La inteligencia artificial (IA) no es nueva. La disciplina la cofundó el llamado "padre de la inteligencia artificial", John McCarthy, en 1956. Aun así, se ha popularizado recientemente con el lanzamiento de la plataforma de IA generativa de OpenAI, Chat GPT, en noviembre de 2022.
En los últimos meses, la IA ha acaparado titulares en todo el mundo, y las empresas de diferentes sectores están estudiando cómo incorporarla en sus procesos. Como fabricante, probablemente también analizas la función que podría desempeñar la IA en tus líneas de producción.
En este artículo, analizaremos los posibles casos de uso de la IA en la industria manufacturera, ofreceremos algunos consejos sobre cómo empezar y abordaremos el papel de los datos en el éxito de cualquier aplicación de IA.
¿Qué es la inteligencia artificial?
El término "inteligencia artificial" describe cualquier tipo de software informático que permita a las máquinas imitar la inteligencia humana —ya sea a través de la visión, el lenguaje o la interpretación de datos— para permitir resolver problemas. Es un término amplio que describe varias metodologías, como la robótica, el análisis de imágenes, el procesamiento del lenguaje, el aprendizaje automático y las redes neuronales artificiales.
Básicamente, los sistemas con inteligencia artificial analizan los datos usando algoritmos para identificar patrones. Los sistemas más complejos son capaces de aprender de la experiencia, resolver problemas y tomar decisiones sin intervención humana.
Hoy en día, ya se pueden identificar aplicaciones de la IA en varios tipos de sectores:
Alimentos y bebidas: Campbell Soup Company utiliza la IA para analizar los datos relacionados con las preferencias de los consumidores y la metodología de diseño ágil para acelerar el desarrollo de nuevos productos.
Residuos y recuperación: Greyparrot, una empresa que utiliza la IA para analizar la gestión de residuos, ha desarrollado sistemas de visión por computadora para identificar residuos en instalaciones de recuperación de materiales.
Codificación y marcaje: En Domino, hemos incorporado aspectos de la IA para definir valores para las nuevas fórmulas y automatizamos las pruebas para acelerar el proceso de desarrollo de la tinta.
¿Cómo se usa la IA en la industria manufacturera?
La IA está resultando de gran utilidad en tres áreas clave de la industria manufacturera.
Reducción de errores: Los sistemas de IA se pueden desarrollar para que comprendan y analicen todo tipo de datos visuales, incluidos los procedentes de los sistemas de control de calidad de las líneas de producción, con el fin de identificar patrones que puedan indicar problemas de producción más generales y facilitar la reducción de residuos y errores.
Mantenimiento predictivo: Los datos de los registros de mantenimiento y del rendimiento de la línea de producción permiten predecir el comportamiento de las máquinas y prever cuándo será necesario sustituir piezas o realizar tareas de mantenimiento.
Predicciones: Con un conjunto de datos exhaustivo que incluye información sobre las operaciones de la planta, el rendimiento de la producción, las ventas y los comentarios, los sistemas de IA pueden realizar predicciones de la demanda, lo que permite a los fabricantes agilizar el inventario y planificar con antelación las series de producción.
Primeros pasos al usar la IA en la industria manufacturera
Cualquier aplicación de la IA en la industria manufacturera requerirá un gran volumen de datos para entrenar un modelo de IA. Así, antes de comenzar, los fabricantes deben implementar sistemas y procesos que permitan una recopilación de datos coherente y confiable en todas las actividades de producción relevantes.
Datos sobre control de calidad: Los sistemas de visión artificial para el control de calidad podrían jugar un papel importante en las aplicaciones de IA. Los sistemas de control de calidad visual, como la Serie R de Domino, pueden facilitar la recopilación de datos para obtener los datos necesarios para entrenar los modelos de IA. Estos mismos sistemas también podrían convertirse en fuentes visuales de entrada para el análisis y la toma de decisiones, alimentando directamente los modelos de IA para procesar los datos y extraer información.
Métricas de máquinas: Disponer de equipos robustos de producción de datos será fundamental para habilitar el mantenimiento predictivo a través de IA. Permite a los fabricantes recopilar información valiosa sobre el rendimiento y el diagnóstico de las máquinas a través de soluciones de supervisión como Domino Cloud. Los datos históricos se pueden utilizar para entrenar modelos de IA, mientras que los datos en tiempo real generados por las máquinas pueden ser analizados por algoritmos de IA para predecir cuándo será necesario realizar tareas de mantenimiento.
Datos sobre producción: Se necesitará una mayor cantidad de datos sobre la producción —que abarquen todas las fases de la línea de producción— para que la IA optimice el rendimiento, realice un mantenimiento predictivo y lleve a cabo predicciones. Al conectar las máquinas, los fabricantes pueden recopilar datos sobre la producción de la planta y agruparlos en un conjunto de datos accesible para favorecer la implementación de IA.
Las tecnologías de última generación de Domino se han diseñado pensando en la integración. En pocas palabras, todo lo que se produzca en una línea tendrá un código que se computará como parte de un único turno o serie de producción para medir el rendimiento global de la producción. Como parte de un "ecosistema" de producción más amplio dentro de una línea de fabricación, las soluciones de Domino se han diseñado para trabajar con protocolos líderes en el sector, como Ethernet IP, con el fin de proporcionar una comunicación fluida entre los sistemas SCADA y todas las demás piezas de la línea de producción.
Datos de entrada y datos de salida: Cuando se combina la codificación de datos variables a nivel de lote o artículo con otros sistemas de supervisión de la producción como los mencionados previamente, es posible vincular los productos individuales con la línea de producción. La existencia de un código de producto serializado permite identificar los productos si caen en una pila de rechazo o provocan un problema en alguna fase de distribución, lo que proporciona una vía para rastrearlos y descubrir con precisión cuándo y dónde se fabricaron.
El código de datos variables puede resultar útil también fuera de la fábrica, a medida que los productos avanzan por la cadena de suministro y llegan a los consumidores. Los códigos escaneables con un número de serie único pueden utilizarse para recoger las opiniones de los clientes y asociarlas al historial de producción único del producto, lo que no solo ayuda a identificar dónde surgen los problemas, sino que también permite a las marcas recopilar datos sobre las preferencias de los consumidores, las tendencias, etc., para desarrollar productos nuevos o existentes.
Recopilar esta información durante la producción y fuera de la fábrica es otra fase de un complejo conjunto de herramientas que ayuda a las empresas a lograr que sus datos sean lo suficientemente robustos como para investigar las diferentes aplicaciones de la IA.
Los datos son el primer paso en cualquier proyecto de IA, además de ser el más importante del proceso, sin el cual cualquier esfuerzo posterior estará destinado al fracaso.
Prepararse para el cambio
Prepararse para un proyecto de IA en la industria manufacturera también exige una asignación de recursos suficiente para implementar nuevos sistemas, desarrollar conjuntos de datos, entrenar modelos de IA y supervisar y analizar el progreso.
Si bien es inevitable que los debates en torno a la IA despierten la preocupación por la sustitución de los trabajadores humanos, a corto plazo, al menos, ocurre lo contrario.
Según Forbes, la IA permitirá a los trabajadores centrarse en actividades más significativas y de mayor valor, mientras que tanto el MIT como Statista sugieren que la colaboración entre humanos y robots (que puede ser hasta un 85 % más productiva que los equipos formados exclusivamente por personas o robots) será el futuro de la industria manufacturera.
Preparar al personal para la IA será un proceso continuo y, a medida que evolucionen las tecnologías, las empresas tendrán que invertir en la capacitación y el desarrollo para garantizar que sus empleados sigan contando con las habilidades necesarias para progresar.
Empieza a optimizar tus datos hoy
Es probable que el impacto de la IA en la industria manufacturera sea significativo, pero no es una garantía de éxito sin un plan estratégico que empiece por facilitar métodos confiables de recopilación de datos.
Los fabricantes deben analizar sus necesidades con los proveedores de soluciones actuales para determinar de qué datos disponen ya y qué soluciones pueden ayudar a recopilar datos de manera fluida.
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