Hacer realidad los sueños de una planta de producción totalmente automatizada empieza por utilizar los datos estructurados y no estructurados capturados en los procesos de fabricación. Una vez capturados, las fuentes productoras de datos y los activos de la planta de producción deben ser capaces de realizar análisis descentralizados para tomar decisiones precisas e independientes. Para ello, se necesita inteligencia artificial.
Aplicar la IA para optimizar o automatizar los procesos de fabricación es uno de los temas candentes del momento. Sin embargo, la tasa de implantación en la industria sigue siendo abismal. Un estudio de PWC destaca el hecho de que sólo el 9% de los propietarios de instalaciones aprovechan la IA y la tasa de adopción debe aumentar exponencialmente para alcanzar los objetivos de la Industria 4.0.
¿Qué impulsa la necesidad de adoptar la IA?
Términos generales como "utilizar la IA para analizar los datos del taller" no captan por qué la industria manufacturera necesita aumentar su tasa de adopción de la IA. A continuación se detallan los factores impulsores:
- Plazos de producción más cortos: la necesidad de comercializar los productos con mayor rapidez proporciona a los fabricantes una ventaja competitiva. Las soluciones de fabricación, como la creación rápida de prototipos, ayudan a reducir los plazos de entrega. Los equipos y procesos que utilizan IA también pueden acortar los plazos de producción.
- Inspecciones e implementación de la conformidad - La calidad de la producción es importante para lograr la rentabilidad y se requiere una inspección exhaustiva para garantizar el control de calidad. Acelerar el tiempo de inspección significa llegar al marcador rápidamente sin reducir la calidad.
- Planificación de la capacidad y demandas de la cadena de suministro - Satisfacer las fluctuantes demandas de los clientes requiere la capacidad de desarrollar planes de capacidad optimizados y gestionar las cadenas de suministro en tiempo real.
- Mantenimiento predictivo y supervisión del estado - Reducir el tiempo de inactividad no planificado es crucial para alcanzar los objetivos de productividad, y el mantenimiento predictivo y la supervisión del estado proporcionan la ayuda necesaria. La IA aprovecha los datos históricos para desarrollar estrategias de mantenimiento predictivo y aplicar estrategias de supervisión del estado.
Casos de uso importantes para la IA en la fabricación
La implementación de la IA es fundamental para lograr sus objetivos de adopción de la Industria 4.0 y las empresas deben determinar cómo utilizar la IA para optimizar los procesos de fabricación por sí mismas. Para ayudarlo a comenzar, aquí hay algunos casos de uso importantes para la IA.
1. Aseguramiento de la calidad
El tiempo de inspección dentro del ciclo de producción es crucial para determinar qué productos pasan al lote terminado y cuáles vuelven al polo para seguir trabajando. Hacer bien las inspecciones también es importante, por eso los operarios humanos pasan horas inspeccionando los productos en la fábrica. Por lo general, los procesos de inspección son tediosos y consisten en tareas repetitivas. Por supuesto, las repeticiones diarias crean vías de error y esto afecta a la calidad del rendimiento.
Equipar robots de inspección o visión robótica proporciona a los fabricantes un medio para acelerar los procesos de inspección y reducir los errores debidos a los inspectores humanos. Estos robots se basan en algoritmos de procesamiento de imágenes para traducir los datos procesados y descubrir los defectos. La clasificación se realiza entonces con una precisión habilitada por la IA que elimina los errores.
2. Mantenimiento predictivo
Se espera que la aplicación de estrategias de mantenimiento predictivo reduzca el tiempo de inactividad no planificado en un 75%. Sin embargo, el objetivo del mantenimiento predictivo en el contexto de la fábrica inteligente es dotar a los activos del taller de la capacidad de tomar decisiones que optimicen la vida útil de los activos. Ejemplos de toma de decisiones son que los equipos se apaguen solos y envíen notificaciones de piezas de repuesto y un calendario para su mantenimiento.
Dotar a las máquinas de capacidad para tomar decisiones es el pan de cada día de la IA. Por lo tanto, las aplicaciones integrales de mantenimiento predictivo dependerán en gran medida de integrar con éxito los activos del taller con la IA.
3. Gestión de edificios y seguridad física
Controlar el acceso a las diferentes secciones de la planta de fabricación se ha convertido en una vía integral para establecer nichos de fabricación. Por ejemplo, Apple divide a sus operarios de fabricación en categorías específicas para garantizar que no se filtren secretos comerciales de la planta de producción a los competidores. Depender de guardianes humanos para gestionar el acceso y la seguridad es un proceso defectuoso.
La IA proporciona a las cámaras de seguridad, los escáneres y otras soluciones de seguridad la capacidad de tomar decisiones en tiempo real. Aunque las tarjetas de acceso pueden limitar la entrada a cualquier persona sin tarjeta, las cámaras con IA pueden analizar patrones para reconocer incidentes de seguridad más avanzados. El análisis en tiempo real permite entonces anticiparse a los incidentes de seguridad antes de que se conviertan en algo más dañino para la organización.
4. Visión artificial
Al igual que la visión robótica, la visión artificial hace referencia a los análisis basados en imágenes que permiten a las máquinas tomar decisiones precisas. Así, con la visión artificial, un robot de inspección automatiza el proceso de clasificación, mientras que un vehículo de guiado automático o un robot móvil automatizado toma decisiones relacionadas con la navegación en tiempo real.
Los AGV o AMR inteligentes escanean su entorno en tiempo real para navegar por la distribución del taller y sortear obstáculos. Los datos recogidos por las cámaras de procesamiento de imágenes instaladas en el AGV se analizan constantemente a medida que el AGV recorre su camino. El aprendizaje automático y la IA entran en juego cuando el robot automatizado toma decisiones precisas al navegar por la planta de producción.
5. Planificación, programación y gestión de riesgos
Los fabricantes pueden aprovechar las soluciones basadas en IA para mejorar las estrategias de gestión de riesgos en el taller. La programación basada en el riesgo es un ejemplo de cómo puede aprovecharse la IA para reducir los sobrecostes de producción, planificar los tiempos de inactividad imprevistos de las máquinas y los problemas de personal.
La programación basada en riesgos aprovecha los datos en tiempo real para acceder a las situaciones de fabricación actuales y proporcionar resultados optimizados para gestionar situaciones específicas. En el caso de una estación de trabajo defectuosa, la solución de programación toma la estación de trabajo defectuosa como una restricción y produce una programación en tiempo real que garantiza que la producción continúe cumpliendo con los plazos específicos.
6. Limitar los incidentes de ciberseguridad
La adopción de la Industria 4.0 significa que la industria manufacturera ha aumentado su presencia cibernética para incluir la aplicación de soluciones impulsadas por edge y cloud computing para cumplir sus objetivos. El aumento de la participación en línea exige un enfoque especial en el mantenimiento de una infraestructura de TI segura porque la industria manufacturera se está convirtiendo rápidamente en un objetivo.
La mitigación de los riesgos que conlleva la utilización de la infraestructura de TI requiere soluciones que puedan analizar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones erráticos que pongan de manifiesto incidentes de ciberseguridad. La aplicación de herramientas de gestión de eventos e información de seguridad (SEIM) proporciona a los fabricantes centros operativos para hacer frente a los ciberataques. Las herramientas SEIM aprovechan la IA para analizar los grandes conjuntos de datos de IoT, la nube, el gemelo digital y otras infraestructuras de TI desplegadas para apoyar iniciativas industriales en tiempo real. El análisis habilitado por IA faculta a las soluciones SEIM para tomar medidas que mitiguen los riesgos de ciberseguridad.
Conclusión
La fábrica interconectada e inteligente se basará en la inteligencia artificial para apoyar el esfuerzo humano en la planta de producción. Se espera que las empresas manufactureras que pretendan sacar partido de la IA pongan de relieve los puntos débiles que ésta puede resolver. Destacar estos retos es el primer paso para crear una hoja de ruta para mejorar la productividad y gestionar los riesgos con inteligencia artificial.