Empecemos por lo básico: ¿qué es la inteligencia artificial (IA)? Si no estás familiarizado con el concepto y su tecnología subyacente, te pondremos al día.

La inteligencia artificial es la tecnología que permite a ordenadores y máquinas simular la inteligencia humana y la capacidad de resolver problemas. La IA ayuda en tareas que mejoran la inteligencia humana, como la toma de decisiones o la resolución de problemas. Sin embargo, la IA también puede asumir por completo tareas que requieren una intervención humana sustancial, como la conducción de coches autónomos.

Los sistemas de IA utilizan algoritmos y grandes conjuntos de datos para imitar la inteligencia humana. Recopilan y procesan datos, identifican patrones y utilizan modelos como redes neuronales para completar tareas. La IA aprende y se adapta constantemente para mejorar su rendimiento con el tiempo.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que el término inteligencia artificial abarca muchas tecnologías que potencian la IA, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural.

Tipos de tecnologías de IA en la fabricación

La inteligencia artificial se utiliza a menudo como término genérico para las herramientas y técnicas que permiten a las máquinas simular una inteligencia y un comportamiento similares a los humanos. Algunas de las tecnologías clave que vemos a menudo en las soluciones de IA para la fabricación son:

Aprendizaje automático

Se trata de un subconjunto de la IA que confiere a las máquinas la capacidad de aprender de los datos. Automatiza la creación de modelos analíticos permitiendo a los sistemas aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático. Establece parámetros básicos sobre los datos y entrena al ordenador para que aprenda de forma independiente reconociendo patrones mediante muchas capas de procesamiento. Es útil para el reconocimiento de imágenes y del habla.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

La PNL permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Se utiliza para la traducción de idiomas, el análisis de sentimientos y la conversión de voz a texto.

Visión por ordenador

La visión por ordenador permite a las máquinas interpretar y comprender la información visual de imágenes o vídeos, para tareas como la clasificación de imágenes o el reconocimiento facial.

Robótica

La robótica combina la inteligencia artificial con la ingeniería mecánica para crear máquinas (robots) capaces de realizar tareas de forma autónoma o con una intervención humana mínima. Esto incluye los robots industriales utilizados en la fabricación, así como los robots sociales diseñados para la interacción humana.

Ahora que ya conoce las tecnologías subyacentes, veamos cómo se implantan las soluciones de IA y cómo mejoran la eficiencia y la innovación en el sector manufacturero.

¿Cómo se utiliza la IA en la fabricación?

La IA está transformando las fábricas en entornos más eficientes, rentables e innovadores. Las cinco principales aplicaciones de la IA en la fabricación son:

• Mantenimiento predictivo
• Control de calidad mejorado con IA
• Optimización de la cadena de suministro
• Automatización inteligente
• Formación y asistencia basadas en IA

1. Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo es, sin duda, uno de los casos de uso de la IA que más está cambiando las reglas del juego. No es de extrañar, teniendo en cuenta que el mantenimiento predictivo basado en IA puede mejorar significativamente el proceso de fabricación.

Mediante el análisis de los datos recogidos de sensores, telemetría de equipos y otras fuentes, los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir cuándo es probable que se produzcan fallos en los equipos. Esta solución de IA permite a los fabricantes programar el mantenimiento de forma proactiva, minimizando el tiempo de inactividad y reduciendo los costes de mantenimiento.

Gemelos digitales

Un gemelo digital es una réplica virtual de un activo físico que captura datos en tiempo real y simula su comportamiento en un entorno virtual. Al conectar el gemelo digital con los datos de los sensores del equipo, la IA para la industria manufacturera puede analizar patrones, identificar anomalías y predecir posibles fallos.

Esta información proporciona a los equipos de mantenimiento información predictiva para programar las intervenciones de mantenimiento de forma proactiva antes de que se produzcan fallos en los equipos.

IA Generativa

La IA generativa es en realidad un subconjunto del aprendizaje profundo y aprende de conjuntos de datos existentes para generar nuevos contenidos, como texto, imagen y código. La IA generativa puede generar datos sintéticos que simulan posibles escenarios de fallo. Estos datos sintéticos pueden utilizarse para entrenar modelos de mantenimiento predictivo.

2. Control de calidad

Un error durante la producción pone en peligro la calidad y la seguridad del producto final. Los sistemas de visión artificial pueden mitigar estos riesgos analizando imágenes o datos de sensores para detectar defectos o anomalías en los productos. Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan en conjuntos de datos etiquetados para reconocer patrones asociados a defectos, lo que permite clasificar y ordenar los defectos de forma automatizada.

3. Optimización de la cadena de suministro

Imagine una bola de cristal que predice fallos en los equipos y pronostica tendencias de consumo, plazos de entrega o retrasos en el transporte. Así es como la IA transforma la gestión de la cadena de suministro: prediciendo las fluctuaciones de la demanda, optimizando el inventario e identificando posibles interrupciones.

Previsión de la demanda

La IA se aplica cada vez más en la previsión de la demanda para mejorar la precisión y la fiabilidad. Los algoritmos de IA pueden identificar patrones y tendencias que usted podría pasar por alto analizando grandes volúmenes de datos, incluidos datos de ventas, comportamiento de los clientes, indicadores económicos y factores externos (por ejemplo, patrones meteorológicos).

Gestión del inventario

Los sistemas de IA permiten a los fabricantes mantener niveles óptimos de inventario teniendo en cuenta múltiples factores como el plazo de entrega, los costes de mantenimiento, los costes de los pedidos y los requisitos de nivel de servicio. Gracias al seguimiento en tiempo real de los niveles de existencias, el estado de los pedidos y los plazos de entrega previstos, los fabricantes pueden equilibrar el inventario de existencias y mejorar la visibilidad del inventario en toda la cadena de suministro.

Esto permite a los fabricantes anticiparse a los cambios en la demanda con mayor precisión, optimizar los niveles de inventario y tomar decisiones informadas sobre producción, aprovisionamiento y asignación de recursos.

4. Automatización inteligente

La automatización inteligente es la combinación de software inteligente y equipos robóticos. Aprovecha las ventajas de la IA para automatizar tareas que van más allá de la repetición combinando IA, robots industriales o automatización robótica de procesos.

Robots automatizados

Los robots industriales llevan tiempo siendo un elemento básico en la industria manufacturera. Sin embargo, la integración de la IA en los robots automatizados representa un avance significativo en la tecnología de fabricación. A diferencia de los robots industriales tradicionales programados con instrucciones fijas, los robots con IA pueden aprender de su entorno, adaptarse a condiciones cambiantes y tomar decisiones de forma autónoma.

Los robots de IA, a diferencia de los trabajadores humanos, pueden operar de forma continua sin necesidad de pausas. También muestran tasas de error significativamente más bajas, una característica que permite a los fabricantes ampliar su capacidad de producción con confianza.

Robots colaborativos (cobots)

Los robots colaborativos, también llamados cobots o co-robots, son robots que trabajan junto a los trabajadores en una fábrica para completar una tarea que no puede automatizarse por completo (y ser realizada por un robot automatizado).

Este enfoque colaborativo de la automatización mejora la eficacia, la flexibilidad y la ergonomía de las operaciones de fabricación, al tiempo que permite a los trabajadores centrarse en tareas más complejas que requieren inteligencia humana.

Automatización robótica de procesos

La Automatización Robótica de Procesos (RPA) automatiza tareas repetitivas basadas en reglas que los trabajadores suelen realizar con ordenadores. Utiliza robots de software para imitar acciones humanas como la introducción de datos, la copia de archivos y la cumplimentación de formularios.

Facturas, pedidos, informes, listas de comprobación: el papeleo está presente en todos los aspectos de la fabricación. Si la digitalización del papeleo es el primer paso hacia la eficiencia, la incorporación de un RPA basado en IA es el objetivo final. El RPA es un asistente que se encarga de las tareas repetitivas del papeleo. Gracias a la IA, puede aportar capacidades analíticas y de toma de decisiones para una estrategia de automatización óptima.

5. Formación y asistencia

En el sector industrial, unas instrucciones de trabajo claras y precisas son la columna vertebral de unos procesos de producción eficientes. Tradicionalmente, estas instrucciones se compilaban manualmente, lo que suponía un proceso largo y propenso a errores. En los últimos años, las instrucciones de trabajo digitales han revolucionado la eficiencia operativa y la productividad de las fábricas. Sin embargo, añadir una capa de herramientas digitales impulsadas por IA podría cambiar la forma en que se crean las instrucciones de trabajo.

Por ejemplo, con las funciones de conversión de voz a texto, los trabajadores de una fábrica pueden dictar instrucciones y convertirlas automáticamente en pasos estructurados y escritos. Otra aplicación es la segmentación automática de vídeo, en la que las instrucciones grabadas en formato de vídeo se analizan y dividen en pasos discretos y fáciles de seguir. Esto es posible gracias al reconocimiento avanzado del habla y al análisis de contenidos basado en inteligencia artificial.

Fuente: Azumuta