Los expertos derriban las barreras de la IA

¿Por qué no hay más fabricantes en los Estados Unidos que utilicen tecnologías de fabricación inteligente como IA y aprendizaje automático para reducir los desechos, lograr un mantenimiento predictivo y mejorar sus sistemas de automatización?

Esa pregunta fue el tema central de “El papel de la IA en la fabricación”, una mesa redonda patrocinada por CESMII, el Instituto de Fabricación Inteligente. Los panelistas representaron a Procter &Gamble, Raytheon Space and Airborne Systems, Microsoft, UCLA y CESMII.

Los panelistas hablaron sobre la superación de impedimentos como el "purgatorio piloto", el software dependiente de la plataforma, los científicos de datos sin conocimiento del dominio de fabricación y la "anarquía" de los datos.

“Todavía hay mucha expectación en torno a este espacio, lo cual no es inusual cuando tienes el potencial de alterar toda una industria”, dijo el director ejecutivo de CESMII, John Dyck, moderador de la mesa redonda. "Pero eso hace que sea aún más importante comprender la distinción entre lo que todavía es aspiracional y lo que es pragmáticamente alcanzable".

Lo que nos lleva de nuevo a la pregunta de qué limita a los fabricantes en una adopción más amplia de la IA.

Muchas empresas informan que intentaron incorporar IA en su empresa pero que se quedaron atrapadas en el "purgatorio piloto", sin poder escalar un proyecto pequeño y exitoso.

Incluso una empresa Fortune 500 como Procter &Gamble admite tener problemas. Todavía temprano en la adopción de la IA, la empresa ha logrado implementar algunos algoritmos de aprendizaje automático. Pero P&G se ve obstaculizado por escalarlos.

“Te das cuenta de que no tengo una infraestructura que pueda obtener los datos de la manera que quiero”, dijo Jeff Kent, líder de plataformas inteligentes de P&G. “No tengo una plataforma que se contextualice bien, y no tengo un lugar donde el algoritmo pueda ser desarrollado muy fácilmente por expertos que no sean de ciencia de datos. Entonces, estamos en esa etapa en la que tenemos [algunos] pilotos exitosos, pero se quedan dentro del contexto de quién los desarrolló.

“Creo que estamos saliendo del purgatorio de pilotos”, agregó, “pero solo vamos a mantener una adopción escalable y lograr toda la promesa de la Industria 4.0 cuando todos se unan en un proceso de trabajo completo y un conjunto completo. de aplicaciones en las que P&G, nuestros proveedores y OEM pueden participar”.

Kelly Dodds, directora de tecnología de fabricación avanzada en Raytheon, dijo que el contratista militar ha tenido éxito al integrar la IA en aplicaciones robóticas usando visión artificial.

“La capacidad de la visión artificial para captar lo que usted quiere captar cada vez y mejorar es un esfuerzo importante”, dijo.

Para ayudar a enfrentar el desafío de la adopción de IA, Dodds dijo que Raytheon está promoviendo programas educativos de ciencia de datos con un contexto de fabricación.

“Necesitamos algunos científicos de datos que tengan experiencia en el dominio”, dijo. "Por lo tanto, es importante hacer crecer esa fuente de personas que tienen ese contexto".

Hablando de científicos de datos, Jonathan Wise, vicepresidente de tecnología de CESMII, es un desarrollador de software que cree que sus colegas programadores deben comenzar sus diseños teniendo en cuenta la flexibilidad de implementación.

“Tenemos una fuerza laboral que ha desarrollado inteligencia en un PLC durante las últimas dos décadas, pero esos proveedores de plataformas no han creado una capa de abstracción de hardware (HAL) entre el código y el PLC”, dijo. "En el software de TI, por el contrario, durante los últimos años, hemos estado construyendo nuestro software... a partir de componentes, y esos componentes están acoplados libremente en una arquitectura particular y conectados mediante interfaces bien definidas".

El antídoto para el software dependiente de la plataforma, dijo Wise, es construir algoritmos que sean independientes de la plataforma y creados con interfaces de información comunes.

Además, los datos en sí deben estar en un formato estandarizado, dijo.

Jim Davis, vicerrector de TI en UCLA, dijo:“La forma de hacerlo... es pensar en cómo se intercambian datos, se comparten, se agrupan, se combinan, se trabaja con ellos de manera colectiva. Por lo tanto, existe una estrategia para toda la industria”.

Con la pandemia y el cambio climático interrumpiendo las cadenas de suministro, reducir el desperdicio y usar los recursos de manera eficiente puede ser un beneficio fundamental para adoptar la IA, dijo Walid Ali, un experto en IA en fabricación de Microsoft.

“Dado que los procesos industriales representan casi la mitad del consumo de energía de nuestra especie humana y una quinta parte de las emisiones globales de gases de efecto invernadero, es lo ético, así como la decisión comercial correcta con ciertas economías que nos impulsan a colaborar en acuerdos cerrados. -los ciclos de recursos y el ciclo de vida de los productos, desde la posproducción hasta el consumo”, dijo.

“Este es un momento de oportunidades sin precedentes que nos permite hacer lo correcto desde un punto de vista tecnológico con inteligencia artificial y fabricación inteligente, así como oportunidades de sostenibilidad en el entorno en el que vivimos”.