Cambiar para sobrevivir es uno de los mantras de la digitalización y el sector secundario no es la excepción: la fabricación ya no puede prescindir de la IApporque el mercado exige rapidez, precisión y precios competitivos. Veamos cómo la Inteligencia Artificial apoya a las industrias.
¿Cómo ha evolucionado la Inteligencia Artificial en la fabricación?
Las tecnologías están rediseñando los procesos, estrategias y políticas empresariales en cualquier sector económico. Sin embargo, el sector secundario ha estado históricamente expuesto a cambios radicales que, a lo largo de las décadas, han llevado del trabajo puramente manual al trabajo mecanizado y, posteriormente, al trabajo automatizado. El siguiente vídeo es suficiente para darse cuenta de que el cambio actual tiene sus raíces en una historia que comenzó hace casi sesenta años.
Unimate, la máquina que se muestra en el vídeo, data de 1967 y, más que la robótica propiamente dicha, representa el avance de la automatización. Sin embargo, la ayuda de brazos robóticos se generalizaría un cuarto de siglo después, tal y como demuestra este otro vídeo.
Una planta de General Motors en la que una línea de producción relega al hombre a tareas específicas y de control. Estamos en la década de los noventa y, con el avance de la tecnología y la investigación sobre la Inteligencia Artificial, estos escenarios se han ido generalizando cada vez más y el potencial de los agentes robóticos y del automatismo ha demostrado ser cada vez mayor.
Hoy en día, la IA es una simbiosis entre hardware y software que confiere mayor precisión y personalización a los productos, al igual que aporta una mayor resistencia: no hay vacaciones, no hay enfermedades, no hay ‘mal día’. Sin embargo, todo esto no coincide con el fin de la obra del hombre.
La tecnología, a medida que ha avanzado, también ha traído consigo problemas que en parte son inesperados y es en estos los que debemos trabajar. Para ir a los detalles, debemos empezar por las ventajas de la Inteligencia Artificial en la fabricación.
Las ventajas de la Inteligencia Artificial en la fabricación
Hay que decir que la IA se alimenta de los datos y de la cultura adecuada para su recopilación y análisis, materiales vitales para cualquier sector no solo comercial o productivo, como, por ejemplo, la educación o la salud. Esto significa que si los datos son el archivo común, también lo son los problemas que trae consigo la digitalización.
Las ventajas más obvias e inmediatas no solo incluyen las tecnologías y la producción, sino que también tienen repercusiones positivas en el operador humano.
- una mejor gestión de toda la cadena de suministro
- mayor productividad
- personalización de la producción
- control de calidad
- mantenimiento predictivo
- eficiencia energética
- seguridad para los trabajadores
Para ser más específicos y comenzar con la mejor gestión de la cadena de suministro, la Inteligencia Artificial es capaz de gestionar el inventario incluso a la luz de la previsión de la demanda. No menos importante, los algoritmos son capaces de optimizar las existencias mínimas para gestionar automáticamente los suministros. El operador humano tiene funciones de supervisión.
Otros beneficios de la IA en las industrias
La automatización de las actividades repercute en la simplificación de los flujos de producción, lo que requiere menos intervención manual. Las IA mejoran los procesos y, por lo tanto, la eficiencia de la producción. Por lo tanto, el operador humano está destinado a realizar tareas estratégicas (incluidas las de supervisión) y con un mayor valor añadido.
El mercado exige productos personalizados y de alta calidad, y este es un terreno fértil para las IA que, al analizar los datos, pueden descubrir las preferencias de los consumidores e incluso predecirlas. Entender lo que quieren los clientes finales, ya sean consumidores o empresas, es vital para la supervivencia de las empresas.
Del mismo modo, las IA permiten controles de calidad continuos útiles para interceptar los defectos de fabricación en tiempo real y mantener altos estándares de producción. Esto repercute tanto en la limitación de los residuos como en la eficiencia de todo el sistema de producción. Ampliando la visión, la Inteligencia Artificial es esencial para todo lo que tiene que ver con la auditoría y los propios controles.
El mantenimiento predictivo se basa en el uso de algoritmos de Inteligencia Artificial que permiten anticipar el tiempo de inactividad de las máquinas y, al mismo tiempo, optimizar la capacidad de producción de cada activo individual. Los sensores transmiten datos que, cuando se procesan adecuadamente, permiten a las empresas realizar el mantenimiento necesario en los momentos más adecuados sin afectar al ritmo de producción.
Sostenibilidad y recursos
La transición digital también debe tener en cuenta la transición energética. La IA colabora en la reducción del desperdicio de energía mediante la optimización del consumo, sugiriendo a los responsables de la toma de decisiones qué medidas tomar sin limitar la capacidad de producción de las plantas. Menos despilfarro que se traduce en mayores márgenes o, en cualquier caso, en más margen de maniobra a la hora de fijar el precio de venta de bienes y servicios.
Los automatismos y la IA, por último, pero no por ello menos importante, son capaces de sustituir a los humanos en las tareas más extenuantes o peligrosas, pero también de prever posibles problemas de seguridad. Esto se traduce en entornos de trabajo más sanos y seguros. Incluso en este caso, es evidente que la producción en sí misma se beneficia, pero todo lo que sirva para proteger a los operadores humanos debe ser recibido con los brazos abiertos.
Como se anticipó, lo que une todas estas oportunidades son los datos. Información de calidad que desempeña un papel vital en los modelos de negocio y que permite a los gerentes tomar decisiones informadas y razonadas. Ser capaz de optimizar los procesos, aumentar la productividad y ofrecer entornos de trabajo seguros son aspectos fundamentales para las empresas, incluso para las del sector secundario.
La digitalización y la innovación tienen un precio, especialmente cultural, que representa un obstáculo y también una oportunidad.
Ejemplos prácticos de la contribución de la IA en la fabricación
Podemos resumir la Inteligencia Artificial al servicio de las empresas y, por lo tanto, también de las que se dedican a la fabricación en tres grupos principales: la automatización documental y administrativa, la innovación de productos físicos y el desarrollo de servicios.
Estos grupos incluyen las especificidades de las empresas individuales, que se apoyan en un software igualmente específico, pero también en un software más amplio. Un ejemplo, sobre todo, son los chatbots, que permiten interactuar con las partes interesadas, como veremos más adelante.
Al analizar las peculiaridades de la fabricación, comenzamos a examinar algunos sectores y las soluciones de IA disponibles.
La cadena de suministro
Para optimizar los flujos de producción, la adopción de software de inteligencia artificial debe ser interna y externa a la empresa, y se necesitan sistemas que también puedan comunicarse con los proveedores de materias primas y los socios logísticos. Al examinar las existencias disponibles y su duración en función de las tasas de producción y las demandas del mercado, estos programas deben gestionar automáticamente los pedidos de materias primas.
Plannet – Warrant Hub Spa es una empresa que ofrece software integrado para empresas de fabricación. Compass10 es la solución que ofrece para la cadena de suministro y el análisis de datos adecuado. Además de garantizar la total interoperabilidad con los sistemas ERP y de supervisión, también permite crear escenarios hipotéticos, es decir, simulaciones que devuelven los resultados en función de las condiciones elegidas.
Logística
La gestión propiamente dicha de los almacenes, es decir, la forma en que se almacenan y manipulan las existencias y las mercancías para entrar y salir, es un capítulo que puede examinarse por derecho propio.
Los vehículos autónomos y las carretillas elevadoras, gracias a la IA, se dedican a respaldar las operaciones de producción de forma continua. Interactúan con los humanos y realizan tareas de forma automatizada, solos o en flota.
En este ámbito, destacan la empresa alemana Linde Material Handling y los camiones sin conductor Jungheinrich, ambas empresas consolidadas y con muchos años de experiencia.
Mantenimiento predictivo
Evitar que la maquinaria se detenga, poder aprovechar al máximo su potencial y predecir el mejor momento para llevar a cabo las tareas de mantenimiento son una clara ventaja para la realidad industrial.
En el mantenimiento predictivo, los sensores especiales y los algoritmos de análisis de datos proporcionan información detallada sobre el estado de los activos de producción, lo que, además de limitar el número y la duración de las paradas de la máquina, permite a quienes lo necesiten tomar decisiones calibradas y oportunas.
Entre los programas más escalables se encuentra MaintainX, una solución totalmente basada en la nube que ofrece una interfaz intuitiva y se puede gestionar según la filosofía de «código bajo», es decir, sin conocimientos especiales de programación.
El CMMS de Emain también satisface las necesidades de las pequeñas empresas industriales, ya que ofrece una amplia gama de integraciones con los sistemas operativos y el software que ya utilizan las empresas. También es interesante la oportunidad de realizar una visita guiada por las peculiaridades de la solución ofrecida.
También es interesante el IFS Ultimo, una solución que parece válida para una amplia gama de máquinas, incluidos los drones, y que proporciona informes cuidados hasta el más mínimo detalle.
El mantenimiento de los instrumentos robóticos encuentra aliados en el software de Kuka, que reduce los riesgos operativos y ayuda a garantizar tiempos cortos de puesta en marcha de los cobots y robots, incluso después de la reprogramación.
Gemelos digitales
Los gemelos digitales, los gemelos digitales, permiten crear réplicas digitales de sistemas y productos de producción para iniciar simulaciones, monitoreos y optimizaciones. El fabricante puede probar y perfeccionar los procesos de producción de forma virtual, lo que reduce la inversión y el tiempo de desarrollo con la consiguiente ventaja en términos de eficiencia.
General Electric interpreta completamente los gemelos digitales y ofrece una solución que se puede adaptar a cualquier sector o flujo de producción.
Manteniéndose siempre en el espectro de aplicaciones más amplio posible, Ansys ofrece a sus clientes 50 años de experiencia, que ahora son valiosos en varios sectores, incluidos los sectores aeronáutico y automotriz.
Chatbot
Son útiles para automatizar tareas, satisfacer las solicitudes de información entre los departamentos de una empresa, pero también para gestionar las solicitudes de las partes interesadas y, en primer lugar, de los clientes. Como se mencionó anteriormente, no se trata de productos específicos para la fabricación, pero sin duda también son útiles para el sector secundario en un sentido amplio.
El mercado está repleto de proveedores pero, en la actualidad, pocos son capaces de alcanzar el nivel de IBM Watson Assistant, que permite a quienes lo utilizan crear agentes virtuales calibrados para fines específicos y con datos propios.
Entre las alternativas de alto nivel, cabe mencionar también Microsoft Bot Framework, con la que es posible crear proyectos desde cero y aptos para cualquier propósito.
Los desafíos de la IA en la fabricación
Cada revolución plantea desafíos. El potencial que representa la IA está estrechamente vinculado a la competitividad de las empresas y a su crecimiento sostenible. No se trata de objetivos aleatorios ni opcionales, lo que significa que los desafíos, tanto culturales como tecnológicos, deben abordarse de forma proactiva.
Los datos son de vital importancia y no es casualidad que, en una lista razonada de las dificultades para entrar en la digitalización, estas estén a la cabeza:
- Gestión de datos
- Fiabilidad
- Interoperabilidad
- Habilidades
- Cumplimiento y privacidad
La gestión de datos es crucial, porque el éxito de la IA depende sobre todo de ella. Los datos deben adquirirse, archivarse, limpiarse y normalizarse. Es necesario comprobar su coherencia, relevancia y precisión. Estos son procesos continuos y requieren soluciones de software adecuadas, así como profesionales con las habilidades adecuadas.
Una consecuencia directa de esto es la fiabilidad de los sistemas de IA. Quienes producen tecnologías deben asegurarse de que los algoritmos y las funciones sean impecables, ya que de ello depende la precisión de las decisiones de gestión empresarial y del funcionamiento de las propias empresas. Por lo tanto, la elección de los proveedores adecuados es esencial y debe hacerse con el máximo cuidado. Confiar la transición tecnológica a socios inadecuados coincide con poner el futuro de su empresa en malas manos.
Es cierto que hoy en día es posible aplicar sensores a máquinas que no son de última generación. Sensores útiles para recopilar y, en algunos casos, incluso procesar datos. Si las máquinas fueran antiguas, sería necesario reemplazarlas y esto, para todas las empresas, es una inversión que debe planificarse cuidadosamente. Modernizar los activos no es una opción, es esencial para el uso de la IA en los procesos de producción y gestión.
Los empleados y colaboradores deben estar capacitados en el uso de la tecnología. Su forma de trabajar cambia radicalmente y esta, que para ellos es una transición llena de preocupaciones, debe ir acompañada de la forma más adecuada. Deben cultivarse las habilidades necesarias para el uso de la Inteligencia Artificial en la fabricación.
Los datos conllevan posibles fragilidades, relacionadas principalmente con el uso ético de los datos en sí mismos, con su confidencialidad y con posibles violaciones de la privacidad. Son temas que deben impresionar bien tanto a quienes producen tecnologías como a quienes las utilizan y que, sobre todo, no pueden abordarse solo si son presagios de problemas, sino que deben tenerse en cuenta precisamente para evitar que se conviertan en problemáticos.
Entre los obstáculos se encuentran también los costos a los que deben enfrentarse el automatismo y la Inteligencia Artificial. Además de los gastos inmediatos, se deben planificar los gastos recurrentes de mantenimiento y actualización del personal. El número total de estas voces puede parecer prohibitivo para muchas empresas, especialmente para las más pequeñas. Una dificultad objetiva a la que hay que encontrar una solución porque la única alternativa es alejarse del mercado.
El futuro de la Inteligencia Artificial en la fabricación
La versión corta es sencilla: habrá evoluciones continuas y, con ellas, cada vez más difíciles de superar.
Las capacidades de los algoritmos y el automatismo se perfeccionarán cada vez más y, utilizando la IA, serán precisamente las empresas las que, utilizando la IA, podrán indicar a quienes los producen qué nuevas necesidades surgen dentro de sus respectivos flujos de trabajo.
Los escenarios permitirán mejorar cada vez más la contribución del Internet industrial de las cosas (IIoT), el IoT, la visión artificial, la realidad mixta, los gemelos digitales, pero también la impresión 3D, etc. Tecnologías que podrán colaborar cada vez más entre sí y con las personas, convirtiendo los procesos empresariales en los pulmones de un único organismo oleoso que trabaja al unísono.
El resultado final, cuando las IA se implementen de forma correcta y funcional, permitirá a las pequeñas empresas competir con las más grandes, jugando igual de cartas a la hora de competir por los mercados. O dicho de otra forma, la Inteligencia Artificial en la fabricación es un componente indispensable para competir en los mercados presentes y futuros.
Fuente: Agendadigitale.eu, Network Digital360
