La transformación continua de Seagate: cómo la IA impulsa la innovación en almacenamiento de datos

Una de las pocas grandes empresas tecnológicas que puede rastrear sus raíces hasta la década de 1970, Seagate Technology, Cupertino, California, ha estado a la vanguardia de soluciones de almacenamiento y gestión de datos durante décadas. Ahora una empresa de infraestructura de almacenamiento de datos masivos de 10 mil millones de dólares, Seagate está empleando estrategias de manufactura inteligente, incluyendo inteligencia artificial y aprendizaje automático en la planta de producción.

En 2017, Seagate implementó software de manufactura con IA para la inspección visual microscópica de obleas. Antes, la empresa había usado sistemas de visión artificial basados en reglas para automatizar el proceso de detección de anomalías. Lograron una alta tasa de precisión, pero la empresa también luchaba con limitaciones.

El enfoque anterior requería parámetros estrictos para cada tipo de defecto, todos codificados estáticamente. Los rangos fijos ayudaban a determinar los criterios para aprobar o detener un producto. Sin embargo, la evolución de la apariencia de defectos o el advenimiento de nuevos tipos de anomalías requerían reglas adicionales que podían volverse cada vez más complejas y difíciles de gestionar en conjunto.

Al implementar operaciones integrales de datos de manufactura digital y actualizaciones de IA, la potencia y escala de la detección de imágenes han visto mejoras dramáticas en las instalaciones de producción de obleas de Seagate en EE. UU. e Irlanda del Norte. La precisión ha pasado del 50 % a más del 90 % hoy.

Para llegar ahí, la empresa ha estado extrayendo valor de terabytes de datos de sensores producidos por las herramientas de alta precisión que usa. Esos datos han sido normalizados y facilitados para su uso por sistemas de IA. Como resultado, Seagate ahora tiene múltiples soluciones automatizadas de detección de fallos para ayudar a tomar decisiones de obleas y herramientas y una cartera de detectores aumentados por IA para monitorear autónomamente juncturas críticas en el proceso de manufactura con reglas mejor orquestadas.

Seagate captura los metadatos de tiempo de ejecución relevantes y pone los datos brutos en contexto para crear información útil en tiempo real —cerrando el bucle entre los mundos digital y físico e impactando positivamente la forma en que los productos son diseñados, manufacturados y serviciados.

El hilo digital preserva los datos recopilados durante las corridas de producción para saber cuándo promulgar actualizaciones rápidas a planificación de recursos empresariales y otros sistemas de soporte a la decisión y generar lecciones para mejorar la toma de decisiones automatizada futura.

Estas eficiencias han extendido la vida de los equipos de Seagate al predecir qué activos estaban en camino de salir de calibración y por tanto necesitaban mantenimiento. La empresa logró ahorros significativos en mano de obra de inspección, prevención de desperdicio, reasignación de mano de obra y evitó desembolsos de capital para nuevos equipos.

El enfoque consistente de Seagate en este tipo de innovación ha mejorado el rendimiento operativo, la responsabilidad y aumentado la efectividad de los sistemas empresariales a través de visibilidad rápida y precisa en todo el proceso de manufactura.

El sistema de algoritmos de aprendizaje profundo también genera evidencia de respaldo para otros sistemas de control de fábrica, lo que significa que Seagate puede aprovechar más datos para metrología virtual y control de proceso.

Los fabricantes de alta tecnología como Seagate necesitan abrazar las oportunidades que evolucionan rápidamente que la manufactura digital, IA y ML representan. Seagate no solo ha invertido en tecnología de vanguardia sino que también ha demostrado cómo la transformación continua puede hacer a una organización capaz de definir el futuro de su industria.