5 minutos con PwC sobre IA y Big Data en la fabricación

Manufacturing Global habla con Kaveh Vessali, PwC Middle East Socio (Digital, Data &AI) en la aplicación de AI y Big Data en Manufactura

¿Podría definir qué es la inteligencia artificial y qué es Big Data?

La IA es la capacidad de una máquina para percibir su entorno y realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, y es un campo completo de diferentes tecnologías, técnicas y aplicaciones.

Big data es un conjunto de herramientas y capacidades para trabajar y procesar conjuntos de datos extremadamente grandes.

¿Cómo funcionan juntos la IA y Big Data?

Los macrodatos son solo uno de los habilitadores de la IA, aunque, a medida que vemos volúmenes de datos cada vez mayores, es uno de los más importantes 

¿Cómo se puede aplicar esto a un entorno de fabricación?

En términos generales, existen muchos beneficios de la IA y el uso de datos, que incluyen la reducción de costos, la minimización del error humano y el aumento de la productividad y la eficiencia. Lo importante a considerar es cualquier configuración, para el uso de cualquier tecnología, ¿cuál es el problema que está tratando de resolver? Ya sea simplemente automatizando tareas repetitivas o reinventando la naturaleza del trabajo en las fábricas al hacer que humanos y máquinas colaboren para tomar decisiones mejores y más rápidas.

¿Por qué los fabricantes deberían usar IA y Big Data al adoptar capacidades de fabricación inteligente? ¿Cuál es el valor para los fabricantes?

Una opinión es, nuevamente, los beneficios económicos de la IA, que se obtienen en la fabricación como resultado de: 

1. Ganancias de productividad a partir de la automatización de procesos y el aumento del trabajo de las fuerzas laborales existentes con diversas aplicaciones de tecnologías de IA.

2. Mayor demanda de los consumidores debido a la mayor capacidad para personalizar y adaptar los productos fabricados, junto con productos y servicios digitales y mejorados con IA de mayor calidad.

Las industrias manufactureras (y de la construcción) son intensivas en capital por naturaleza, y en nuestro informe de 2018, "El impacto potencial de la IA en el Medio Oriente", estimamos que la adopción de aplicaciones de IA podría aumentar la contribución de los sectores a las ganancias del PIB en más de 12,4 % para 2030. 

¿Cómo pueden AI y Big Data ayudar a los fabricantes a evolucionar en la revolución de la Industria 4.0? ¿Qué pasa con aquellos que ya buscan Industria 5.0?

Realmente se trata de la inversión que haces ahora, para preparar tu negocio para el futuro.

Por lo general, vemos dos estrategias o enfoques amplios para la adopción de la IA. Hay cosas que podemos hacer de inmediato, sin recurrir a Big Data, que es adoptar tecnologías que describimos como Sensing, las que involucran visión por computadora, por ejemplo. Hay muchos casos de uso en los que se pueden usar inmediatamente en la fabricación, como para la detección automática de fallas. Sin embargo, hay un juego a más largo plazo que requiere invertir en datos (establecer los mecanismos de recopilación correctos, almacenamiento, gobierno de datos, capacidades de Big Data, etc.) para desarrollar casos de uso de IA impulsados ​​por el aprendizaje automático cada vez más valiosos. Esto es absolutamente necesario para el éxito de la adopción a largo plazo.

¿Cuál es la mejor estrategia para las organizaciones que buscan materializar el valor de la IA y Big Data en la fabricación?

AI y Big Data son solo una parte de una fábrica inteligente exitosa. Las organizaciones que lideran la adopción de IA son aquellas que ya han logrado el mayor progreso en la digitalización de los procesos comerciales centrales. Para avanzar en el uso de soluciones de IA a gran escala, se deben tomar una serie de inversiones en tecnología y decisiones organizacionales, que incluyen: 

1. Los procesos de digitalización finalmente conducen a una mejor capacidad para generar datos y, en el entorno de fabricación, con muchos cientos de sensores que generan miles de mediciones en tiempo real, el resultado es Big Data. Los datos son clave para construir IA, por lo que la adquisición, gestión y gobierno de datos confiables y precisos son clave. La línea de producción y las fábricas juegan un papel fundamental y directo en el proceso de adquisición de datos.

2. La estrategia de IA, tanto a corto como a largo plazo, comienza con los casos de uso, las aplicaciones comerciales. Los fabricantes deben preguntar dónde quieren usar la IA y recopilar estos casos de uso y priorizar proyectos en función de un equilibrio entre el impacto esperado y la complejidad de la implementación.

Por supuesto, además de la tecnología y los procesos comerciales, las personas están en el centro de cualquier adopción exitosa de tecnología. Los equipos de IA deben estar compuestos no solo por científicos de datos, sino también por ingenieros de datos y arquitectos de soluciones para permitir su trabajo, administradores de datos para garantizar la precisión y, cada vez más, los llamados "traductores de análisis/IA" que pueden comunicarse con líderes empresariales y expertos en tecnología. . La cultura también es clave, y los fabricantes deben habilitar una cultura basada en datos e inteligencia artificial, generando confianza en los datos y algoritmos al educar a su fuerza laboral sobre la inteligencia artificial y sus capacidades, la mejor manera de extraer valor. No es solo lo positivo, por supuesto, sino también los riesgos y las limitaciones, ya que cuando se encuentran sin expectativas establecidas, pueden afectar significativamente la disposición a invertir.

¿Cuáles son los desafíos cuando se trata de adoptar IA y Big Data en la fabricación?

ha demostrado que uno de los principales desafíos para implementar la IA es la incertidumbre sobre el retorno de la inversión (ROI). Como dije, se requiere una inversión significativa para que una estrategia de inteligencia artificial y datos a largo plazo tenga éxito, y las expectativas en torno al tiempo para ver retornos tangibles deben establecerse de manera realista.

Muchas empresas también luchan con el lado de los datos:recopilar y proporcionar los datos que un sistema de IA necesita para operar y garantizar que sean precisos. Nuevamente, esto habla de las mayores inversiones requeridas en la digitalización.

Algunos de los principales desafíos para las empresas de fabricación con la implementación de IA a escala de nuestra investigación incluyen:  

• 40% → Tecnologías no maduras  
• 40% → La fuerza laboral carece de habilidades para implementar y administrar IA  
• 36 % → Incierto retorno de la inversión  
• 33% → Los datos aún no están maduros 
• 32% → falta de transparencia y confianza  
• 24 % → Comités de empresa y sindicatos  
• 22 % → Obstáculos normativos en mercados nacionales e importantes  

Un elemento resaltado aquí, particularmente en torno a la falta de confianza y los sindicatos, es que la IA generalmente se tergiversa en los medios como "reemplazar" a los trabajadores y tomar puestos de trabajo. Sí, se pueden lograr ganancias de eficiencia a partir de la automatización, como ha habido desde la primera revolución industrial. Pero creemos que los datos y la IA son más valiosos cuando se utilizan para aumentar el número de trabajadores, mejorar sus habilidades y los productos que se fabrican.

Otro desafío que estamos empezando a ver emerger son los ataques cibernéticos dirigidos cada vez más a equipos y maquinaria interconectados en fábricas inteligentes. PwC organizó recientemente un webcast, en cooperación con la Asociación Nacional de Fabricantes de EE. UU. y Microsoft, para analizar este tema.

¿Cuáles son las tendencias actuales en IA y Big Data en la fabricación?

• Vemos que las empresas se centran un poco más en agregar soluciones de inteligencia artificial a los procesos de producción centrales, como la ingeniería, el ensamblaje y las pruebas de calidad.
• La seguridad es de gran importancia, con técnicas adoptadas en las capacidades de cumplimiento del protocolo (por ejemplo, mantener una distancia segura de maquinaria específica) que se adoptan en escenarios cada día más para el cumplimiento del protocolo COVID-19 
• Existe un interés considerable en el mantenimiento predictivo de maquinaria grande involucrada en los procesos de fabricación, y también en la optimización de la cadena de suministro

¿Qué cree que sucederá en la industria de IA y Big Data en la fabricación en los próximos 12 a 18 meses?

Honestamente, creo que veremos una continuación de donde ya hemos estado yendo durante los últimos 12 a 18 meses. La IA y los datos ya se utilizan en la fabricación, pero este uso no recibe tanta atención en los medios como, por ejemplo, la atención médica, pero las historias de éxito están ahí y continuarán a medida que las operaciones continúen con su viaje digital.