La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning, ML) son dos tecnologías que están revolucionando el sector industrial. El área de manufactura no es una excepción. Desarrollar una Fábrica Inteligente (Smart Factory) es una oportunidad para ser competitivo, para optimizar los tiempos y hacer más eficiente el diseño y la producción de productos. La calidad, la seguridad de los trabajadores y la sostenibilidad son las piezas fundamentales donde esta tecnología puede participar en el rediseño hacia una fabricación con alta productividad, mucho más segura y sostenible.
Las empresas de manufactura que apuesten por encontrar sus propias aplicaciones, comprendiendo las tendencias y los cambios del mercado, se mantendrán competitivas. Buscando el liderazgo se facilitará el cumplimiento de las regulaciones y estándares de la industria, mejorando la seguridad y atendiendo a las preocupaciones del impacto ambiental.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) en la Manufactura.
Resolver los problemas que atañen al sector industrial desde hace décadas, es una de las tendencias presentes en toda la cadena de producción y suministro. La inteligencia derivada del análisis y seguimiento a tiempo real es determinante para generar soluciones rentables y sostenibles. Evitar los cuellos de botella dentro de las cadenas de producción no es una quimera, dado a que es posible visualizar los procesos en todo momento. Es posible despedirnos de las emergencias por fallas de último minuto y del coste de los tiempos de inactividad, pudiendo predecir y realizar las reparaciones rápidamente con un mantenimiento preventivo eficaz. Estas son algunas de las ventajas que vienen ante una revolución de los procesos impulsada por los datos.
Vemos más de cerca algunas de sus aplicaciones:
Mantenimiento Predictivo en procesos de producción
Como mencionaba, el aprendizaje automático facilita el mantenimiento predictivo, anticipándose a las fallas de los equipos, programando el mantenimiento en el momento oportuno y reduciendo los tiempos de inactividad innecesarios. La realidad es que los fabricantes dedican demasiado tiempo a dar solución a las averías en lugar de asignar recursos para planificar el mantenimiento. Al implementar el aprendizaje automático y el análisis predictivo, la eficiencia puede aumentar entre un 65% y 85% (Gartner).
Existen varios modelos de aprendizaje automático de fallas en equipos que depende del objetivo o enfoque de la predicción que se busca. Estos pueden ser:
- Modelos RUL (Remaining Useful Life): Modelos de regresión para predecir la vida útil restante.
- Se utilizan datos históricos y estadísticos para predecir cuantos días faltan para que se produzca una falla.
- Modelos de clasificación para predecir una falla en un lapso definido.
- Se utiliza para definir un modelo que pronostica fallas dentro de un número definido de días.
- Modelo de detección de anomalías para identificar elementos con posibles problemas.
- Enfoque que predice fallos comparando e identificando diferencias entre el comportamiento normal del sistema y los eventos de falla.
Estos son algunos modelos que pueden apoyar al mantenimiento con precisión y rapidez. También nos permiten analizar su naturaleza y frecuencia, para generar las pautas para la optimización y mejora continua.
Digital Twins en la Manufactura.
En el área de producción, los Gemelos Digitales de maquinaria activa, o incluso de todo el sistema completo, brindan diagnósticos y evaluaciones a tiempo real del proceso de producción, la predicción y visualización del rendimiento y seguimiento de todo tipo de parámetros clave. Para generar los modelos que comprendan los sistemas físicos, se utilizan algoritmos de aprendizaje automático y no supervisado. Al procesarse los datos, estos algoritmos buscan patrones de comportamiento y detectan anomalías. También se tiene la posibilidad de procesar datos externos, como investigaciones, datos de la industria, redes sociales y medios de comunicación.
Los Digital Twins son una herramienta no solo aplicable para el diseño de productos, también para la simulación del desempeño de los productos físicos ya existentes.
https://ignasisayol.com/es/digital-twins/
Control de calidad en Manufactura
El Machine Learning puede aplicarse para la inspección de productos y controles de calidad. Los algoritmos basados en ML aprenden de los datos históricos que distinguen los buenos productos de aquellos que tengan defectos, logrando automatizar el proceso de inspección y supervisión.
Por otro lado, es posible desarrollar algoritmos que comparan muestras con los tipos de defectos más comunes. Se trata de un proceso automatizado donde las tasas de detección de fallos pueden aumentar hasta un 90% (Forbes).
Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
El aprendizaje profundo puede mejorar las tareas de control de calidad en grandes líneas de montaje. Mediante arquitecturas Deep Learning, como las redes neuronales convolucionales, se pueden reemplazar totalmente los operadores humanos encargados de detectar pistas visuales indicativas de problemas de calidad en productos y piezas en procesos de ensamblaje altamente complejos. La ventaja de esta rama del aprendizaje automático es que es mucho más escalable por medio del aprendizaje por imágenes y detección de objetos.
Mejoramiento de la calidad
Ante un mercado rodeado de plazos cortos y mayor nivel de complejidad de los productos, es difícil cumplir con los estándares y regulaciones de calidad.
El cliente espera productos impecables, ya que los productos defectuosos provocan no conformidades que dañan la reputación de la empresa y sus márgenes de ganancia. La IA puede prever problemas de calidad desde la línea de producción, incluso las más sutiles.
La visión artificial, es un ejemplo de una solución de Inteligencia Artificial, en la cual se utilizan cámaras de alta resolución para monitorear los defectos, incluso mejor que un ser humano. Este puede combinarse con un marco para el procesamiento de datos basado en la nube para generar una respuesta automatizada. También puede dar seguimiento a los productos ya en el mercado, que generan datos para tomar mejores decisiones estratégicas en el futuro.
AI & ML para Logística y gestión de inventarios
La industria manufacturera requiere amplias capacidades logísticas para ejecutar el proceso de producción. El aprendizaje automático es una solución que permite automatizar varias tareas logísticas, aumentando la eficiencia y reduciendo costes. Una oportunidad básica es la posibilidad de realizar estas automatizaciones en tareas rutinarias, ahorrando miles de horas de trabajo humano al año. Por otro lado, los algoritmos de ML también pueden aplicarse para la gestión de recursos.
Se pueden identificar hasta 9 aplicaciones en las que el ML puede transformar la gestión de la Supply Chain.
Google mediante su propia IA, DeepMind, ha logrado reducir su factura de refrigeración de su centro de datos en un 40%. Veamos que es Deep Mind:
AI para el desarrollo de productos
El desarrollo de productos es una de las aplicaciones más comunes para el aprendizaje automático. Tanto para los nuevos desarrollos como para la mejora de los existentes se requiere de un análisis de datos exhaustivo para optimizar y ofrecer los mejores resultados.
Mediante soluciones de AI se pueden recopilar y analizar una gran cantidad de datos de productos para comprender las necesidades de consumo, descubrir fallas ocultas e identificar oportunidades comerciales. Esto permite una mejora en el diseño de los productos existentes, a la vez que permite desarrollar mejores productos y líneas de negocio para la empresa. Utilizar estas herramientas es clave para la innovación, reduciendo los riesgos asociados al desarrollo de nuevos productos, facilitando la toma de decisiones mucho más informada.
Diseño Generativo para la fabricación
Se trata de una rama de diseño centrada en la unión de la creatividad con el aprendizaje automático. Donde la AI facilita todas las opciones de diseño posibles para un producto determinado. Al seleccionar parámetros como peso, tamaño, materiales, condiciones operativas y de fabricación en el software de diseño generativo, los ingenieros pueden generar diferentes soluciones de diseño en poco tiempo. Para posteriormente seleccionar el diseño adecuado para ponerlo en producción.
La aplicación de estas tecnologías en diferentes fases del proceso de producción ayuda a encontrar nuevas oportunidades para desarrollar procesos más eficientes, reduciendo los desperdicios y ahorrando dinero. Estas tecnologías seguirán en constante desarrollo, serán una herramienta clave ante los continuos cambios del mercado, siendo imperativo que la fabricación se convierta en un proceso lo más optimizado posible en cuanto a recursos humanos, tiempo y uso de materiales.
Las empresas que no apliquen la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático en sus procesos de producción dejarán de ser competitivas en un futuro cada vez más cercano.