La inteligencia artificial (IA) no es algo nuevo. Nació en 1956, de mano del confundador de la disciplina, el apodado «padre de la inteligencia artificial», John McCarthy. Sin embargo, es en los últimos tiempos cuando ha adquirido gran popularidad entre el público general con el lanzamiento de la plataforma de inteligencia artificial generativa de OpenAI, Chat GPT, en noviembre de 2022.
En los últimos meses, la inteligencia artificial ha acaparado titulares en todo el mundo, y empresas de todos los sectores estudian cómo incorporarla a sus procesos. Como empresa dedicada a la producción, probablemente también estés analizando la función que podría desempeñar la inteligencia artificial en tus líneas de producción.
En este artículo, analizaremos los posibles casos de uso de la inteligencia artificial en la fabricación, te ofreceremos algunos consejos sobre cómo empezar y abordaremos el papel de los datos en el éxito de cualquier aplicación de la inteligencia artificial.
¿Qué es la inteligencia artificial?
El término «inteligencia artificial» hace referencia a 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 la resolución de problemas. Es un término amplio que describe varias metodologías, como la robótica, el análisis de imágenes, el procesamiento del lenguaje, el aprendizaje automático o las redes neuronales artificiales.
En esencia, los sistemas de 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 existen ejemplos del uso de la inteligencia artificial en todo tipo de sectores:
Alimentación y bebidas: Campbell Soup Company utiliza la inteligencia artificial para analizar los datos relacionados con las preferencias de los consumidores y la metodología ágil de diseño para acelerar el desarrollo de nuevos productos.
Residuos y recuperación: Greyparrot, una empresa que utiliza la inteligencia artificial para analizar la gestión de residuos, ha desarrollado sistemas de visión por ordenador para identificar residuos en instalaciones de recuperación de materiales.
Codificación y marcaje: En Domino, hemos incorporado aspectos de la inteligencia artificial para definir valores objetivo para la creación de nuevas fórmulas y automatizamos las pruebas para acelerar el proceso de desarrollo de tintas.
¿Cómo se usa la inteligencia artificial en la fabricación?
La inteligencia artificial está resultando de gran utilidad en tres áreas clave de la fabricación.
Reducción de errores: Los sistemas de inteligencia artificial se pueden programar 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 ser indicativos de problemas más generales en la producción 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 la maquinaria y prever cuándo será necesario sustituir piezas o realizar tareas de mantenimiento.
Realización de previsiones: Cuando se dispone de un conjunto de datos exhaustivo que incluye información sobre las operaciones de la planta, el rendimiento de la producción, las ventas y el feedback, los sistemas de inteligencia artificial pueden hacer previsiones de la demanda, lo que ayuda a los fabricantes a simplificar el inventario y planificar con antelación las tiradas de producción.
Primeros pasos al usar la inteligencia artificial en la fabricación
Cualquier aplicación de inteligencia artificial en la fabricación necesitará un gran volumen de datos para entrenar un modelo de IA. Por eso, antes de empezar, las empresas manufactureras deben adoptar sistemas y procesos que permitan una recopilación de datos coherente y fiable en todas las actividades de producción pertinentes.
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 hacer posible la recopilación de datos para crear los conjuntos de datos necesarios para entrenar a 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 maquinaria: Disponer de equipos sólidos de producción de datos es fundamental para habilitar el mantenimiento predictivo a través de inteligencia artificial. Las empresas manufactureras pueden recopilar información valiosa sobre el rendimiento y el diagnóstico de las máquinas a través de soluciones de monitorización como Domino Cloud. Los datos históricos se pueden utilizar para entrenar modelos de IA, mientras que los algoritmos de IA pueden analizar los datos generados en tiempo real por las máquinas para predecir cuándo será necesario realizar tareas de mantenimiento.
Datos sobre producción: Para que la inteligencia artificial pueda optimizar su rendimiento se necesita una gran cantidad de datos sobre la producción que abarquen todas las fases de la línea de producción, así como el mantenimiento predictivo y la realización de previsiones. Al conectar las máquinas, los fabricantes pueden recopilar datos sobre la producción en la planta y agruparlos en un conjunto de datos accesible para la inteligencia artificial.
Las tecnologías de última generación de Domino se han diseñado pensando en la integración. En pocas palabras, todo lo que se produce en una línea tiene un código que se computa como parte de un único turno o tirada de producción para medir el rendimiento general de la producción. Como parte de un «ecosistema» más amplio dentro de una línea de producción, las soluciones de Domino están concebidas para trabajar con protocolos líderes en el sector, como Ethernet IP, con el fin de proporcionar una comunicación fluida entre los sistemas SCADA y todos los demás componentes de la línea de producción.
Datos en todas las etapas del producto: Cuando se combina la codificación de datos variables a nivel de lote o artículo con otros sistemas de monitorización de la producción como los mencionados previamente, es posible vincular los productos individuales a la línea de producción. La existencia de un código de producto serializado permite identificarlos si se rechazan o si provocan algún problema en cualquier fase de la distribución, pudiéndose rastrearlos y descubrir con precisión cuándo y dónde se fabricaron.
El código de datos variables puede resultar útil también fuera de fábrica, a medida que los productos avanzan por la cadena de suministro y llegan a las manos de 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 impulsar el desarrollo de productos existentes o nuevos.
Recopilar esta información durante la producción y una vez que el artículo sale de la fábrica es otra herramienta que ayuda a las empresas a conseguir que sus datos sean lo suficientemente fiables como para contemplar las diferentes aplicaciones de la inteligencia artificial.
Los datos son el primer paso en cualquier proyecto relacionado con la inteligencia artificial, además de ser el más importante del proceso, sin el cual cualquier esfuerzo posterior estará abocado al fracaso.
Adaptarse al cambio
Los preparativos para un proyecto de inteligencia artificial en la fabricación también exigen una asignación de recursos suficiente para implantar nuevos sistemas, recopilar datos, entrenar modelos de inteligencia artificial y supervisar y analizar los progresos.
Si bien es inevitable que los debates en torno a la inteligencia artificial despierten cierta preocupación por la posible sustitución de los trabajadores humanos, a corto plazo, al menos, ocurre lo contrario.
Según Forbes, la inteligencia artificial permitirá a los trabajadores centrarse en actividades más productivas 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 fabricación.
Preparar a las plantillas para la inteligencia artificial será un proceso continuo y, a medida que evolucionen las tecnologías, las empresas tendrán que invertir en la formación y el desarrollo para garantizar que sus empleados sigan contando con las habilidades necesarias para progresar.
Empieza a optimizar tus datos
Es previsible que el impacto de la inteligencia artificial en la fabricación sea significativo, pero no es una garantía de éxito sin un plan estratégico que empiece por facilitar métodos fiables 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 les pueden ayudar a recopilar datos de manera fluida.
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