La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar industrias enteras, y la fabricación no es una excepción. Gracias a los avances en analítica de datos, ahora tenemos una base sólida para adoptar tecnologías basadas en IA, que pueden utilizar esos datos de maneras sorprendentes.
Estas soluciones combinan datos de sensores, máquinas y personas para ayudar a los fabricantes a tener una mayor orientación a los datos para optimizar los procesos de producción y mantenimiento, mejorar la calidad del producto y satisfacer las necesidades de personalización del cliente final.
Según Accenture, la industria manufacturera podría obtener $3.78 billones de dólares de la IA para el año 2035.
En este artículo, explicaremos:
Cómo se utiliza la IA en la fabricación
La IA en la fabricación se refiere al uso de datos en combinación con algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para automatizar tareas y hacer que las operaciones de fabricación sean más rápidas, mejores y más precisas.
Los principales pasos incluyen la recopilación y el preprocesamiento de datos de fabricación, el desarrollo y la prueba de modelos de IA y su implementación en la producción. Estos algoritmos se integran en diversas aplicaciones que tienen como objetivo mejorar desde la calidad del producto y los procesos de fabricación hasta la eficiencia operativa en general.
Beneficios de la IA en la fabricación
La inteligencia artificial aporta una amplia gama de beneficios a los fabricantes, desde mejorar el proceso de producción hasta mejorar la experiencia del cliente.
Además, los fabricantes pueden utilizar tecnología basada en IA para abordar preocupaciones de sostenibilidad, mitigar los riesgos de interrupciones en la cadena de suministro y optimizar el uso de recursos frente a escaseces.
En este artículo, nos centraremos en tres temas importantes y los casos de uso asociados. Los beneficios esperados en diversas organizaciones de fabricación incluyen:
- aumento de la eficiencia operativa
- optimización de la cadena de suministro
- mejora del producto y la experiencia del cliente
- aumento de la eficiencia operativa
Aumento de la eficiencia operativa
La capacidad de aumentar la eficiencia operativa es uno de los principales beneficios que la IA aporta a los fabricantes. Al minimizar o automatizar tareas repetitivas, las soluciones de IA permiten que los empleados se centren en actividades de alto valor. Esto significa que las personas dedican menos tiempo y recursos a tareas de bajo valor, aumentando la velocidad y la productividad en general.
Del mismo modo, mediante la implementación de capacidades de aprendizaje automático y análisis predictivo, los fabricantes pueden predecir fallas y abordar proactivamente posibles problemas. El resultado es un proceso de fabricación más ágil en el que se minimiza el tiempo de inactividad y se eliminan las dependencias.
Optimización de la cadena de suministro
Al combinar el análisis de datos con el aprendizaje automático, los fabricantes pueden prever mejor que nunca los desarrollos del mercado y los riesgos comerciales.
No se limita solo a los datos internos, sino que también pueden analizar factores externos para modelar resultados hipotéticos en función de diferentes escenarios.
Esta precisión se aplica a todo, desde la previsión de la demanda hasta la pérdida de eficiencia. Esto permite a los fabricantes optimizar cada eslabón de la cadena de suministro, haciéndola más resiliente y centrada en el cliente.
Mejora del producto y la experiencia del cliente
Hoy en día, la IA es el ingrediente clave para mejorar la experiencia del cliente en todas las industrias, incluida la fabricación.
Combinando los datos de fabricación con la información del mercado y aplicando algoritmos de aprendizaje automático, las empresas de fabricación líderes pueden comprender mejor las necesidades de sus clientes. Ello les ayudará a personalizar sus productos para adaptarlos a las preferencias del cliente.
Sin embargo, la experiencia del cliente va mucho más allá del producto, y la IA es la pareja perfecta para ayudar en cada paso del camino.
Gracias al mantenimiento predictivo y a un superior control de calidad, la IA respalda una experiencia del cliente fluida con fallas o interrupciones mínimas. Y con la retroalimentación continua del cliente, los modelos de aprendizaje automático pueden aprender y refinar continuamente y mejorar la experiencia general.
Casos de uso de IA en la fabricación
Como mencionamos, hay muchas aplicaciones diferentes de IA en la fabricación. Por lo tanto, es posible que estés confundido acerca de por dónde empezar.
Es por eso que hemos agrupado los diferentes casos de uso según los beneficios que ofrecen. Esta agrupación te ayudará a elegir la mejor opción para el contexto de tu negocio.
1. Automatización de fábricas
Los operarios de fábrica desempeñan un papel fundamental en el funcionamiento fluido de la fábrica, independientemente de lo avanzado que sea el sistema. Estos expertos confían en sus conocimientos y experiencia para ajustar manualmente el equipo o los materiales y solucionar problemas inesperados.
Su trabajo es crucial, pero también propenso a errores humanos. Es por eso que se utiliza la automatización de fábrica para optimizar el proceso de fabricación dentro de una instalación.
Al incorporar capacidades de inteligencia artificial en las máquinas y equipos de la fábrica, los fabricantes pueden aprovechar la automatización para optimizar de manera eficiente todo el proceso de producción.
2. Automatización de procesos
Aunque la automatización de procesos y la automatización de fábricas suenan similares, se centran en aspectos diferentes del proceso de fabricación. La automatización de procesos tiene un alcance más amplio que va más allá de la fábrica e incluye actividades que impactan en los resultados generales. Por ejemplo, consideremos un caso en el que transformas materia prima en un producto.
En este caso, podrías utilizar la automatización de procesos para optimizar el pedido y la entrega de dichos materiales a tu edificio de fábrica.
Mediante algoritmos de inteligencia artificial, los fabricantes pueden asignar automáticamente recursos, programar tareas y optimizar procesos en función de diversos factores como la demanda, disponibilidad y métricas de rendimiento.
3. Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo es un concepto más «antiguo» y familiar en la manufactura. Se refiere al uso de sensores para monitorear equipos y prever posibles fallas antes de que ocurran. Sin embargo, aún hay margen para mejorarlo, y la inteligencia artificial puede hacer mucho para ayudar.
Según McKinsey & Company, el mantenimiento predictivo basado en inteligencia artificial puede aumentar la disponibilidad hasta un 20%, reducir los costos de inspección en un 25% y los costes de mantenimiento anual hasta un 10%.
A pesar de que muchas organizaciones recopilan grandes cantidades de datos sobre su producción, no logran convertirlos en información útil, y mucho menos en acciones. Aquí es donde entran en juego los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Estas tecnologías analizan los datos y crean modelos que describen cómo interactúan los componentes de un sistema complejo. Se entrenan continuamente con nuevos datos y pueden proporcionar predicciones y alertas sobre anomalías, patrones anormales o fallas en el equipo.
Esta mejora tecnológica significa que puedes prever fallas con más certeza, evitando paradas de producción que te costarían dinero y clientes.
4. Pronóstico de la demanda
La inteligencia artificial capacita a los fabricantes para analizar volúmenes masivos de datos como nunca antes. Los algoritmos de inteligencia artificial combinan datos históricos de ventas con factores externos como condiciones climáticas, tendencias del mercado e indicadores económicos para realizar pronósticos de demanda altamente precisos.
Los pronósticos también se pueden realizar a un nivel granular, ayudando a las organizaciones a optimizar para productos y ubicaciones específicos. Además, los datos en tiempo real de diversas fuentes permiten a los fabricantes adaptarse y responder rápidamente a los cambios en la demanda.
Además, los algoritmos de inteligencia artificial proporcionan rápidamente simulaciones de numerosos escenarios para ayudar a los fabricantes a tomar decisiones basadas en datos sobre la gestión de la demanda.
5. Reducción de desperdicios
No es sorprendente que la fabricación sea una de las industrias que más desperdicios produce. Las razones varían desde una planificación ineficiente hasta productos defectuosos causados por errores humanos.
Con la visión por computadora, los fabricantes pueden detectar materiales o componentes defectuosos antes de que entren en producción y optimizar su sistema de control de calidad.
Pero incluso más allá de la calidad del producto y la reducción de desperdicios, la inteligencia artificial desempeña un papel significativo en la creación de una industria manufacturera más sostenible. Ahora las empresas pueden introducir sistemas de clasificación de residuos con inteligencia artificial que son más eficientes de lo que cualquier humano podría ser.
Y su eficiencia aumenta a medida que continúan aprendiendo hasta que pueden reconocer y agrupar cientos o incluso miles de tipos de residuos.
6. Pronóstico de pérdida de eficiencia
Planificación de recursos, mano de obra, proceso de producción: llámalo como prefieras; cuando se trata de alcanzar objetivos empresariales, todo se centra en la optimización.
Los algoritmos de inteligencia artificial pueden analizar datos históricos provenientes de diversas fuentes para entender dónde se producen las eficiencias y proporcionar pronósticos precisos sobre futuras desviaciones.
Además, estos sistemas pueden combinar datos históricos con factores externos para identificar la causa raíz de la desviación, como malfuncionamientos de equipos, flujos de trabajo subóptimos o problemas en la cadena de suministro.
Esta capacidad también ayuda a las organizaciones a optimizar procesos y reducir el tiempo de inactividad a largo plazo.
7. Control de calidad
Los fabricantes hoy en día tienen la oportunidad de automatizar por completo su proceso de control de calidad. Como resultado, minimizan el riesgo de que lleguen al mercado productos defectuosos y evitan la disminución de la calidad desde el principio.
Los sistemas de inteligencia artificial monitorean y analizan continuamente datos de la línea de producción para proporcionar alertas cuando detectan problemas de calidad. También ofrecen información y recomendaciones para garantizar mejoras continuas en el control de calidad.
Uno de los mayores beneficios de los sistemas basados en inteligencia artificial es su capacidad para aprender con el tiempo. Al combinar datos de diversas fuentes y considerar ciertas desviaciones, los modelos de inteligencia artificial pueden identificar posibles problemas de calidad y proporcionar pronósticos.
8.Desarrollo de producto
La inteligencia artificial tiene un enorme potencial cuando se trata del desarrollo de productos, tanto para productos físicos como digitales. Y aquí tienes un par de ejemplos para respaldar esa afirmación:
- Las tecnologías basadas en inteligencia artificial pueden utilizarse para estimar el éxito de planes de negocios, la duración del proyecto, la asignación de recursos y las necesidades de presupuesto.
- Programas especializados de inteligencia artificial para el desarrollo de software pueden examinar diseños de software existentes y ayudar a los arquitectos de software a crear un escenario ideal.
- La inteligencia artificial puede respaldar la seguridad del producto con técnicas de autenticación como CAPTCHA o reconocimiento facial.
Otro aspecto del enorme potencial de la inteligencia artificial se encuentra en los productos físicos. Al ejecutar rápidamente miles de simulaciones, las soluciones de inteligencia artificial pueden transformar diversas etapas del proceso de fabricación, desde la ideación y prototipado hasta las pruebas de productos. Y en el futuro, podemos esperar un crecimiento masivo en este mercado.
9. Personalización de productos
Al igual que en el retail, la inteligencia artificial juega un papel crucial en la personalización de productos para la fabricación. Los clientes desean productos personalizados, y los fabricantes deben adaptarse si quieren sobrevivir.
Las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático analizan grandes cantidades de datos del mercado para predecir preferencias que influyen en los diseños de productos. Estas tecnologías son esenciales para el concepto de personalización a gran escala.
Ayudan a los fabricantes a adaptar las líneas de producción para satisfacer las necesidades individuales de los clientes y crear productos únicos, al tiempo que mantienen la eficiencia de un proceso bien establecido.
10. Visibilidad y búsqueda de productos
La inteligencia artificial contribuye significativamente a mejorar la visibilidad y la capacidad de búsqueda de productos al generar datos de productos de alta calidad. Estos datos provienen de diversas fuentes como comentarios de clientes, reseñas en línea, tendencias del mercado y datos de ventas en tiempo real. Los algoritmos de inteligencia artificial analizan estos datos para producir información estructurada y precisa sobre los productos, facilitando búsquedas de productos eficientes.
Al etiquetar y categorizar productos según sus características, la inteligencia artificial simplifica el proceso de búsqueda, lo que conduce a resultados más rápidos y precisos. Esto no solo reduce el tiempo que los clientes tardan en encontrar los productos adecuados, sino que también mejora la experiencia general del cliente al hacerla más personalizada y conveniente.
¿Qué viene a continuación para la IA en la fabricación?
Es solo el comienzo de la revolución basada en la inteligencia artificial, lo que convierte este momento en emocionante para la fabricación.
Un aspecto a observar es el enfoque en la inteligencia artificial generativa y cómo afectará a diversas industrias. Una pregunta importante aquí es: ¿ya tiene un gran impacto en la manufactura, o aún se deben descubrir casos de uso reales?
Por supuesto, para comprender la amplitud de su impacto, las organizaciones ya están probando soluciones basadas en IA generativa en varios departamentos.
Por ejemplo, ya estamos trabajando con clientes en la implementación de soluciones para la automatización de descripciones de productos con IA generativa.
Esto se refiere a la creación automatizada de descripciones detalladas y únicas de productos utilizando inteligencia artificial. Además, también estamos ayudando a los clientes a mejorar la calidad de los datos y los atributos del producto con IA generativa.
Esto significa específicamente implementar soluciones capaces de recopilar y analizar datos de fuentes relevantes (incluidos los sitios web de competidores), para agregar nuevos atributos o eliminar aquellos redundantes o innecesarios, enriqueciendo la calidad general de los datos.
No hay duda de que en los próximos años veremos que cada vez más organizaciones recurrirán a soluciones impulsadas por inteligencia artificial para mantenerse relevantes y competitivas. La inteligencia artificial ya ha demostrado su potencial en el sector manufacturero, y es solo cuestión de tiempo antes de que se convierta en una herramienta esencial para cada fabricante.
Aquí en NETCONOMY, definitivamente estaremos atentos a las innovaciones existentes basadas en IA, así como al papel en evolución de la IA generativa en la manufactura, y trabajaremos con nuestros clientes para crear soluciones valiosas.
