Cómo la IA está cambiando la industria manufacturera

Mantenimiento predictivo utilizando AI

En cualquier aplicación con maquinaria, el mantenimiento predictivo utiliza algoritmos de IA para predecir cuándo y cómo puede fallar una máquina. Esta implementación de IA permite reparar proactivamente la maquinaria antes de que se rompa para minimizar costos, optimizar los calendarios de mantenimiento y reducir el tiempo de inactividad del sistema. Para las aplicaciones de mantenimiento predictivo, la IA analiza datos históricos de entradas de sensores, el rendimiento del equipo a lo largo del tiempo y la demanda prevista para predecir fallos potenciales.   Para que el mantenimiento predictivo funcione, la maquinaria debe incluir una variedad de sensores diseñados para un propósito específico, dispositivos de conectividad IoT y unidades de procesamiento de datos en el sistema. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ejecutarse en unidades integradas de procesamiento de datos, servidores locales o en la nube. La tecnología de mantenimiento predictivo se puede encontrar en casi todas las industrias, ya sea implementada en una simple bomba de un sistema de refrigeración hidrónico o en un moderno CNC de 12 ejes.

Optimización de la cadena de suministro usando IA

En la fabricación, la logística de la cadena de suministro puede influir drásticamente en el rendimiento, ya sea para bien o para mal. La optimización impulsada por IA de las cadenas de suministro de fabricación puede prever la demanda de activos de la línea de ensamblaje, 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 la cadena de suministro de fabricación puede minimizar significativamente los costos, aumentar el rendimiento y minimizar los retrasos.   Por ejemplo, la instalación de Boeing en Everett, el edificio más grande del planeta con más de 98 acres de espacio interior, fabrica cuatro modelos diferentes de aviones. Un solo modelo, el Boeing 777, contiene alrededor de 3 millones de piezas de más de 500 proveedores. Boeing utiliza etiquetas FRID, rastreadores GPS, sistemas de automatización de almacenes, vehículos automatizados, sistemas de cinta transportadora y robótica avanzada para gestionar la enorme complejidad de la cadena de suministro dentro de la instalación. La optimización 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 de toda la fábrica.

Optimización energética en operaciones de fábrica

La productividad y eficiencia de una fábrica están en el núcleo de sus métricas de rendimiento. Reducir el consumo de energía puede aumentar la eficiencia de costos de una fábrica, pero si no se gestiona eficazmente, puede reducir su productividad general. La optimización de energía en fábricas mediante AI implica analizar datos en tiempo real de una variedad de sensores de dispositivos y ambientales, operaciones de máquinas, patrones de uso de energía y patrones de costos para identificar ineficiencias y sugerir ajustes para una utilización óptima de energía.   Por ejemplo, Siemens utiliza algoritmos de AI para crear gemelos digitales de fábricas, monitorear el rendimiento de equipos, optimizar horarios de producción y alterar patrones de uso de energía en una variedad de tipos de fábricas. A través de análisis predictivos basados en AI, Siemens ha demostrado que pueden ayudar a disminuir las emisiones relacionadas con la energía en un 50% mientras mantienen la producción reduciendo el desperdicio de energía durante los periodos de inactividad y optimizando los tiempos de operación de la maquinaria. Deben emplearse dispositivos como medidores de energía inteligentes, sistemas de monitoreo de energía, sensores habilitados para IoT y plataformas de gestión de energía basadas en AI. Aun con su alto costo inicial, su uso puede reducir el costo total de vida útil de la fábrica.

Robótica impulsada por IA en la industria automotriz

La fabricación automotriz utiliza técnicas de ensamblaje robótico en casi todas las fases del proceso de ensamblaje. Los robots impulsados por IA pueden colocar materiales con precisión, soldar y fijar secciones juntas, trabajar con humanos para el ensamblaje general (llamados 'cobots' - para robots colaborativos), y transportar materiales a lo largo de una instalación de fabricación.   Además, los movimientos robóticos en sí mismos se pueden optimizar utilizando IA. Por ejemplo, si un brazo robótico utiliza cinco motores independientes para controlar un dispositivo de garra al final del brazo, la IA puede definir la forma más eficiente de controlar independientemente los motores para mejorar la precisión, reducir el uso de energía y reducir el tiempo de finalización de una tarea. Esta capacidad es particularmente beneficiosa para aplicaciones de soldadura, ensamblaje y pintura, como las que se utilizan en las instalaciones de fabricación automotriz, ya que puede garantizar soldaduras de alta calidad y consistentes, al mismo tiempo que minimiza el consumo total de energía y el tiempo de fabricación. Estos robots a menudo utilizan sensores de visión por computadora, sistemas computacionales, unidades de control habilitadas por IA y varios sensores de movimiento.

Control de calidad automatizado por IA

Los vehículos contienen cientos de miles de componentes, la mayoría sujetos a fallos. A medida que la automatización se hace cargo del proceso de ensamblaje, hay una creciente necesidad de una rigurosa y alta calidad de aseguramiento. La IA ayuda a identificar defectos o desviaciones de los estándares de calidad analizando imágenes, videos y datos de sensores para señalar construcciones defectuosas o componentes individuales.   Por ejemplo, la instalación de pintura automotriz de Porsche cuenta con una cinta transportadora de cuatro millas de largo que incluye un proceso de pintura totalmente accionado por robots y un túnel de inspección final. En el túnel de inspección, los empleados y cámaras de alta resolución examinan los acabados pintados. Las transmisiones de video de estas cámaras son analizadas por una IA que puede detectar imperfecciones menores que pueden ser corregidas de inmediato.

Mejora continua del proceso

BMW ha empleado IA en su proceso de pintura de una manera diferente: análisis general del proceso para su línea de ensamblaje de pintura. Utilizan IA para predecir un aumento en los niveles de polvo en su instalación, lo que puede afectar negativamente la calidad de la pintura según patrones de temperatura y estación. Basado en esta predicción, BMW puede programar con precisión el reemplazo de filtros en sus sistemas HVAC para minimizar efectivamente los efectos perjudiciales.   En términos generales, la IA puede aceptar series de datos masivas utilizando una variedad de entradas de datos, identificando patrones e irregularidades en esos datos para monitorear o predecir resultados de datos. La entrada de datos de BMW fue una variedad de fechas climáticas históricas y actuales, y la salida es un aumento esperado de partículas de polvo y el posterior cambio de filtros.

Optimización de la fabricación usando IA

La IA puede amalgamar diversas entradas de datos, identificar patrones, facilitar un análisis detallado y proporcionar recomendaciones adaptadas a la aplicación para mejorar la fábrica y la manufactura en casi cualquier sector. Los humanos pueden comprender mejor los sistemas complejos a través de la implementación de IA, lo que permite resolver 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 gestionar la mayor instalación de fabricación del planeta en Boeing, o monitoreando el rendimiento de una simple bomba hidrónica, la IA puede optimizar la eficiencia de la manufactura industrial, maximizar el rendimiento y reducir el consumo de energía.

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