- El sector manufacturero se encuentra en una situación complicada día a día y la inteligencia artificial se vuelve sumamente importante.
- Es posible ahorrar recursos, enfocar los que se encuentran disponibles y volverse sumamente productivo, sin desperdiciarlos en ningún momento.
No podemos negar que el sector manufacturero se enfrenta a una gran cantidad de desafíos; especialmente las dificultades para pronosticar demandas, escasez de trabajadores calificados y el mantenimiento del equipo. Justamente debido a esto, vamos a hablar de la importancia de la inteligencia artificial en la industria manufacturera.
¿Por qué es necesario invertir en IA en la industria manufacturera?
Gracias a un estudio reciente de Deloitte, la industria manufacturera se encuentra por delante de otras industrias en cuanto a generación de datos. Las tecnologías y aplicaciones de inteligencia artificial en la industria manufacturera son fundamentales, debido a que poseen una capacidad que no se puede igualar para analizar una enorme cantidad de datos.
Siguiendo con lo anterior, en una revisión de tecnología del MIT en donde se publicaron gráficos que muestran el porcentaje de procesos comerciales mejorados por IA entre diferentes industrias. Justamente la industria manufacturera está ubicada en la parte más alta de la lista o mejor dicho casi más alta, únicamente es superada por el sector de servicios financieros.
¿Puede la Inteligencia artificial mejorar la eficiencia de fabricación?
El software llevado adelante por la IA es capaz de detectar fallas en los dispositivos de fábrica antes que realmente causen daños reales, retrasen la producción y generen pérdidas económicas importantes.
La IA en la fabricación puede mejorar los estándares de calidad, monitorear artículos en la línea de producción, identificar defectos y evitar en general, que la baja calidad llegue al mercado. Adicionalmente, es un apoyo importante para los empleados humanos, los asistentes de IA pueden cambiar el sector manufacturero para poder darles más tiempo libre a los empleados.
De esta forma, la IA puede hacerse cargo de las inspecciones de rutina y automatizar la mayoría de tareas repetitivas. Esta tecnología incluso puede hacer tareas creativas, hasta generar diseños de productos.
La IA permite el mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo es una de las aplicaciones de IA más financias de la industria manufacturera. Evidentemente, que fallen los equipos puede generar que se generen interrupciones importantes, retrasos y perdidas de dinero. Un minuto de inactividad en grandes fábricas, han logrado generar perdidas de 20.000 dólares para que nos hagamos una idea.
La inteligencia artificial es capaz de predecir precios y materias primas
Los costos de las materias primas siempre fue algo volátil. Cuando los fabricantes cuentan con información por adelantado, pueden adaptar sus operaciones para reducir los costos. Para que nos hagamos una idea, una startup del Reino Unido, ChAl, usa el aprendizaje automatizado para pronosticar la fluctuación de precios de las materias primas, como el aluminio, el petróleo, cobre, entre otros. La empresa se fundó en 2017 y logro obtener una financiación de 1,5 millones de euros para 2020.
Además, la IA es capaz de analizar los patrones de comportamiento, los datos socioeconómicos, la ubicación y el pronóstico del tiempo para determinar qué productos van a tener más demanda. Esto les da la posibilidad a los fabricantes de enfocar sus recursos en lo que realmente importa y evitar producir artículos que nadie desea.
La inteligencia artificial y el diseño generativo
El diseño generativo es un programa que se encuentra basado en tecnología de inteligencia artificial que intentan imitar el enfoque de un ingeniero humano para poder diseñar productos. Los ingenieros introducen varios parámetros de diseño: tamaño, materiales costos, algoritmos de diseño, etc. Todas las opciones para diseñar un producto, básicamente.
Los diseños se pueden testear a fondo gracias al aprendizaje automatizado para de esta forma, tomar una decisión sobre qué opciones funcionan mejor. Teniendo en cuenta las recomendaciones de IA, una fuerza laboral especializada tendrá que elegir el diseño que pasará a la etapa de desarrollo.
Para que sirva de ejemplo, Nissan estuvo experimentando con IA dejando que propusiera diseños de coches, esperando que se pudiera diseñar algo distinto. Por lo que dijo la compañía, los algoritmos han presentado un diseño que jamás se vio antes. No fue perfecto; pero fue un comienzo.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la fabricación, puede ayudar a los diseñadores con la experiencia del usuario. Generalmente, los diseñadores intentan imaginar varias formas en que el usuario puede usar un producto específico. Con el potencial de aprendizaje, la IA puede analizar estos datos como las personas históricamente hacen con los productos para poder crear nuevos diseños adaptativos y optimizados.