El papel de la IA y el Aprendizaje Automático en tu Fábrica del Futuro.
La Inteligencia Artificial (IA) es una pieza crucial de la fábrica del futuro. Conectar el proceso de fabricación a través de una fábrica conectada de extremo a extremo proporciona datos de producción ilimitados que los humanos simplemente no pueden computar en su totalidad.
El mayor concepto erróneo de la IA es que se trata de un concepto abstracto y futurista. En realidad, hay valiosas aplicaciones prácticas de aprendizaje automático e IA que pueden ponerse en práctica hoy mismo. Pueden aplicarse aplicaciones de alto valor y bajo riesgo para aumentar la OEE, maximizar la calidad de la producción y capacitar a los trabajadores.
Ventajas de aplicar la IA y el ML a la fabricación actual
Gracias a la IA, se pueden analizar de forma inteligente cantidades ingentes de datos para encontrar vías nuevas y sin precedentes para maximizar la producción, impulsar la calidad y trabajar junto a operadores y técnicos humanos para elevar sus funciones.
El Aprendizaje Automático, como elemento de la IA, proporciona conocimientos automatizados que a los humanos les lleva mucho tiempo hacer, o que los humanos simplemente no pueden detectar. Desde diagnósticos en el taller hasta capacidades de producción predictiva extremadamente precisas, la automatización que aprovecha el poder del Aprendizaje Automático impulsará tu Fábrica hacia el Futuro.
Integrar la automatización inteligente y el Aprendizaje Automático en cada paso del proceso de producción proporciona información más temprana que permitirá tomar medidas inmediatas para evitar tiempos de inactividad y pérdidas.
Los conocimientos derivados de la IA a través del Aprendizaje Automático pueden aplicarse a cada paso del proceso, potenciando la interacción hombre-máquina. Estos conocimientos resuelven tanto los problemas crónicos, que son continuos y tienen un impacto de bajo nivel en el rendimiento, como los problemas esporádicos, aquellos cambios o fallos momentáneos que causan problemas de rendimiento.
A medida que los fabricantes de todo el mundo continúan su cambio hacia la fábrica del futuro, las tecnologías de IA y Aprendizaje Automático son cada vez más fuertes, inteligentes y prácticas.
Aprendizaje Automático vs Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático están relacionados, pero los términos no deben utilizarse indistintamente. De hecho, el Aprendizaje Automático es un subconjunto de la Inteligencia Artificial. Es la evolución natural del uso de la IA para generar una producción más inteligente y más conectada mediante el uso de tecnología de autoaprendizaje.
El aprendizaje automático es tremendamente práctico en la fabricación para generar nuevas vías de optimización de procesos.
| INTELIGENCIA ARTIFICIAL | APRENDIZAJE AUTOMÁTICO |
| Término general que engloba el uso de ordenadores para obtener información sobre sistemas complejos utilizando datos generados por procesos. | Subconjunto de la inteligencia artificial aplicada: la vanguardia de la IA. |
| Sistemas expertos en los que se indica a los ordenadores cómo analizar los datos, qué datos utilizar y qué resultados generar. | Los ordenadores utilizan los datos para elaborar las reglas y utilizan inteligentemente la automatización para desarrollar sus propios algoritmos específicos para el proceso o el resultado computacional. |
| La máquina, o procesador central, aprende de los datos de forma similar a como el cerebro humano aprende nuevas habilidades, hábitos y conocimientos: aprendiendo por experiencia y mejorando mediante la iteración. |
Utilizar el aprendizaje automático para la fabricación
Hoy en día, uno de los casos de uso del aprendizaje automático es identificar más rápidamente los problemas de producción. Al principio, puede que necesitemos que los humanos actúen sobre estos datos para que el rendimiento vuelva a la normalidad, pero con el tiempo queremos aprovechar el aprendizaje automático para desplegar un proceso automatizado (es decir, robots o drones) para realizar la adaptación o el arreglo necesarios.
Al hacer esto a lo largo del tiempo, iteramos lo suficiente para mejorar el rendimiento y la fiabilidad con menos mano de obra, reduciendo en última instancia el coste de la transformación.
 | Detección de defectos Minimizar los defectos es uno de los pilares para impulsar la OEE . Los equipos de calidad y los responsables de producción pueden utilizar el Aprendizaje Automático para evaluar la producción utilizando datos históricos de producción, así como la producción en tiempo real. El aprendizaje automático puede reconocer defectos de producción como arañazos, abolladuras, niveles bajos de llenado y fugas. El aprendizaje automático también puede ayudar a reducir los falsos positivos, ya que la máquina puede aprender a detectar pequeñas variaciones dentro de la tolerancia con un grado de certeza excepcionalmente alto. Más sobre ir más allá de OEE → |
 | Mantenimiento preventivo Sin duda, los técnicos e ingenieros se basan en los datos operativos, así como en su experiencia y conocimientos tácitos, para diseñar los programas de mantenimiento. El aprendizaje automático utiliza datos históricos y en tiempo real para establecer procedimientos óptimos de TPM y rutinas de mantenimiento preventivo. En lugar de confiar en la intuición humana, utiliza la inteligencia artificial para garantizar la optimización de las actividades de mantenimiento preventivo. Las máquinas reciben mantenimiento exactamente cuando lo necesitan, eliminando fallos y minimizando el exceso de trabajo de los técnicos. |
 | Digital Twins Utiliza datos reales para ejecutar simulaciones extremadamente precisas para modelar cambios en los procesos, actualizaciones o nuevos equipos.El aprendizaje automático facilita el cálculo de datos en los procesos de una fábrica para imitar toda la línea de producción o secciones a lo largo del proceso. En lugar de ejecutar experimentos reales, los datos derivados del aprendizaje automático producen simulaciones casi perfectas que pueden optimizarse y ajustarse antes de iniciar las pruebas en el mundo real. |
 | Garantía de calidad El aprendizaje automático a lo largo de horas de producción puede captar y autoaprender tendencias en todo el proceso de fabricación. Antes de que un producto se aleje demasiado de las normas aceptadas, la automatización puede intervenir y autocorregirse. Lograr la Calidad 4.0 en tu Fábrica del Futuro pasa por integrar la IA y el Aprendizaje Automático. Más información sobre Calidad 4.0 e Inteligencia de Calidad → Inteligencia de Calidad. |
Soluciones prácticas de IA para aplicaciones de fabricación en tu fábrica
El principal objetivo del Aprendizaje Automático es seguir reduciendo el coste de fabricación mediante la mejora de la eficacia de las máquinas y las líneas, la optimización de la mano de obra y la predicción de resultados con mayor precisión.
Lineview trabaja actualmente en pruebas de concepto de Inteligencia Artificial, como éstas, para sugerir posibles acciones, intervenciones guiadas y previsiones para obtener mejores resultados.
1. Revisión de tareas/SIC y asignación de recursos
Al hacer una revisión táctica, el aprendizaje automático ayuda a encontrar el área más beneficiosa en la que centrarse. Saber dónde concentrar los recursos, el tiempo y la energía en una instalación de fabricación compleja requiere un análisis complicado.El aprendizaje automático puede ser tu bola de cristal.
El conocimiento y la experiencia se incorporan al algoritmo de aprendizaje automático utilizando años de datos que predicen el futuro probable, dándote la confianza para invertir exactamente para generar el mayor beneficio.
2. Planificación precisa de la producción
Dada una secuencia de requisitos de producción, como orden de fabricación y volumen, el Aprendizaje Automático te dirá qué es lo más probable que se consiga y para cuándo.
Utilizando información como los equipos por turnos, la hora del día, las referencias diarias de los productos y los registros históricos, los algoritmos de aprendizaje automático generarán una planificación de la producción más realista y precisa, basada en datos contrastados.
3. Comportamiento anómalo de la máquina
El Aprendizaje Automático puede alertar a los técnicos y operarios de comportamientos anómalos y guiarles exactamente hacia dónde deben centrarse en esa máquina. El algoritmo genera un nivel de confianza de que ese proceso o salida es anormal y tomará lo que ocurrió en ese momento y registrará todas las variables de producción.
El Aprendizaje Automático puede dar al individuo el conocimiento de que la máquina se está comportando de forma diferente a lo normal, así como proporcionar el contexto de por qué. Un conocimiento más rápido e informado reduce el impacto probable en el rendimiento de la línea a largo plazo, cortando los problemas de raíz antes de que se agraven.
