Implementación de inteligencia artificial en plantas de fabricación

De 2001 a 2022, el crecimiento mensual promedio de la fuerza laboral se desaceleró al 0,6% año tras año, lo que ha provocado que muchos fabricantes recurran a la inteligencia artificial (IA) para mejorar la producción y el control de calidad en las fábricas. ¹

 

"El aprendizaje automático, que cae bajo el paraguas de la IA, será la puerta de entrada para adoptar la IA en general dentro de la fabricación", dice Brian Kramer, oficial de suscripción y líder de práctica de la industria manufacturera de The Hartford. "Mantener la eficiencia es fundamental para los negocios y la capacidad de esta tecnología para respaldar el mantenimiento predictivo antes de una falla mecánica tiene un impacto en la productividad. Aprovechar los datos para prevenir problemas antes de que surjan reducirá el desperdicio y mejorará eficiencia".

 

Si bien la fabricación adoptó tardíamente la IA en los procedimientos diarios, se está integrando rápidamente con éxito, incluyendo:

 

Los gemelos digitales han ganado popularidad debido a su capacidad para crear escenarios de la vida real sin desperdiciar recursos. En la fabricación, se utilizan principalmente para crear copias virtuales de componentes del mundo real en el proceso de fabricación. Al implementarlos en el proceso de diseño, permite al usuario probar nuevos productos y procesos a través de ingeniería de sistemas, modelado y simulaciones multidimensionales.

 

La realidad virtual (VR) tiene muchos usos, pero se le atribuye principalmente el fortalecimiento de los protocolos de seguridad. La realidad virtual puede proporcionar capacitación basada en la realidad que ayuda a la educación sobre protocolos de seguridad, como navegar por espacios confinados y ayudar a los trabajadores a comprender el proceso de ensamblaje. También se utiliza para la planificación de la planta de producción. En la fabricación en masa, planificar dónde colocar las herramientas, los equipos y el personal es crucial para la productividad y la eficiencia. ²

 

El aprendizaje automático es el proceso de usar datos para ayudar a una computadora a aprender sin instrucción directa, lo que permite que un sistema informático continúe aprendiendo y mejorando por sí mismo, según la experiencia.

 

"El aprendizaje automático puede mejorar la optimización de procesos que mejoran la productividad y reducen el desperdicio basado en procesos. El aprendizaje automático también puede mejorar el control de calidad y respaldar la eficiencia en la navegación por la cadena de suministro", dice Kramer.

 

El mantenimiento predictivo (PdM) es un método de uso de IA para predecir cuándo es probable que falle un equipo, lo que hace   que el mantenimiento se realice antes de que llegue a ese punto. La tecnología analiza los datos de los sensores y la maquinaria de la fábrica para comprender cómo y cuándo es probable que se produzcan fallos y averías.

 

"En el mundo del mantenimiento preventivo, utilizando inteligencia artificial y tecnología de sensores, tienes la capacidad de ser mucho más preciso. Esto significa que puede usar una máquina hasta el punto que tiene la mayor probabilidad de romperse y luego cambiar la pieza. Puede operar las piezas existentes por más tiempo en comparación con el mantenimiento programado regularmente y reducir la probabilidad de que una máquina falle", dice Andrew Zarkowsky, líder de práctica de la industria de tecnología global en The Hartford.

 

Zarkowsky explica además que el mantenimiento predictivo puede reducir el riesgo de interrupción del negocio con el tiempo. "Si tiene una pieza clave de maquinaria que es crítica para su proceso y se rompe, su operación se ralentiza o se detiene. El mantenimiento predictivo le permite ser más eficiente y reduce la posibilidad de tiempo de inactividad de la máquina. Esto reducirá los costos inesperados y, con el tiempo, conducirá a una creación de productos más consistente".

 

Los cobots están diseñados para trabajar junto a los humanos de una manera segura, integrando nuestras habilidades con las suyas. Muchos fabricantes están invirtiendo en esta tecnología dado que es más barata de operar porque los cobots no requieren espacio dedicado para funcionar. Esto significa que pueden trabajar de manera segura en una planta normal sin la necesidad de jaulas protectoras o segregación de los humanos. ³

 

"La robótica de fabricación ha existido durante mucho tiempo. Lo que está cambiando es el entorno en el que puede trabajar un robot y el tipo de trabajo que puede realizar. Ahora, puede tener tareas orientadas a objetivos que no requieren un entorno específico". Por ejemplo, explica Zarkowsky, puede volcar una caja llena de productos en una cinta transportadora y hacer que un robot recoja toda la pasta de dientes y la ponga en una caja. "Con la ayuda de la IA, los cobots aprenden nuevas funcionalidades más rápido", dice.

 

Los cobots pueden realizar operaciones de fabricación como atornillar, lijar y pulir. También pueden completar inspecciones de control de calidad utilizando cámaras habilitadas para visión por computadora. Los cobots son ampliamente utilizados por los fabricantes de automóviles para realizar tareas que incluyen pegar y soldar, engrasar árboles de levas e inyectar aceite en motores.

 

"Puedes comenzar a imaginar un mundo en el que no tengas que crear un entorno para el robot. El robot puede trabajar en cualquier entorno, lo que crea más eficiencia en la planta de producción", dice Zarkowsky.

 

A medida que más fabricantes confíen en la IA para la producción, habrá una mayor necesidad de supervisión en caso de que surjan obstáculos.

 

"En este momento, muchas plantas de fabricación subcontratan sus necesidades tecnológicas a algún tipo de tercero, pero no creo que eso sea sostenible. Los fabricantes necesitarán un equipo de tecnología interno que comprenda sus necesidades individuales, lo que crea un potencial de costos adicionales", dice Zarkowsky.

 

Además, a medida que la tecnología se convierte en el principal impulsor de los procesos, los fabricantes deben estar preparados para fallas, problemas de precisión y responsabilidad cibernética.

Sin embargo, esos costos se ven compensados por el potencial de la IA para disminuir las reclamaciones de fabricación a través de gemelos digitales, cobots y mantenimiento predictivo, lo que puede ayudar a reducir el potencial de lesiones de los trabajadores y la interrupción del negocio.

 

Tanto Kramer como Zarkowsky están de acuerdo en que los fabricantes deben comenzar poco a poco e investigar diferentes casos de uso y aplicaciones para adoptar esta tecnología. "El mejor consejo es encontrar un proyecto y comenzar. Realice investigaciones sobre empresas asociadas de robótica e inteligencia artificial para ver cómo lo están implementando. Puede tomar pequeñas partes de su operación y probar formas en que la tecnología puede hacer que su maquinaria sea más eficiente", dice Zarkowsky. Esta no es una idea futura. Este es un hoy".

 

 

 

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