No se puede deletrear fabricación inteligente sin IA

La IA ayuda a los fabricantes inteligentes a utilizar las grandes cantidades de datos que se generan a partir de dispositivos IoT y sensores inteligentes en toda su fábrica.

Durante años, los fabricantes han adoptado la IoT, la analítica y la automatización en su transición hacia la fabricación inteligente. Pero cada vez más, esas tecnologías se complementan con el uso de inteligencia artificial (IA).

Hasta ese punto, gran parte del crecimiento esperado en la fabricación inteligente será impulsado por la integración de estas tecnologías avanzadas, según varios informes recientes. Por ejemplo, un informe de MarketsandMarkets de agosto señaló que el mercado de fabricación inteligente está valorado actualmente en 108.900 millones de dólares y se prevé que alcance los 241.000 millones de dólares en 2028, lo que representa una tasa compuesta anual del 17,2% durante ese período.

Se espera que un segmento del mercado, el uso de gemelos digitales en la fabricación, tenga la CAGR más alta durante el mismo período. “A medida que las industrias priorizan la eficiencia, el mantenimiento predictivo y la innovación, los gemelos digitales ofrecen información que mejora la producción, minimiza el tiempo de inactividad y perfecciona el desarrollo de productos. Este aumento en la utilización de gemelos digitales refleja su papel integral en la configuración del futuro de la fabricación inteligente”, según un comunicado que anuncia los hallazgos del informe.

El uso de la IA en gemelos digitales es sólo la punta del iceberg cuando se trata del uso de la tecnología en la fabricación inteligente.

Cada vez más, la IA y el aprendizaje automático (ML) se utilizan para ayudar a tomar decisiones más inteligentes y brindar a los fabricantes la capacidad de reaccionar ante las condiciones cambiantes (en el mercado y en las líneas de producción). En ambos casos (tomar decisiones más inteligentes y reaccionar ante condiciones cambiantes), la IA ayuda a los fabricantes a utilizar las grandes cantidades de datos que se generan a partir de dispositivos IoT y sensores inteligentes en toda la fábrica.

Algunos fabricantes de automóviles están utilizando la IA para detectar problemas en los equipos en proceso y guiar las operaciones de mantenimiento predictivo. Otros están utilizando la IA para optimizar las operaciones y los programas de producción. Muchos están integrando IA y ML en sus flujos de trabajo para ayudar a desarrollar una automatización más inteligente en toda la planta.

Hay muchos ejemplos de cómo la IA ayuda en estas áreas. Como señalamos enLa modernización inteligente de las fábricas mejora la eficiencia:

Audi está utilizando IA en la producción en varias capacidades. En primer lugar, la IA supervisa la construcción de la carrocería en la planta de Neckarsulm para garantizar soldaduras por puntos de calidad. Los trabajadores humanos ya no tienen que comprobar cada soldadura y pueden centrarse únicamente en los problemas. En su taller de prensado de Ingolstadt, AI está verificando la calidad de las piezas prensadas para detectar grietas, otra área más donde los trabajadores humanos ya no asumen la mayor parte del control de calidad.

Ver también:Los investigadores amplifican el impacto de la IA generativa en el diseño de automóviles

La IA también se está utilizando para complementar operaciones y procesos que ya están en marcha.

Un buen ejemplo es el uso de la IA en sistemas robóticos. Si bien los sistemas robóticos se han utilizado para automatizar los procesos de almacén y línea de producción durante años (incluso décadas en algunos casos), la IA puede agregar capacidades significativas que lleven dichos sistemas a nuevos niveles.

Por ejemplo, la visión basada en IA puede ayudar a los sistemas robóticos a identificar objetos en tiempo real. Esto resulta muy útil en el manejo y montaje de componentes en líneas de producción. Además, la IA puede agregar movilidad autónoma para ayudar a los sistemas robóticos a moverse por un almacén o una fábrica sin requerir la instalación de vías o el desarrollo de rutas preprogramadas.

Estos sistemas también podrían realizar trabajos más complicados en una línea de producción. En otra aplicación, una línea de producción podría utilizar cámaras habilitadas con inteligencia artificial para detectar defectos en los productos con mayor rapidez y quizás con mayor precisión que los inspectores humanos.

La noticia más importante sobre IA este año ha sido la introducción y adopción explosiva de ChatGPT, modelos de lenguaje grande (LLM) y la IA generativa. Dos de los usos más comunes de estas tecnologías son la búsqueda y la conversación.

Los fabricantes inteligentes pueden utilizar la IA generativa para ayudar a los trabajadores de las fábricas y las líneas de producción. Por ejemplo, un fabricante podría proporcionar a dichos trabajadores asistentes virtuales o chatbots para ayudarlos a buscar información, responder preguntas o solucionar problemas. Todas estas aplicaciones pueden ayudar a aumentar la eficiencia operativa.

La inteligencia artificial puede ayudar a optimizar las cadenas de suministro y el inventario de repuestos para equipos en las líneas de producción y los niveles de existencias de materias primas utilizadas en los productos finales.

En el caso de piezas de equipos, se podría integrar una solución de mantenimiento predictivo basada en IA con un ERP. Un sistema de este tipo garantizaría que las piezas de repuesto necesarias estén en stock cuando sea necesario, evitando así tiempos de inactividad innecesarios a la espera de que se envíe una pieza crítica. También garantiza que las piezas no sean repuestos en exceso, lo que reduce la necesidad de un exceso de capacidad de almacenamiento para albergar las piezas. Esto también reduce la posibilidad de tener piezas obsoletas.

Se pueden encontrar beneficios similares cuando se utiliza la IA para pronosticar las necesidades de inventario. Un fabricante inteligente podría utilizar esa información para perfeccionar un modelo de entrega justo a tiempo, optimizando los niveles de existencias y reduciendo los costos de inventario.