La Inteligencia Artificial impacta en mantenimiento, calidad y logística de una empresa, según informes
Dentro de los procesos de una fábrica, la Inteligencia Artificial brinda varios beneficios en la producción y apoya en distintas funciones.
El estudio “AI in the Factory of the Future: The Ghost in the Machine”, de BCG, explica que los objetivos principales de aprovechar el uso de algoritmos de Inteligencia Artifical (AI, en inglés) dentro de los procesos de una fábrica son: Bajar costos, mejorar los tiempos y analizar datos.
El reporte “Artificial Intelligence for Manufacturing”, del World Manufacturing Forum, añade que: “Los procedimientos de AI son capaces de manejar nuevas situaciones de manera exitosa, procesando nuevos datos e información, sacando conclusiones del conocimiento disponible y resolviendo nuevas tareas”.
Algunos de los sectores de más importancia en que la AI impacta en una fábrica son: Mantenimiento, calidad y logística.
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Mantenimiento
La producción puede utilizar AI para reducir daños en los equipos e incrementar el activo de su utilización. AI apoya en el mantenimiento predictivo, como evitar daños al reemplazar partes que no funcionan correctamente en base a su condición actual.
La AI analiza de manera constante y aprende de datos que las máquinas y unidades generan, como sensores.
El World Manufacturing Forum presenta el ejemplo de toda fábrica que implementa modelos de Machine Learning para calcular el tiempo de vida del equipo técnico y sus herramientas, antes de que se provoquen fallos y se generen pérdidas económicas.
Estos modelos consideran miles de variables relacionadas a los materiales, parámetros de procesos e, inclusive, condiciones climáticas, entre otras.
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Calidad
La AI puede ayudar a detectar problemas de calidad lo más temprano posible. Sistemas de visión utilizan tecnología de reconocimiento de imagen para identificar defectos y desviaciones en los productos.
“Ya que estos sistemas tienen la capacidad de aprender contínuamente, su rendimiento irá mejorando con el tiempo”, incluye “AI in the Factory of the Future: The Ghost in the Machine”.
Proveedores de automóviles han comenzado a utilizar sistemas de visión con algoritmos de Machine Learning para identificar partes que tienen problemas de calidad, incluidos defectos que no son parte de la base de datos que se utilizó para entrenar el algoritmo.
“La AI también puede analizar y aprender de manera contínua de datos generados por máquinas y el ambiente de producción”, añade el documento.
Logística
La AI habilita movimientos autónomos y suministro eficiente de material que se utilizará en la planta, lo que resulta esencial para manejar una complejidad creciente que acompaña la fabricación de una gran cantidad de variantes de producto y artículos personalizados.
El informe “Manufacturing the Future”, de Accenture, presenta el ejemplo del almacenamiento de material o producto, en el que algoritmos de Machine Learning podrán utilizar datos logísticos de inventarios para una mejor habilitación de bodegas.
Estos algoritmos tienen la capacidad de recomendar que se utilicen bodegas en locaciones más remotas para materiales o productos que no necesitan de mucho traslado o que se demandan poco, y que se almacenen cerca las que tienen alta demanda.
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