A medida que la digitalización avanza en todas las industrias, los datos se están convirtiendo en un factor cada vez más crucial en la fabricación moderna. En la cúspide de la revolución de la Inteligencia Artificial (IA), esto nunca ha sido más cierto. Las distintas áreas del proceso de fabricación ya generan y aprovechan enormes volúmenes de datos de diversas maneras. Sin embargo, debido a la magnitud de esta información, muchas optimizaciones e ideas clave quedan sin implementarse.
Si bien hay muchas preocupaciones en torno a la IA reemplazando a los trabajadores, aplicar esta tecnología a la fabricación de piezas no significa automatizar personas y procesos, sino actuar como un multiplicador de fuerza, mejorando la eficiencia y la productividad de los sistemas existentes. Un ejemplo de esto es un copiloto en un sistema de fabricación asistida por ordenador (CAM) que puede generar automáticamente sugerencias sobre la trayectoria de las herramientas analizando el modelo 3D de una pieza e interactuando con un software complejo. La combinación de los procesos de producción tradicionales con la recogida inteligente de datos, la IA y el gemelo digital integral será fundamental para lograr la próxima generación de fabricación impulsada por los datos.
La necesidad de desarrollar una IA industrial
Si bien la IA ofrece muchos beneficios a la fabricación de piezas, también debe aplicarse con cuidado. En el ámbito del consumo, un error puede ser aceptable, pero en la industria, donde se trata de grandes sumas de dinero e incluso de vidas humanas, cualquier fallo en la producción puede tener consecuencias desastrosas.
Para cosechar los beneficios de la IA en la industria, la propia tecnología debe ser de grado industrial. Las respuestas devueltas por el modelo deben ser robustas, fiables y repetibles para que los usuarios no duden de cada resultado.
Existen muchos pasos en la fabricación de IA de grado industrial. Estos incluyen un marco de pruebas continuas para garantizar que los modelos siguen dando los resultados esperados, la institución de procesos automatizados que pueden comprobar la corrección, y el diseño de software para mantener a los seres humanos dentro del circuito para las tareas críticas. Con una base sólida en su lugar, la IA de grado industrial se puede aprovechar de tres maneras:
- Para ayudar a optimizar los procesos de fabricación.
- Para analizar los datos y procesos de fabricación.
- Para generar ganacias de fabricación.
La IA como herramienta para optimizar la fabricación
Hoy en día, muchas tareas pueden acelerarse gracias al uso de la tecnología, lo que permite reducir el uso de mano de obra y materiales, al mismo tiempo que se mejora la eficiencia de la producción. Entre los ámbitos en donde se está aplicando la IA se destacan:
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP) para interactuar con manuales de mantenimiento, datos de producción y más a través de herramientas como el Industrial Copilot.
- Optimización energética para generar información basada en datos que mejore la comprensión del ahorro de energía en los procesos de producción.
- Edición de operaciones CAM para una finalización más rápida de los trabajos.
Análisis de datos para mayores ganancias
La conexión de una IA más avanzada con los datos de planta, diseño y producción permitirá optimizar todo, desde los flujos de trabajo hasta la ergonomía a través de potentes análisis. Conectar toda esta información dentro de herramientas como Siemens Insights Hub permite que la IA se aplique a todo, desde informes de control de calidad hasta calendarios de producción en planta para un análisis más profundo que a su vez desbloquea nuevas optimizaciones.
Una gran manera en que la tecnología puede ayudar a mejorar la eficiencia de producción es a través de la calidad predictiva. Al analizar los datos de defectos y correlacionarlos con los datos de producción y rendimiento disponibles de las máquinas inteligentes, es posible construir un modelo de IA que pueda identificar indicadores clave de defectos en una fase temprana del proceso de fabricación. De esta manera, la fábrica podrá reducir el desperdicio de tiempos y materiales.
Además de analizar grandes volúmenes de datos, la IA puede acelerar el estudio de datos especializados y casos de uso que consumen mucho tiempo, como por ejemplo, la mejora de la ergonomía para los trabajadores humanos. Los movimientos repetitivos pueden resultar físicamente agotadores, especialmente cuando implican flexiones. Aunque es posible hacer cierto análisis intuitivo sobre estos movimientos, evaluar su impacto a largo plazo puede ser más complejo. En este sentido, la aplicación de un modelo de IA entrenado con datos ergonómicos e información sobre la movilidad del cuerpo humano permite evaluar, a partir de una sola imagen, la ergonomía de una serie de movimientos específicos. Una vez obtenida esta información, puede incorporarse al gemelo digital para diseñar, de forma rápida y sencilla, una estación de trabajo que sea saludable y eficiente.
Generación de ganancias en la fabricación
Una de las formas más nuevas y conocidas de IA es la IA generativa (GenAI), con su capacidad sin precedentes para conversar en forma humana. En la industria, este tipo de inteligencia se posiciona como un puente entre las personas y la tecnología, haciendo que las herramientas complejas sean más fáciles de usar. En el futuro, la IA generativa será un componente clave de las plataformas sin y bajo código, lo que permitirá programar maquinaria compleja a través de PNL.
Un copiloto impulsado por IA también puede acelerar significativamente la creación de programas CNC, el cálculo de velocidades y avances, y la validación de trayectorias de herramientas. Actualmente, el uso de software CAM para convertir un modelo 3D en un código G utilizable puede ser una tarea compleja y que consume mucho tiempo, tanto en el mecanizado CNC como en el uso del software especializado.
Si bien la necesidad de un experto humano en CNC no va a cambiar pronto, la IA, en forma de copiloto de CAM, tiene la capacidad de acelerar este proceso haciendo que las herramientas sean más accesibles al tiempo que se automatizan muchos de los pasos manuales. Un copiloto CAM puede ayudar a automatizar la creación de estrategias de mecanizado para máquinas CNC, reduciendo drásticamente el tiempo de programación de horas a minutos.
Este tipo de herramientas generativas de IA también pueden servir como una base de conocimientos, aprendiendo de usuarios expertos y del trabajo anterior para utilizar métodos fabricados basados en las mejores prácticas. Con un fuerte despliegue de IA de grado industrial, esto mantiene el conocimiento propietario seguro y lo hace más fácilmente accesible, tanto para los nuevos empleados como para los de mayor experiencia, al tiempo que garantiza que no se pierda un valioso know-how.
Analizar, optimizar y generar con IA industrial
A medida que avance la digitalización de la fabricación, será cada vez más importante que las empresas grandes o pequeñas puedan aprovechar sus datos para lograr objetivos de calidad, sostenibilidad y eficiencia. La IA es y será cada vez más una forma importante de analizar, optimizar y generar mejoras en la fabricación. Con todo, desde conocimientos simples hasta asistencia completa, la Inteligencia Artificial será una parte vital para dar vida a la fabricación impulsada por datos, ya que puede convertir los 1 y 0 en una mina de oro para mejorar la eficiencia.
