Cómo la Inteligencia Artificial está transformando las fábricas
La Inteligencia Artificial (IA) ya está teniendo un impacto significativo en las operaciones de fabricación en todo el mundo. Desde el control de calidad hasta la previsión y el diseño de productos, los fabricantes están utilizando sistemas de IA para cambiar la forma en que funcionan sus fábricas.
En la actualidad, cuando un nuevo vehículo sale de la línea de producción de cualquier fabricante de automóviles europeo, es probable que un sistema de IA haya participado en el proceso de producción.
El aprendizaje automático está revolucionando rápidamente la forma en que se fabrican productos en diversas industrias, ya que los fabricantes aprovechan los beneficios de la inteligencia artificial para realizar tareas más rápidas y precisas de lo que cualquier ser humano podría hacer.
La diferencia con la IA es la escala de automatización que se puede lograr, lo que conduce a un aumento de la eficiencia en toda la fábrica.
Según un estudio de Capgemini, más del 50 % de los principales fabricantes europeos están implementando la IA de alguna manera. Alemania lidera con un 69 % de fabricantes que la utilizan. En Japón, esa cifra es del 30 %, y en Estados Unidos es del 28 %. China cierra la lista con un 11 %.
Sin embargo, esto es solo el comienzo. La mayoría de los expertos ya hablan de la Industria 4.0, considerada la cuarta revolución industrial en la que los algoritmos de aprendizaje automático crean sistemas autónomos que hacen realidad la fábrica inteligente.
¿Cómo funciona la IA?
Un algoritmo de computadora estándar contiene un conjunto específico de instrucciones de programación que le dicen al sistema exactamente qué hacer y en qué orden. En cambio, un algoritmo de IA está diseñado para aprender la mejor manera de realizar una tarea sin utilizar instrucciones específicas. En su lugar, utiliza datos de entrada y retroalimentación para desarrollar un modelo, a menudo a través de millones de repeticiones de prueba y error.
Los sistemas de IA para la fabricación pueden utilizar el aprendizaje autónomo de manera similar. Mitsubishi, por ejemplo, ha desarrollado un sistema de IA que enseña a los robots nuevas tareas permitiéndoles desarrollar acciones óptimas a través de prueba y error.
Mejora del control de calidad
Hoy en día, las aplicaciones más comunes de la IA en la fabricación se centran en el control de calidad y el mantenimiento predictivo. Muchas empresas también la utilizan en la producción, el desarrollo de productos y la gestión de la cadena de suministro.
En el mantenimiento predictivo, los sistemas de IA pueden monitorear datos de una multitud de máquinas y sistemas en busca de señales tempranas de posibles problemas. Pueden tomar medidas para prevenir paros en la fábrica.
El fabricante de neumáticos japonés Bridgestone utiliza una herramienta de IA con sensores que inspecciona 480 elementos físicos diferentes para garantizar que todos los neumáticos se ensamblan en condiciones óptimas.
BMW utiliza el reconocimiento de imágenes automatizado en el que la aplicación de IA compara una secuencia de producción en curso con cientos de otras imágenes de la misma secuencia para asegurarse de que todas las piezas se están montando correctamente. Volvo utiliza herramientas de IA basadas en cámaras que inspeccionan los vehículos terminados, incluyendo la parte inferior y los neumáticos. Estas herramientas también pueden ser utilizadas por talleres de reparación de automóviles para encontrar problemas.
Búsqueda de soluciones de diseño mejoradas
La IA también se utiliza cada vez más en el proceso de diseño, especialmente en la fabricación aditiva (impresión 3D). En lo que se llama diseño «generativo», el algoritmo de IA recibe los objetivos y parámetros de diseño a seguir, como materiales y restricciones de costos, y luego prueba miles de opciones de diseño diferentes para encontrar la mejor.
General Motors utilizó una herramienta de IA de este tipo para diseñar un soporte de asiento impreso en 3D que consolidó ocho piezas diferentes en una sola que era un 40% más ligera y un 20% más resistente que la anterior. Otros usos populares de la IA incluyen la predicción de la demanda de ciertos productos, lo que puede ayudar a optimizar los horarios de producción, los inventarios y la adquisición de materias primas.
Sin embargo, existen obstáculos cuando se trata de expandir el uso de la IA. La «inteligencia» de las máquinas todavía es objeto de escepticismo, lo que significa que cualquier error cometido por un sistema de IA a menudo se ve como más grave que los errores cometidos por humanos, incluso si ocurren mucho menos frecuentemente.
Los sistemas de IA también pueden ser muy costosos de desarrollar y solo son tan buenos como los datos que se les proporcionan. Muchas empresas aún no tienen el nivel de experiencia necesario para escalar soluciones de IA en toda su red de fabricación.
Hasta ahora, la mayoría de los usos de la IA en la fabricación tienen lugar «bajo el capó» de una manera que los consumidores no ven ni experimentan. Pero esto es algo que está a punto de cambiar.
