optimizar la producción industrial con Inteligencia Artificial

Cómo optimizar la producción con Inteligencia Artificial

La aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en la producción es un campo de desarrollo emergente. Con la llegada de los sensores y actuadores inteligentes del IoT (Internet de las Cosas), la Industria 4.0 abre la puerta al despliegue de la IA en la industria manufacturera.

Hoy en día, se pueden plantear dos cuestiones básicas: cómo pueden aplicarse los algoritmos de IA para resolver problemas del mundo real en la planta de producción y cómo deben desplegarse de forma óptima desde el entorno de las operaciones hasta la nube.

También existe el reto de aunar los conocimientos necesarios de la tecnología de la información/Inteligencia Artificial y la Tecnología de las operaciones, para hacer converger el conocimiento del dominio de la producción con los modelos y las aplicaciones de la IA, y permitir este desarrollo.

En este artículo analizaremos cómo la Inteligencia Artificial va a impulsar el camino hacia una fábrica más inteligente.

¿Por qué la Inteligencia Artificial es importante para la producción?

El sector manufacturero puede beneficiarse enormemente del uso de sistemas ciberfísicos para hacer más eficientes las líneas de producción.

Del mismo modo, la Inteligencia Artificial puede permitir que los sistemas se automaticen para minimizar el tiempo de inactividad, optimizar la utilización de los activos y predecir los fallos.

La línea de producción actual puede tener un aspecto muy parecido al de hace años, pero si se mira más de cerca, se ve que se está produciendo una revolución silenciosa: el sector de la fabricación se está conectando.

Como en los últimos años se ha producido una notable bajada de los precios de los sensores, los fabricantes -grandes y pequeños- utilizan ahora sensores para recopilar datos en cada fase del proceso de fabricación.

Todo el proceso depende de pequeños sensores colocados en todos los dispositivos de una línea de producción que recogen datos operativos y los envían a la Inteligencia Artificial.

Al observar la enorme cantidad de datos que recoge cada línea de montaje, los técnicos de producción no pueden analizarlos todos y, por tanto, es la Inteligencia Artificial quien da sentido a todos estos datos.

En definitiva, los sistemas avanzados de Inteligencia Artificial utilizan hoy en día los datos para tomar decisiones y encontrar formas de mejorar la eficiencia y la productividad de las líneas de producción.

Por otro lado, las técnicas de Machine Learning (aprendizaje autómatico) pueden reconocer patrones de datos tanto en conjuntos de datos estructurados como no estructurados, que serían demasiado complejos de identificar para los humanos.

Con una fábrica inteligente habilitada por la Inteligencia Artificial, la producción puede funcionar a una velocidad excepcional al tiempo que se reducen los costes y se mejora la experiencia del cliente.

Utilizando las últimas tecnologías digitales, las empresas pueden evitar el tiempo de inactividad de la maquinaria mediante la predicción de fallos, gestionar el inventario haciendo un seguimiento de las existencias, prever el tiempo de entrega estimado y también trabajar en la entrega de productos de la más alta calidad con la ayuda de la Inteligencia Artificial.

Workflow de la eficiencia productiva con IA
Workflow de la eficiencia productiva con IA

¿Cuáles son los usos de la Inteligencia Artificial en la producción?

Como se ha mencionado anteriormente, la IA está redefiniendo las prácticas de fabricación mediante la introducción de funciones avanzadas que de otro modo serían imposibles de conseguir.

Veamos exactamente cómo la Inteligencia Artificial ayuda a mejorar las operaciones de producción.

Planificación y control de la de producción

La mayoría de las líneas de producción se componen de muchos tipos diferentes de maquinaria y otros equipos.

Una vez instalados los sensores IoT, son capaces de generar una gran cantidad de datos y enviarlos a la nube.

Sin embargo, todos esos datos no significan mucho sin una estructura cohesionada.

Imagina cuántos cuadros de mando y miembros del equipo necesitarías para analizar todos los datos y obtener una mejor imagen de lo que ocurre con la producción.

En pocas palabras, la Inteligencia Artificial puede escanear y filtrar rápidamente los datos esenciales, permitiéndole tener una visión general de todo el proceso de producción.

Además, los datos también pueden ayudar a automatizar algunas tareas en la cadena de montaje.

Por ejemplo, si una pieza del equipo deja de funcionar correctamente, el sistema puede avisar al supervisor inmediatamente. Si algo se avería, el sistema reorganizará las actividades para mantener la producción en marcha.

Un software de APS de planificación y control de la de producción impulsado por IA puede ayudar a las empresas a optimizar los procesos para alcanzar niveles de producción sostenibles.

Los fabricantes están empezando a optar por estas soluciones de procesos productivos potenciadas por la Inteligencia Artificial para identificar y eliminar los cuellos de botella en los procesos de la producción, entre otros aspectos.

Mejora del control de calidad

Una de las formas en que la Inteligencia Artificial cambia las prácticas de fabricación es a través de un control de calidad altamente preciso.

La IA recopila datos del proceso de fabricación a lo largo del tiempo, supervisando de cerca cómo se comporta cada pieza del equipo. Puede encontrar todas las irregularidades e identificar rápidamente las máquinas con defectos y otros problemas.

En el momento en que una máquina empieza a comportarse de forma sospechosa, la IA avisa al equipo de mantenimiento con una descripción detallada de lo que ocurre.

De este modo, el equipo de mantenimiento puede sustituir las piezas defectuosas y garantizar que la calidad del producto se mantenga lo más alta posible.

En esencia, la Inteligencia Artificial puede detectar problemas que el ojo humano no puede ver. Mantiene todo alineado y medido hasta el más mínimo detalle para reducir el número de productos defectuosos.

El mismo enfoque puede ayudar a mejorar muchas industrias y prácticas de fabricación diferentes.

De forma sorprendente, la IA también puede ayudar a mejorar la impresión en 3D aprendiendo de las secuencias de vídeo del proceso de impresión. Puede identificar defectos y encontrar soluciones casi al instante.

Diseño creativo de productos

El diseño de productos ya no será lo mismo. Es una de las áreas en las que la IA marca la mayor diferencia, y los resultados suelen ser mucho mejores que cualquier cosa que puedan crear los humanos.

A diferencia de las personas, la Inteligencia Artificial aborda el diseño de productos utilizando datos en lugar de la parte estética. Siempre que se le proporcione información precisa sobre el diseño, la IA puede crear algunas soluciones sorprendentes.

El algoritmo revisará toda la información e intentará crear el mejor diseño de entre muchas posibilidades.

Una vez hecho esto, presenta el producto ideal que ofrece la mejor combinación de características. Lo único que tienen que hacer sus diseñadores de productos es crear los límites del diseño.

Además, la Inteligencia Artificial puede crear fácilmente varias versiones del mismo producto diseñadas para aplicaciones específicas. Lo mejor del proceso de diseño es que no hay prototipos de por medio.

Cada producto funcionará como se pretende, y será mejor que cualquier cosa que un diseñador pueda inventar.

Mantenimiento predictivo

El mantenimiento puede ser un gran problema cuando se trata de la producción.

Cada vez que una máquina se avería o necesita un mantenimiento rutinario, la producción tiene que detenerse hasta que se resuelva el problema.

Los largos tiempos de inactividad significan mayores pérdidas en el retorno de la inversión y en la satisfacción del cliente. Sin embargo, la Inteligencia Artificial puede cambiar todo eso con una práctica llamada mantenimiento predictivo.

Es una de las características más beneficiosas de la optimización de la producción, y puede ahorrar a los fabricantes muchos dolores de cabeza y gastos.

En lugar de ocuparse de los problemas cuando una máquina se avería por completo, el mantenimiento predictivo ofrece una solución proactiva.

Dado que los sistemas de Inteligencia Artificial utilizan sensores para supervisar todas las máquinas de una línea de producción, pueden identificar el momento en que una máquina empieza a comportarse de forma anormal.

Robots Industriales

Los robots industriales automatizan las tareas repetitivas, evitan o reducen los errores humanos a una tasa insignificante y desplazan la atención de los trabajadores humanos a áreas más productivas de la operación.

Las aplicaciones de los robots en las plantas varían. Incluyen el montaje, la soldadura, la pintura, la inspección de productos, la recogida y colocación, la fundición a presión, el taladrado, la fabricación de vidrio y la molienda, entre otras funciones.

Los robots industriales están presentes en las plantas de fabricación desde finales de los años 70. Con la incorporación de la Inteligencia Artificial, un robot industrial puede controlar su propia precisión y rendimiento, y entrenarse para mejorar (Machine Learning).

Algunos robots de fabricación están equipados con visión artificial que ayuda al robot a conseguir una movilidad precisa en entornos complejos y aleatorios.

Por otro lado, los cobots son otra aplicación de la robótica que utiliza la visión artificial para trabajar de forma segura junto a los trabajadores humanos para completar una tarea que no puede ser totalmente automatizada.

Gemelos digitales

Las empresas manufactureras pueden utilizar la tecnología de los gemelos digitales para crear una representación virtual que reproduzca las características físicas de la planta de la fábrica, los productos o los componentes de las máquinas.

Aprovechando las cámaras, los sensores y otras técnicas de recogida de datos, el gemelo digital puede reflejar la información en tiempo real del mundo real.

En palabras más sencillas, un gemelo digital puede crear un modelo real de la planta de producción.

Previsión precisa

Utilizando la IA y el aprendizaje automático, los sistemas pueden probar cientos de modelos matemáticos de posibilidades de producción y resultados, y ser más precisos en sus análisis y resultados.

Esto se hace mientras se adapta a la nueva información, como las innovaciones de nuevos productos, las interrupciones de la cadena de suministro o los cambios repentinos en la demanda.

aplicaciones de la inteligencia artificial en la producción industrial

Conclusiones

El IoT y la IA son tecnologías verdaderamente revolucionarias que utilizan datos del mundo real para mejorar las prácticas empresariales y ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones.

Los sistemas de IA se vuelven más inteligentes con el tiempo, gracias al aprendizaje autómatico (Machine Learning) lo que le permite mejorar aún más las operaciones de producción.

Conocer todos los cómos y los porqués antes de que ocurra algo malo puede ayudarte a agilizar tu producción, aumentar la calidad del producto y mejorar la satisfacción del cliente.

Además, todas las decisiones que tomes se basarán en datos precisos, lo que te dará una importante ventaja sobre tu competencia.

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El Departamento de Informática Industrial de SICMA21 ha diseñado EFIPLANT-APS basado en algoritmos de Inteligencia Artificial para abordar la necesidad crítica de detalle, precisión y eficiencia en los procesos de planificación (APS PL) y programación (APS SC) de la producción en las empresas de fabricación.

La función de la Inteligencia Artificial es la de reducir el riesgo del error, a ser más precisos y a ser más rápidos.

La implantación de un software de planificación y programación avanzada (APS) con Inteligencia Artificial llevará tus operaciones de fabricación al siguiente nivel de eficiencia productiva.

Este software de gestión de la producción se puede utilizar de forma independiente para gestionar la planificación y la programación, pero también está diseñado para su integración con otros sistemas de software empresarial (ERP, MES, MRP, etc.).

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