El panorama de la fabricación moderna es altamente competitivo, lo que obliga a las empresas a aprovechar diversos recursos para obtener una ventaja sobre la competencia. Esto ha propiciado el auge de la Industria 4.0, una era definida por la interacción constante entre las máquinas de las fábricas, los trabajadores y los ordenadores a través de Internet.
Aprovechar el poder del Internet de las cosas (IoT) ha permitido a los fabricantes gestionar mejor la productividad, la eficiencia y la seguridad en el taller. Para mejorar aún más las operaciones, los fabricantes han recurrido a la inteligencia artificial y al aprendizaje automático con el fin de aplicar las cantidades masivas de datos que se crean durante la producción.
Como resultado, la inteligencia artificial de la que disponen los programas de aprendizaje automático extrae patrones y resalta áreas de interés, proporcionando una visión crítica del proceso de producción y oportunidades de mejora. Como resultado, los fabricantes pueden tomar mejores decisiones centradas en la producción, impulsando el negocio.
En este post, repasaremos cómo se está utilizando el aprendizaje automático en la fabricación y cómo puede elevar sus procesos de producción y la posición general de su empresa.
¿Qué es exactamente el aprendizaje automático en la fabricación?
Antes de explorar las diversas aplicaciones del aprendizaje automático en el entorno de la fabricación, es importante comprender la tecnología en sí. El aprendizaje automático consiste esencialmente en alimentar a los algoritmos con muchos datos, lo que les permite aprender progresivamente y mejorar los procesos por sí mismos, de forma similar a los seres humanos.
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial se utilizan a menudo indistintamente, pero se diferencian en que la IA se refiere al concepto más amplio de utilizar ordenadores y máquinas para simular el pensamiento humano, mientras que el aprendizaje automático es la aplicación de la IA que permite a los ordenadores y máquinas aprender sin ser programados explícitamente por humanos.
Los fabricantes utilizan dos modelos principales de aprendizaje automático que se prestan bien al proceso de producción y sus actividades asociadas. Entre ellos se encuentran el aprendizaje automático supervisado y el no supervisado.
La primera consiste en aprovechar la IA para extraer patrones de grandes conjuntos de datos con un fin predefinido. Esto resulta especialmente útil para determinar la vida útil restante de una máquina y las probabilidades de que se produzca un fallo específico en un equipo.
Por otro lado, el aprendizaje automático no supervisado se ocupa de identificar patrones a partir de conjuntos de datos cuyo resultado aún se desconoce. Por ejemplo, los ingenieros y supervisores pueden utilizar el aprendizaje automático para detectar anomalías desconocidas y componentes defectuosos en el proceso de producción.
Esto nos lleva a las aplicaciones prácticas del aprendizaje automático dentro de una instalación de fabricación.
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Ejemplos de aprendizaje automático en la fabricación
Los fabricantes encuentran continuamente nuevas formas de aplicar la inteligencia artificial a diversas facetas de sus operaciones de producción. Algunos de los casos de uso habituales de la IA en la fabricación actual incluyen:
Mantenimiento predictivo: La tecnología se basa en los datos de las máquinas y los equipos para identificar patrones que apunten a un posible fallo. Esto permite a los operarios y equipos de mantenimiento correspondientes arreglar las máquinas antes de que se averíen, reduciendo el tiempo de inactividad para que la línea siga en movimiento.
Gestión lógica y analítica de la cadena de suministro Los fabricantes necesitan contar con sus proveedores para que les proporcionen materiales adecuados y de alta calidad para el proceso de producción. La IA y el aprendizaje automático pueden ordenar diferentes tareas relacionadas con la cadena de suministro, como la gestión de almacenes e inventarios, los envíos entrantes y salientes y la demanda de productos por parte de los clientes.
Esto evita que los fabricantes se retrasen en el cumplimiento de los pedidos y en la productividad general.
Utilización avanzada de gemelos digitales: Los gemelos digitales son representaciones virtuales de objetos físicos. En el ámbito de la fabricación, esto puede aplicarse a nuevos productos, equipos e incluso a la disposición de los talleres. Además, las empresas de fabricación aprovechan el aprendizaje automático para optimizar el diseño de los productos y personalizar la línea de producción para un funcionamiento más eficiente.
Utilización y predicción de la energía: El aprendizaje automático analiza los datos brutos de las máquinas de las fábricas, extrayendo patrones relativos al consumo energético predominante. Además, los fabricantes utilizan la tecnología para predecir el consumo futuro, lo que permite una planificación adecuada.
Calidad y rendimiento predictivos: Los fabricantes aplican el aprendizaje automático para detectar posibles causas de pérdidas de rendimiento y defectos de calidad. La tecnología identifica las causas probables de las mermas, lo que permite a los fabricantes ajustar sus operaciones en consecuencia.
Beneficios del aprendizaje automático en un entorno de fabricación
Con los diferentes casos de uso, los fabricantes pueden obtener importantes beneficios de la adopción del aprendizaje automático en sus operaciones de producción. Algunos de los beneficios más notables del aprendizaje automático incluyen:
Mejor gestión de la cadena de suministro: Con el despliegue adecuado del aprendizaje automático, los fabricantes se aseguran de que la fábrica disponga siempre de los materiales adecuados. Esto mejora la satisfacción del cliente gracias a la finalización y entrega puntual de los pedidos.
Mejora del control de calidad: Como ya se ha dicho, los fabricantes aprovechan el aprendizaje automático para la calidad predictiva, así como para el mantenimiento. Esto permite que el equipo de la línea de producción se mantenga en perfecto estado de funcionamiento, reduciendo las posibilidades de que salgan productos defectuosos de la línea.
Menores costes de producción: La utilización del aprendizaje automático en los casos de uso anteriores permite reducir los costes de producción. Como resultado, la empresa gasta menos en arreglar la maquinaria averiada, en facturas de servicios públicos y en la utilización del espacio.
Mayor seguridad para los empleados: El mantenimiento predictivo garantiza que los empleados no se vean afectados o puestos en peligro por el funcionamiento de maquinaria defectuosa. Además, la utilización y distribución ideales del espacio garantizan que los trabajadores sólo tengan que operar en zonas seguras.
Mejora del diseño de productos: El aprendizaje automático permite a los fabricantes diseñar productos en demanda teniendo en cuenta las necesidades de los clientes. Las empresas pueden ofrecer productos listos para el mercado basándose en la confianza de que sus productos resuelven un punto de dolor concreto del mercado.
Cómo iniciarse en el aprendizaje automático
Empezar con el aprendizaje automático requiere que los fabricantes desarrollen sistemas y procesos que permitan una recopilación de datos coherente y fiable en todas las actividades de producción para alimentar sus modelos.
Además, el aprendizaje automático puede ser especialmente difícil para los fabricantes si no tienen la experiencia necesaria para traducir la potencia de la tecnología en usos prácticos en su operación de producción.
Utilizando Tulip, los fabricantes pueden aprovechar un ecosistema interconectado de aplicaciones que permiten una recopilación de datos precisa y coherente para alimentar sus modelos con grandes volúmenes de información de calidad sobre la que sus modelos pueden aprender. Esto permite una infusión integral de la tecnología en los diversos procesos de producción, promoviendo muchos de los beneficios descritos anteriormente.
En última instancia, los fabricantes deben ser pacientes con el aprendizaje automático porque sigue evolucionando a medida que adquiere más datos de los que aprender. Como tal, las empresas necesitan aplicar continuamente la tecnología a lo largo de la vida de sus operaciones para asegurarse de que pueden obtener los enormes beneficios que conlleva esta tecnología de nueva generación.
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