La Inteligencia Artificial en fabricación industrial se define como la inteligencia con que cuentan las máquinas para realizar tareas parecidas a las de los humanos, tales como responder a eventos internos y externos o incluso anticiparse a ellos de forma autónoma. En este último post sobre Inteligencia Artificial vamos a centrarnos en describir las 10 principales aplicaciones de la Inteligencia Artificial en los procesos de fabricación industrial.
CONTENIDOS
1. Fábricas inteligentes
2. Fabricación flexible
3. Fabricación personalizada de productos
4. Aprovisionamiento inteligente
5. Control de stock
6. Mantenimiento predictivo
7. Controles de calidad
8. Eficiencia energética
9. Logística inteligente
10. Detectar y evitar ciberataques
1. Fábricas inteligentes
Si se pueden automatizar los despachos, las fábricas más todavía. Hoy en día existen una gran variedad de robots al alcance de cualquier empresa, sin importar su tamaño, que usan la IA para realizar acciones mucho más precisas y tomar decisiones en tiempo real adaptándose a cada tipo de proceso productivo. Por ejemplo, los robots colaborativos mejoran la seguridad al permitir aprovechar la capacidad cognitiva de las personas, centrándose en aportar la capacidad automática y repetitiva en los procesos de trabajo, siendo además fáciles de reprogramar, transportar e instalar.
No se trata solo de que la mano de obra humana es más productiva, sino que la Inteligencia Artificial en fabricación industrial lleva a la utilización óptima de la maquinaria existente en la planta de fabricación. Con el Big Data y la Inteligencia Artificial somos capaces de recoger millones de datos que se registran a diario en las plantas, procesarlos y actuar antes de que surjan problemas o defectos en los procesos. Podemos identificar anomalías y averías, predecir paradas inesperadas, reabastecer inventario, identificar y resolver predictivamente problemas de calidad, monitorizar problemas de seguridad de personas o instalaciones, etc. En definitiva, la IA es un nuevo modelo de negocio que permite acelerar y optimizar los procesos de producción.
2. Fabricación flexible
Fusionando la IA con la Robótica podemos aumentar el tiempo de actividad y realizar tareas para una demanda de fabricación flexible. Los robots pueden monitorizar su propia precisión y rendimiento, notificando de forma autónoma si requieren mantenimiento para evitar costosos tiempos de inactividad, o incluso pueden ser reprogramados fácilmente para realizar nuevas tareas. Por ejemplo, aplicando en robots inteligentes de una fábrica alimenticia técnicas de la IA, basadas en Aprendizaje Profundo (Deep Learning), somos capaces de detectar diferentes tipos de alimentos corriendo en la misma línea de producción, para posteriormente ser extraídos o almacenados, optimizando el espacio de almacenamiento y minimizando los residuos.
3. Fabricación personalizada de productos
El cliente se está convirtiendo en el nuevo estándar del mercado y aquí la Inteligencia Artificial es clave para decidir y aceptar ajustes basados en datos proporcionados por el cliente final, que se tendrán en cuenta en el diseño. Gracias a la IA podemos diseñar más rápidamente productos que se adapten a necesidades particulares, manteniendo la eficiencia de la producción en masa para poder seguir siendo competitivos. A su vez, la realidad virtual es de gran ayuda para los diseñadores a la hora de simular digitalmente un producto antes de su fabricación y de este modo interactuar con él para hacer pruebas.
4. Aprovisionamiento inteligente
En empresas la IA ayuda a anticipar la demanda y en función de esa demanda tomar decisiones de compra a largo plazo, a un determinado precio y de unas determinadas cantidades, para aprovisionarte y adaptar la capacidad productiva de la empresa.
5. Control de stock
La gestión inteligente del stock se puede hacer instalando cámaras con “Visión Artificial” conectadas a un sistema previamente entrenado. Sus algoritmos pueden detectar si un inventario requiere ser reabastecido y entonces se puede enviar una orden a la planta de fabricación o al centro de distribución que corresponda, para atender la petición de inmediato.
Otra posibilidad es gestionar el inventario con fotos de las facturas y albaranes. Esto puede ser posible con un sistema de OCR, haciendo una foto a cualquier documento. El programa lee la información y la guarda donde corresponda. Con una foto, la información ya está disponible, tanto de los productos que se están recepcionando, como de la cantidad y el precio pagado.
6. Mantenimiento predictivo
La Inteligencia Artificial en fabricación industrial también se utiliza para anticipar cuando una máquina va a empezar a fallar. Las maquinas generan datos constantes cada segundo en su funcionamiento, permitiéndonos realizar un mantenimiento predictivo. Detectar fallos antes de que sucedan a partir de los datos y las estadísticas es utilizar la IA para prever que sucederá en el futuro. Estas tareas ya se están implementando en muchas empresas: Prescribir como se tiene que utilizar o mantener una máquina para que no tenga fallos.
7. Controles de calidad
La calidad es otra de las cosas que afecta mucho a la productividad. En casi todas las empresas se están poniendo cámaras de visión para analizar si un producto ha fallado. Con la IA se intenta ver qué elementos fallan: si es la materia prima, el proceso de fabricación, etc.
8. Eficiencia energética
Existen también sistemas de gestión energética inteligentes que permiten optimizar al máximo el coste de la energía, asegurando a su vez el máximo confort para los usuarios. ¿Qué diferencia existe entre un sistema tradicional y uno que aplica la Inteligencia Artificial en fabricación industrial? En el sistema tradicional si empieza a hacer calor, se baja la temperatura. Mientras que con la IA se tiene un modelo realmente eficiente. Por medio de sensores que calculan la cantidad de personas, la temperatura exterior, etc., se consiguen datos y el sistema toma sus propias decisiones.
9. Logística inteligente
En este campo las principales aplicaciones de la IA están relacionadas con la fijación de un “pricing” dinámico, basado en la situación particular de cada momento: Oferta, demanda, condiciones meteorológicas, nivel de competencia, optimización de las rutas en tiempo real para minimizar las ineficiencias, el transporte con el vehículo vacío o la simplificación y digitalización de los procesos (chatbots, visión por computador o procesamiento del lenguaje natural).
10. Detectar y evitar ciberataques
La seguridad informática basada en IA permite trabajar también con predicciones anticipando ciberataques cuando aún no se han producido. Gracias al Big Data y al Internet de las Cosas, los sistemas de aprendizaje automático, basados en estándares de IA, ayudan a prevenir posibles ataques. El aprendizaje automático es capaz de gestionar de forma eficiente un vasto conjunto de datos que proceden de un mundo conectado en tiempo real. Los datos que utilizan se extraen en tiempo real y de los históricos, creando patrones de comportamientos anómalos que pueden esconder una vulnerabilidad y configurando indicadores de ataque y de amenazas rápidamente.
