Cómo aplicar la IA a los sistemas de fabricación Por kapoklog Logistics

Cómo aplicar la IA a los sistemas de fabricación Por kapoklog Logistics

 

La adopción de la IA en el mundo manufacturero es inevitable. No se trata de si la tecnología llegará, sino de cuándo.

Permite niveles increíbles de productividad y eficiencia y procesos de automatización mucho más matizados. También tiene sentido económico, ya que crea operaciones más efectivas pero de menor costo en una variedad de campos.

 

Es tan prometedor que el 92% de los altos ejecutivos de fabricación creen que las tecnologías digitales de "fábrica inteligente" permitirán una mayor productividad y una fuerza laboral empoderada. La inteligencia artificial juega un papel importante en eso.

Lo que algunos tal vez no se den cuenta es que ya está aquí.

 

IA en la fabricación actual

La IA ya está experimentando una adopción generalizada en países como Japón, China e India. Grandes marcas como GE, Bosch, Panasonic y Mitsubishi Electric ya aplican la tecnología en sus operaciones para mejorar los procesos de producción y suministro.

 

El "Technopark" de Panasonic en Jhajjar, ubicado en el estado de Haryana, está profundamente arraigado en la IA, que se utiliza para automatizar las operaciones de fabricación. La instalación se encarga del desarrollo de acondicionadores de aire, lavadoras y otros electrodomésticos.

 

Mitsubishi Electric India ha desarrollado una IA de análisis del comportamiento que puede utilizarse para aumentar la línea de producción moderna. Más específicamente, puede analizar el comportamiento humano, como los movimientos y acciones de un trabajador de una línea de montaje.

 

La pregunta, sin embargo, es ¿qué hacen exactamente estas aplicaciones? ¿Cómo mejoran la productividad y qué tipo de ventaja competitiva permiten?

 

Calidad y rendimiento de la producción

Los defectos, los equipos problemáticos y los errores humanos pueden contribuir a problemas masivos en el sector manufacturero. Para los fabricantes industriales, el tiempo de inactividad no planificado cuesta aproximadamente 50 mil millones de dólares al año. Cada vez que la línea de producción incurre en un error, no sólo se arruinan los productos en cuestión, sino que también se necesita tiempo de inactividad para evaluar y corregir cualquier error. Ambos escenarios reducen los ingresos de una organización manufacturera, erosionando las ganancias.

 

La IA puede ayudar a evitar que estas cosas sucedan, de varias maneras.

El mantenimiento preventivo de equipos y maquinaria industriales puede estar a cargo de controladores de IA. Es importante identificar los problemas de rendimiento con antelación, para que puedan solucionarse antes de que se produzca una avería o un mal funcionamiento importante. Esto genera varios beneficios, como entornos de trabajo más seguros, equipos más confiables, costos operativos reducidos y calidad mejorada del producto.

 

El análisis en tiempo real de los datos de rendimiento puede ayudar a cuantificar y reconocer problemas en la línea de producción. Además, la producción se puede medir y evaluar para garantizar que los productos se desarrollen con los niveles de calidad adecuados.

 

Lo bueno de estas aplicaciones de IA es que pueden funcionar de forma autónoma, analizando los datos que ingresan y entregando alertas y notificaciones al personal necesario. El sistema de mantenimiento preventivo, por ejemplo, podría enviar una alerta al personal de servicio de que una herramienta o máquina necesita limpieza y reparación.

 

Ventaja competitiva

Un mayor rendimiento y eficiencia ya proporcionan una ventaja competitiva, pero la IA también se puede utilizar para obtener una mayor ventaja. La automatización flexible y el control de calidad optimizado, así como una previsión precisa y una producción basada en la demanda, contribuyen a una mejor posición de los fabricantes con respecto a las tendencias del mercado.

 

Una parte importante de la producción de bienes, antiguos o nuevos, consiste en evaluar el mercado actual y ajustarlo a las demandas de los consumidores y clientes. Producir un exceso que no conduce a ninguna parte es un desperdicio y consumirá las ganancias tanto como cualquier otro problema. La IA puede ayudar a crear un sistema más preciso y oportuno que reaccione adecuadamente a las tendencias del mercado. Cuando la demanda aumenta, también aumenta la producción, y cuando cae, la producción se desacelera. La reducción de los errores de previsión de la cadena de suministro hasta en un 50% y la pérdida de ventas hasta en un 65%, todo ello con una mejor disponibilidad del producto posible gracias al aprendizaje automático.

 

Las aplicaciones de IA también pueden ayudar con la adquisición de materiales, los volúmenes de producción, las fechas de entrega, la utilización de las instalaciones y el almacenamiento, y más. Al gestionar todos estos sistemas dispares de forma colectiva y comparar los resultados, las plataformas de IA pueden ayudar a construir una operación notablemente eficiente, impulsada por inteligencia e información en tiempo real.

 

Datos en el núcleo

Para que las tecnologías de análisis avanzado e inteligencia artificial funcionen correctamente, necesitan un flujo constante de datos, compuesto por información sobre el rendimiento, el comportamiento y el entorno. Es esencialmente la misma información que usaría un analista o gerente humano, excepto que la IA puede analizar los datos más rápido y mejor. El aprendizaje automático es un subconjunto de esta tecnología que puede manejar cargas masivas de datos a la vez.

 

El camino hacia la IA pasa por implementar procesos y sistemas más orientados a los datos que puedan introducir el tipo de información necesaria en una plataforma de análisis remoto. Por lo tanto, antes de que la IA ocupe un lugar central en la fabricación, es necesario implementar estas soluciones de datos. Si aún no lo ha hecho, ahí es donde debe comenzar dentro de sus instalaciones y operaciones.