Del trabajo manual a la automatización:trazando el camino hacia un futuro sin trabajo

El camino hacia la fabricación totalmente automatizada de bienes acaba eliminando la necesidad de trabajo humano, algo que me gusta llamar "La semana sin trabajo".  El progreso hacia este “objetivo” está estrechamente relacionado con la evolución de la inteligencia artificial (IA) y la robótica. Esta narrativa explorará los hitos clave y el papel de la IA en el logro de esta ambiciosa visión. Durante más de una década he mantenido una cronología histórica de la robótica y la automatización en el sitio web de nuestra empresa. Se actualiza anualmente:https://futura-automation.com/2019/05/15/a-history-timeline-of-industrial-robotics/

1. Revolución preindustrial (antes del siglo XVIII)

Antes de la Revolución Industrial, los procesos de fabricación eran en gran medida manuales y requerían mucha mano de obra. Desde antes de la primera aparición del “homo erectus” en el África central prehistórica hace unos 2 millones de años, los antiguos artesanos y artesanos dependían de herramientas manuales y de laboriosas técnicas manuales para producir bienes (incluso los dibujos rupestres cuentan). Sin embargo, incluso en estas primeras etapas, comenzaron a surgir formas rudimentarias de automatización. Por ejemplo, se utilizaban palancas, ruedas, ruedas hidráulicas, engranajes y poleas para accionar maquinaria sencilla, automatizando ciertos aspectos de la producción textil y la molienda de cereales.

Los autómatas, máquinas complejas esencialmente mecánicas accionadas por resortes, agua o viento que recreaban algún aspecto de la vida, surgieron hace varios miles de años en el imperio egipcio. Un ejemplo más reciente es el reloj astronómico del siglo XIV en la Catedral de Estrasburgo (Francia) (¡que he visitado personalmente y me ha sorprendido!). Debido a la complejidad y las herramientas y materiales limitados antes del siglo XIX, sólo los reyes, emperadores y papas podían permitirse el lujo de encargar autómatas complejos. Aquí, en el siguiente vídeo, se muestran varios ejemplos de los primeros autómatas.

2. Revolución industrial temprana (finales del siglo XVIII y principios del XIX)

La Revolución Industrial marcó un importante punto de inflexión en la fabricación. Innovaciones como la hiladora, la máquina hidráulica y la máquina de vapor revolucionaron la fabricación textil, aumentando la productividad y reduciendo la dependencia del tedioso trabajo manual. En 1799, la invención de la desmotadora de algodón por parte de Eli Whitney automatizó la separación de las fibras de algodón de las semillas, agilizando el proceso de producción.

Desmotadora de algodón de Eli Whitney alrededor de 1790

3. Producción en masa (finales del siglo XIX y principios del XX)

A finales del siglo XIX y principios del XX surgieron las técnicas de producción en masa iniciadas por visionarios como Henry Ford. La implementación por parte de Ford de la línea de ensamblaje en la fabricación de automóviles redujo drásticamente los tiempos y costos de producción, preparando el escenario para una mayor automatización. Al dividir tareas complejas en movimientos más simples y repetitivos, la línea de montaje hizo posible emplear trabajadores semicalificados para realizar tareas especializadas.

Línea de producción de automóviles temprana de Henry Ford

4. Automatización y Robótica (mediados a finales del siglo XX)

La mitad del siglo XX fue testigo de importantes avances en automatización y robótica. La introducción de máquinas de control numérico por computadora (CNC) revolucionó los procesos de mecanizado, permitiendo un control preciso y automatizado de las máquinas herramienta. La máquina CNC sentó las bases para los robots industriales en términos de los componentes de precisión necesarios (servomotores de circuito cerrado y codificadores de retroalimentación de posición) y el software de control (códigos G y M). Los robots comenzaron a entrar en las fábricas, realizando tareas como soldadura, pintura y montaje con rapidez y precisión. La instalación por parte de General Motors del primer robot industrial, el Unimate operado hidráulicamente, en 1961 marcó un momento crucial en la historia de la automatización.

Uno de los primeros robots Unimate hidráulicos

5. Informatización y CAD/CAM (décadas de 1970 a 1980)

En 1971 Intel presentó el primer microprocesador, el 4004. Las décadas de 1970 y 1980 vieron la adopción generalizada de la informatización en la fabricación. El desarrollo de los sistemas de diseño asistido por computadora (CAD) y de fabricación asistida por computadora (CAM) revolucionó el diseño de productos y la planificación de la producción. Los sistemas CAD/CAM permitieron a los diseñadores crear modelos digitales de productos, que podrían traducirse directamente en instrucciones para procesos de fabricación automatizados. Esta integración de la tecnología informática simplificó aún más la producción y aumentó la eficiencia.

El primer microprocesador, el Intel 4004

6. Auge de los controladores lógicos programables (PLC) (década de 1980)

Con el desarrollo del microprocesador y los lenguajes de control y computación ubicuos y económicos como Fortran y “C”, surgió una computadora de automatización industrializada y especializada. La década de 1980 fue testigo del surgimiento de los controladores lógicos programables (PLC), que revolucionaron la automatización industrial. Los PLC reemplazaron los sistemas de relés electromecánicos tradicionales con control digital, lo que permitió una automatización más flexible y confiable de los procesos de fabricación. Se desarrolló un software que emulaba la lógica de relés conocida como “diagramas de escalera”. Los PLC podrían programarse para controlar maquinaria y equipos, monitorear entradas de sensores y ejecutar tareas basadas en lógica, reduciendo la necesidad de intervención manual en las operaciones de la fábrica.

7. Internet de las cosas (IoT) y fabricación inteligente (década de 2000)

El siglo XXI trajo consigo la convergencia de las tecnologías físicas y digitales en la fabricación. El Internet de las cosas (IoT) facilitó la conectividad de dispositivos y equipos en la fábrica, permitiendo el monitoreo y control en tiempo real de los procesos de producción. Los sensores inteligentes integrados en maquinaria y productos proporcionaron información valiosa, lo que permitió el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la optimización de los flujos de trabajo de producción. Esta era de fabricación inteligente sentó las bases para sistemas de producción más inteligentes y autónomos.

8. Avances en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (década de 2010)

Las décadas de 2010 y 20 han sido testigos de avances significativos en inteligencia artificial (IA) y “aprendizaje automático”, mejorando aún más las capacidades de los sistemas de fabricación automatizados. Los algoritmos de IA permitieron a las máquinas aprender de los datos, adaptarse a condiciones cambiantes y tomar decisiones de forma autónoma. Los algoritmos de aprendizaje automático optimizaron los programas de producción, el mantenimiento predictivo y los procesos de control de calidad, mejorando la eficiencia y reduciendo el tiempo de inactividad. Los robots colaborativos, o cobots, surgieron como una nueva generación de robots diseñados para trabajar junto a los humanos, mejorando la productividad y la flexibilidad en la fábrica.

Los algoritmos de IA ahora se enseñan en muchos casos mediante simulaciones por computadora “cinemáticamente precisas” de cómo podrían interactuar las variables del mundo real (iluminación (para la visión), color, peso, movimiento mecánico, fuerza/presión de agarre, retroalimentación táctil, etc.). La capacidad de enseñar a un robot a partir de una simulación acelera el esfuerzo de capacitación para nuevas tareas, lo cual es fundamental en la fabricación para lograr mayores grados de personalización a un menor costo unitario. A continuación se muestra un vídeo del Instituto de Ciencias de la Computación de Oxford que describe el estado de la interacción entre robótica e IA y la razón por la cual la IA es tan difícil de aplicar a robots multiaxiales en una variedad de entornos desconocidos.

Papel de la inteligencia artificial para lograr una fabricación totalmente automatizada

La inteligencia artificial (IA) desempeña un papel fundamental a la hora de impulsar la transición hacia la fabricación totalmente automatizada. Su integración en los procesos de fabricación permite que las máquinas realicen tareas complejas con mayor eficiencia, precisión y autonomía. Así es como la IA contribuye a la realización de esta visión:

1. Mantenimiento predictivo: Los sistemas de mantenimiento predictivo impulsados por IA analizan los datos de los sensores de los equipos para detectar posibles fallos y anomalías antes de que provoquen averías. Al predecir cuándo es probable que falle la maquinaria, los fabricantes pueden programar el mantenimiento de manera proactiva, minimizando el tiempo de inactividad y maximizando la productividad.

2. Control de calidad: Los algoritmos de IA analizan datos en tiempo real de los procesos de producción para identificar defectos y desviaciones de los estándares de calidad. Los sistemas de visión artificial equipados con IA pueden inspeccionar productos con precisión y velocidad, garantizando que solo lleguen al mercado artículos de alta calidad.

3. Optimización de la producción: La IA optimiza los programas de producción y la asignación de recursos en función de factores como las previsiones de demanda, la disponibilidad de las máquinas y la disponibilidad de materias primas. Los algoritmos de aprendizaje automático aprenden continuamente de los datos de producción para identificar cuellos de botella, ineficiencias y oportunidades de mejora, lo que permite a los fabricantes optimizar sus operaciones para lograr la máxima eficiencia y rentabilidad.

4. Robots autónomos: Los robots impulsados por IA, o robots autónomos, son capaces de realizar tareas tradicionalmente realizadas por humanos con una supervisión mínima. Estos robots pueden navegar en entornos complejos, manipular objetos y adaptarse a condiciones cambiantes de forma autónoma, lo que los hace ideales para tareas como montaje, selección, embalaje y manipulación de materiales.

5. Fabricación adaptativa: La IA permite sistemas de fabricación adaptables que pueden responder dinámicamente a los cambios en la demanda, las interrupciones de la cadena de suministro y las condiciones del mercado. Estos sistemas pueden reconfigurar los procesos de producción, ajustar los diseños de productos y optimizar los flujos de trabajo en tiempo real para cumplir con los requisitos cambiantes, garantizando agilidad y resiliencia frente a la incertidumbre.

6. Colaboración hombre-máquina: La IA facilita la colaboración entre humanos y máquinas, donde los humanos y las máquinas trabajan juntos de manera sinérgica para lograr objetivos comunes. Los robots colaborativos, o cobots, están diseñados para trabajar junto a los humanos en espacios de trabajo compartidos, mejorando la productividad, la seguridad y la flexibilidad en la fábrica. Los algoritmos de IA permiten una interacción y coordinación perfectas entre humanos y cobots, lo que les permite colaborar de manera efectiva en tareas que requieren capacidades tanto cognitivas como físicas.

7. Sistemas de apoyo a la decisión: Los sistemas de soporte a la toma de decisiones impulsados por IA brindan a los fabricantes información y recomendaciones prácticas basadas en análisis de datos y modelos predictivos. Estos sistemas ayudan a los gerentes a tomar decisiones informadas sobre la planificación de la producción, la asignación de recursos, la gestión de inventario y la optimización de la cadena de suministro, lo que les permite optimizar el rendimiento e impulsar el éxito empresarial.

8. Mejora Continua: La IA facilita iniciativas de mejora continua mediante el análisis de datos de producción para identificar tendencias, patrones y oportunidades de optimización. Los algoritmos de aprendizaje automático aprenden de datos históricos para desarrollar modelos predictivos y recomendaciones prescriptivas para mejorar los procesos, lo que permite a los fabricantes impulsar la innovación y mantenerse por delante de la competencia.

Desafíos y consideraciones

Si bien los beneficios potenciales de la IA para lograr una fabricación totalmente automatizada son inmensos, se deben abordar varios desafíos y consideraciones:

1. Calidad y seguridad de los datos: Los algoritmos de IA se basan en datos de alta calidad para la formación y la toma de decisiones. Garantizar la precisión, confiabilidad y seguridad de los datos es esencial para la efectividad y confiabilidad de los sistemas de IA en la fabricación.

2. Implicaciones éticas y sociales: La adopción generalizada de la IA y la automatización en la fabricación plantea preocupaciones éticas y sociales relacionadas con el desplazamiento laboral, la recapacitación de la fuerza laboral, las fuentes futuras de ingresos, la necesidad humana de competencia, la realización personal, la privacidad y el sesgo algorítmico. Es esencial abordar estas preocupaciones de manera proactiva y responsable para garantizar que la automatización impulsada por la IA beneficie a la sociedad en su conjunto.

3. Integración e Interoperabilidad: La integración de tecnologías de IA en los sistemas y procesos de fabricación existentes requiere una planificación y coordinación cuidadosas. Garantizar la interoperabilidad entre diferentes sistemas, equipos y plataformas de software de IA es crucial para lograr una integración perfecta y maximizar el valor de la IA en la fabricación.

4. Marcos regulatorios y legales: A medida que la IA se vuelve más omnipresente en la fabricación, los marcos regulatorios y legales deben evolucionar para abordar cuestiones como la seguridad, la responsabilidad, los derechos de propiedad intelectual y la privacidad de los datos. Las regulaciones claras y transparentes son esenciales para fomentar la confianza, la responsabilidad y la innovación responsable en la automatización impulsada por la IA.

5. Habilidades y formación: La adopción generalizada de la IA y la automatización en la fabricación requerirá una fuerza laboral capacitada capaz de diseñar, implementar y mantener sistemas de IA. Invertir en programas de educación, capacitación y desarrollo de la fuerza laboral es fundamental para dotar a los trabajadores de las habilidades y conocimientos necesarios para tener éxito en la era de la automatización impulsada por la IA.

Conclusión

Hay un viejo dicho, popularizado por Oscar Wilde en 1889, que dice que “la vida imita al arte”. En 2017 publiqué un artículo sobre cómo el dibujo animado de Hanna-Barbera, “Los Supersónicos”, predice con precisión el futuro:https://futura-automation.com/2019/07/11/jetsons-predictedit/. Al igual que con “Spacely Sprockets”, donde aparentemente trabajó George Jetson (aunque nunca pareció estar trabajando), nuestro propio futuro mira hacia una visión de fabricación totalmente automatizada, eliminando por completo la necesidad de trabajo humano. Esta perspectiva sigue siendo una perspectiva tentadora, quizás inevitable.

Los continuos avances en robótica, inteligencia artificial, nanotecnología y ciencia de materiales pueden eventualmente conducir al desarrollo de sistemas de fabricación totalmente autónomos capaces de operar sin intervención humana. Estos sistemas serían altamente flexibles, adaptables y resilientes, capaces de responder a las demandas cambiantes del mercado y a los requisitos de producción en tiempo real. El único insumo sería el capital, ya que, en última instancia, todos los materiales también pueden producirse mediante procesos controlados por IA utilizando máquinas y sistemas de minería y fresado diseñados y construidos por robots controlados por IA.

La realización de una fabricación totalmente automatizada representaría un cambio de paradigma en la naturaleza del trabajo, planteando profundas preguntas sobre el futuro del empleo, la economía, la sociedad y la realización de la vida personal. Con la llegada de un número cada vez mayor de componentes humanos fabricados (reemplazos de articulaciones de cerámica y metal, marcapasos, lentes oculares, estimuladores neurológicos) es razonable especular que los robots, la inteligencia artificial y la vida humana se fusionarán en una fecha no muy lejana creando una "sociedad cyborg".