Cómo el IA está cambiando la industria manufacturera

Según la encuesta de MIT Technology Review Insights de 2020, la manufactura es el sector con la segunda mayor adopción de inteligencia artificial. Esto no es de extrañar, ya que el IA puede cambiar el paradigma de la industria y reinventar la forma en que las empresas manejan todos los aspectos del proceso de manufactura.

El IA no es bueno en todo, por lo que la implementación estratégica es clave

A pesar de que está revolucionando casi todos los aspectos de nuestras vidas, hay muchas cosas que la inteligencia artificial no puede hacer tan bien como los humanos. Por ejemplo, aunque es menos propenso a cometer errores que la persona promedio, todavía puede cometer errores.

Los robots preprogramados son excelentes para completar tareas repetitivas con prácticamente ninguna supervisión. Sin embargo, es importante recordar que los humanos deben controlar estrechamente cualquier grado de autonomía para mitigar problemas potenciales. Esto es por qué, aunque los trenes sin conductor han existido durante un tiempo, la industria del automóvil lucha por implementar vehículos autónomos. Es mucho más fácil controlar un tren autónomo cuando está limitado por vías; la libertad comparativa de las carreteras deja demasiado espacio para errores.

En la industria manufacturera, la tolerancia al error es extremadamente baja. Esto significa que, aunque el IA puede ser utilizado para mejorar la forma en que opera el sector, debe hacerse de manera estratégica junto con trabajadores humanos capacitados.

7 formas en que el IA está cambiando la manufactura

1. Mantenimiento predictivo

Antes del advenimiento del IA, el mantenimiento de máquinas se realizaba según un calendario estricto para minimizar el riesgo de fallos inesperados. Ahora, las empresas pueden utilizar sistemas de IA predictivos que pueden personalizar las necesidades de mantenimiento de cada pieza de equipo, creando un calendario optimizado para cada máquina que mejora la eficiencia sin aumentar los costos.

Las instalaciones de fresado a menudo tienen un problema de que los husillos se rompen con frecuencia, lo que ralentiza la producción y aumenta los costos de operación. Sin embargo, al integrar programas de IA en el software, estas fábricas pueden realizar un monitoreo minuto a minuto para detectar posibles puntos de fallo antes de que causen problemas.

2. Garantía de calidad

Utilizar el IA para mejorar las prácticas de garantía de calidad no solo produce un mejor resultado final, sino que también ayuda a las organizaciones a determinar las condiciones óptimas de funcionamiento para la planta y a determinar qué variables son más importantes para lograr esos objetivos. Esto reduce la tasa de defectos y también minimiza drásticamente la cantidad de residuos generados, ahorrando tiempo y dinero.

McKinsey señala que el aspecto más costoso de la industria de semiconductores es la manufactura debido a los largos ciclos de producción que pueden tomar semanas o meses. Gran parte de este costo se atribuye a las pruebas de QA que deben realizarse en cada etapa y a los retrasos causados por defectos.

El IA no solo agiliza estas pruebas de QA, sino que también mejora la eficiencia general y las pérdidas de rendimiento al agregar datos en todas las fases de producción.

3. Inspección de defectos

Ahora es posible “subcontratar” el trabajo de encontrar imperfecciones gracias a la capacidad del IA para inspeccionar visualmente artículos de manera mucho más rápida y exhaustiva que los humanos.

El sistema adecuado puede ser entrenado con un número relativamente pequeño de imágenes y luego desplegado para realizar el mismo trabajo que normalmente requiere decenas o cientos de trabajadores para completar. Además, puede realizar análisis de causa raíz que permiten a las empresas abordar problemas subyacentes que de otro modo podrían pasar desapercibidos, aumentando el rendimiento y optimizando la producción.

4. Automatización de almacén

Los consumidores están cambiando sus hábitos de compra hacia el comercio electrónico, lo que significa que la eficiencia del almacén se está convirtiendo en una prioridad para las empresas que necesitan una logística excelente para mantenerse competitivas.

La automatización del almacén abarca desde la implementación de soluciones de IA que procesan facturas, etiquetas de producto y documentos de proveedores hasta la utilización de algoritmos para optimizar el espacio de estanterías, lo que puede generar rendimientos operativos masivos en las operaciones del almacén.

5. Integración y optimización de la línea de ensamblaje

Se necesita más que simplemente recopilar datos del piso de manufactura para optimizar realmente la producción y reducir costos. La información debe ser escaneada, limpiada y estructurada de manera que permita un análisis funcional. El IA puede clasificar y estructurar rápidamente los datos agregados de toda la instalación para dar a los empleados una visión general práctica y accionable de lo que está sucediendo en cada etapa del proceso de producción.

Esto también permite un cierto nivel de automatización de la línea de ensamblaje, como reorganizar las líneas de producción si una pieza de maquinaria se rompe.

6. Desarrollo y diseño de productos basados en IA

A medida que la tecnología continúa avanzando y mejorando, se espera que la inteligencia artificial tendrá el impacto más significativo en el desarrollo y diseño de productos dentro de los próximos cinco años. Los fabricantes ya lo utilizan para el diseño generativo para crear prototipos innovadores y agilizar tareas tediosas como la malla y la preparación de geometría.

El desarrollo y diseño asistidos por computadora también ayudan a los ingenieros a crear soluciones que están fuera del pensamiento convencional, gracias al entrenamiento de los programas de IA. No solo son capaces de crear nuevas ideas, sino que también pueden reducir la cantidad de simulaciones y prototipos necesarios antes de que se cree un producto viable.

7. Utilización de PYME

La industria de la robótica está desarrollándose a un ritmo rápido, por lo que los robots impulsados por IA se están convirtiendo en menos de una novedad y más en una parte cotidiana de la vida para muchos sectores. Esto es excelente noticia para las pequeñas empresas porque significa que hay un grupo más amplio de opciones disponibles a precios más asequibles. Anteriormente, solo las grandes corporaciones con los presupuestos para invertir en I+D y tecnología de vanguardia podían permitirse el lujo de hacer que los robots fueran parte de sus operaciones.

Además, enseñar a los robots se ha vuelto un proceso más sencillo que no requiere un equipo de ingenieros para la configuración y el mantenimiento. Esto significa que las pequeñas empresas no necesitan contratar a un equipo de tecnología para entrenar y mantener a los robots.

Ahora, los fabricantes más pequeños pueden invertir razonablemente en solo unos pocos robots pequeños sin agotar todo su presupuesto anual. Esto significa que sus capacidades de escalado aumentarán drásticamente, lo que permitirá una expansión más rápida, un mayor crecimiento de los ingresos y una ventaja competitiva más fuerte contra los jugadores más grandes.

El futuro del IA en la manufactura

El IA tiene el potencial de impactar significativamente la industria manufacturera. Aunque todavía hay desafíos que superar, como la integración sin errores de la tecnología de IA en los sistemas existentes y la necesidad de expertise especializada, los beneficios potenciales del IA en la manufactura son significativos y probablemente impulsarán su adopción continua en los próximos años.

La inteligencia artificial no reemplazará a los robots tradicionales ni eliminará la necesidad de trabajadores humanos. Sin embargo, puede trabajar junto con los humanos para escalar los procesos operativos más rápido y de manera más eficiente, mejorando el resultado final.