La IA en la fabricación

Prepárese para implantar sus herramientas de IA en fábrica gracias a la "interfaz push" y la preparación de datos.

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  • El creciente papel de la IA en la industria: Los fabricantes, inicialmente lentos a la hora de adoptar tecnologías digitales, reconocen ahora el potencial de la IA para reducir costes, aumentar la eficiencia y mejorar los productos. 

  • La IA como prioridad de los consejos de administración: La aparición de herramientas como ChatGPT ha hecho que la IA se convierta en una prioridad para los ejecutivos del sector manufacturero. Consultoras como EY informan de un aumento de las consultas de clientes del sector manufacturero sobre la implantación de la IA. 

  • Estrategia de IA vinculada a los objetivos empresariales: Los expertos recomiendan alinear las estrategias de implementación de la IA con las estrategias digitales y empresariales generales de una empresa, garantizando que cada caso de uso tenga una justificación empresarial clara. 

  • Prepárese para la IA.
    Una interfaz push de Accevo Systems (antes ANT Solutions) es crucial para proporcionar datos en tiempo real a los servicios de IA. Para maximizar el potencial de la IA en la industria, es vital centrarse en la recopilación, preparación y almacenamiento eficientes de los datos en los sistemas industriales. 

Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (AM) - Definiciones y diferencias

La IA (Inteligencia Artificial) es un concepto amplio que describe sistemas diseñados para realizar tareas sin instrucciones explícitas de programación. Esto significa que, en lugar de programar la IA paso a paso, se crean marcos que le permiten aprender por sí misma a partir de datos de entrada y retroalimentación. El objetivo de la IA es crear modelos que puedan resolver problemas y tomar decisiones de forma similar a los humanos. 

IA Generativa (GenAI) es una rama especializada de la IA centrada en la creación de nuevos contenidos, como texto, imágenes, audio, etc., a partir de los datos con los que se ha entrenado. A diferencia de la IA tradicional, que puede centrarse en analizar o predecir datos, la Generativa produce activamente resultados originales que pueden imitar la creatividad humana. Ejemplos de GenAI son modelos lingüísticos como GPT, generadores de imágenes como DALL-E y herramientas de composición musical. El objetivo principal de GenAI es generar contenidos que no sólo sean coherentes y contextualmente relevantes, sino también innovadores y creativos. GenAI se basa en la técnica algorítmica Large Language Model (LLM).

ML (Aprendizaje automático) es un subconjunto de la IA que se centra en algoritmos que aprenden de los datos de entrada y de la retroalimentación para mejorar su rendimiento. En ML, estos algoritmos reciben datos de entrada y retroalimentación, y luego ajustan sus parámetros (pesos y sesgos) para mejorar en la realización de una tarea determinada. 

Diferencia entre IA y ML: 

Alcance

La IA es un concepto más amplio que engloba diversas técnicas, como el ML y la GenAI. La GenAI es una IA especializada que se concentra en generar nuevos contenidos.

Método de funcionamiento

La IA puede funcionar basándose en diferentes principios, mientras que el ML se centra en algoritmos que aprenden de los datos. GenAI emplea técnicas avanzadas de ML, como el aprendizaje profundo, para crear contenidos novedosos basados en patrones de datos aprendidos.

Objetivo

La IA y la GenAI pretenden crear sistemas que imiten la inteligencia y la creatividad humanas, mientras que el ML se concentra en desarrollar sistemas que aprendan y mejoren su rendimiento basándose en los datos.

La IA en la industria manufacturera: visión general del sector 

La IA generativa está transformando la industria manufacturera, ofreciendo soluciones innovadoras a retos de larga data. Con una previsión de $10.500 millones en ingresos añadidos para 2033, su impacto será sustancial y de gran alcance.

Entre sus principales aplicaciones están la identificación rápida de problemas de producción, la creación más rápida de instrucciones de trabajo y la mejora de las capacidades de codificación del personal. Según McKinsey, el potencial de GenAI se extiende a la optimización de la planificación, la mejora de la eficiencia a través del análisis predictivo de causas y la racionalización de la entrega con la comunicación con el cliente impulsada por la IA. Cuando se combina con tecnologías como los gemelos digitales, GenAI puede acelerar el diseño de almacenes y los escenarios de producción.

Aunque todavía se encuentra en sus primeras etapas, el sector manufacturero está adoptando de forma constante herramientas basadas en IA, en particular en las operaciones de back-end, a medida que demuestran su valor para impulsar la eficiencia y apoyar la transformación digital.

Ampliación del aprendizaje automático tradicional

Los modelos tradicionales de ML, como la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural basado en grafos, se están ampliando. A medida que aumenta el ROI de las herramientas de IA, maduran las tecnologías y se aceleran las estrategias de transformación digital, estos modelos se despliegan cada vez más en casos de uso operativos y de back-end.

IA y ML en la fábrica: Aumentar la producción

La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AM) ofrecen numerosas oportunidades para impulsar la producción en una fábrica. He aquí algunos ejemplos:

Optimización de la línea de montaje

  • Los algoritmos de ML pueden analizar datos históricos y datos de sensores en tiempo real para optimizar el flujo de trabajo en la cadena de montaje.
  • La IA puede identificar y corregir errores, así como predecir posibles fallos.
  • La automatización inteligente permite ajustar los parámetros de producción a las fluctuaciones de la demanda, reduciendo los residuos y optimizando la utilización de los recursos.

    Ejemplo:     Volkswagen utiliza soluciones basadas en IA para optimizar las cadenas de montaje, aumentando la eficiencia y la calidad de la producción.

Previsión de la demanda

  • La IA analiza los datos históricos de ventas, las tendencias del mercado y los factores externos para predecir con exactitud las fluctuaciones de la demanda.
  • Esto permite a los fabricantes ajustar la producción, minimizando el riesgo de ruptura de existencias o exceso de inventario.

    Ejemplo: Un fabricante de ropa puede utilizar la IA para analizar las tendencias de las redes sociales, las previsiones meteorológicas y las preferencias de los clientes para predecir con exactitud la demanda de diversos productos.

 

Gestión de existencias

  • Los algoritmos de ML analizan los datos históricos, los niveles actuales de inventario y las tendencias del mercado para prever con precisión los patrones de demanda.
  • Esto permite optimizar los niveles de inventario, reducir los costes de almacenamiento y garantizar la disponibilidad de los productos.

Ejemplo: Un fabricante de piezas de automoción puede utilizar modelos ML para prever la demanda de piezas de repuesto, lo que le permite optimizar los niveles de inventario y reducir costes.

Mantenimiento predictivo

  • La IA analiza datos de sensores y máquinas para predecir fallos y establecer programas de mantenimiento óptimos.
  • Esto ayuda a minimizar el tiempo de inactividad y garantiza la disponibilidad de recursos y piezas de repuesto para reparaciones rápidas.

Ejemplo: Empresas como Pepsi y Colgate utilizan la tecnología desarrollada por la startup Augury para detectar problemas en las máquinas de producción antes de que provoquen averías.

Cobots (Agentes)

  • Los robots colaborativos (cobots) aumentan la productividad trabajando junto a los operarios.
  • Utilizan la IA para la navegación y la identificación de objetos en los centros de cumplimiento de pedidos, agilizando los procesos de picking y embalaje.
  • GenAI puede utilizarse para resumir las tareas diarias de los operarios.

Ejemplo: Los cobots de Amazon utilizan ML para acelerar el cumplimiento de los pedidos y mejorar la logística.

Automatización de documentos

  • La IA y el ML se utilizan para automatizar procesos basados en papel, como órdenes de compra, facturas e informes de control de calidad.
  • Los robots inteligentes con capacidades GenAI pueden extraer automáticamente datos de documentos, clasificar y categorizar la información e introducirla en los sistemas adecuados.

Ejemplo: Whirlpool utiliza RPA para automatizar los procesos de producción, incluidas las tareas en la cadena de montaje y la manipulación de materiales.

Mejorar la eficiencia de los empleados

  • La IA y el ML pueden automatizar muchas tareas manuales, liberando a los empleados del trabajo tedioso y permitiéndoles centrarse en tareas de mayor valor.
  • Las herramientas de IA pueden ayudar a los empleados a encontrar la información necesaria más rápida y fácilmente, analizar los datos y tomar decisiones.

Ejemplo: La IA puede apoyar los procesos de planificación financiera, planificación de la demanda y planificación MRP, reduciendo el riesgo de errores humanos y aumentando la eficiencia.

Robótica

  • Los robots de producción, gracias a la IA, pueden aprender y mejorar sus tareas sin necesidad de programar cada paso.
  • Identifican de forma independiente los problemas y optimizan los procesos de producción.

Ejemplo: Los robots de soldadura con IA analizan los puntos de soldadura y ajustan sus acciones para mejorar la calidad.

La IA y el ML ofrecen numerosas oportunidades para aumentar la producción en una fábrica. Desde la optimización de procesos hasta la automatización de tareas y la mejora del trabajo humano, estas tecnologías pueden aportar importantes beneficios a los fabricantes.

Cinco casos de uso de GenAI en Google

La IA generativa está revolucionando la industria manufacturera, afrontando retos como la escasez de mano de obra y las interrupciones de la cadena de suministro. Google destaca cinco aplicaciones clave: supervisión de eventos de máquinas, automatización del servicio de atención al cliente, agilización de la búsqueda y síntesis de documentos, mejora de la búsqueda en catálogos de productos y optimización de las operaciones de la cadena de suministro. Estos casos de uso muestran cómo la GenAI puede aumentar la eficiencia y transformar los procesos industriales.

https://cloud.google.com/blog/topics/manufacturing/five-generative-ai-use-cases-for-manufacturing

Retos de la implantación de la IA en la industria 

    • Calidad de los datos: Como en cualquier sector, una mejor gestión de los datos es crucial para potenciar la IA y capacitar a los equipos. La IA requiere terabytes de datos de diversas fuentes, incluidos sistemas empresariales, sensores de máquinas, infraestructura de conectividad y operadores humanos. Las empresas líderes en la adopción de IA invierten en la creación de bases de datos sólidas, lo que les proporciona una ventaja competitiva. 

    • Riesgos operativos: Reece Hayden, de ABI Research, destaca los riesgos operativos como el mayor reto para la IA en la industria, especialmente la IA generativa. Las operaciones de fabricación son críticas y exigen precisión, fiabilidad, seguridad, privacidad, disponibilidad y baja latencia. Los modelos de IA generativa son todavía inmaduros, generalizados y de precisión limitada, lo que los hace inadecuados para muchas aplicaciones. Su tamaño y las exigencias de memoria también dificultan su despliegue en los bordes, aunque Hayden predice una eventual ampliación de GenAI para aplicaciones en los bordes. 

Prepárese para la IA: es hora de preparar sus datos.

Los sistemas de IA/ML son mucho menos eficientes cuando, o en algunos casos, no pueden leer los datos no estructurados que se cargan en el sistema. Por eso, muchas empresas primero limpian y preparan los datos para cargarlos en almacenes de datos. Enormes bases de datos donde se ordenan todos los datos y se hacen legibles para los algoritmos de aprendizaje automático. ¿Cómo hacerlo en primer lugar? 

 

gráfico que representa la interfaz push API
La interfaz PUSH proporcionada por Accevo Systems (antes ANT Solutions) permite obtener datos de diversas fuentes e introducirlos en el tipo de base de datos deseado. Convertir y almacenar datos no estructurados es el primer paso para utilizar la IA en el análisis.

"Interfaz Push" para datos e IA en la industria

A "interfaz push" que permite la transmisión de datos a los servicios de IA seleccionados es un sistema que envía activamente datos a servicios basados en IA en lugar de esperar a las peticiones de esos servicios. 

Por ejemplo, un sistema de control de máquinas en una fábrica. Los sensores de las máquinas recopilan datos operativos, y la interfaz push transmite automáticamente estos datos a una plataforma de IA. La IA los analiza en tiempo real para detectar posibles fallos y evitar tiempos de inactividad. 

Adquisición, preparación y almacenamiento de datos en el contexto de la IA 

En las aplicaciones de fabricación e IA, los procesos de adquisición, preparación y almacenamiento de datos son cruciales para el éxito. Estos pasos se describen a continuación:

1. Adquisición de datos: 

  • Fuentes diversas: Los datos de las fábricas proceden de diversas fuentes, como máquinas, sensores, sistemas ERP, PLM y sistemas de control de calidad. 
  • Integración de sistemas: La conexión de estos sistemas es necesaria para obtener una visión global de las operaciones. 
  • Métodos de integración: Los métodos más habituales son ETL (Extract, Transform, Load), ELT (Extract, Load, Transform), virtualización de datos y CDC (Change Data Capture). 

2. Preparación de datos: 

  • Datos brutos: Los datos recogidos de diversas fuentes suelen ser brutos y no estructurados. 
  • Etapas de preparación: El proceso de preparación incluye la evaluación de la calidad de los datos, su limpieza, enriquecimiento y transformación. 
  • Limpieza de datos: Eliminación de errores, normalización de formatos y eliminación de duplicados. 
  • Enriquecimiento de datos: Añadir información contextual para aumentar el valor de los datos. 
  • Transformación de datos: Conversión de datos a un formato adecuado para el análisis, como agregación, normalización y creación de nuevas variables. 

3. Almacenamiento de datos: 

  • Repositorio central: Un almacén de datos sirve como ubicación de almacenamiento centralizado para datos de producción estructurados, como métricas de producción, rendimiento de los equipos y niveles de inventario. 
  • Soluciones en la nube: Las soluciones basadas en la nube, como Snowflake, son muy populares, ya que ofrecen escalabilidad y flexibilidad para gestionar grandes conjuntos de datos. 
  • Lago de datos: A menudo, los datos se recogen primero en un "lago de datos", donde se someten a una preparación inicial antes de trasladarse a un almacén de datos.

Lea cómo gestionar sus flujos de datos para utilizarlos con herramientas de IA con una serie de artículos sobre Enterprise Data Platform. Análisis de datos de fabricación - Descubrir información con una plataforma de datos empresarial

Lo esencial

La IA tiene un inmenso potencial para transformar la industria, ofreciendo ventajas como una mayor eficiencia, una mejor calidad de los productos y una gestión más eficaz de la cadena de suministro. Sin embargo, retos como garantizar la calidad de los datos y gestionar los riesgos operativos siguen siendo importantes. A pesar de estos obstáculos, la IA es una tecnología crucial para el futuro de la fabricación, y los primeros en adoptarla obtendrán una importante ventaja competitiva. 

Prepárese antes de implantar la IA en su fábrica. Una interfaz push desempeña un papel clave en la entrega de datos en tiempo real a los servicios de IA. Para aprovechar al máximo la IA en la industria, es esencial que la adquisición, la preparación y el almacenamiento de los datos sean eficaces. 

Los almacenes y lagos de datos son componentes vitales de la infraestructura de datos de una empresa, y su importancia crecerá junto con el desarrollo de aplicaciones de IA en la fabricación. 

Fuentes:

Hablemos de IA

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Sebastian Perz

Experto en software industrial

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