LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA INDUSTRIA

En las últimas décadas, la inteligencia artificial en la industria ha tenido un impacto significativo en la fabricación, producción y operaciones comerciales, aplicándose a una variedad de industrias, desde la atención médica hasta el transporte y la logística.

La inteligencia artificial aplicada a la industria se refiere a la automatización de procesos, la optimización de la cadena de suministro, el análisis de datos y la toma de decisiones. Su implementación tiene como objetivo mejorar la eficiencia, la precisión y la rentabilidad, al tiempo que reduce los costes y los errores.

Qué es la inteligencia artificial y qué papel tiene en la fábrica 4.0

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se enfoca en desarrollar sistemas y algoritmos que pueden aprender, razonar y tomar decisiones de manera autónoma, imitando la inteligencia humana.

Esta inteligencia artificial industrial es una herramienta poderosa para mejorar la eficiencia, la precisión y la rentabilidad en una amplia gama de operaciones comerciales. A medida que la tecnología continúa avanzando, es probable que veamos más y más aplicaciones de la IA en la industria en el futuro cercano.

Funciones de la IA en la fábrica 4.0

En este sentido, la digitalización y la automatización impulsan la cuarta revolución industrial o lo que se denomina la Industria 4.0. En este contexto, la IA juega un papel fundamental en la fábrica 4.0, ya que es una de las tecnologías clave para habilitar la automatización y la toma de decisiones autónoma.

Por una parte, en la fábrica 4.0, se utiliza la inteligencia artificial en procesos industriales para optimizar la producción, mejorando la eficiencia y la calidad del producto.

Estos sistemas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, permitiendo a las máquinas y sistemas de producción ajustarse automáticamente para mejorar el rendimiento y reducir los tiempos de inactividad.

También se utiliza para la detección temprana de fallos y el mantenimiento predictivo. Los sistemas de IA pueden monitorear constantemente el estado de las máquinas y detectar anomalías, ayudando a los operadores a tomar medidas antes de que se produzcan fallos costosos.

Además, la IA puede predecir cuándo es probable que se produzcan fallos, logrando la planificación del mantenimiento preventivo para minimizar el tiempo de inactividad.

Igualmente, es clave en la toma de decisiones autónoma en la fábrica 4.0 porque logran analizar grandes cantidades de datos en tiempo real para tomar decisiones óptimas al instante.

Por ejemplo, pueden ajustar automáticamente la producción en función de la demanda, optimizar la asignación de recursos y planificar la programación de la producción para maximizar la eficiencia y la rentabilidad.

De hecho, podemos asegurar que la IA seguirá siendo un motor clave de la innovación en la fábrica 4.0 en el futuro cercano. Muestra de ello es el V Congreso de Industria Conectada 4.0 que se celebró en España durante el mes de noviembre del pasado año.

Aplicaciones de la inteligencia artificial en las industrias

La inteligencia artificial se está transformando en una herramienta cada vez más común en la industria y está ayudando a mejorar la mayoría de sus procesos. Como, por ejemplo:

• Fabricación.
• Seguridad.
• Mantenimiento.
• Control de calidad.
• Automatización de procesos complejos.
• Toma de decisiones.
• Nuevas oportunidades de negocio.

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando la forma en que las empresas ejecutan, controlan y gestionan cada uno de sus procesos industriales. A continuación, se detallan algunas de las aplicaciones más comunes de la IA en la industria:

Procesos de Fabricación

La IA puede analizar grandes cantidades de datos de producción en tiempo real y proporcionar información valiosa para mejorar la eficiencia y la productividad de la planta. Así, identifica patrones en los datos y proporciona recomendaciones sobre cómo mejorar los procesos de producción, reducir los tiempos de inactividad y mejorar la calidad de los productos.

Los procesos de fabricación serán más ágiles y precisos cuando una industria utiliza robots industriales y robots colaborativos.

Seguridad de la planta

La IA analiza los datos en tiempo real de los sensores de la planta y detecta cualquier anomalía o problema de seguridad en tiempo real. Por ejemplo, puede detectar fugas de gas, incendios, fallos en equipos de seguridad, entre otros.

De igual forma, ayuda a predecir posibles fallos en el equipo de seguridad y alertar al personal antes de que ocurra un problema, reduciendo el riesgo de lesiones o daños a la propiedad.

También utiliza cámaras de seguridad para monitorear las actividades en la planta y detectar comportamientos inseguros, como la no utilización de equipo de protección personal, la presencia de objetos extraños en el área de trabajo, entre otros.

La IA puede analizar grandes cantidades de datos históricos de seguridad e identificar patrones y tendencias de seguridad para ayudar a prevenir accidentes y reducir riesgos en el futuro.

Además, se puede usar en la formación de los empleados en temas de seguridad, mediante la simulación de situaciones peligrosas y la enseñanza de buenas prácticas y protocolos de seguridad.

Mantenimiento programado

La IA mejora significativamente el mantenimiento en una fábrica o industria al permitir una detección temprana de problemas y una optimización de los procesos de mantenimiento. Además, ayuda a programar el mantenimiento de equipos de manera más eficiente y oportuna. De esta manera, el mantenimiento puede ser programado antes de que ocurra un fallo, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costes asociados.

Asistencia en la resolución de problemas de mantenimiento

La IA puede ser utilizada para ayudar a los técnicos de mantenimiento en la resolución de problemas. Los sistemas de IA pueden analizar datos de diagnóstico y proporcionar sugerencias para resolver problemas o realizar reparaciones.

Esto permite a los técnicos de mantenimiento tomar decisiones más informadas y reducir el tiempo de resolución de problemas. También, analiza datos de mantenimiento y sugiere cambios en los procesos de mantenimiento que puedan mejorar la eficiencia y reducir los costos.

Control de calidad de la producción

La inteligencia artificial (IA) mejora el control de calidad en una fábrica o industria por medio de los algoritmos de aprendizaje automático. Los cuales se entrenan para detectar patrones en los datos que indican la presencia de defectos en los productos.

Por ejemplo, se pueden usar imágenes de productos para detectar defectos de fabricación como arañazos o abolladuras que en muchas ocasiones se escapan del ojo humano.

También, analizan grandes cantidades de datos para detectar patrones que indican problemas inminentes en el proceso de producción. Por ejemplo, un modelo de IA puede detectar una tendencia en la producción que sugiere que un cierto tipo de producto puede tener problemas de calidad en el futuro cercano.

Igualmente, monitorean el proceso de producción en tiempo real y ajustan las variables del proceso para minimizar los defectos y maximizar la calidad del producto. Por ejemplo, se pueden ajustar las velocidades de las máquinas o los niveles de temperatura para optimizar la calidad del producto.

Análisis de datos históricos

Los sistemas de IA pueden analizar datos históricos para identificar patrones en los procesos de producción que afectan la calidad del producto. Por ejemplo, se pueden analizar datos de producción de varios meses para determinar qué factores tienen el mayor impacto en la calidad del producto y cómo pueden ser mejorados.

Automatización de procesos complejos

Optimiza los procesos de producción al detectar patrones y anomalías que son difíciles de detectar para los seres humanos. Asimismo, identifica áreas de mejora y hace recomendaciones para mejorar la eficiencia.

Como puede analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, proporciona información valiosa para mejorar la eficiencia y la automatización de los procesos complejos. Uno de ellos es la gestión de la cadena de suministro, optimizando la planificación y programación de la producción e identificando cuellos de botella.

Igualmente, es posible automatizar y coordinar procesos de la cadena de suministro como, compra y fabricación, preparación de pedidos, embalaje, transporte, rutas, logística, entre otros.

Toma de decisiones ágiles gracias al Big Data

La Inteligencia Artificial ha permitido a las industrias acceder al Big Data, que consiste en sistemas capaces de manejar enormes cantidades de información para identificar patrones y simplificar la toma de decisiones.

Los sistemas de Big Data tienen la capacidad de procesar un gran número de variables complejas de forma mucho más eficiente que los humanos, lo que les permite predecir eventos futuros, modelar comportamientos y descubrir oportunidades que, de otra manera, serían difíciles de detectar.

Descubrimiento de oportunidades de negocio

La implementación de la inteligencia artificial ha logrado reducir significativamente la brecha existente entre los procesos de producción y las actividades administrativas.

La IA logra analizar datos relevantes como la satisfacción del cliente y el control de mercado, generando información valiosa. Por consiguiente, una planta puede anticipar futuras demandas de material o productos y adaptarse a las exigencias del mercado.

Aparte, la aplicación de tecnología novedosa como los robots colaborativos, mejoran la calidad del producto final y generan confianza en el cliente, lo que puede resultar en una oportunidad de negocio para la industria.

En definitiva, la inteligencia artificial en la industria va más allá, ya que puede ser vista como una gran oportunidad para innovar en el sector industrial y mejorar la calidad del producto.