¿Cuál es el papel de la IA en la fabricación?

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La fabricación es una industria muy intensiva en datos. La mayoría de esos datos se han gestionado hasta ahora en una planta distinta a la de procesos como el montaje. Ahora la IA puede procesar información lo suficientemente rápido como para ser de utilidad inmediata a los ingenieros de la línea. PTC ha desarrollado múltiples herramientas para ayudar a los usuarios a utilizar la tecnología de IA.

La Inteligencia Artificial es una de las tecnologías emergentes más atractivas de la actualidad. La IA tiene el potencial de influir en casi todos los aspectos de la sociedad humana.

Además de la IA de consumo, la tecnología también es prometedora para la fabricación. Hay muchos casos de uso para las tecnologías de IA, como la visión por ordenador, que son útiles en entornos cotidianos. Este artículo examina varios casos de uso y aplicaciones específicos de la IA en la fabricación.

¿Por qué es importante la IA en la fabricación?

La IA tiene varios casos de uso potencial en la fabricación, incluida la automatización completa de algunos procesos de trabajo. Ahora mismo, la mayoría de las funciones que asume la IA implican ayudar a los trabajadores humanos a acceder a más información de forma más eficiente.

Este uso de la IA ayuda a los trabajadores experimentados a trabajar mejor. También contribuye a la transición de los trabajadores a nuevas funciones o ayuda a los nuevos trabajadores a aprender las cuerdas más rápidamente. Lejos de quitar puestos de trabajo a los humanos, la IA está potenciando a los trabajadores humanos. Se está asegurando de que puedan acceder a puestos que las empresas tratan activamente de cubrir.

¿Cuál es el impacto de la IA en la industria manufacturera?

Mejorar la eficiencia y la productividad siempre ha sido un incentivo importante para recopilar y analizar datos. Esto solía significar tomar los datos de la planta, analizarlos en las oficinas y comunicar las conclusiones a los trabajadores de la planta.

La inteligencia artificial industrial -con la suficiente supervisión humana- puede llevar a cabo todo este proceso en la planta. Puede proporcionar información a los ingenieros en tiempo real cuando y donde la necesiten. Esto comprime el flujo de información de un día o más a fracciones de segundo. Algunos procesos, como pedir más piezas y materiales antes de que se agoten, ya han sido automatizados por sistemas de IA comparativamente básicos.

La inteligencia artificial ya se utiliza en toda la industria manufacturera para reconocer posibles riesgos en el lugar de trabajo, automatizar el pedido de componentes y guiar a los trabajadores. La inteligencia artificial industrial también se utiliza para ayudar a analizar la información y transmitirla en documentos y comunicaciones procesables.

Estos casos de uso existentes no van a ir a ninguna parte. Sin embargo, los avances en IA están introduciendo casos de uso emergentes y haciendo que los existentes sean aún más eficientes.

¿Cuáles son las ventajas de la IA en la fabricación?

1/ Inspección visual impulsada por IA

El control de calidad y la inspección visual ya han experimentado enormes mejoras gracias a la IA. Vuforia Step Check de PTC guía a los supervisores a través del proceso de entrenamiento de una IA sobre modelos digitales y físicos para crear un programa que ayude a los ingenieros de inspección a identificar e incluso solucionar posibles problemas del producto. Step Check automatiza entonces el proceso de documentación, aumentando la eficiencia de los trabajadores.

2/ La IA en el mantenimiento de equipos y la gestión de instalaciones

La IA en la fabricación también puede utilizar información de Internet industrial de las cosas para generar estrategias de mantenimiento predictivo. Estas estrategias pueden optimizar la producción manteniendo las máquinas en perfecto estado de funcionamiento. También evitan los costosos tiempos de inactividad al programar el mantenimiento en lugar de esperar a la reparación. Kepware de PTC permite a los operadores humanos conectar dispositivos inteligentes y ver sus diagnósticos en tiempo real de un vistazo.

Los fabricantes también están incorporando sistemas de inteligencia artificial industrial a los inventarios para automatizar los pedidos de piezas y suministros esenciales antes de que se agoten. Como las cadenas de suministro ya son delicadas, la IA puede evitar retrasos por el simple error de no pedir los componentes a tiempo.

3/ CAD asistido por IA

IA generativa está demostrando cada vez más su capacidad para crear contenidos utilizables a partir de indicaciones, incluso en el viejo campo del CAD. Herramientas como Creo de PTC es probable que se vean cada vez más aumentados por las aportaciones de la inteligencia artificial especializada en el diseño de productos.

4/ Habilitar un nuevo tipo de mano de obra

Además, la prevalencia y la utilidad de los procesos completamente automatizados se están disparando, al igual que el número de «cobots» en la fabricación.

La expansión de su uso en la fabricación al mismo tiempo que el crecimiento explosivo en los campos de los LLM y el procesamiento del lenguaje natural contribuyen a impulsar los sueños de robots totalmente inteligentes e interactivos que se comuniquen orgánicamente con sus compañeros humanos. Sin embargo, de momento esto sigue siendo cosa del futuro.

IA y RA

1/ Un dúo poderoso en la fabricación

Realidad aumentada es otra tecnología emergente que ya tiene varios casos de uso establecidos en la fabricación. Los modelos de realidad aumentada sustituyen cada vez más a las maquetas físicas en las primeras fases de diseño, donde ahorran costes de material y tiempo de iteración. Estos modelos también pueden utilizarse en programas de colaboración a distancia para ahorrar costes de desplazamiento, así como para módulos de formación. Estos modelos pueden generarse incluso a partir de programas CAD que las empresas ya utilizan en el flujo de trabajo de diseño convencional.

Ya hemos mencionado la interacción entre la inteligencia artificial industrial y la RA en la fabricación. Cuando la inteligencia artificial potencia las aplicaciones de realidad aumentada, los beneficios de cada tecnología se multiplican.

Por ejemplo, la filial de Magna International Nascote Industrias apalancadas Vuforia Step Check tanto para la formación de nuevos empleados como para mejorar el proceso de inspección visual. El software fue capaz incluso de identificar una «conexión blanda» que a menudo pasaba desapercibida para los ingenieros de inspección pero que acabaría aflojándose.

La IA se entrena inicialmente a partir de imágenes de un producto físico o de modelos existentes. Sin embargo, las IA potentes pueden generar después sus propias imágenes y modelos simulando diferentes situaciones y condiciones. El proceso de generación de datos sintéticos puede ayudar a optimizar el diseño del producto. También puede preparar a un sistema de inteligencia artificial industrial para situaciones con las que aún no se ha encontrado. Esto es similar a cómo un humano puede imaginar lo que podría hacer en una situación futura.

La realidad aumentada, al presentar la información espacial en un medio intuitivo, es también una gran forma de transmitir información compleja de forma eficaz. Podría hacer que los trabajadores aprovecharan eficazmente el volumen de información que la IA pone a su disposición. De este modo, la RA se convierte en una interfaz a través de la cual los humanos pueden interactuar y la IA en una ayuda práctica para el trabajo.

2/ IA para la RA: el futuro de las instrucciones de trabajo y la documentación

Step Check puede hacer algo más que escanear en busca de defectos. Incorpora instrucciones de trabajo que guían al ingeniero de inspección a través de todo un flujo de trabajo de inspección visual. El programa les ayuda a navegar por el objeto en el espacio e incluso a solucionar problemas comunes si es posible. También genera un informe sobre cada inspección, incluyendo los problemas que se hayan podido encontrar en cada unidad.

Estos últimos procesos -las instrucciones de trabajo potenciadas por IA y las soluciones de documentación- tienen futuro como proyectos propios. Los ingenieros de inspección no son los únicos tipos de trabajadores que actualmente siguen instrucciones de trabajo físicas y gestionan su propia documentación. En la actualidad, trabajadores de todo tipo de funciones se apresuran a seguir instrucciones de papeleo y se apartan de sus trabajos reales para archivar informes. Estas molestias son ineficaces.

Además, las soluciones de RA pueden ser atractivas de un modo que los procesos estándar no suelen serlo. Aunque no estén explícitamente gamificadas, estas soluciones ofrecen estimulación mental y proporcionan un descanso refrescante de las tareas repetitivas durante los turnos largos. Esto puede contribuir en gran medida a mejorar la satisfacción laboral.

La IA industrial también ayudará a los nuevos trabajadores a ponerse al día y a transferir conocimientos. Formar a la IA a partir de expertos humanos convierte a la IA en un experto por derecho propio. También como un ingeniero humano, la IA sigue aprendiendo de cada uso. Ese conocimiento se transmite entonces a los ingenieros humanos más nuevos, que ven el conocimiento acumulado de la IA a través de pantallas de RA intuitivas. Con el avance de los modelos de lenguaje natural, es posible que pronto veamos también IA que capaciten a los trabajadores de forma más eficaz que los métodos de formación convencionales.

3/ IA y RA en el servicio

La IA en la fabricación no es el final de la historia. Aplicaciones similares a las que hemos explorado en la planta de montaje también pueden implementarse después de que un producto se envíe para que el personal de servicio pueda mantener los productos sin tener que enviarlos de vuelta al fabricante. Algún día, estas herramientas podrán extenderse al cliente medio.

Aunque el potencial de la IA en el servicio posventa es enorme, aún quedan algunos interrogantes antes de que esta práctica se generalice. Por ejemplo, ¿una IA entrenada en información de producto potencialmente patentada supondrá un riesgo de seguridad para las empresas que adapten esa IA para uso público? ¿Habrá que superar alguna barrera lingüística cuando un programa pensado para ingenieros empiece a comunicarse con personas no especializadas? ¿Quién podría ser responsable de las consecuencias de ello?

Todavía estamos en un momento definido por el hecho de que tanto las empresas como los particulares se sienten cómodos utilizando la IA para cada vez más tareas. Las preguntas no deberían impedirnos explorar estas posibilidades. Deberían guiarnos a medida que avanzamos en las nuevas implementaciones de la IA.

¿Cuáles son los retos de la adopción de la IA?

Algunas de las preocupaciones mencionadas anteriormente tienen que ver con la privacidad y la seguridad de las empresas. Se trata de una preocupación real para las empresas. En muchos casos, las empresas tienen estrictas normas de seguridad para los servicios que implican el uso de una cámara. A menudo pueden resolverse con soluciones in situ que no siempre se prestan bien a la IA. Sin embargo, estas preocupaciones se están resolviendo cada vez más con una infraestructura de nube privada o computación de borde que mantiene la información en el dispositivo.

Un mito de la adopción de la IA tiene que ver con la sustitución de los trabajadores humanos. El hecho es que la creciente falta de cualificación en la industria manufacturera promete dejar sin cubrir millones de puestos de trabajo críticos durante la próxima década. La implantación de la IA en funciones de apoyo a los trabajadores humanos proporciona a las personas los recursos necesarios para ocupar puestos que ya están disponibles.

En muchas situaciones, la IA cambia los trabajos que realizan los humanos. En lugar de realizar una tarea física peligrosa o agotadora, ahora tienen que supervisar a una máquina que realiza esa tarea. La IA en la fabricación no deja a los humanos sin trabajo, aunque podría ponerlos fuera de peligro.

Sin embargo, la IA es una poderosa tecnología de transición. Aprovecharla al máximo significa generar confianza en los sistemas de IA y garantizar el cumplimiento de la normativa. Una regulación consciente puede mantener a salvo a los seres humanos y a las empresas mientras utilizan la IA.

Por ejemplo, reglamento puede exigir que las decisiones críticas sean tomadas por humanos y no por máquinas. O que el dinero gastado en infraestructuras de IA venga acompañado de un presupuesto para formar a los humanos para que trabajen con dispositivos y sistemas impulsados por IA (upskilling) o para que realicen la transición a puestos de trabajo que no puedan ser ocupados por la tecnología emergente (reskilling).

¿Cuál es el futuro de la IA en la fabricación?

Estamos en un momento explosivo para la IA. Sin embargo, la IA sólo será más práctica en la industria manufacturera mediante la adopción de tecnologías complementarias como la RA y los sistemas de datos avanzados. Estas tecnologías permiten que la IA funcione a través de la infraestructura existente de forma accesible para los trabajadores actuales, impulsando la eficiencia de la mano de obra.

El futuro de la IA industrial no es sólo el futuro de la tecnología. También es el futuro de las personas que la utilizan y se benefician de ella. Las empresas que utilicen la IA verán cómo se reducen los costes de producción y medioambientales al ahorrar en material, desplazamientos, tiempos de inactividad y reprocesamientos.

Los trabajadores que trabajen con IA verán cómo aumenta la satisfacción laboral a medida que la IA automatiza tanto los elementos más mundanos como los más peligrosos de su trabajo. Los clientes se beneficiarán de productos más asequibles y fiables. Tendrán una mayor capacidad para mantener y reparar esos productos cuando sea necesario.

La IA ya ha intervenido en la industria en términos de gestión e interpretación de datos. Ahora estamos empezando a ver el cambio sísmico que se produce cuando la IA encuentra su camino hacia la planta de producción a través de robots, cobots, IA generativa y RA.

Este es un momento emocionante para que las empresas con visión de futuro empiecen a integrar la IA en sus flujos de trabajo existentes y a conectar su infraestructura actual.

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