Siete formas en que la inteligencia artificial está afectando positivamente la fabricación

La inteligencia artificial en la fabricación es parte de una tendencia más amplia hacia la producción totalmente automatizada. Con el desarrollo de "fábricas inteligentes", los sistemas de inteligencia artificial tienen el potencial de transformar la forma en que las empresas ejecutan sus líneas de producción, lo que permite una mayor eficiencia al mejorar las capacidades humanas, proporcionar información en tiempo real y facilitar el diseño y la innovación de productos.

Una nueva revolución industrial

La fabricación ha recorrido un largo camino desde la Revolución Industrial del siglo XIX, cuando se utilizaron máquinas impulsadas por agua y vapor para ayudar a los trabajadores por primera vez. En la década de 1960, la Industria 3.0, la tercera revolución industrial, estaba muy avanzada, cuando General Motors presentó el primer robot industrial en 1961. Sin embargo, los primeros robots industriales tenían un alcance limitado, programados para realizar una sola tarea a la vez.

Ahora, la industria manufacturera se encuentra en la última etapa de su evolución: Industria 4.0 .

La industria 4.0 se refiere al uso de la automatización y el intercambio de datos, y abarca tecnologías como Internet de las cosas, computación en la nube e inteligencia artificial.

Un escenario:durante la producción en el piso de la fábrica, un sensor detecta un equipo que funciona mal. Estos datos se transmiten a través de la computación en la nube, que inmediatamente marca el defecto y solicita automáticamente un reemplazo. Este ejemplo de análisis y acción en tiempo real puede aumentar significativamente la eficiencia en toda la línea de producción.

Siete formas en que la inteligencia artificial puede afectar la fabricación:

1. Optimización de los procesos de producción

La inteligencia artificial puede ayudar a aumentar la eficiencia en el piso de producción mediante la automatización de tareas manuales o repetitivas. La robótica es un área en la que esto ya está en práctica, con robots que se utilizan para realizar tareas físicas como el montaje, la elevación y el embalaje. El uso de robots industriales de esta manera elimina la necesidad de que los humanos realicen tareas manuales de rutina, lo que permite a los trabajadores concentrarse en operaciones más complejas.

El año pasado, los investigadores de Siemens dieron a conocer su robot de dos brazos, capaz de fabricar prototipos sin necesidad de programación. El robot es capaz de descifrar diferentes modelos CAD, eliminando la necesidad de programar sus procesos. Nuevos desarrollos en este espacio podrían hacer que el futuro de la producción se automatice por completo.

Los sistemas de inteligencia artificial también podrán optimizar los procesos de fabricación al monitorear cada etapa del ciclo de producción, como los tiempos de entrega y las cantidades utilizadas. En el caso de la fabricación aditiva, los algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para predecir la tasa de llenado de las compilaciones de máquinas, optimizando así la planificación de la producción.

2. Entornos de trabajo más seguros

Un área de la robótica que ha pasado a primer plano en los últimos años es la noción de “cobots”:robots colaborativos diseñados para trabajar de forma segura con humanos. Pequeños y livianos, los cobots ofrecen un punto de entrada para las empresas que buscan adoptar tecnologías robóticas, ya que son considerablemente menos costosas y más fáciles de programar que los robots industriales tradicionales.

Los cobots pueden ayudar a crear entornos de trabajo más seguros al realizar tareas más peligrosas y físicas, dejando a los trabajadores libres para trabajar en tareas más complejas y evitar lesiones. Con el tiempo, los algoritmos de aprendizaje automático podrán mejorar las capacidades de los robots de fábrica para que puedan interactuar mejor con los humanos y recibir instrucciones de ellos.

Un problema con muchos sistemas robóticos autónomos es el enfoque basado en reglas, en el que los robots están programados para una tarea y no pueden reaccionar ante cambios o acciones inesperadas. El aprendizaje automático supera este desafío al analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones significativos. A partir de esto, el sistema puede aprender y mejorar continuamente sin necesidad de ser programado para una sola tarea. La integración de sensores y sistemas de inteligencia artificial podría tener implicaciones significativas para la seguridad de los trabajadores:por ejemplo, un robot podría reconocer una situación peligrosa y tomar medidas preventivas para evitar lesiones.

3. Previsión de la demanda

Una excelente manera de mejorar la eficiencia de la producción es pronosticar y predecir con precisión la demanda. Los sistemas impulsados ​​por IA pueden ser inmensamente útiles para esto, ya que son capaces de probar muchos modelos diferentes y posibles resultados. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden usar datos para descubrir patrones significativos y proporcionar información en tiempo real. Los fabricantes pueden utilizar estos conocimientos para predecir la demanda y determinar qué productos priorizar en consecuencia.

4. Innovación de producto

La inteligencia artificial está creando nuevas posibilidades para la producción, siendo el diseño generativo un buen ejemplo. Utilizado por empresas como Airbus y New Balance, el software de diseño generativo permite a los ingenieros generar cientos, si no miles, de posibilidades de diseño. Los diseñadores e ingenieros pueden elegir los resultados que mejor se adapten a sus necesidades.

En este caso, la inteligencia artificial es capaz de resolver desafíos clave de fabricación e ingeniería mediante la creación de nuevas soluciones de diseño que de otro modo serían imposibles o inconcebibles. Esta forma de "cocreación" entre humanos y tecnología permitirá a los fabricantes crear productos nuevos e innovadores y brindar servicios que satisfagan las necesidades de los clientes en menos tiempo y a un costo menor.

5. Cadenas de suministro simplificadas

Según un estudio reciente, las empresas dedican una media de 6.500 horas al año a los procesos manuales relacionados con las actividades de gestión de la cadena de suministro. Esto incluye procesar facturas en papel, responder a los proveedores y buscar números de órdenes de compra. Al automatizar muchas de estas tareas rutinarias, el tiempo invertido podría reducirse significativamente.

Pero la inteligencia artificial puede dar un paso más al optimizar los procesos de planificación de la cadena de suministro. Al utilizar la tecnología de aprendizaje automático, los fabricantes pueden identificar patrones de demanda de varios productos, incluidas variables clave como el comportamiento del mercado, desarrollos políticos o socioeconómicos, por ejemplo. Esto podría ayudar a pronosticar la demanda futura del mercado, tener un impacto en la forma en que se obtienen las materias primas y ayudar a los fabricantes a tomar decisiones financieras y de contratación clave.

Optimizar todo el proceso de toma de decisiones a lo largo de la cadena de suministro de esta manera también puede ayudar a acelerar la entrega y equilibrar la oferta y la demanda.

6. Mantenimiento predictivo

Vital para cualquier operación de producción es la disponibilidad de equipos de herramientas que funcionen. Por lo tanto, poder predecir y prevenir fallas o mal funcionamiento de los equipos es muy beneficioso para un proceso de producción fluido y eficiente. Sin embargo, el mantenimiento del equipo de producción generalmente se basa en un programa fijo, independientemente del estado operativo actual, lo que desperdicia un valioso tiempo de trabajo y aumenta el riesgo de fallas inesperadas del equipo.

Por lo tanto, los fabricantes reconocen cada vez más la importancia de las soluciones de mantenimiento predictivo, por ejemplo, el uso de sensores para rastrear el estado y el rendimiento de los equipos. Con el tiempo, el mantenimiento predictivo puede eventualmente evolucionar hacia sistemas de aprendizaje automático capaces de analizar grandes cantidades de datos para predecir fallas futuras. Esto aumentaría significativamente la eficiencia y ayudaría a reducir los costos de mantenimiento relacionados con las costosas piezas de repuesto.

7. Fabricación a medida

Gran parte del futuro de la fabricación estará en la personalización masiva. Dado que los consumidores esperan cada vez más productos personalizados, los fabricantes deberán encontrar formas de satisfacer esta demanda sin afectar la eficiencia.

Con los enfoques tradicionales de producción en masa, la personalización no es rentable ni eficiente en el tiempo. Sin embargo, la aparición de tecnologías como la fabricación aditiva le da la vuelta a esto. Los avances en inteligencia artificial y fabricación aditiva ayudarán a los fabricantes a satisfacer la demanda creando productos que sean relevantes para sus clientes. También ayudará a compartir datos a lo largo de la cadena de valor para crear un servicio al cliente más receptivo y entregas más rápidas.

Impulsar la eficiencia de la producción con IA

Los avances en tecnología, como la computación en la nube, los macrodatos y el aprendizaje automático, tienen implicaciones importantes en la forma en que se fabrican los productos. La inteligencia artificial es el siguiente paso lógico en esta evolución y jugará un papel clave para ayudar a lograr una mejor productividad, eficiencia y visibilidad en todas las operaciones de fabricación.

Se ha dicho mucho sobre la posibilidad de que la inteligencia artificial y la automatización reemplacen a los trabajadores humanos, pero no es necesariamente así. La IA no reemplazará a la inteligencia humana; más bien, apoyará y mejorará el papel de los seres humanos al eliminar las tareas manuales repetitivas y la posibilidad de errores humanos. A continuación, se podría volver a capacitar a los trabajadores para que realicen tareas más complejas.

Los fabricantes deberán operar procesos de fabricación flexibles, lo que significa que deben poder adaptarse rápidamente para explotar nuevas tecnologías y responder a las necesidades cambiantes de los clientes y al panorama del mercado.