En un mundo donde la eficiencia y la innovación son clave, la industria e inteligencia artificial se han fusionado para crear un nuevo paradigma en la producción y gestión industrial. Este artículo desglosa cómo la inteligencia artificial (IA) está remodelando cada aspecto del sector industrial, desde la automatización hasta la sostenibilidad, proyectando un futuro más inteligente y eficiente.
Industria e Inteligencia Artificial
1. Automatización y Robotización: Robots Colaborativos
Ejemplos de Aplicación
- Inspección de Calidad en el Sector Automotriz: En un proyecto liderado por Nutai, se implementó un sistema de control por visión para inspeccionar motores a una velocidad de 50 puntos por minuto. Este sistema se adapta fácilmente a nuevos modelos de motor, lo que demuestra la flexibilidad y la eficiencia de los robots colaborativos en la industria automotriz.
- Carga y Descarga de Discos de Freno en Máquinas CNC: WECOBOTS implementó robots colaborativos para manejar más de 50 referencias diferentes de discos de freno, destacando la sencillez y flexibilidad del sistema, esencial para la introducción de nuevos productos en el futuro.
- Aplicación de Masilla en Piezas: Emenasa diseñó una instalación con un robot colaborativo equipado con un equipo de mástico de utillaje intercambiable y un sistema de control de visión, lo que permite efectuar distintas preparaciones con mínima intervención humana, garantizando alta precisión en el proceso.
- Despaletizado de Envases en el Sector Lácteo: En este caso, CADE Cobots implementó un proceso estandarizado de despaletizado que mejora la productividad y facilita el crecimiento de la empresa gracias a la programación fácil del robot colaborativo.
- Aumento de la Productividad en Centros de Mecanizado: La integración de un robot colaborativo en un centro de mecanizado logró aumentar la producción en un 35%, permitiendo que los trabajadores se enfoquen en tareas de mayor valor añadido.
- Paletizado Flexible en Final de Línea: Un cobot diseñado por Neobotik para paletizar hasta 8 cajas por minuto se adapta a cuatro formatos distintos de cajas, demostrando la flexibilidad y eficiencia de estos sistemas en tareas de paletizado.
2. Mantenimiento Predictivo
Ejemplos de Implementación
- Fallos de Componentes de Vehículos: Un proyecto se centró en predecir la probabilidad de fallo de componentes de vehículos basándose en características específicas de los vehículos. Esto incluyó una recopilación selectiva de datos sobre el estado del vehículo para permitir un análisis independiente del fabricante.
- Identificación Preventiva de Piezas Defectuosas: Un fabricante de automóviles implementó un sistema para rastrear piezas defectuosas a lo largo del proceso de producción y logística, garantizando así la calidad del producto final.
- Mantenimiento Predictivo en Máquinas Expendedoras: Un grupo tecnológico internacional buscó evitar fallos en cajeros automáticos a través de un mantenimiento predictivo basado en componentes, lo que resalta la importancia de la alta disponibilidad y la reducción de costos en sistemas automatizados.
3. Análisis Predictivo y Big Data
Optimización de la Cadena de Suministro
- Industria Automotriz: Una organización utilizó soluciones de IA para la inspección rápida de objetos en la fabricación de automóviles. Esto permitió evitar más de 200 defectos diarios, ahorrando aproximadamente 1.8 millones de dólares al mes y mejorando la detección de defectos en el punto de instalación.
- Mantenimiento de Ascensores y Escaleras Mecánicas: La IA se aplicó para conectar más de 100,000 dispositivos en 24 meses, recopilando datos de rendimiento de productos y anticipando problemas para planificar programas de mantenimiento. Esto redujo el tiempo de inactividad no planificado y mejoró la calidad del servicio.
- Industria de Trenes: Se utilizó la IA para pasar de un mantenimiento reactivo a uno predictivo, midiendo la condición de activos como ventiladores y sopladores de túneles y analizando múltiples conjuntos de datos. Esto mejoró la evaluación de la condición de los activos y extendió su vida útil.
- Industria de Utilities: La IA se aplicó para inspeccionar activos distribuidos en lugares de difícil acceso, proporcionando evaluaciones más precisas, mejores decisiones de planificación y eliminando la necesidad de inspecciones manuales costosas.
4. Calidad y Control de Procesos
Inspección Visual Automatizada
- Detección y Clasificación de Defectos Variables: La IA puede identificar y clasificar defectos de forma, color, tamaño y posición en la producción industrial, superando las limitaciones de los sistemas basados en reglas y mejorando con cada inspección.
- Reducción de la Tasa de Pseudoerrores: La IA ayuda a reducir los pseudoerrores comunes en los sistemas de inspección tradicionales, aprendiendo a distinguir entre defectos aceptables y no aceptables.
- Evaluación de Grandes Cantidades de Datos: La IA procesa grandes volúmenes de datos de inspección óptica más rápidamente que los algoritmos convencionales, mejorando significativamente la eficiencia del proceso de inspección.
Optimización Continua de Procesos
- Recomendación de Productos y Servicios: Plataformas como Spotify y Netflix utilizan IA para comprender comportamientos e intereses de los usuarios y hacer recomendaciones personalizadas. Estos sistemas se nutren de grandes volúmenes de datos para perfeccionar sus algoritmos y mejorar sus sugerencias.
- Automatización del Servicio a través de Chatbots: Los chatbots se utilizan para optimizar el servicio al cliente, comprendiendo y respondiendo a las necesidades de los usuarios. Bancos y otras compañías invierten en asistentes de IA para realizar tareas como informar saldos y realizar transacciones, aprendiendo y anticipando las necesidades de los usuarios.
5. Seguridad y IA
Monitoreo en Tiempo Real
La IA ha revolucionado la seguridad en el lugar de trabajo mediante la mejora en la vigilancia y el monitoreo de las actividades. Puede analizar con precisión los distintos escenarios de riesgo, optimizando la capacidad de anticipar crisis o contingencias y eliminando situaciones de riesgo. Esto ha llevado a una reducción significativa en la tasa de accidentes y enfermedades laborales. Ejemplos concretos incluyen:
- Monitoreo del uso de Equipos de Protección Personal.
- Detección de incendios o emergencias químicas.
- Alerta sobre la presencia de materiales peligrosos.
- Identificación de comportamientos peligrosos de los trabajadores.
- Automatización de tareas peligrosas, como soldadura y manejo de explosivos, mediante robots y drones.
Además, la IA analiza la accidentalidad histórica y detecta patrones para alertar a trabajadores y supervisores sobre posibles riesgos. Se utiliza también para detectar síntomas precoces de enfermedades profesionales, lo que permite ofrecer asesoramiento médico oportuno.
Simulaciones y Entrenamiento
Las simulaciones basadas en IA preparan al personal para situaciones de emergencia, ofreciendo entrenamientos realistas que mejoran la preparación y la respuesta ante emergencias. Estos sistemas simulan diversos escenarios de riesgo, permitiendo al personal familiarizarse con procedimientos de seguridad y respuesta ante situaciones críticas.
6. Sostenibilidad y Eficiencia Energética
Gestión Inteligente de Recursos
La IA contribuye a una mayor sostenibilidad energética, la descarbonización, y la descentralización de la energía. Un ejemplo significativo es el análisis de datos para un consumo energético más eficiente, reduciendo así las emisiones de dióxido de carbono.
Otra aplicación es la mejora en la planificación y uso de energías renovables, así como en la detección temprana de fallos y la reparación automática de infraestructuras. Esto permite monitorear la calidad y la situación de los materiales, evitando averías importantes.
Reducción de la Huella de Carbono
La analítica energética inteligente permite tomar decisiones rápidas para mejorar operaciones y mitigar riesgos. Se utiliza para mejorar el tiempo de actividad de equipos y acelerar la toma de decisiones basada en datos multidisciplinarios.
Un ejemplo clave es el mantenimiento predictivo en centros de datos, donde la IA ayuda a predecir la mejor manera de gestionar la energía y la refrigeración para maximizar la eficiencia energética.
7. Personalización Masiva
Desde el Cliente a la Producción
La personalización masiva es una estrategia de negocio y producción centrada en las necesidades del cliente, donde este puede elegir características o funciones específicas de un producto antes o después de realizar la compra. Esta táctica combina las ventajas de la personalización con los bajos costos de la producción en masa, utilizando técnicas innovadoras que permiten crear piezas intercambiables y personalizar detalladamente el producto final. En este esquema, el cliente pasa de estar al final de la línea de producción a un lugar privilegiado casi al inicio.
Ejemplos notables incluyen:
- Dell: Permite a los clientes configurar sus equipos de computación, eligiendo desde colores hasta componentes internos y servicios especializados.
- Nike: Ofrece una plataforma donde los clientes pueden diseñar sus propios zapatos, eligiendo colores y materiales.
- Starbucks: Permite a los clientes personalizar ampliamente sus bebidas, desde la temperatura hasta los sabores y el método de extracción.
La Logística de lo Personalizado
En este modelo, la IA maneja con destreza la variedad y la demanda, facilitando la gestión de la complejidad inherente a la personalización masiva. A través de sistemas inteligentes, se puede adaptar la producción y el inventario en tiempo real para satisfacer las necesidades específicas de los clientes, manteniendo al mismo tiempo la eficiencia en costos y operaciones.
8. Integración Vertical y Horizontal
Comunicación entre Máquinas
La integración horizontal en la industria 4.0 implica la conexión de máquinas y unidades de producción, que comunican constantemente su estado y responden autónomamente a los requisitos de producción. Esta integración permite la producción de tamaños de lote pequeños de manera rentable y reduce el tiempo de inactividad mediante el mantenimiento predictivo. La digitalización en toda la cadena de valor y suministro es central en este proceso, con intercambios de datos y sistemas de información conectados ocupando un lugar central.
Visión Holística de la Empresa
La integración vertical, por otro lado, se refiere a la integración de sistemas de TI en varios niveles jerárquicos de producción y fabricación, en una solución integral. Los niveles van desde la planta, que interactúa con el proceso de producción a través de sensores y actuadores, hasta la planificación empresarial, que incluye gestión y procesamiento de pedidos y la planificación general de la producción. Las tecnologías típicas en esta integración incluyen PLC (programmable logic controllers), SCADA (supervisory control and data acquisition), MES (manufacturing execution system), y ERP (enterprise resource planning) inteligente.
Estos ejemplos ilustran cómo la inteligencia artificial está transformando no solo la forma en que se producen y personalizan los productos para satisfacer las demandas de los clientes, sino también cómo las empresas están reestructurando sus procesos de producción y logística para una mayor eficiencia y coherencia operativa.
9. Entrenamiento y Desarrollo de Personal
Capacitación Asistida por IA
La inteligencia artificial (IA) está transformando la capacitación empresarial de varias maneras:
- Interrogatorio en Tiempo Real: Las herramientas de aprendizaje con IA procesan consultas de los alumnos en tiempo real, ofreciendo razonamiento, asesoramiento y aclaración, y sugiriendo recursos de aprendizaje.
- Procesamiento del Lenguaje Natural: Los asistentes de IA integrados en plataformas de aprendizaje electrónico reconocen el lenguaje hablado de los estudiantes, comprendiendo varias pronunciaciones, idiomas y sonidos.
- Aprendizaje Acelerado y Eficiente: La IA acelera el proceso de aprendizaje eliminando obstáculos menores, manteniendo la calidad de la experiencia de aprendizaje.
- Descubrimiento de Contenido: La IA descubre nuevos contenidos de aprendizaje a través de análisis de lo que está disponible en plataformas en línea, como Youtube o LinkedIn Learning.
- Creación de Contenido: La IA se utiliza para crear artículos y recursos de aprendizaje, combinando y enriqueciendo contenido multimedia existente.
Creación de Empleo y Reinvención Profesional
La IA no solo reemplaza empleos, sino que también crea nuevos:
- Senior Data Scientist: Especializado en gestión y análisis de grandes cantidades de datos.
- Senior Data Engineer: Fundamental para el desarrollo de sistemas de información complejos, especialmente en big data.
- Expertos en Inteligencia Artificial: Diseñan y crean procesos artificiales para solucionar problemas o realizar tareas de forma independiente.
- Expertos en Robótica: Orientados a crear, desarrollar y configurar robots y sistemas inteligentes.
- Especialistas en Ciberseguridad: Responsables de la protección de datos y la información de las organizaciones.
- Cognitive Analyst: Enfocados en la computación cognitiva para simular el razonamiento y la comunicación humana.
10. Ética, Regulación y Política
Transparencia y Rendición de Cuentas
Los dilemas éticos relacionados con la IA incluyen la reproducción de prejuicios, la degradación del clima y las amenazas a los derechos humanos. La Recomendación de la UNESCO sobre la ética de la IA enfatiza la protección de los derechos humanos y la dignidad, basándose en principios fundamentales como la transparencia y la equidad.
- Auditoría y Trazabilidad: Los sistemas de IA deben ser auditables y trazables, con mecanismos de supervisión, evaluación de impacto y auditoría.
- Responsabilidad: Es crucial que siempre sea posible atribuir la responsabilidad ética y jurídica a personas físicas o entidades jurídicas.
Estos desarrollos en capacitación asistida por IA y creación de empleo demuestran cómo la IA está redefiniendo las habilidades requeridas en el mercado laboral y mejorando la eficiencia y efectividad del aprendizaje. Paralelamente, la ética, la regulación y la política juegan un papel vital en asegurar que el uso de la IA se alinee con los derechos humanos y principios éticos, garantizando un desarrollo tecnológico responsable.
FAQ Preguntas Frecuentes
¿Cómo afecta la inteligencia artificial a los trabajos en la industria?
La IA está transformando los trabajos en la industria, automatizando tareas repetitivas y peligrosas, pero también creando nuevas oportunidades de empleo que requieren habilidades en tecnología y análisis de datos.
¿Qué industrias se benefician más de la inteligencia artificial?
Sectores como la manufactura, la logística, la automoción y la farmacéutica están a la vanguardia de integrar la IA para mejorar la eficiencia, la calidad del producto y la personalización.
¿La inteligencia artificial puede innovar en la sostenibilidad industrial?
Absolutamente, la IA es clave para lograr operaciones más sostenibles, optimizando el consumo de recursos y energía, y facilitando la transición hacia energías renovables.
¿Cuáles son los desafíos éticos de la IA en la industria?
Los desafíos incluyen la gestión de la privacidad de los datos, la mitigación del desempleo tecnológico y el aseguramiento de que la IA no perpetúe ni amplifique los sesgos existentes.