Cómo se utiliza la IA en la fabricación: Ejemplos, casos de uso y ventajas

A estas alturas, seguro que ya conoce los coches autónomos, los asistentes de IA generativa como ChatGPT o los chatbots interactivos. Estos son solo algunos ejemplos tangibles de IA que ya han dejado su huella en nuestra vida cotidiana.

Pero más allá de estas innovaciones cotidianas se esconde una revolución que está remodelando el panorama de la fabricación. La inteligencia artificial en la fabricación está aquí, y ha llegado para quedarse.

La IA en la industria manufacturera

Según una encuesta realizada entre fabricantes internacionales, el 89 % de las empresas tiene previsto implantar pronto la IA en sus redes de producción, y el 68 % ya ha empezado a aplicar soluciones de IA. Sin embargo, solo el 16 % alcanzó sus objetivos, debido principalmente a la falta de competencias digitales y capacidades de escalado.

Estas estadísticas muestran que la industria reconoce la importancia y los beneficios de la inteligencia artificial para la fabricación, y las empresas ya están haciendo un esfuerzo para adoptar la IA en sus operaciones. Sin embargo, la brecha entre los proyectos piloto y las integraciones exitosas de IA a gran escala sigue siendo un reto.

En este artículo, explicaremos estas estadísticas profundizando en cómo se utiliza la IA en la fabricación, proporcionando información sobre las principales aplicaciones de la IA, como el mantenimiento predictivo y el control de calidad. También destacaremos algunos casos de uso por parte de empresas de fabricación líderes en todo el mundo y, por último, repasaremos los beneficios que la IA aporta a la fabricación y sus limitaciones, principalmente asociadas a la implementación.

¿Qué es la IA?

Empecemos por lo básico: ¿qué es la inteligencia artificial (IA)? Si no estás familiarizado con el concepto y su tecnología subyacente, te pondremos al día.

La inteligencia artificial es la tecnología que permite a ordenadores y máquinas simular la inteligencia humana y la capacidad de resolver problemas. La IA ayuda en tareas que mejoran la inteligencia humana, como la toma de decisiones o la resolución de problemas. Sin embargo, la IA también puede asumir por completo tareas que requieren una intervención humana sustancial, como la conducción de coches autónomos.

Los sistemas de IA utilizan algoritmos y grandes conjuntos de datos para imitar la inteligencia humana. Recopilan y procesan datos, identifican patrones y utilizan modelos como redes neuronales para completar tareas. La IA aprende y se adapta constantemente para mejorar su rendimiento con el tiempo.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que el término inteligencia artificial abarca muchas tecnologías que potencian la IA, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural.

Tipos de tecnologías de IA en la fabricación

La inteligencia artificial se utiliza a menudo como término genérico para las herramientas y técnicas que permiten a las máquinas simular una inteligencia y un comportamiento similares a los humanos. Algunas de las tecnologías clave que vemos a menudo en las soluciones de IA para la fabricación son:

Aprendizaje automático

Se trata de un subconjunto de la IA que confiere a las máquinas la capacidad de aprender de los datos. Automatiza la creación de modelos analíticos permitiendo a los sistemas aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático. Establece parámetros básicos sobre los datos y entrena al ordenador para que aprenda de forma independiente reconociendo patrones mediante muchas capas de procesamiento. Es útil para el reconocimiento de imágenes y del habla.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

La PNL permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Se utiliza para la traducción de idiomas, el análisis de sentimientos y la conversión de voz a texto.

Visión por ordenador

La visión por ordenador permite a las máquinas interpretar y comprender la información visual de imágenes o vídeos, para tareas como la clasificación de imágenes o el reconocimiento facial.

Robótica

La robótica combina la inteligencia artificial con la ingeniería mecánica para crear máquinas (robots) capaces de realizar tareas de forma autónoma o con una intervención humana mínima. Esto incluye los robots industriales utilizados en la fabricación, así como los robots sociales diseñados para la interacción humana.

Ahora que ya conoce las tecnologías subyacentes, veamos cómo se implantan las soluciones de IA y cómo mejoran la eficiencia y la innovación en el sector manufacturero.

¿Cómo se utiliza la IA en la fabricación?

La IA está transformando las fábricas en entornos más eficientes, rentables e innovadores. Las cinco principales aplicaciones de la IA en la fabricación son:

1. Mantenimiento predictivo
2. Control de calidad mejorado con IA
3. Optimización de la cadena de suministro
4. Automatización inteligente
5. Formación y asistencia basadas en IA

1. Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo es, sin duda, uno de los casos de uso de la IA que más está cambiando las reglas del juego. No es de extrañar, teniendo en cuenta que el mantenimiento predictivo basado en IA puede mejorar significativamente el proceso de fabricación.

Mediante el análisis de los datos recogidos de sensores, telemetría de equipos y otras fuentes, los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir cuándo es probable que se produzcan fallos en los equipos. Esta solución de IA permite a los fabricantes programar el mantenimiento de forma proactiva, minimizando el tiempo de inactividad y reduciendo los costes de mantenimiento.

Gemelos digitales

Un gemelo digital es una réplica virtual de un activo físico que captura datos en tiempo real y simula su comportamiento en un entorno virtual. Al conectar el gemelo digital con los datos de los sensores del equipo, la IA para la industria manufacturera puede analizar patrones, identificar anomalías y predecir posibles fallos.

Esta información proporciona a los equipos de mantenimiento información predictiva para programar las intervenciones de mantenimiento de forma proactiva antes de que se produzcan fallos en los equipos.

IA Generativa

La IA generativa es en realidad un subconjunto del aprendizaje profundo y aprende de conjuntos de datos existentes para generar nuevos contenidos, como texto, imagen y código. La IA generativa puede generar datos sintéticos que simulan posibles escenarios de fallo. Estos datos sintéticos pueden utilizarse para entrenar modelos de mantenimiento predictivo.

2. 2. Control de calidad

Un error durante la producción pone en peligro la calidad y la seguridad del producto final. Los sistemas de visión artificial pueden mitigar estos riesgos analizando imágenes o datos de sensores para detectar defectos o anomalías en los productos. Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan en conjuntos de datos etiquetados para reconocer patrones asociados a defectos, lo que permite clasificar y ordenar los defectos de forma automatizada.

3. Optimización de la cadena de suministro

Imagine una bola de cristal que predice fallos en los equipos y pronostica tendencias de consumo, plazos de entrega o retrasos en el transporte. Así es como la IA transforma la gestión de la cadena de suministro: prediciendo las fluctuaciones de la demanda, optimizando el inventario e identificando posibles interrupciones.

Previsión de la demanda

La IA se aplica cada vez más en la previsión de la demanda para mejorar la precisión y la fiabilidad. Los algoritmos de IA pueden identificar patrones y tendencias que usted podría pasar por alto analizando grandes volúmenes de datos, incluidos datos de ventas, comportamiento de los clientes, indicadores económicos y factores externos (por ejemplo, patrones meteorológicos).

Gestión del inventario

Los sistemas de IA permiten a los fabricantes mantener niveles óptimos de inventario teniendo en cuenta múltiples factores como el plazo de entrega, los costes de mantenimiento, los costes de los pedidos y los requisitos de nivel de servicio. Gracias al seguimiento en tiempo real de los niveles de existencias, el estado de los pedidos y los plazos de entrega previstos, los fabricantes pueden equilibrar el inventario de existencias y mejorar la visibilidad del inventario en toda la cadena de suministro.

Esto permite a los fabricantes anticiparse a los cambios en la demanda con mayor precisión, optimizar los niveles de inventario y tomar decisiones informadas sobre producción, aprovisionamiento y asignación de recursos.

4. Automatización inteligente

La automatización inteligente es la combinación de software inteligente y equipos robóticos. Aprovecha las ventajas de la IA para automatizar tareas que van más allá de la repetición combinando IA, robots industriales o automatización robótica de procesos.

Robots automatizados

Los robots industriales llevan tiempo siendo un elemento básico en la industria manufacturera. Sin embargo, la integración de la IA en los robots automatizados representa un avance significativo en la tecnología de fabricación. A diferencia de los robots industriales tradicionales programados con instrucciones fijas, los robots con IA pueden aprender de su entorno, adaptarse a condiciones cambiantes y tomar decisiones de forma autónoma.

Los robots de IA, a diferencia de los trabajadores humanos, pueden operar de forma continua sin necesidad de pausas. También muestran tasas de error significativamente más bajas, una característica que permite a los fabricantes ampliar su capacidad de producción con confianza.

Robots colaborativos (cobots)

Los robots colaborativos, también llamados cobots o co-robots, son robots que trabajan junto a los trabajadores en una fábrica para completar una tarea que no puede automatizarse por completo (y ser realizada por un robot automatizado).

Este enfoque colaborativo de la automatización mejora la eficacia, la flexibilidad y la ergonomía de las operaciones de fabricación, al tiempo que permite a los trabajadores centrarse en tareas más complejas que requieren inteligencia humana.

Automatización robótica de procesos

La Automatización Robótica de Procesos (RPA) automatiza tareas repetitivas basadas en reglas que los trabajadores suelen realizar con ordenadores. Utiliza robots de software para imitar acciones humanas como la introducción de datos, la copia de archivos y la cumplimentación de formularios.

Facturas, pedidos, informes, listas de comprobación: el papeleo está presente en todos los aspectos de la fabricación. Si la digitalización del papeleo es el primer paso hacia la eficiencia, la incorporación de un RPA basado en IA es el objetivo final. El RPA es un asistente que se encarga de las tareas repetitivas del papeleo. Gracias a la IA, puede aportar capacidades analíticas y de toma de decisiones para una estrategia de automatización óptima.

5. Formación y asistencia

En el sector industrial, unas instrucciones de trabajo claras y precisas son la columna vertebral de unos procesos de producción eficientes. Tradicionalmente, estas instrucciones se compilaban manualmente, lo que suponía un proceso largo y propenso a errores. En los últimos años, las instrucciones de trabajo digitales han revolucionado la eficiencia operativa y la productividad de las fábricas. Sin embargo, añadir una capa de herramientas digitales impulsadas por IA podría cambiar la forma en que se crean las instrucciones de trabajo.

Por ejemplo, con las funciones de conversión de voz a texto, los trabajadores de una fábrica pueden dictar instrucciones y convertirlas automáticamente en pasos estructurados y escritos. Otra aplicación es la segmentación automática de vídeo, en la que las instrucciones grabadas en formato de vídeo se analizan y dividen en pasos discretos y fáciles de seguir. Esto es posible gracias al reconocimiento avanzado del habla y al análisis de contenidos basado en inteligencia artificial.

Ejemplos de IA en la fabricación

La integración de la IA en las operaciones de producción ha pasado de ser una visión futurista a una realidad práctica, como demuestran las siguientes empresas que utilizan la IA en la fabricación. Por ejemplo, cómo los principales fabricantes de automóviles están poniendo la IA en el asiento del conductor, Ford poniendo cobots junto a los trabajadores de la cadena de montaje y BMW está personalizando el control de calidad con su plataforma de IA.

BMW Group - Control de calidad personalizado

Como muestra el siguiente ejemplo de BMW Group, la IA es cada vez más frecuente en la fabricación de automóviles. El fabricante alemán desarrolló a medida su plataforma de IA AIQX, siglas de Artificial Intelligence Quality Next.

La plataforma utiliza cámaras, tecnología de sensores e IA para automatizar los procesos de calidad en la cinta transportadora. Los algoritmos y la IA analizan los datos registrados por estas en tiempo real y envían información inmediata a los empleados de la cadena de producción a través de dispositivos inteligentes.

Ford - Robots en la cadena de montaje

Hace más de un siglo, Henry Ford revolucionó la industria del automóvil con su innovadora cadena de montaje. Desde entonces, el fabricante de automóviles no ha dejado de innovar en la producción de vehículos.

Más recientemente, Ford ha integrado la IA en sus cadenas de montaje instalando brazos robóticos que agarran los convertidores metálicos y los ensamblan en su sitio. Mientras realiza esta tarea, el sistema de IA aprende la forma más eficiente de unir las piezas.

Rolls Royce - Gemelos digitales para el mantenimiento predictivo

Para optimizar el rendimiento y el mantenimiento de los motores de aviación, el fabricante aeronáutico Rolls-Royce ha desarrollado una plataforma digital gemela para consolidar los datos de todos los motores producidos.

Rolls-Royce puede supervisar el rendimiento de los motores, predecir posibles problemas y optimizar los programas de mantenimiento recopilando y analizando datos históricos y en tiempo real de estos motores. Esta integración de gemelos digitales e IA mejora la eficiencia operativa y aumenta la seguridad y fiabilidad de la aviación.

General Electric - Datos para la sostenibilidad

A partir de 2024, General Electric (GE) lanza Proficy for Sustainability Insights, una nueva solución de software que ayuda a los fabricantes a alcanzar sus objetivos de sostenibilidad, al tiempo que maximiza la productividad y la rentabilidad. Mediante la integración de datos operativos y de sostenibilidad, el software basado en IA permite a los fabricantes utilizar los recursos de manera más eficiente y eficaz en una planta o en operaciones enteras, y realizar un seguimiento de las métricas climáticas necesarias para el cumplimiento normativo.

Beneficios de la IA en la fabricación

La IA podría considerarse el cerebro de la fabricación en la Industria 4.0. Analiza los datos para optimizar los procesos, aumentar la eficiencia, reducir los costes y mejorar la calidad con un control de calidad basado en IA.

Ahorro de costes

La IA reduce los costes operativos gracias a la optimización de los procesos, la disminución del tiempo de inactividad y la asignación eficaz de recursos.

Toma de decisiones basada en datos

La IA analiza grandes cantidades de datos para identificar tendencias y patrones, proporcionando información valiosa para optimizar los procesos de producción, mejorar el diseño de los productos y tomar decisiones empresariales basadas en datos.

Optimización de la cadena de suministro

La IA optimiza la logística de la cadena de suministro, la gestión de inventarios y los procesos de adquisición, mejorando la eficiencia, reduciendo los costes y aumentando la resistencia general de la cadena de suministro.

Mayor seguridad

La IA mejora la seguridad en el lugar de trabajo combinando la automatización, la supervisión en tiempo real y el análisis predictivo. Este enfoque múltiple protege a los trabajadores y mantiene seguro el entorno de fabricación.

Mayor calidad del producto

Los sistemas de visión basados en IA pueden inspeccionar productos con mucha más precisión y rapidez que los inspectores humanos, que son más propensos a cometer errores (y a pasarlos por alto).

Mayor eficacia

La IA puede encargarse de tareas repetitivas, liberando a los trabajadores para que se concentren en procesos más complejos. Los sistemas optimizan los procesos analizando los datos para identificar cuellos de botella, detectar problemas antes de que se produzcan, garantizar un control de calidad de primera categoría y sugerir mejoras. Esto acelera la producción y minimiza los errores y el desperdicio de materiales, lo que conduce a un entorno de fabricación más fluido y productivo.

Limitaciones de la IA en la fabricación

Aunque las ventajas de la IA en la fabricación son prometedoras, también es importante tener en cuenta sus limitaciones. Los retos y preocupaciones asociados a la IA están relacionados sobre todo con el proceso de implantación y la mano de obra.

Infraestructura de datos

La IA se nutre de los datos. Sin embargo, la fabricación tradicional puede necesitar más infraestructura de datos para recopilar, almacenar y analizar la gran cantidad de datos necesarios para la formación práctica en IA. La calidad de los datos también es fundamental, y garantizar conjuntos de datos limpios y precisos puede resultar complicado.

Al proporcionar un eje central para recopilar y supervisar los datos de producción en tiempo real, puede acabar con los silos de datos, garantizar la calidad de los mismos y agilizar el flujo de información.

Protección de datos y normativa

Dado que los sistemas de IA dependen en gran medida de los datos, incluida la información confidencial relacionada con los procesos de fabricación, los diseños de los productos y los datos de los clientes, garantizar la privacidad y la seguridad de los datos se convierte en algo primordial.

Además de proteger los datos, las empresas de fabricación deben cumplir diversas normativas de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en Europa o la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) en Estados Unidos. El incumplimiento de estas normativas puede acarrear multas y daños a la reputación.

Normalización

La ampliación de una solución de IA puede requerir la estandarización de procesos o formatos de datos para garantizar que la IA funcione de forma coherente. Aunque esto garantiza la limpieza de los datos y simplifica la integración de la IA, también puede limitar su capacidad para aprender y adaptarse a situaciones únicas.

La clave es encontrar un equilibrio: estandarizar los datos para una integración fluida de la IA, pero manteniendo cierta flexibilidad en los procesos para permitir que la IA descubra y sugiera mejoras, creando en última instancia un entorno de fabricación más inteligente y adaptable.

Déficit de competencias

La implantación de sistemas complejos de IA requiere especialistas en ciencia de datos, ingeniería de IA y fabricación. Esto, unido a los distintos niveles de madurez digital de los fabricantes, supone un reto. Incluso si se implementa la IA, puede persistir una brecha en la comprensión de los resultados de la IA.

Los trabajadores con formación en ciencia de datos necesitan ayuda para entender cómo funcionan la ciencia de datos y el modelado predictivo y necesitan más confianza en los algoritmos abstractos que hay detrás de la tecnología de IA.

Formar a los empleados existentes, desarrollar instrucciones de trabajo digitales claras para las herramientas de IA y asociarse con expertos en IA. Al abordar la brecha de habilidades y promover la fluidez digital, los fabricantes pueden desbloquear el verdadero potencial de la IA y transformar sus operaciones. El desarrollo de instrucciones de trabajo digitales claras también puede desempeñar un papel crucial. Estas instrucciones deben explicar cómo utilizar las herramientas de IA e interpretar eficazmente sus resultados.

La IA para empresas manufactureras en pocas palabras

Dado que la industria manufacturera está a la vanguardia de la transformación digital, la integración de la IA se convierte más en una necesidad que en una ventaja. Las aplicaciones de IA en la fabricación, como el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la automatización inteligente, aumentan la eficiencia, la seguridad y la toma de decisiones.

Sin embargo, el camino hacia una IA plenamente integrada en la fabricación no está exento de desafíos. Cuestiones como la infraestructura de datos, la estandarización y el déficit de competencias digitales deben abordarse para aprovechar todas las ventajas de la IA. El futuro de la fabricación es, sin duda, un futuro en el que la IA tiene su lugar, y los fabricantes que aprovechen su potencial liderarán la innovación, la eficiencia y la competitividad.