Cómo la Inteligencia Artificial está redefiniendo la industria manufacturera

Actualmente, la inteligencia artificial en la industria manufacturera está teniendo un gran impacto en la manera de entender y redefinir los procesos de fabricación. Este cambio de mindset, además, implica una redefinición de todo el ciclo productivo, donde también importa, y mucho, lo que sucede fuera de las fábricas, como la logística, el uso de los recursos o los picos de demanda del mercado.

Hace poco contábamos el impacto que la inteligencia artificial está empezando a tener en la industria. De nuevo, insistimos en la importancia de concebir esta tecnología como un asistente que ayuda a simplificar y automatizar muchas tareas.

De la automatización a la inteligencia

En el ámbito de los desarrolladores de software, la palabra “inteligencia” está vinculada a los modelos de aprendizaje automático (o machine learning). Si antes las decisiones se tomaban a partir de datos estáticos, con la IA las decisiones se toman a partir de datos dinámicos, proporcionados mediante algoritmos relacionales que manejan gran cantidad de información.

En la industria manufacturera, la IA aporta principalmente la capacidad de aprender, adaptarse y tomar decisiones en tiempo real minimizando los errores. En la siguiente tabla podemos ver las grandes diferencias de productividad entre las fábricas que han adoptado la IA y las que no:

Además de la capacidad de reducir el margen de error, otra gran aportación de la IA es la capacidad de anticipar problemas, una práctica estratégica que tiene numerosos beneficios, como veremos a continuación.

Principales beneficios de implementar IA en fábricas

Los principales beneficios de implementar IA en fábricas son la reducción de costes operativos, la mejora en la calidad del producto y una mayor eficiencia y rapidez en los procesos.

La IA optimiza el uso de materias primas, los tiempos de producción y los recursos empleados en el proceso productivo. Por ejemplo, gracias a los sistemas de mantenimiento predictivo, dicha optimización tiene un impacto positivo en varios niveles operativos.

En ocasiones, pueden surgir defectos que en controles rutinarios pueden pasar desapercibidos. La IA es capaz de detectar errores, incluso menores, que acaban afectando a la calidad del producto.

La IA acelera todas las fases incluidas en la producción industrial y la logística, integrando en un mismo ciclo la optimización de residuos, las rutas de reparto o la gestión de los sistemas de almacenaje.

Otros beneficios de la IA en la industria, no menos importantes, tienen un impacto positivo en la calidad del trabajo de los trabajadores (pdf), como por ejemplo:

• Reducción de la frustración.
• Mayor sensación de optimizar el tiempo de trabajo.
• Reducción de las diferencias en materia de formación.
• Inclusión de nuevos perfiles laborales.

Las tecnologías que hacen posible la transformación

La IA, aunque a veces lo parezca, no es ni magia ni brujería. Es un sistema optimizado de análisis y muestreo de datos que comienza en la recopilación masiva de inputs. Como hemos dicho, es una gran aliada y simplifica muchas tareas, y es el resultado de la combinación de varias tecnologías, que algunas de ellas llevan décadas usándose:

IoT y la recopilación masiva de datos

Los sensores recopilan estímulos del mundo real (temperatura, movimiento, presión, etc.) y los convierten en datos digitales que el sistema de software de inteligencia artificial es capaz de interpretar. En concreto, la disciplina que se encarga de recopilar datos en el ámbito manufacturero es el Internet de las Cosas Industrial.

Gemelos digitales y simulación inteligente

Un gemelo digital es una representación virtual de la fábrica, un entorno de pruebas (sandbox) que sirve para realizar simulaciones de productividad o de emergencias. Los gemelos digitales están en auge, y es una tecnología cada vez más demandada entre las fábricas.

Big Data y cloud computing: el soporte invisible

La IA es capaz de procesar grandes volúmenes de información y realizar grandes cálculos en tiempo real. El Big Data es el auténtico núcleo de la IA, y las respuestas que proporciona están basadas en la incidencia de éxito.

Mantenimiento predictivo e inteligencia ambiental

El mantenimiento predictivo está basado en el análisis de datos para establecer un diagnóstico constante, en tiempo real, del estado de las máquinas.

Además del mantenimiento predictivo, existen otros tipos de mantenimiento muy utilizados en la industria, como por ejemplo el preventivo (revisiones periódicas) o el correctivo (reparación tras una falla). Todos tienen sus ventajas e inconvenientes, pero se ha demostrado que el predictivo es el que alcanza el punto más óptimo de costes de mantenimiento.

Como hemos visto, los sensores juegan un papel esencial en la recopilación de información y, por tanto, la capacidad de anticipación de fallas, en combinación con otros datos. Los sensores, además, potencian la inteligencia ambiental, que es la configuración de los espacios para interactuar con las personas de manera más eficiente e intuitiva.

La manufactura, con la IA como gran aliada, es más productiva cuando se anticipan los errores críticos. El mantenimiento predictivo opera en el punto óptimo entre el coste y la ocurrencia de fallos.

Robótica colaborativa y visión computacional

Podemos considerar a los robots como máquinas capaces de manipular objetos y realizar operaciones en el mundo real. Están concebidos para ayudar a los operarios en las tareas más complicadas o peligrosas y para realizar análisis exhaustivos de piezas o componentes.

Hoy en día, los robots operan bajo algoritmos de inteligencia artificial, sirviéndose de sensores y de información en tiempo real para tomar decisiones. Los robots en la industria son especialmente útiles en el área del almacén y en zonas de montaje en cadena.

Entre las funciones que se están implementando con mayor demanda en los robots destaca el análisis exhaustivo de piezas y componentes, siendo capaces de detectar imperfecciones con extrema precisión.

IA Generativa: diseño, personalización y formación

La IA generativa (generative AI) va un paso más allá del análisis de información, generando contenido a partir de estos análisis. Si bien hay un debate abierto que afirma que todas las IAs son generativas (en tanto que generan una respuesta ante una entrada de datos), el carácter lúdico de este tipo de IA en ocasiones eclipsa las posibles aplicaciones prácticas en muchos campos, como veremos a continuación.

La IA generativa es capaz de generar prototipos de máquinas o estructuras optimizadas de acuerdo a los materiales disponibles, la resistencia, el coste de producción, etc.

Al igual que un simulador de vuelo, donde los pilotos pueden volar aviones sin el riesgo de hacerlo en un entorno real, en el ámbito industrial se pueden crear simulaciones para capacitar operarios en determinadas condiciones (protocolos de emergencia, etc.). Esto está vinculado a los sistemas de gemelos digitales, el gran punto de partida de estas prácticas.

Optimización de la cadena de suministro con IA

Cualquier fábrica debe tener en su panorama estratégico toda la cadena de valor, no solo el ciclo productivo. Con la IA es más fácil integrar, además de lo que sucede en la fábrica, la logística y la demanda de su producto entre los clientes.

Predicción de la demanda y gestión de inventarios

La IA es capaz de analizar las tendencias de demanda del producto fabricado, optimizando el área de almacenaje, gestionando los picos de trabajo entre los operarios y evitando el desabastecimiento.

Trazabilidad y toma de decisiones automatizada

La trazabilidad industrial permite rastrear el origen y las características de los materiales y procesos empleados en cada etapa de la producción. La trazabilidad no solamente es necesaria, sino que también es obligatoria por ley. La IA garantiza el cumplimiento normativo, y facilita el seguimiento en cada fase.

Algunos obstáculos comunes al integrar IA en la manufactura

Cualquier tecnología que irrumpe en un sector provoca reticencias. El caso de la IA, sin embargo, es paradigmático porque su implementación a veces provoca reacciones de diferente tipo. Hay quien se deslumbra, confiando todas sus decisiones a ciegas a esta tecnología (lo cual puede provocar filtraciones no deseadas de información) y hay quien rechaza cualquier innovación que, a priori, sienten que no pueden controlar.

Lo hemos comentado en numerosas ocasiones: la inteligencia artificial es un apoyo a tareas complicadas, tediosas o que consumen demasiado tiempo y/o recursos. Es responsabilidad del agente digitalizador implementar una IA optimizada, segura, escalable, que consuma los recursos mínimos y que sea realmente útil para los diferentes departamentos de la fábrica.

Cultura organizacional y resistencia al cambio

El mantra de “aquí lo hemos hecho siempre de esta manera” es uno de los principales y más destructivos escollos al implementar la inteligencia artificial en la industria manufacturera. Las fábricas necesitan equipos abiertos a trabajar con sistemas autónomos inteligentes. Y puesto que los cambios son más fáciles de adoptar entre compañeros de un mismo departamento horizontal, un único operario con la mente abierta es suficiente para que los demás perciban que su trabajo es más productivo gracias a la IA.

Inversión inicial y retorno esperado

La inversión inicial de implementar una IA industrial suele ser elevada, porque implica un desarrollo de software complejo y exhaustivo y capacitaciones a los empleados. No obstante, en un plazo razonable, las fábricas experimentan un profundo cambio en el desempeño, aumentando su productividad y ahorrando costes.

Falta de talento y preparación tecnológica

La IA es una tecnología relativamente nueva, y todavía escasean los perfiles capaces de gestionar estos sistemas. Al final, la interpretación de los datos, si bien es objetiva y automatizada, siempre requiere una perspectiva humana para aplicar el sentido común. Además, la inteligencia artificial es una herramienta que también necesita mantenimiento y ser calibrada adecuadamente. ¡Asesórate siempre!

El futuro de la manufactura inteligente

La inteligencia artificial abre una cantidad inimaginable de posibilidades en la industria manufacturera. La personalización y la escalabilidad de esta tecnología, capaz de adaptarse a las necesidades de cada fábrica, son la clave del crecimiento exponencial que la IA está experimentando.

Sin duda, la IA apostará por crear modelos productivos más sostenibles, con un enfoque green y enfocados al cumplimiento de los criterios ESG. La eficiencia, la reducción de emisiones y el aprovechamiento de los materiales están marcando la agenda de digitalización industrial.

La inteligencia artificial en la industria manufacturera está generando un nuevo ecosistema de servicios ofrecidos por la propia fábrica (o externalizados) en torno al producto principal, como por ejemplo mantenimiento, actualizaciones, servicios de atención al cliente o módulos personalizados de software para cubrir nuevas necesidades.

Conclusiones

La transformación industrial ha encontrado en la inteligencia artificial su gran aliada, un potente catalizador de cambios que está teniendo un gran impacto en la reducción de costes, la productividad y la supresión de tareas tediosas y peligrosas para los operarios.

Implementar una IA en una fábrica es una tarea que requiere una visión global de todo el proceso productivo. Por eso, es muy importante que te asesores con un buen agente digitalizador. En Captia trabajamos con las herramientas digitales que marcarán la agenda de digitalización industrial. ¡Pídenos una demostración!