La introducción de modelos de fabricación ajustada, Six Sigma, Heijunka y las iniciativas de transformación digital tienen algo en común: reducir los costes operativos para maximizar la productividad. Para implantar con éxito estos modelos de reducción de costes se requiere el uso de soluciones tecnológicas transformadoras. La inteligencia artificial (IA) y su subconjunto, las redes neuronales (NN), dotan al sector industrial de las herramientas necesarias para mejorar la eficiencia operativa, lo que se traduce en un considerable ahorro de costes.
En la industria manufacturera, la necesidad de ofrecer a los clientes productos personalizados de alta calidad está cambiando el panorama de la producción. Por ejemplo, en las líneas de producción de tamaño de lote 1, el fabricante debe tener en cuenta complejidades como los cambios de herramientas, las secuencias de estaciones de trabajo y su efecto en todo el proceso. Por lo tanto, los modelos de simulación convencionales que evalúan los planes de capacidad, el uso de recursos o predicen los plazos de mantenimiento probablemente tengan dificultades a la hora de evaluar las operaciones de tamaño lote 1.
Así, mientras que el modelo convencional puede desarrollar con éxito estrategias precisas de mantenimiento predictivo para ciclos de producción en masa, se requiere un enfoque diferente para producciones personalizadas. Este enfoque implica el desarrollo de reglas o lógicas complejas para simular las acciones dinámicas de las estaciones de trabajo, equipos y sistemas del Tamaño de lote 1. Si no se integran estas complejidades, se producirán estrategias de mantenimiento predictivo ineficaces, tiempos de inactividad y un aumento de los costes operativos.
Simplificación del desarrollo de la lógica compleja en los modelos de simulación
Las redes neuronales proporcionan a los fabricantes un enfoque simplificado para crear reglas lógicas complejas en modelos de simulación y gemelos digitales. El algoritmo NN es capaz de capturar las variables dinámicas que definen los complejos requisitos de producción sin que el diseñador tenga que crear reglas para cada variable.
Las redes neuronales automatizan el proceso de creación de la lógica y su precisión depende del entrenamiento y reentrenamiento al que se someten para tomar mejores decisiones. Automatizar el desarrollo de una lógica compleja ahorra tiempo y mejora la toma de decisiones, lo que se traduce en un ahorro de costes cuantificable. Volviendo al ejemplo anterior, la integración de NN en modelos de simulación de líneas de producción de tamaño lote 1 mejora su capacidad de evaluación. Por ejemplo, al desarrollar un plan de programación en tiempo real para ciclos de producción de personalización, la NN ayuda a predecir los cambios de herramientas, las rotaciones de las estaciones de trabajo y el proceso de montaje para garantizar la producción de artículos personalizados de alta calidad. El proceso de producción optimizado elimina los cuellos de botella operativos y reduce los costes.
Automatización de los procesos de toma de decisiones
La implementación de procesos de optimización basados en datos es crucial para lograr los beneficios de la Industria 4.0. La transformación digital de los procesos de fabricación tradicionales ya resuelve los retos con la captura y agregación de datos mediante el uso de API. El uso de modelos de simulación, el gemelo digital y otras herramientas de análisis de datos resuelve los retos de obtener información a partir de los datos capturados. Lo único que queda por explorar y optimizar es la simplificación del proceso de análisis de datos mediante la automatización.
Las redes neuronales ofrecen al sector industrial una solución sólida para automatizar la toma de decisiones en origen. Por ejemplo, la integración de algoritmos de NN en una aplicación analítica la capacita para analizar complejidades operativas y proporcionar resultados evaluativos sin intervención humana. Si se quiere alcanzar la Industria 4.0, la automatización inteligente y la reducción de la intervención humana, entonces la integración continua de NN proporciona una vía para lograr la automatización inteligente.
Automatizar con éxito las tareas de análisis de datos proporciona dos beneficios cruciales a las empresas industriales. En primer lugar, reduce la carga financiera asociada a la contratación de múltiples tareas técnicas para gestionar los datos y, en segundo lugar, democratiza el análisis de datos y su conocimiento tanto para el personal técnico como para el no técnico. Un ejemplo es la utilización del software Simio para analizar datos procedentes de actividades operativas complejas. Con Simio, los no desarrolladores pueden crear redes neuronales para sustituir reglas o lógicas complejas sin necesidad de tener conocimientos o experiencia en programación.
Las plataformas de IA de código abierto como ONNX y su formato de archivo dotan a las empresas industriales de las herramientas necesarias para aprovechar los algoritmos de NN existentes para automatizar flujos de trabajo específicos. Las capacidades de automatización inteligente de las NN y la disponibilidad de recursos de código abierto reducen el tiempo dedicado a tareas repetitivas y mejoran la eficiencia operativa, lo que se traduce en una reducción de los costes operativos.
Mejorar los sistemas inteligentes
La cuarta revolución industrial consiste en desarrollar espacios ciberfísicos altamente funcionales que limiten la intervención humana. A pesar de los admirables hitos registrados con la implantación de soluciones transformadoras, en muchos casos las decisiones finales las toman personas. Por ejemplo, un gemelo digital, que es un espejo digital de los sistemas físicos, sigue enviando notificaciones al usuario para incitarle a actuar. Pero en el verdadero sentido de la automatización, la automatización total significa que el sistema inteligente o gemelo digital debe ser capaz de tomar decisiones cruciales sin informar a su controlador.
Es importante señalar que la amortiguación que establece un proceso de notificación se hace para garantizar la seguridad y la responsabilidad en el taller. El temor a que un sistema pueda interpretar erróneamente los datos del taller significa que debe haber un supervisor que se responsabilice de sus acciones. La capacidad de entrenar constantemente las redes neuronales para mejorar sus niveles de precisión en la evaluación de situaciones puede ser el último eslabón para aliviar estos temores y lograr la automatización total.
Las redes neuronales se entrenan con datos históricos y reales, lo que mejora la capacidad del sistema para hacer deducciones precisas en tiempo real. Por tanto, los sistemas inteligentes se beneficiarán de un proceso analítico iterativo y se podrá confiar en ellos para que pasen de emitir notificaciones a actuar.