De qué manera la Inteligencia Artificial está transformando la fabricación
Para prosperar en los mercados globales de hoy, los fabricantes necesitan optimizar todo bajo su mando, desde la cadena de suministro, los materiales y la gestión de pedidos hasta el diseño, la ingeniería de fabricación, las operaciones de planta, el cumplimiento de pedidos, la logística y los servicios.
Con estos objetivos en mente, los fabricantes están reinventando su manera de actuar con tecnologías que conectan productos, fábricas inteligentes y cadenas de suministro de nuevas formas. Esta transformación es impulsada en parte por cantidades masivas de datos y el uso de inteligencia artificial en el entorno de fabricación.
Como es el caso en muchas industrias, ahora big data trabaja de la mano de la inteligencia artificial en el sector manufacturero. Los fabricantes modernos están produciendo enormes volúmenes de datos, gracias a un decrecimiento en el costo de los sensores que ha permitido la recolección de datos en cada etapa de la producción, por lo que ahora necesitan la inteligencia artificial para aprovecharlos de la mejor manera.
Hay buenas noticias en cuanto a esto. Los fabricantes están tomando ventaja del momentum. Muchos ya están capitalizando las inversiones en tecnologías de inteligencia artificial, mientras planean seguir haciéndolas. De hecho, el mercado para la inteligencia artificial en la fabricación está proyectado para crecer en casi un 50% por año, para llegar a los 17.2 billones de dólares en 2025.
Casos de uso comunes
Veamos a continuación algunos de los casos de uso más comunes para la inteligencia artificial en la fabricación, como fueron nombrados por McKinsey en un informe ampliamente citado sobre la inteligencia artificial en el sector industrial.
Mantenimiento predictivo
Las fábricas inteligentes están utilizando sistemas de inteligencia artificial en conjunción con datos provenientes de la IoT para prevenir y evitar fallas en la maquinaria. El objetivo es hacer uso del mantenimiento predictivo para minimizar las interrupciones e inconvenientes causados, prevenir incidencias y resolver problemas de forma rápida.
El retorno de la inversión para los fabricantes es enorme. McKinsey reporta que el mantenimiento predictivo impulsado por inteligencia artificial puede incrementar la productividad de los activos en más del 20% y reducir los costos de mantenimiento en general en más del 10%.
Mejora del rendimiento
Los fabricantes pueden usar ahora sistemas de inteligencia artificial para reducir las tasas de chatarra provenientes de productos defectuosos y obtener más valor de las materias primas que se usan en los procesos de producción. Estas ganancias se hacen posibles mediante el uso de estos sistemas tecnológicos para identificar el porqué de la pérdida del rendimiento que pueden evitarse haciendo cambios en los procesos de producción y el diseño de los productos.
La recompensa puede ser gigante. Por ejemplo, McKinsey afirma que en la industria de los semiconductores, la disminución de las tasas de chatarra y los costos de las pruebas pueden llevar a una reducción en la detracción del rendimiento de hasta el 30% del costo total de producción.
Control de calidad
La inteligencia artificial abre la puerta a nuevos procedimientos de control de calidad. Por ejemplo, los fabricantes ahora pueden usar sistemas de aprendizaje automático y reconocimiento de imagen avanzado para automatizar la inspección visual y la detección de fallas de productos, y para activar la expulsión automática de productos defectuosos de una línea de producción.
Estas capacidades pueden producir ahorros significativos. McKinsey sostiene que las pruebas de calidad impulsadas por la inteligencia artificial pueden aumentar la productividad hasta en un 50% y aumentar las tasas de detección de defectos en hasta un 90% en comparación con los procesos basados en la inspección humana.
Gestión de la cadena de suministro
Muchos fabricantes tienen cadenas de suministro complejas, que recogen miles de diversos componentes y herramientas. Cualquier retraso, avería o error puede apagar un punto de ensamblaje del producto. La inteligencia artificial puede ser de gran ayuda para gestionar este aspecto, ya que con esta tecnología los fabricantes pueden predecir mejor las complejas interacciones entre cada unidad de producción y automatizar las solicitudes de piezas, mano de obra, herramientas y reparaciones.
McKinsey dice que la gestión de la cadena de suministro mejorada por la inteligencia artificial puede ayudar a las compañías a reducir los errores de pronóstico en un 20 a 50% para optimizar la reposición de existencias. Aún mejor, la tecnología puede ayudar a los fabricantes a reducir la pérdida de ventas debido a desabastecimientos en hasta un 65% y reducir el inventario en un 20 a 50% en algunos entornos.
Investigación y Desarrollo (I + D)
En el ámbito de la I + D, los sistemas de inteligencia artificial pueden ayudar a los equipos de diseño e ingeniería a colaborar de forma más estrecha, elegir los mejores materiales para un producto, identificar diseños que puedan ser propensos a fallar y mucho más. Con esta tecnología, por ejemplo, los diseñadores pueden definir un problema a través de objetivos y restricciones, y luego permitir que el sistema presente docenas o incluso cientos de soluciones diferentes, algunas de las cuales podrían ser muy diferentes de los enfoques humanos convencionales.
«La aplicación del aprendizaje automático para la realización de proyectos de Investigación y Desarrollo de alto rendimiento tiene un gran potencial», señala McKinsey. «Se esperan reducciones de costos de I + D de 10 a 15% y mejoras en el tiempo de comercialización de hasta 10%».
Funciones de soporte empresarial
La inteligencia artificial puede ayudar a los fabricantes a automatizar aspectos clave de las funciones de soporte que requieren mucha mano de obra, como TI, talento humano y operaciones financieras. Por ejemplo, la inteligencia artificial y la automatización robótica de procesos pueden trabajar juntos para automatizar funciones de rutina como revisiones de contratos y respuestas a las llamadas de la plataforma de ayuda de TI.
McKinsey predice que la automatización de las funciones de soporte impulsará mejoras tanto en la calidad del proceso como en la eficiencia. La firma dice que las tasas de automatización del 30% son posibles en todas las funciones y hasta el 90% para algunas tareas rutinarias de servicio al cliente.
Robots colaborativos y conscientes del contexto
A diferencia de sus homólogos que realizan tareas fijas en espacios limitados, los robots conscientes del contexto utilizan la visión y la inteligencia artificial para operar junto a los humanos en entornos compartidos. Tienen la capacidad de detectar y evitar a las personas y las obstrucciones en sus caminos a medida que realizan sus tareas asignadas, como encontrar, recoger y mover piezas en un piso de fabricación.
McKinsey dice que los robots colaborativos y conscientes del contexto mejorarán el rendimiento de la producción en entornos de trabajo intensivo y aumentarán la productividad en un 20% para ciertas tareas.
Puntos clave
Los casos de uso presentados aquí ofrecen una visión de lo que está sucediendo ahora y de lo que se avecina con la inteligencia artificial en la fabricación. Gracias a su capacidad para ayudar a los fabricantes a poner los datos en funcionamiento de la optimización de todo bajo su mando, desde la cadena de suministro hasta la calidad del producto y el rendimiento de la fábrica, la inteligencia artificial será una de las claves para el éxito de la fabricación en la nueva revolución industrial impulsada por lo digital.
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*Fuente: CIO.
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