¿Cómo la fabricación cognitiva puede optimizar las operaciones de fabricación?

 

Cuando nosotros, como raza humana, llegamos al siglo XVIII, las sociedades agrícolas se volvieron más industrializadas y urbanas.

El ferrocarril transcontinental, la desmotadora de algodón, la electricidad y otros inventos cambiaron permanentemente la sociedad. Lo mismo sucedió cuando conocimos la revolucionaria Inteligencia Artificial y sus aplicaciones y la Industria 4.0 estaba en ciernes. Empresas de todo el mundo buscaban adoptar la idea de Enterprise Cognitive Computing (ECC). Utilizó IA para mejorar las operaciones comerciales mediante la incorporación de algoritmos en aplicaciones que respaldan el proceso organizacional. Las aplicaciones ECC pueden automatizar tareas repetitivas y formuladas y ofrecer resultados en enormes magnitudes con precisión.

ECC dio paso a un método específicamente útil para empresas manufactureras y conocido popularmente como Fabricación Cognitiva. También es un enfoque cognitivo para la integración de algoritmos de IA con operaciones de fabricación para lograr los resultados deseados.

 

Fabricación cognitiva: Industria 4.0 ámbito

La fabricación cognitiva aprovecha la computación cognitiva, el IoT industrial y el análisis avanzado para digitalizar, comprender y optimizar los procesos de fabricación. Permite que los procesos de fabricación recopilen datos de diferentes fuentes y analicen estos datos para proporcionar conocimientos importantes sobre procesos, eficiencias de trabajo de las máquinas, eficiencia de los empleados y estadísticas de carga de trabajo con un análisis exhaustivo que puede generar sugerencias para optimizar cada departamento del paradigma de fabricación.

 

Mejora la productividad, la escalabilidad con confiabilidad y seguridad mediante el uso de algoritmos de IA en diversas aplicaciones operativas. La fabricación cognitiva utiliza plenamente los datos de los sistemas, equipos y procesos para obtener información procesable en toda la cadena de valor, desde el diseño hasta la fabricación y el soporte. Para avanzar realmente hacia la Industria 4.0 y más allá, la fabricación tiene que evolucionar hacia la fabricación cognitiva.

 

Cuestiones clave para la fabricación cognitiva:

1. Resolver desafíos comerciales:

Ayuda a comprender las tareas, los flujos de trabajo y la lógica de los procesos comerciales para optimizarlos. Ayuda a las organizaciones a mejorar métricas comerciales como confiabilidad, escalabilidad, productividad, calidad del producto y rendimiento. Las aplicaciones de fabricación cognitiva pueden reducir el tiempo de inactividad y los costos con implementaciones sencillas y generación de beneficios inmediatos. Por ejemplo, un técnico puede conocer de antemano los perfiles de error, los patrones de falla y el tiempo de inactividad de una máquina para preparar un programa de mantenimiento que reduzca el tiempo de inactividad general de una máquina. Este enfoque puede garantizar una tasa de reparación a la primera más alta.

 

2. Problemas de calidad del producto:

Según una encuesta de IBM, alrededor del 66% de los ejecutivos cree que la fabricación cognitiva puede reducir niveles sustanciales de defectos en los productos. A través de la fabricación cognitiva, las empresas pueden lograr productos de alta calidad y mantener estándares de calidad durante todo el ciclo de vida del producto, es decir, desde el diseño hasta el desarrollo, las ventas y el soporte posventa. El enfoque mejora el rendimiento, reduce los costos generales de garantía y ayuda a garantizar la satisfacción del cliente durante la vida útil del producto.

 

3. Generación de valor a partir de datos de fabricación:

La fabricación cognitiva aprovecha varias fuentes de datos conocidas y desconocidas para desentrañar nuevas relaciones entre aplicaciones y procesos interconectados para proporcionar patrones y análisis de datos que pueden ser valiosos para una unidad u organización de fabricación. Los problemas de mantenimiento se pueden manejar mediante la integración de datos históricos con los nuevos datos tangibles disponibles de fuentes como registros de trabajadores, tiempo de operación de la máquina, etc. Las inspecciones de productos se pueden realizar mediante sistemas de inspección visual cognitivos que aprenden de imágenes de productos fabricados para identificar defectos y determinar si los defectos están relacionados con problemas de calidad.

 

4.Gestión del Conocimiento:

La fabricación cognitiva tiene que ver con un sistema robusto y bien informado que aprende constantemente de los datos que se derivan, no sólo de los sensores de las máquinas, sino también de manuales, registros de empleados, sistemas biométricos y entorno de trabajo. Para necesidades de sistemas tan sólidos, profesionales de TI altamente capacitados pueden contratar un equipo de desarrolladores para desarrollar aplicaciones con capacidades operativas en sincronización con técnicas de fabricación cognitiva.

 

Aplicaciones de fabricación cognitiva:

1. Gestión del rendimiento de activos (APM):

Cognitive Manufacturing utiliza análisis avanzados y técnicas de minería de datos para utilizar datos históricos de activos junto con datos holísticos y métricas comerciales para lograr la efectividad general del equipo (OEE). Esto reduce el tiempo de inactividad de los activos, reduce los costos de mantenimiento y mejora la productividad general.

 

2. Mejora de procesos y calidad:

La fabricación cognitiva ayuda a las organizaciones a monitorear de cerca la fabricación de productos durante todo el ciclo de vida de fabricación, para conocer varios aspectos de las mejoras de la calidad del producto en cada etapa del diseño, desarrollo y servicio del producto. Los beneficios de utilizar estas técnicas incluyen productos de mejor calidad y mayor soporte de garantía.

 

Los fabricantes de todo el sector industrial han utilizado procesos cognitivos y técnicas de mejora de la calidad. Los beneficios incluyen ingresos significativamente mayores debido a productos manufacturados de mayor calidad; ahorros por menores costos de reparación y garantía; costos laborales de control de calidad reducidos; así como un mayor tiempo de actividad del sistema.

 

3. Optimización de Recursos:

La fabricación cognitiva puede generar beneficios en la optimización de recursos en los tres sectores que se detallan a continuación.

Seguridad de los trabajadores:

Esta técnica analiza datos de varios sensores, registros de trabajadores, calcula tiempos de descanso, registra parámetros del entorno de trabajo a través de diferentes fuentes e integra todos los datos, comprende y recomienda un entorno de trabajo mejor y más seguro, con métodos ergonómicos para realizar tareas que pueden reducir el tiempo de inactividad de los trabajadores y optimizarlos. ambiente de trabajo, mejorar la salud y la productividad de los trabajadores.

 

Optimizaciones de recursos energéticos:

Las aplicaciones de fabricación cognitiva pueden ayudar a las organizaciones a realizar un seguimiento de sus usos de energía, los requisitos energéticos de los activos y formular un plan energético optimizado que se pueda ejecutar para aprovechar al máximo los recursos energéticos y, al mismo tiempo, mantener el costo más bajo.

 

Planificación y programación del piso:

Esta es una parte muy importante de las unidades de fabricación, ya que las optimizaciones de planificación y programación pueden conducir a productos de mejor calidad en los plazos deseados y con mayor productividad. Las aplicaciones de fabricación cognitiva utilizan datos de fabricación, datos de auditorías de calidad, registros de verificación de tiempo y datos de tiempo de inactividad de las máquinas, los integran todos y los analizan para proporcionar, elaborar planos de planta y planes programados para lograr mayores resultados.

4. Gestión de la cadena de suministro:

La fabricación cognitiva ayuda a las organizaciones a identificar desequilibrios clave en los inventarios y eslabones faltantes en su cadena de suministro. La cadena de suministro puede ser enorme, con muchas fuentes controlables e incontrolables que pueden desarrollarse hasta convertirse en una capacidad operativa perfecta a través de aplicaciones de fabricación cognitiva.

 

Pensamiento final:

Las organizaciones de fabricación ahora están adoptando métodos multisensor y análisis avanzados para mejorar sus sistemas de fabricación y digitalizar todo el proceso. Con la llegada del ámbito del Internet de las cosas (IoT) y las capacidades de computación en la nube, las organizaciones han pasado a la fabricación inteligente o la popularmente conocida Industria 4.0. Entonces, si su empresa es una organización de fabricación, la transformación digital es inevitable.

 

 

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