El papel de la Inteligencia Artificial en la transformación de las fábricas
- La inteligencia artificial ya está teniendo un gran impacto en las operaciones de fabricación de todo el mundo.
- Desde el control de calidad hasta la previsión y el diseño de productos, los fabricantes están utilizando sistemas de IA para cambiar la forma de trabajar de sus fábricas.
En la actualidad, cuando un vehículo nuevo sale de la línea de producción de cualquier gran fabricante de automóviles europeo, lo más probable es que un sistema de IA haya participado en el proceso de producción. Y es que el aprendizaje automático está revolucionando rápidamente el modo en que se fabrican los productos en todos los sectores, ya que los fabricantes aprovechan las ventajas de la inteligencia artificial para realizar tareas con mayor rapidez y precisión que cualquier ser humano.
Una sensación que se demuestra como cierta si comprobamos cifras como las expuestas en el último estudio de Capgemini, donde establecen que más del 50 % de los principales fabricantes europeos están aplicando actualmente la IA de algún modo; con Alemania a la cabeza, con un 69%, seguida por el 30 % de Japón y el 28 % de Estados Unidos. En último lugar encontraríamos el caso de China con un 11%.
Pero esto no ha hecho más que empezar. La mayoría de los expertos hablan ya de la Industria 4.0, considerada una cuarta revolución industrial en la que los algoritmos de aprendizaje automático crean sistemas autónomos que hacen realidad la fábrica inteligente.
Cómo se implementa la Inteligencia Artificial en las fábricas
Un algoritmo informático estándar contiene un conjunto específico de instrucciones de programación que indican al sistema exactamente qué hacer y en qué orden. Sin embargo, un algoritmo de IA está diseñado para aprender la mejor manera de realizar una tarea sin utilizar instrucciones específicas. En su lugar, utiliza datos de entrada y retroalimentación para desarrollar un modelo, a menudo a través de millones de repeticiones de ensayo y error.
El programa de ajedrez Alpha Zero es un ejemplo de cómo la IA puede superar rápidamente a los humanos y a los programas informáticos tradicionales. Los desarrolladores de DeepMind entrenaron a Alpha Zero simplemente enseñándole las reglas del ajedrez, sin darle ningún consejo estratégico. A continuación, el programa jugó millones de partidas contra sí mismo, mejorando su comprensión cada vez. En cuestión de horas, fue capaz de vencer a los programas de ajedrez tradicionales más potentes -y a los humanos- con un estilo de juego que sorprendió a los grandes maestros.
Los sistemas de IA para la fabricación pueden utilizar el autoaprendizaje de forma similar, con sistemas que, por ejemplo, enseñan a los robots nuevas tareas dejando que las máquinas desarrollen acciones óptimas mediante ensayo y error.
Mejorar el control de calidad
Hoy en día, las aplicaciones más comunes de la IA en la fabricación son el control de calidad y el mantenimiento predictivo; muchas empresas también la utilizan en la producción, el desarrollo de productos y la gestión de la cadena de suministro.
En el mantenimiento predictivo, los sistemas de IA pueden controlar la información procedente de multitud de máquinas y sistemas para detectar señales tempranas de que algo está a punto de averiarse para evitar paradas de la fábrica.
La IA puede estudiar los valores de docenas de componentes y ver con mucha antelación si se está gestando un problema y si son necesarias medidas preventivas, siendo especialmente buena en el control de calidad, ya que puede utilizar inspecciones visuales automatizadas para detectar defectos minúsculos que el ojo humano no puede detectar.
Algunos fabricantes de neumáticos, como referencia, utilizan una herramienta de IA con sensores que inspecciona 480 elementos físicos diferentes para garantizar que todos los neumáticos se montan en condiciones óptimas. Mientras que ciertas compañías automovilísticas son capaces de utilizar el reconocimiento automatizado de imágenes, en el que la aplicación de IA compara una secuencia de producción en curso con cientos de otras imágenes de la misma secuencia para asegurarse de que todas las piezas se están montando correctamente.
Otras, sin embargo, utilizan herramientas de IA basadas en cámaras que inspeccionan los vehículos terminados, incluidos los bajos y los neumáticos. Estas herramientas también pueden ser utilizadas por los talleres de reparación de automóviles para detectar problemas.
Encontrar mejores soluciones de diseño
La IA también se utiliza cada vez más en el proceso de diseño, sobre todo en la fabricación aditiva (impresión 3D). En lo que se denomina diseño «generativo», se indican al algoritmo de IA los objetivos del diseño y los parámetros a seguir, como materiales y restricciones de costes, y el algoritmo prueba miles de opciones de diseño diferentes para encontrar la mejor.
También dentro del sector automotriz hemos visto cómo una herramienta de IA es capaz de diseñar un soporte de asiento impreso en 3D que unificaba ocho piezas diferentes en una sola, un 40% más ligera y un 20% más resistente que la anterior. Otros usos populares de la IA son la previsión de la demanda de determinados productos, que puede ayudar a optimizar los calendarios de producción, los inventarios y la adquisición de materias primas. Pero sigue habiendo obstáculos a la hora de extender el uso de la IA.
Porque los sistemas de IA también pueden ser muy caros de desarrollar y sólo son tan buenos como los datos que se introducen en el algoritmo. Muchas empresas aún no tienen el nivel de experiencia necesario para ampliar las soluciones de IA a toda su red de fabricación.
Hasta ahora, la mayor parte de los usos de la IA en la fabricación se llevan a cabo «bajo el capó», de una forma que los consumidores no ven ni experimentan. Pero es una tendencia que puede, y sobre todo debe, cambiar en el futuro.
