Revolución en la fabricación: Principales usos de la IA

La inteligencia artificial, como hemos visto hasta ahora, tiene un gran arsenal para ocuparse de todas las industrias y proporcionarles soluciones de mejora que harán cada vez más fácil y rápido el trabajo en las fábricas. Las ventajas que ofrece la IA saltan a la vista: mayor productividad, menores costos, mayor calidad en los resultados y menor tiempo de inactividad en las máquinas, lo que garantiza un incremento de la producción comercial.

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El aumento de la eficiencia en las grandes fábricas son hasta ahora ejemplos evidentes de todo lo que pueden beneficiarse de esta tecnología las organizaciones que la incorporen, pero muchas empresas más pequeñas deberían darse cuenta de que la inteligencia artificial, siempre y cuando sea utilizada como herramienta del trabajo humano y no como sustitución de este, puede aportar mucho valor a la organización con bajos costos de inversión. 

La propuesta para este artículo consiste en describir y entender cómo los principales usos de la inteligencia artificial están generando una revolución en la fabricación y cómo aplicarlos adecuadamente.

La inteligencia artificial en la fabricación

La fabricación recurre cada vez más a la inteligencia artificial como el aprendizaje automático, las redes neuronales de aprendizaje profundo para analizar mejor los datos y tomar decisiones más acertadas. 

El mantenimiento predictivo a menudo se promociona como una aplicación de inteligencia artificial en la fabricación. Se puede aplicar a los datos de producción para mejorar la predicción de fallas y la planificación de mantenimiento. Esto genera como resultado un mantenimiento menos costoso para las líneas de producción. 

Otras aplicaciones de la inteligencia artificial a la fabricación incluyen un pronóstico de demanda más preciso y menos desperdicio de material. En este sentido, la inteligencia artificial y la fabricación van de la mano, puesto que los humanos y las máquinas deben colaborar mutuamente en los entornos de fabricación industrial.

Aspectos clave de la inteligencia artificial que impactan directamente en la fabricación

En el contexto de los procesos de fabricación, los casos de uso más generadores de cambio de la inteligencia artificial giran en torno a estas tecnologías.

• Aprendizaje automático: es el uso de datos para aprender automáticamente a partir de patrones subyacentes sin estar programado explícitamente para hacerlo.
• Aprendizaje profundo: es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales para analizar cosas como imágenes o videos.
• Objetos autónomos: son agentes de inteligencia artificial que realizan tareas por su cuenta, como robots colaborativos o vehículos autónomos. 

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¿Cómo opera la inteligencia artificial en la fabricación?

En un primer momento, hay que enseñarle a la inteligencia artificial a realizar determinadas tareas porque se supone que no sabe hacerlas y nosotros los humanos sí. Para esto, la IA tendrá que ver la acción realizada por un humano y luego replicarla. Con suficiente tiempo y práctica, la inteligencia artificial aprenderá por sí sola y podrá realizar una amplia gama de tareas sin supervisión permanente.

Una vez que ya la inteligencia artificial aprendió a realizar la tarea que se le asignó, el paso siguiente es el crowdsourcing. Con este método, puedes recopilar datos del público en general para entrenar a tu inteligencia artificial. Le tomará solo unos instantes este entrenamiento, y luego ya será capaz de comparar resultados con cualquier otra cosa que haya almacenado. 

En tanto que la supervisión de la inteligencia artificial es posible mediante el aprendizaje no supervisado. Esto significa que la tecnología puede adquirir conocimientos sin que se le indique que debe hacerlo. 

Principales usos de la inteligencia artificial 

La inteligencia artificial, como hemos visto, está generando un impacto significativo en la fabricación, y estas son sus principales usos en la actualidad.

1. Inteligencia artificial en logística.

Las pérdidas de producción debidas a la escasez de existencias son problemas recurrentes. El desperdicio y la disminución de los ingresos son los resultados más comunes del exceso de existencias. Aquí, las organizaciones pueden obtener más ventas, ingresos y patrocinio cuando la inteligencia artificial es capaz de establecer la cantidad necesaria y específica de los productos, que luego se almacenan de la forma correcta.

2. Automatización robótica de procesos.

Son los famosos robots industriales que llevan adelante la automatización de tareas monótonas y repetitivas, la reducción del error humano y la reasignación del trabajo humano por tareas de mayor valor. Los robots tienen una amplia gama de usos potenciales en las instalaciones de una fábrica, lo que les permite moverse con precisión en entornos caóticos.

3. Inteligencia artificial en la gestión de la cadena de suministro.

A través de la IA, las fábricas pueden gestionar mejor toda su cadena de suministro, desde la previsión de capacidad hasta el inventario. Cuando se establece un modelo predictivo en tiempo real con el fin de evaluar y monitorear proveedores, las empresas reciben una alerta en el momento en que sucede una avería en la cadena de suministro. A su vez, permite evaluar rápidamente la gravedad de la interrupción para tomar decisiones y ejecutar medidas preventivas.

4. Vehículos autónomos de inteligencia artificial.

Los vehículos conducidos de manera autónoma impulsados por IA pueden automatizar todo el piso de la fábrica, desde las líneas de montaje hasta las transportadoras de bandas. Las entregas se pueden mejorar y ejecutar todo el día sin interrupciones y completarse de forma rápida con la ayuda de camiones y barcos autónomos.

La mejor manera de planificar las rutas de entrega, mitigar los accidentes y notificar a las autoridades en caso de emergencia, es incorporar automóviles conectados con sensores que permitan rastrear información en tiempo real sobre embotellamientos de tránsito, malas condiciones de la carretera, accidentes, entre otros contratiempos. Este cambio acelera la velocidad y aumenta la seguridad de las entregas de productos.

5. Gestión de almacenes.

Es posible automatizar múltiples etapas de la gestión de almacenes mediante IA. Los fabricantes pueden vigilar constantemente sus almacenes y mejorar su logística a partir del flujo continuo de datos que recopilan. Los costos de administrar un almacén se pueden reducir, por lo que aumentará la productividad y se necesitarán menos personas para realizar el trabajo si se automatizan el control de calidad y el inventario. A raíz de esto, los fabricantes pueden aumentar los ingresos y las ganancias.

6. Desarrollo de productos basados en IA.

A través del uso de la realidad aumentada y la realidad virtual, los productores pueden probar muchos modelos de un producto antes de comenzar la producción con la ayuda del desarrollo de productos basado en IA. Es crucial simplificar el mantenimiento y la corrección de errores. Por este motivo, los fabricantes pueden mejorar y acelerar el proceso de innovación en las fábricas a partir de la creación de productos basada ​​en IA, que dará como resultado productos  más avanzados y disruptivos que llegan al mercado anticipándose a la competencia.

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En síntesis, la revolución de la fabricación está llegando de la mano de la inteligencia artificial para cambiar la manera en que gestionamos los productos en las fábricas. De esta forma, las empresas consiguen ejecutar el trabajo en menos tiempo gracias a las aplicaciones del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, los vehículos autónomos, la automatización de procesos y la robótica. Todos estos componentes de la inteligencia artificial permiten mejorar la eficiencia y calidad de lo producido como nunca antes.