La inteligencia artificial ha supuesto un cambio de patrón en el funcionamiento de la industria, impulsado por una nueva forma de interacción entre hombre y máquina. Esta revolución industrial, la cual ha dado lugar a la industria 4.0, se caracteriza por fábricas inteligentes donde humanos y sistemas ciberfísicos interactúan en la nube.
Las fábricas inteligentes absorben estructuras automatizadas e incluyen habilitadores digitales que permiten a la maquinaria comunicarse entre sí y con los sistemas de la fábrica en su totalidad, a través de una configuración de IoT. Estas competencias están cada vez más demandadas por las fábricas de todos los sectores, que buscan garantizar la competitividad de sus plantas de producción en un contexto cada vez más tecnológico.
Aplicación de IA en la industria 4.0
La inteligencia artificial se ha convertido en la tecnología más disruptiva llamada a revolucionar los modelos de gestión y de negocio de las organizaciones. Sus principales aplicaciones en la industria 4.0 son:
- Optimización de OEE a través de la reparación y el mantenimiento predictivos.
- Calidad 4.0 a través de la excelencia operativa, que mejora continuamente la calidad de producción.
- Diseño generativo a través de algoritmos de IA y de automatización, que generan simultáneamente múltiples soluciones de diseño válidas un mismo objetivo.
- Robótica a través de máquinas robotizadas y colaborativas que apoyan a los operarios para liberarles de tareas metódicas y/o extremadamente precisas.
Pero ¿Quién maneja estas máquinas que funcionan con algoritmos? Este tipo de funcionalidades sólo exprimirán su valor si el capital humano está capacitado para trabajar con sistemas de procesamiento, programación y datos. Las empresas deben invertir no solamente en capital tecnológico si no en formar a empleados para que estén cualificados.
Impacto de IA en la industria 4.0
El cambio de la automatización tradicional basada en robots industriales independientes hacia los ‘sistemas ciberfísicos’ en red ha revolucionado la forma de trabajar de las plantas de producción y ha impuesto nuevos estándares de competitividad en el mercado. Esto ha supuesto una serie de beneficios para productores y consumidores, incluyendo los siguientes:
- Fabricación ‘Just-in-time’: Los modelos productivos adaptados y en tiempo real han alcanzado un nuevo nivel de optimización. Estos sistemas de fabricación, impulsados por IA, pueden fabricar piezas de forma adaptativa al pedido. Los sensores realizan el seguimiento de los componentes ordenándolos en función de patrones de demanda y algoritmos para acortar los tiempos de entrega.
- Introducción de nuevos productos: Las líneas de producción se convierten en sistemas de información que nutren la toma de decisiones en cuanto a temas tan centrales como la línea de productos. Esto facilita la adaptación a la demanda, facilitando que se modifiquen desde las materias primas que entran en el proceso de fábrica hasta al producto final que sale de ella.
- Cambios en el consumo: Uno de los mayores cambios de mentalidad se ha producido entre activos y clientes. Los consumidores están conectados a la industria a través de redes de información y esperan productos y experiencias de una calidad y nivel de personalización superior. Por otro lado, los fabricantes son capaces de producir de forma personalizada sin perder eficiencia gracias a los diseños digitales y a la producción inteligente.
- Evolución del mercado laboral: La curva de aprendizaje de técnicas de IA es lenta y a su vez, la IA avanza a un ritmo imparable. Esto hace que títulos como el de ‘Data Scientist’ sean cada vez más cotizados. El modelo laboral avanza hacia postulantes más analíticos y cualificados en el ámbito de la tecnología, por eso es esencial que los gobiernos inviertan en educación; factor cada vez más clave para amortiguar el desempleo.
El camino de IA en la industria 4.0
La inteligencia artificial agudiza la inteligencia empresarial, lo que supone un avance importante para la economía global. Según un estudio de IBM titulado “La carrera mundial por la IA” el 82% de las empresas españolas explora ya el uso de IA. La IA permite a las fábricas escalar en sus modelos de producción sin comprometer la calidad de los procesos, lo que es esencial dada la creciente competitividad en el mercado.
Técnicas de IA como el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL), si son bien aplicadas, tienen efectos positivos muy significativos en el ROI de las empresas. El aprendizaje automático mejora infinitamente la calidad de los productos, al introducir en los procesos de producción sistemas de mantenimiento predictivo, reemplazando inspecciones visuales por robots o cobots que ejecutan los controles de calidad de forma infinitamente más precisa y eficiente.
Además, ML crea algoritmos sofisticados que dan pie al ‘Smart Manufacturing’; se evalúan los datos recopilados durante la producción y se adaptan los cambios de forma automática. El Deep Learning, subconjunto que ha evolucionado del Machine Learning, crea sus propias redes neuronales que permiten un aprendizaje no supervisado, llevando aún más allá la autonomía de estos métodos. Estas técnicas de IA dan pie a tres beneficios fundamentales para la industria 4.0:
- Optimización de la producción
- Integración de la cadena de suministro
- Adaptación de la empresa al mercado
- Mejor desarrollo de productos
Sin embargo, la complejidad del uso de la IA en la industria 4.0 requiere que fabricantes colaboren con especialistas para alcanzar soluciones adecuadas y personalizadas. Construir la tecnología necesaria tiene costes muy elevados y requiere de unos conocimientos profundos tanto a nivel interno como a nivel técnico.
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