Por George Dickey
En sectores como la fabricación general y de automóviles, la IA ya ha revolucionado los procesos y la eficiencia. En este artículo se explora cómo se usa la IA en las fábricas a nivel mundial.
Mantenimiento predictivo mediante el uso de IA
En cualquier aplicación con maquinaria, el mantenimiento predictivo usa algoritmos de IA para predecir cuándo y cómo puede fallar una máquina. Esta implementación de IA permite la reparación proactiva de la maquinaria antes de que se averíe para minimizar los costos, optimizar los programas de mantenimiento y reducir el tiempo de inactividad del sistema. Para aplicaciones de mantenimiento predictivo, la IA analiza datos históricos de las entradas de los sensores, el rendimiento del equipo a lo largo del tiempo y la demanda prevista para predecir posibles fallas.
Para que funcione el mantenimiento predictivo, la maquinaria debe incluir una serie de sensores especialmente diseñados, dispositivos con conectividad de Internet de las cosas y unidades de procesamiento de datos en el sistema. Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden ejecutar en unidades de procesamiento de datos integradas, servidores locales o la nube. La tecnología de mantenimiento predictivo se puede encontrar en prácticamente todas las industrias, ya sea que se implemente en una simple bomba del sistema de enfriamiento hidrónico o en un CNC de 12 ejes de última generación.
Optimización de la cadena de suministro mediante el uso de IA
En el sector manufacturero, la logística de la cadena de suministro puede influir de manera drástica en el rendimiento, de manera positiva o negativa. La optimización de las cadenas de suministro de fabricación impulsada por la IA puede pronosticar la demanda de activos de la línea de montaje, optimizar los niveles de inventario según la velocidad de fabricación y sugerir rutas eficientes de almacenamiento y transporte en toda una fábrica. En conjunto, el uso de IA en aplicaciones de cadena de suministro de fabricación puede minimizar de manera significativa los costos, aumentar el rendimiento y minimizar las demoras.
Por ejemplo, la planta de Boeing en Everett, el edificio más grande del planeta con más de 396 mil metros cuadrados de espacio interior, fabrica cuatro modelos de aviones diferentes. Un solo modelo, el Boeing 777, contiene alrededor de 3 millones de piezas de más de 500 proveedores. Boeing usa etiquetas FRID, rastreadores GPS, sistemas de automatización de almacenes, vehículos automatizados, sistemas de correas transportadoras y robótica avanzada para gestionar la enorme complejidad de la cadena de suministro dentro de la planta. La racionalización de la logística de la cadena de suministro depende en gran medida del software de logística impulsado por IA para proporcionar una gestión sobrehumana no solo de la fabricación de un solo avión sino que de toda la fábrica.
Optimización energética en las operaciones de fábricas
La productividad y la eficiencia de una fábrica están en el centro de sus métricas de rendimiento. Reducir el consumo de energía puede aumentar la rentabilidad de una fábrica, pero si no se administra de manera eficaz, puede reducir su productividad general. La optimización energética de fábricas mediante el uso de IA implica analizar datos en tiempo real de una serie de dispositivos y sensores ambientales, operaciones de máquinas, patrones de uso de energía y patrones de costos para identificar ineficiencias y sugerir ajustes para lograr un uso óptimo de la energía.
Por ejemplo, Siemens utiliza algoritmos de IA para crear gemelos digitales de fábricas, monitorear el rendimiento de los equipos, optimizar los programas de producción y alterar los patrones de uso de energía en una variedad de tipos de fábricas. A través de análisis predictivos basados en IA, Siemens ha demostrado que pueden ayudar a reducir las emisiones relacionadas con la energía en un 50 %, mientras que mantienen la producción al reducir el desperdicio de energía durante los períodos de inactividad y optimizar el funcionamiento de la maquinaria. Se deben emplear dispositivos como medidores de energía inteligentes, sistemas de monitoreo de energía, sensores habilitados para Internet de las cosas y plataformas de gestión de energía basadas en inteligencia artificial. Incluso al tener en cuenta su elevado costo inicial, su uso puede reducir el costo total de vida útil de la fábrica.
La robótica impulsada por IA en la industria automotriz
Para la fabricación de automóviles se utilizan técnicas de ensamblaje robóticas en prácticamente todas las fases del proceso de ensamblaje. Los robots impulsados por IA pueden colocar materiales con precisión, soldar y sujetar secciones, trabajar con humanos para el ensamblaje general (llamados "cobots", lo que significa robots colaborativos), y transportar materiales por toda una fábrica.
Además, los mismos movimientos robóticos se pueden optimizar mediante el uso de IA. Por ejemplo, si un brazo robótico usa cinco motores independientes para controlar un aparato de garra en el extremo del brazo, la IA puede definir la forma más eficiente de controlar los motores de forma independiente para mejorar la precisión, reducir el consumo de energía y reducir el tiempo que demora terminar una tarea. Esta capacidad es especialmente beneficiosa para aplicaciones de soldadura, ensamblaje y pintura, como las que se utilizan en fábricas de automóviles, ya que puede garantizar soldaduras consistentes y de alta calidad, mientras que minimiza el consumo total de energía y el tiempo de fabricación. Estos robots normalmente utilizan sensores de visión por computadora, sistemas computacionales, unidades de control habilitadas para IA y varios sensores de movimiento.
Control de calidad automatizado por IA
Los vehículos contienen cientos de miles de componentes, la mayoría sujetos a fallas. A medida que la automatización se hace cargo cada vez más del proceso de montaje, existe una creciente necesidad de realizar un control estricto y de alta calidad. La IA ayuda a identificar defectos o desviaciones de los estándares de calidad mediante el análisis de imágenes, videos y datos de sensores para detectar fallas de fabricación o en componentes individuales.
Por ejemplo, la planta de pintura automotriz de Porsche cuenta con una cinta transportadora de 6,4 kilómetros de largo que incluye un proceso de pintura completamente robotizado y un túnel de inspección final. En el túnel de inspección, empleados y cámaras de alta resolución examinan el acabado de la pintura. Las transmisiones por video de estas cámaras son analizadas con IA, que puede detectar imperfecciones menores que se pueden corregir de inmediato.
Mejora constante de procesos
BMW ha empleado IA en su proceso de pintura de una manera diferente: análisis general del proceso para su línea de montaje de pintura. Utilizan IA para predecir un aumento en los niveles de polvo en sus instalaciones, lo que puede afectar negativamente la calidad de la pintura según los patrones de temperatura y estación. Basándose en esta predicción, BMW puede filtrar por tiempo con precisión el reemplazo de los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado para minimizar de manera eficaz los efectos dañinos.
En términos generales, la IA puede aceptar series de datos de gran volumen mediante el uso de una variedad de entradas de datos, al identificar patrones e irregularidades en esos datos para monitorear o predecir los resultados de los datos. La entrada de datos de BMW fue de una variedad de fechas climáticas históricas y actuales, y el resultado es un aumento esperado en las partículas de polvo y la posterior acción de los cambios de filtro.
Optimización de la fabricación mediante el uso de IA
La IA puede fusionar diversas entradas de datos, identificar patrones, facilitar análisis en profundidad y proporcionar recomendaciones adaptadas a las aplicaciones para aumentar las mejoras en las fábricas y la fabricación en prácticamente cualquier sector. Los seres humanos pueden comprender mejor los sistemas complejos mediante la implementación de IA, lo que permite la solución de problemas del mundo real. Ya sea imponiendo una nueva era de control de calidad en la línea de inspección de pintura de Porsche, ayudando a administrar la fábrica más grande del planeta en Boeing o monitoreando el rendimiento de una simple bomba hidrónica, la IA puede optimizar la eficiencia de la fabricación industrial, maximizar el rendimiento y reducir el consumo de energía.
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