Líderes de la Industria Rompen Barreras de la IA en la Fabricación Inteligente

¿Por qué no más fabricantes en Estados Unidos utilizan tecnologías de fabricación inteligente como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para reducir desperdicios, lograr mantenimiento predictivo y mejorar sus sistemas de automatización?

Esa pregunta fue el foco 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 cómo superar obstáculos como el "purgatorio piloto", el software dependiente de plataforma, los científicos de datos sin conocimiento del dominio manufacturero y la "anarquía" de los datos.

"Todavía hay mucho bombo alrededor de este espacio, lo cual no es inusual cuando se tiene el potencial de disrumpir una industria entera", dijo John Dyck, CEO de CESMII y moderador de la mesa redonda. "Pero eso hace que sea aún más importante entender la distinción entre lo que sigue siendo aspiracional y lo que es pragmáticamente alcanzable".

Lo que nos lleva de vuelta a la pregunta de qué está limitando a los fabricantes en la adopción más amplia de la IA.

Muchas empresas reportan intentar incorporar IA en su empresa pero quedarse atascadas en el "purgatorio piloto", incapaces de escalar un pequeño proyecto exitoso.

Incluso una empresa Fortune 500 como Procter & Gamble admite tener problemas. Aún en etapas tempranas de adopción de IA, la compañía ha logrado implementar algunos algoritmos de aprendizaje automático. Pero P&G se ve obstaculizada al escalarlos.

"Te das cuenta de que no tengo una infraestructura que pueda obtener los datos de la forma que los quiero", dijo Jeff Kent, líder de plataformas inteligentes de P&G. "No tengo una plataforma que contextualice bien, y no tengo un lugar donde el algoritmo pueda ser desarrollado fácilmente por expertos no científicos de datos. Así que estamos en esa etapa donde tenemos [algunos] pilotos exitosos pero se quedan dentro del contexto de quienes los desarrollaron".

"Creo que estamos saliendo del purgatorio piloto", añadió, "pero solo vamos a sostener una adopción escalable y lograr toda la promesa de la Industria 4.0 cuando todo eso se una en un proceso de trabajo completo y un conjunto completo de aplicaciones en las que P&G, nuestros proveedores y OEMs puedan participar".

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

"La capacidad de la visión artificial para recoger lo que quieres recoger cada vez y mejorarse a sí misma es un esfuerzo significativo", 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 contexto manufacturero.

"Necesitamos algunos científicos de datos que tengan experiencia en el dominio", dijo. "Así que hacer crecer esa tubería de personas que tengan ese contexto es importante".

Hablando de científicos de datos, Jonathan Wise, VP de tecnología de CESMII, es un desarrollador de software que piensa que sus compañeros programadores deben comenzar sus diseños con flexibilidad de despliegue en mente.

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

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

Además, los datos mismos necesitan estar en un formato estandarizado, dijo.

Jim Davis, vicerrector de TI en UCLA, dijo: "Las formas de hacer eso... es pensar en cómo intercambias datos, los compartes, los agrupas, los combinas, trabajas con ellos de manera colectiva. Así que hay una estrategia a nivel de industria".

Con la pandemia y el cambio climático interrumpiendo las cadenas de suministro, reducir desperdicios y usar recursos eficientemente puede ser un beneficio crítico de adoptar IA, dijo Walid Ali, experto en IA en fabricación en Microsoft.

"Con los procesos industriales representando 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 que hacer, así como la decisión de negocio correcta con ciertas economías impulsándonos a colaborar en bucles de recursos cerrados y el ciclo de vida de los productos, post-producción hasta el consumo", dijo.

"Este es un momento de oportunidades sin precedentes que nos permite hacer lo correcto desde el punto de vista tecnológico con IA y fabricación inteligente, así como para oportunidades de sostenibilidad en el medio ambiente en el que vivimos".