LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN

EL Sector INDUSTRIAL

¿Cómo puede ayudar la Inteligencia Artificial al crecimiento del Sector Industrial?

La Inteligencia Artificial ha llegado para revolucionar los patrones de funcionamiento de la industria, ofreciendo una nueva visión sobre la relación entre el hombre y la máquina. Este progreso en la industria, conocido también bajo el concepto de la Industria 4.0, está basado en las empresas inteligentes en las que trabajadores y sistemas tecnológicos interactúan consiguiendo aumentar la competitividad empresarial. 

Podríamos decir que la Inteligencia Artificial intensifica la inteligencia empresarial, hecho que supone una evolución positiva e importante para la economía global. No es de extrañar que según varios estudios recientemente realizados, un gran porcentaje de las empresas españolas esté explorando ya el uso de la Inteligencia Artificial.

Actualmente, disciplinas científicas de la IA como el Machine Learning [aprendizaje automático], especialidad de empresas de base científica y tecnológica como Neuraptic, obtienen resultados muy positivos en el ROI de las empresas, especialmente en las empresas del sector industrial. El Machine Learning es capaz de aportar beneficios tan importantes para la industria como aumentar y optimizar la producción, flexibilizar los procesos productivos, elevar la calidad de los productos y ahorrar costes y tiempos de fabricación, entre otros; a través de la introducción de sistemas como la Inspección Visual Automática, el Procesamiento del Lenguaje Natural, el Mantenimiento Predictivo, la Predicción de Series Temporales y el Data Mining.

CASOS DE USO EN LOS QUE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
BENEFICIA A LA INDUSTRIA

Los casos de uso de la Inteligencia Artificial en la industria 4.0 son innumerables, destacando mayoritariamente en las áreas de producción, calidad y logística. Veamos algunos ejemplos a continuación:

MANTENIMIENTO PREDICTIVO

El mantenimiento predictivo utiliza análisis avanzados para determinar el estado de un activo o un conjunto de activos. El objetivo es predecir cuándo se debe realizar el mantenimiento de los mismos. El mantenimiento predictivo generalmente combina varias lecturas de sensores y realiza análisis predictivos sobre miles de datos registrados. La técnica más avanzada para predecir la vida útil restante de un activo es el Machine Learning.  Por ejemplo, puede evitar averías anticipando la sustitución de piezas desgastadas en función del control constante de su estado. Esto es algo que beneficia especialmente a las industrias de procesos, en las que las averías pueden provocar grandes pérdidas de ventas.

CONTROL DE CALIDAD

Existen varias formas de hacer controles de calidad basadas en Inteligencia Artificial, pero la más utilizada es la Inspección Visual Automática. Esta es una técnica en la que una cámara visualiza de forma autónoma el elemento en cuestión (piezas o productos fabricados, materias primas, etc.) en busca de fallos, desviaciones o defectos de calidad. El principal beneficio de este caso de uso de la Inteligencia Artificial aplicada en la industria es la notoria reducción de costes y los grandes beneficiados son las grandes plantas de fabricación en las que una pequeña reducción en el volumen de productos defectuosos se traduce en grandes ahorros económicos. Gracias al diseño de estas soluciones, la tecnología no deja de aprender (continual learning) con lo que su rendimiento aumenta continuamente y se va perfeccionando a medida que es usada.

OPTIMIZACIÓN DE LAS CADENAS DE SUMINISTRO

Las cadenas de suministro son unas grandes beneficiarias de la implementación de Inteligencia Artificial en las empresas del sector industrial. Concretamente, la previsión de la demanda en la gestión de las cadenas de suministro es clave. A través del análisis predictivo pueden optimizarse una gran variedad de tareas relacionadas con la gestión de inventarios como por ejemplo, anticipar mejor los cambios en la demanda y en consecuencia ajustar de forma óptima los programas de producción. Para estas tareas se utilizan técnicas de Machine Learning como la predicción de series temporales con las que se identifican patrones de demanda según el conocimiento extraído de los datos almacenados de los sistemas de almacenamiento de los clientes y de sus ERPs.

OPTIMIZACIÓN DE LOS PROCESOS DE FABRICACIÓN

La forma más habitual para optimizar procesos es el uso de máquinas autónomas capaces de replicar tareas monótonas (y sin valor añadido) en los procesos de fabricación. Antes de incorporar las máquinas o robots autónomos a estos procesos se les entrena con  Inteligencia Artificial, principalmente con Machine Learning hasta que alcanzan la precisión requerida para su función. 

Un ejemplo, es dotar a las máquinas y unidades de producción de la capacidad de “autooptimizarse” ajustando sus parámetros en tiempo real mediante un análisis y aprendizaje continuo a partir de sus datos generados (históricos y actuales). En el sector del metal utilizan la IA para que los hornos se ajusten de forma autónoma, identificando la temperatura más baja para trabajar, garantizando la calidad del proceso y a su vez consumiendo el mínimo de energía para ahorrar costes. En todos los entornos del sector industrial, los fabricantes pueden utilizar la Inteligencia Artificial para reducir costes, aumentar la velocidad y, por tanto, mejorar su productividad.

También gracias a la IA es posible afrontar complejidades de la producción, como por ejemplo en la fabricación de productos personalizados para un cliente específico.

DISEÑO AUTOMATIZADO

El diseño automatizado de componentes o productos es la aplicación en I + D más habitual desarrollada con Inteligencia Artificial. Las soluciones de IA desarrollan de forma independiente una variedad  de diseños diferenciados según un conjunto de parámetros o restricciones predefinidas. Podríamos decir que los algoritmos exploran todas las soluciones posibles de diseño en base a unos objetivos o limitaciones definidas. Tras realizar estas pruebas, se selecciona el diseño más óptimo.

GESTIÓN DE DATOS AUTOMATIZADA

Las empresas industriales almacenan gran cantidad de datos en múltiples sistemas. Acceder a ellos, analizarlos, clasificarlos y gestionarlos de forma eficiente no es una tarea fácil. Por ello, el sector industrial está empezando a utilizar soluciones automatizadas de gestión de datos como la integración para poder gestionar este activo de forma eficiente en tiempo real.

PRIVACIDAD Y CIBERSEGURIDAD

En los tiempos que corren la seguridad cibernética y la privacidad son dos aspectos muy delicados para las empresas de todos los sectores y por supuesto también para las empresas del sector industrial. La detección de amenazas cibernéticas es de vital importancia. Para ello y para otras necesidades como el control de la infraestructura y análisis del tráfico de red, entornos limitados de malware, etc. se utilizan soluciones desarrolladas con IA.   

VIGILANCIA Y SEGURIDAD AUTOMATIZADA

La Inteligencia Artificial también es aplicada como medida de vigilancia para detectar posibles amenazas físicas en tiempo real, ya sea en las instalaciones donde pueden darse riesgos de seguridad o bien amenazas de seguridad física para los trabajadores.

Sabemos que gran parte de los accidentes laborales se dan en el sector de la industria, por ello, un aspecto absolutamente prioritario es controlar el uso correcto de los equipos de protección (EPI’s). El incumplimiento de estas medidas puede generar problemas legales muy serios a las empresas industriales; y lo que es mucho más grave, puede suponer un riesgo para la vida de los trabajadores. En este sentido, para poner un ejemplo de caso de uso de la IA, mediante la combinación de analítica avanzada y el aprendizaje automático aplicados al procesamiento de imágenes, es posible detectar si los empleados están usando correctamente los equipos de protección, incluso en tiempo real.

ASISTENTES INTELIGENTES 

En el sector industrial encontramos distintos tipos de asistentes inteligentes integrados como es el caso de los asistentes de voz. Gracias a ellos, los trabajadores pueden acceder a información en tiempo real sin necesidad de gestionar otros comandos o de imprimir documentos o informes.

EXPLORACIÓN DE RECURSOS AUTÓNOMA

Esta es una técnica de procesamiento de un volumen masivo de datos, mayoritariamente imágenes de radar, satélite o dron, para detectar localizaciones óptimas para la extracción de recursos naturales. Estas soluciones de Inteligencia Artificial son especialmente interesantes para la industria minera o para la industria del sector del petróleo y gas, esencialmente en zonas de difícil acceso.

PLATAFORMAS MULTITAREA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MACHINE LEARNING

Como has podido observar en este post, la aplicación de Inteligencia Artificial en las empresas del sector industrial es la respuesta para resolver un amplio abanico de necesidades capaces de convertir fábricas tradicionales en industrias inteligentes.

Para ello, en el mercado existen plataformas multitarea de Inteligencia Artificial desarrolladas por empresas expertas en IA como la plataforma  ENAIA de Neuraptic. Un aliado tecnológico capaz de extraer todo el valor de tus datos y aplicarlo en distintos tipos de tareas o casos de uso.

NEURAPTIC, ASESORES DE SOLUCIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA INDUSTRIA.

La resistencia al cambio, el desconocimiento de las nuevas tecnologías y la brecha digital son algunos de los principales enemigos para las empresas del sector industrial en su camino hacia la transformación digital. Neuraptic tiene claro que uno de sus grandes retos es ser capaz de transmitir a todas las empresas del sector el gran potencial y la revolución que supone la implantación de soluciones de Inteligencia Artificial en sus estrategias empresariales. La especialización y profesionalidad de Neuraptic, empresa especializada en Machine Learning e Inteligencia Artificial, la convierten en el compañero de viaje perfecto de las empresas del sector industrial en su importante esfuerzo hacia la incorporación de nuevas tecnologías de Inteligencia Artificial.