Adoptando el poder de la IA y el Aprendizaje Automático (Machine Learning) en la Fabricación Inteligente

En el panorama en constante evolución de la fabricación, la búsqueda de una mayor productividad, una calidad superior del producto y la optimización de costos ha sido una constante. El advenimiento de la revolución de la “fabricación inteligente” ha abierto posibilidades sin precedentes para que los fabricantes logren estos objetivos con un éxito notable. En el corazón de esta ola transformadora se encuentra el poder de la Inteligencia Artificial industrial (IA) y el Aprendizaje Automático (Machine Learning o ML). Los datos se han convertido en un activo valioso en la era digital actual, y el costo de capturarlos y almacenarlos se ha desplomado. Los fabricantes de todas las industrias están aprovechando el potencial de estos datos para revolucionar sus operaciones y reforzar sus resultados, todo gracias a las notables capacidades de IA y ML. Al adoptar estas tecnologías avanzadas, los fabricantes pueden mejorar la eficiencia de la producción y abordar las causas fundamentales de las pérdidas de producción y los costos asociados. Sin embargo, desbloquear el valor comercial tangible de la IA no está exento de desafíos. Con la proliferación de aplicaciones de IA y la prevalencia de grandes promesas, se vuelve imperativo que los fabricantes naveguen a través del ruido e identifiquen las soluciones industriales de IA que realmente pueden conferirles una ventaja competitiva. Al comprender las aplicaciones del mundo real y discernir el potencial real, los fabricantes pueden realizar inversiones informadas que impulsarán a sus organizaciones hacia el éxito en la era de la fabricación inteligente. En esta publicación de blog, exploraremos cómo IA y ML dan forma al futuro de la fabricación inteligente. Cubriremos el papel de estas tecnologías para las pequeñas y medianas empresas (PYMES), incluidas las limitaciones o los desafíos que enfrentan al aprovechar estas tecnologías. También destacaremos el papel de la solución Smart Factory Manufacturing Operations Management (MOM) para impulsar los avances en toda la industria.

El papel de la IA y el Aprendizaje Automático (Machine Learning) en la Fabricación Inteligente

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático tienen un papel importante que desempeñar en la industria manufacturera. Con las enormes cantidades de datos generados por el Internet industrial de las cosas (IoT) y las fábricas inteligentes, las soluciones de IA se han convertido en herramientas poderosas para analizar y utilizar estos datos de manera efectiva. Exploremos algunas áreas clave donde IA y ML están transformando el panorama de la fabricación inteligente.

1. Mantenimiento predictivo

una característica destacada de la IA en la fabricación es el mantenimiento predictivo. Los fabricantes pueden mejorar la predicción de fallas y la planificación del mantenimiento aplicando algoritmos de IA a los datos de producción. La IA puede identificar patrones y anomalías en los datos, lo que permite la detección temprana de fallas o fallas en los equipos. Al predecir con precisión los requisitos de mantenimiento, los fabricantes pueden minimizar el tiempo de inactividad no planificado, reducir las reparaciones costosas y optimizar los programas de mantenimiento, lo que lleva a operaciones más eficientes y rentables.

2. Previsión de la demanda y gestión de inventario

la previsión precisa de la demanda es fundamental para una planificación de la producción y una gestión de inventario eficientes. Las técnicas de IA, como los algoritmos de ML, pueden analizar datos históricos de ventas, tendencias del mercado, comportamiento del cliente y factores externos para generar pronósticos de demanda precisos. Al optimizar los niveles de inventario en función de estos pronósticos, los fabricantes pueden evitar los desabastecimientos, reducir el exceso de inventario y optimizar las operaciones de la cadena de suministro. Esto también mejora la satisfacción del cliente y minimiza los costos asociados con el mantenimiento de inventario.

3. Control de calidad y detección de defectos

mantener una alta calidad del producto es esencial para que los fabricantes cumplan con las expectativas de los clientes y se adhieran a los estándares de la industria. Las técnicas de IA y ML se pueden emplear para monitorear y analizar datos de varios sensores, cámaras y sistemas de inspección, lo que permite el control de calidad en tiempo real. Al detectar defectos, anomalías o desviaciones de los parámetros deseados, los sistemas de IA pueden desencadenar acciones correctivas inmediatas, reduciendo el desperdicio y asegurando una calidad constante del producto.

4. Optimización y eficiencia de procesos

los algoritmos de IA y ML se pueden utilizar para optimizar los procesos de fabricación y mejorar la eficiencia operativa. Los sistemas de IA pueden identificar cuellos de botella en los procesos, optimizar los cronogramas de producción y mejorar la asignación de recursos mediante el análisis de datos de diversas fuentes, como lecturas de sensores, registros de máquinas y datos históricos de rendimiento. Esto conduce a operaciones optimizadas, tiempos de ciclo reducidos, productividad mejorada y ahorro de costos.

5. Colaboración hombre-máquina

los operadores humanos y las máquinas deben trabajar juntos sin problemas en entornos de fabricación inteligentes. Las tecnologías de IA pueden mejorar la colaboración ayudando a los trabajadores en procesos complejos de toma de decisiones, brindando información en tiempo real y automatizando tareas repetitivas o peligrosas. Los robots colaborativos o cobots, equipados con capacidades de inteligencia artificial pueden trabajar junto con los humanos, aumentando la productividad, la seguridad y la flexibilidad en el taller.

IA y ML para PYMES en la Fabricación Inteligente

Si bien el enfoque en IA y ML en la fabricación inteligente a menudo se ha centrado en las grandes empresas, es esencial reconocer el potencial significativo y las oportunidades únicas que presentan para las PYMES. Los estudios han indicado que una parte sustancial de la investigación en este campo se ha dedicado a aplicaciones diseñadas específicamente para las PYMES, lo que enfatiza los beneficios de la IA y el ML para abordar sus desafíos y requisitos distintivos. Los estudios revelan que el mantenimiento y la calidad son los dominios de aplicación más estudiados para las PYMES. Aprovechando el poder de IA y ML, se han desarrollado soluciones de mantenimiento predictivo para minimizar las incertidumbres en el diagnóstico de fallas de la máquina, maximizar la disponibilidad del equipo y reducir los costos de mantenimiento. Además, la automatización de la detección de defectos a través de técnicas de IA y ML se ha vuelto fundamental para mejorar los procesos de control de calidad, minimizar los errores humanos y mejorar la calidad del producto. La aplicación de tecnologías de IA y ML en otras áreas también está ganando terreno entre las PYMES. Estas tecnologías ofrecen beneficios significativos en la gestión de la cadena de suministro, la planificación y programación de la producción, la gestión de la energía, la robótica, la ciberseguridad y el manejo de materiales. Desde la predicción de la demanda de energía y la optimización de la gestión de inventario hasta el desarrollo de manipuladores robóticos personalizables y la mejora de las medidas de ciberseguridad, la IA y el ML están transformando la forma en que las PYMES operan en varios aspectos de sus negocios.

Limitaciones y desafíos para las PYMES en la adopción de IA/ML en la Fabricación Inteligente

Si bien la implementación de soluciones de IA/ML tiene un gran potencial para que las PYMES mejoren los procesos y sigan siendo competitivas en mercados dinámicos, varias limitaciones y desafíos dificultan su adopción generalizada. Los obstáculos clave que enfrentan las PYMES cuando se trata de aprovechar las tecnologías IA/ML en la fabricación inteligente son:

1. Problemas de datos

la calidad, la cantidad y la disponibilidad de los datos plantean limitaciones significativas para el uso efectivo de las técnicas de IA/ML. Muchas PYMES carecen de datos suficientes para alimentar los modelos IA/ML, lo que requiere procesos de recopilación de datos estructurados y automatizados. Además, la disponibilidad de conjuntos de datos para la validación de modelos varía según los diferentes dominios de aplicación, lo que crea brechas en la accesibilidad de los datos. Las preocupaciones sobre la transparencia de los datos, la seguridad y la ciberseguridad también surgen como consideraciones críticas para las PYMES.

2. Falta de conocimientos y habilidades

las PYMES a menudo se enfrentan a una escasez de experiencia y conocimientos en IA/ML y tecnología de la información (TI). Esta brecha de conocimiento inhibe su capacidad para utilizar completamente las soluciones de IA/ML, a pesar de reconocer sus beneficios potenciales. Los desafíos como la edad de los empleados, la demografía, la capacitación inadecuada y la experiencia limitada contribuyen a esta barrera, lo que dificulta que las PYMES naveguen por las complejidades de la implementación de IA/ML.

3. Restricciones presupuestarias

en comparación con las empresas más grandes, las PYMES suelen operar con presupuestos limitados para inversiones en tecnología. Además, existe la percepción entre las PYMES de que el costo de las soluciones de IA/ML es prohibitivamente alto, aunque no siempre sea así. Hay una falta de métodos y herramientas para estimar con precisión la relación costo-beneficio de las aplicaciones de IA/ML, lo que dificulta aún más su adopción por parte de las PYMES.

4. Complejidad de las soluciones

las soluciones basadas en IA/ML a menudo se perciben como demasiado complejas para el contexto de las PYMES. Si bien la disponibilidad de herramientas fáciles de usar ha mejorado en los últimos años, las PYMES luchan por participar en proyectos de IA/ML debido a los conocimientos y recursos limitados. Simplificar el proceso de implementación y proporcionar soluciones accesibles adaptadas a los requisitos específicos de las PYMES es crucial para su adopción exitosa.

5. Falta de participación y estrategia de la gerencia

la participación de los gerentes en la comprensión de la viabilidad y los beneficios de las soluciones de ML es esencial. Sin embargo, muchas PYMES carecen de estrategias claras para la recopilación de datos y la utilización de ML. Superar las barreras de entrada asociadas con la transformación de IA/ML requiere un enfoque gradual y cuidadosamente planificado para evitar resultados negativos. Garantizar la aceptación y el compromiso de la gerencia se convierte en un desafío fundamental para las PYMES.

6. Falta de soluciones de extremo a extremo restringidas

las PYMES buscan soluciones de IA/ML simplificadas y fácilmente implementables. Requieren soluciones prácticas que puedan implementarse e integrarse rápidamente en su arquitectura existente. Mientras que las grandes empresas adoptan cada vez más aplicaciones de IA/ML, las PYMES corren el riesgo de quedarse atrás. Los esfuerzos de investigación deben centrarse en desarrollar marcos que reduzcan la necesidad de un amplio conocimiento técnico y atiendan específicamente los requisitos de las PYMES.

7. Dificultad para identificar soluciones adecuadas

elegir las soluciones basadas en IA/ML más adecuadas para problemas específicos presenta un desafío importante para las PYMES. El proceso implica una extensa preparación de datos, un laborioso ajuste de parámetros y una comprensión integral del problema subyacente. Las PYMES rara vez encuentran estas soluciones avanzadas en sus operaciones diarias, lo que les dificulta evaluar la utilidad y aplicabilidad de las tecnologías IA/ML.

8. Cuestiones relacionadas con el ser humano

la participación y la aceptación de los empleados juegan un papel crucial en la implementación exitosa de las tecnologías IA/ML. La falta de compromiso de los empleados o la resistencia al cambio pueden afectar significativamente los resultados de la adopción de IA/ML. Asegurar la participación de los empleados, la capacitación y la comunicación efectiva se convierten en desafíos vitales para las PYMES. Además, es necesario abordar el impacto de la automatización en el empleo, ya que los trabajos rutinarios y repetitivos pueden ser susceptibles de ser reemplazados por máquinas.

¿Cómo Smart Factory MOM está revolucionando la fabricación para las PYMES?

Smart Factory MOM juega un papel fundamental para ayudar a las PYMES a aprovechar las tecnologías de aprendizaje automático para mejorar su eficiencia y productividad. Al integrar capacidades de ML en el proceso de fabricación, Smart Factory MOM permite a las PYMES lograr los siguientes beneficios:

1. Procesamiento de datos automatizado

el sistema Smart Factory MOM automatiza las tareas de procesamiento manual de datos que antes requerían mucho tiempo y trabajo. Puede agregar y analizar grandes volúmenes de datos de producción en minutos o incluso segundos, proporcionando información en tiempo real sobre las operaciones. Al automatizar el procesamiento de datos, los ingenieros y operadores pueden acceder a información precisa y actualizada, lo que les permite tomar decisiones más rápidas e informadas.

2. Análisis de causa raíz mejorado

identificar y resolver problemas de productos o producción puede ser una tarea compleja y que requiere mucho tiempo. Smart Factory MOM aprovecha los algoritmos de aprendizaje automático para analizar las señales de la línea de producción, lo que reduce significativamente la cantidad de señales que requieren una investigación manual. Esta poda de señal automatizada permite un análisis de causa raíz más rápido y eficiente, reduciendo el tiempo requerido de semanas a horas. Los operadores pueden identificar rápidamente las causas raíz de los problemas y tomar medidas correctivas rápidamente, lo que minimiza el tiempo de inactividad y mejora la productividad general.

3. Control de calidad proactivo

al incorporar el aprendizaje automático en la línea de producción, Smart Factory MOM puede identificar los puntos de decisión clave durante el ensamblaje que contribuyen a las fallas del producto. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden recomendar combinaciones de piezas y procesos de ensamblaje óptimos para minimizar la posibilidad de problemas de calidad. Este enfoque proactivo ayuda a los fabricantes a evitar problemas de producción por completo, reduciendo la tasa de reelaboración y mejorando la calidad general del producto. Por ejemplo, la implementación del aprendizaje automático en el ensamblaje de ejes ha mostrado una notable reducción del 65 % en las tasas de reelaboración.

4. Mayor eficiencia y rendimiento

Smart Factory MOM optimiza los procesos de producción y mejora la eficiencia general. Al analizar datos de varias fuentes, incluidos dispositivos y sensores habilitados para IoT, el sistema identifica ineficiencias, cuellos de botella y oportunidades de mejora. Los fabricantes pueden tomar decisiones basadas en datos para optimizar las operaciones, asignar recursos de manera efectiva y aumentar el rendimiento de la producción. Los conocimientos adquiridos de los algoritmos de aprendizaje automático permiten la optimización continua del proceso, lo que lleva a una mayor productividad y ahorro de costos.

Terminando

Al adoptar la IA y el aprendizaje automático, las PYMES en la fabricación pueden allanar el camino hacia un futuro más inteligente, más eficiente y más sostenible. Estas tecnologías brindan a las PYMES las herramientas para competir en igualdad de condiciones con las empresas más grandes, lo que les permite innovar, crecer y seguir siendo competitivas en el panorama en rápida evolución de la fabricación inteligente. Invertir en la solución Smart Factory MOM es un paso estratégico que las PYMES no pueden permitirse pasar por alto. Es un camino hacia el éxito, desbloqueando nuevas oportunidades y posicionándolas para un crecimiento a largo plazo en la era digital.