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¿Cómo están ayudando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la Industria 4.0?

Introducción

Robot soldador, foto de Clayton Cardinalli, CC0La inteligencia artificial y, en particular, el aprendizaje automático (machine learning) han contribuido de forma notoria a la revolución industrial 4.0.

En la actualidad, industrias de todo tipo emplean ya dispositivos basados en alguna tecnología de IA y se espera que el número de empresas que utiliza IA en Europa crezca en los próximos años. Por otro lado, las técnicas de aprendizaje automático empleadas en las organizaciones han simplificado y reducido el trabajo "manual" de muchos trabajadores.

Hace ya algunos años que oímos hablar de la industria 4.0, pero ¿qué es eso exactamente y cómo se relaciona con diversas tecnologías?

Qué es la industria 4.0

Industria 4.0 es un término que fue utilizado por primera vez en 2011 en Alemania y que describe una organización de los procesos de producción basada en la tecnología y en dispositivos que se comunican entre ellos de forma autónoma a lo largo de la cadena de valor. En palabras más sencillas...

La industria 4.0 consiste en la digitalización de la industria y todos los servicios relacionados con la empresa.

También se conoce como cuarta revolución industrial, ciberindustria, industria inteligente etc.

Autor: Christoph Roser at AllAboutLean.com, CC BY-SA 4.0.

Según la figura anterior tenemos:

  • Industria 1.0.: la primera revolución industrial surgió en 1784 con el primer sistema de mecanizado implantado gracias a la máquina de vapor.
  • Industria 2.0: en esta era destaca el invento de la cinta transportadora. Comienza lo que se conoce como la fabricación en serie.
  • Industria 3.0: en los años 60 aparecen los semiconductores y con ellos los primeros controladores programables que permiten automatizar la producción.
  • Industria 4.0: la cuarta revolución industrial se caracteriza por la digitalización de todos los procesos de producción y su conexión a internet.

Cómo está la IA impactando en la industria

En prácticamente todas las empresas de producción encontramos máquinas, así como robots industriales que realizan tareas de forma automatizada, pero esto no significa que usen IA. La principal diferencia entre inteligencia artificial y automatización es que:

  • La automatización utiliza un software que sigue unas reglas y unos pasos preprogramados.
  • La inteligencia artificial es capaz de realizar tareas y tomar decisiones para las que no ha sido específicamente programada previamente.

Tenemos claro qué tareas o en qué áreas de nuestra empresa podemos aplicar la automatización, pero ¿y la inteligencia artificial? ¿Dónde resultaría útil?

Obviamente no existe una fórmula mágica y cada empresa tiene diferentes necesidades y una cultura diferente. Sin embargo, si la automatización de una organización suele suponer ahorros de costes que van del 40% al 75% por ciento y una recuperación de varios meses a varios años, ¿qué cabría esperar si empleamos inteligencia artificial?

Estas son algunas de las áreas de una empresa de producción en las que la inteligencia artificial se muestra realmente útil a la hora de transformar dicha organización:

Mantenimiento

Robot soldador, foto de Clayton Cardinalli, CC0

El mantenimiento predictivo hace que el equipo se someta a mantenimiento cuando es necesario, mientras que el mantenimiento preventivo hace que el trabajo se realice según un cronograma establecido, sea necesario o no.

Para aplicar un mantenimiento predictivo, la empresa debe recopilar y posteriormente analizar mediante técnicas de IA datos de varias fuentes de fabricación como máquinas, sensores, interruptores, etc. Usando algoritmos avanzados de aprendizaje automático (machine learning) las empresas son capaces de predecir cualquier anomalía que pueda provocar un fallo en un equipo antes de que suceda.

Con el uso de IA, las empresas pasarían de realizar mantenimientos preventivos a mantenimientos predictivos, antes de que se produzcan los fallos y anticipándose a ellos con un alto nivel de confianza, con el ahorro en costes que eso supondría.

Calidad

Actualmente, en los procesos industriales, los sistemas de calidad se basan en la evaluación de los productos terminados y la comprobación de su correcto funcionamiento.

Gracias al uso de ciencia de datos e inteligencia artificial, es posible obtener y procesar una gran cantidad de información que permita predecir situaciones complicadas que provocarían importantes problemas de calidad.

Los principales fabricantes usan inteligencia artificial, y más específicamente el aprendizaje automático, para ayudar a garantizar que sus productos estén libres de defectos antes de que salgan de la planta, con el consiguiente ahorro en costes que ello conlleva.

Gracias al empleo de IA, es posible controlar la calidad antes de que el producto esté acabado.

Seguridad

La seguridad en el lugar de trabajo es muy importante; los trabajadores de producción están constantemente en riesgo, pero con la tecnología actual, los fabricantes pueden limitar las amenazas y mejorar la seguridad de sus activos más valiosos: su gente. Veamos un par de ejemplos:

Instrucciones de trabajo en 3D

Todos sabemos que las instrucciones de trabajo y, en especial, los manuales de las máquinas, a veces son textos no tan didácticos ni tan claros como cabría esperar.

Incluir realidad aumentada en las instrucciones de proceso, así como en los manuales, puede ayudar a los trabajadores a comprender mejor las tareas y a ser conscientes de los riesgos de seguridad y las condiciones peligrosas cuando trabajan con cierta maquinaria. El texto impreso carece del contexto visual que proporciona la RA.

Monitorización en tiempo real

Monitorear el estado de las máquinas, líneas e instalaciones permite predecir y responder a posibles problemas de seguridad antes de que sucedan. Por ejemplo, si se detecta una anomalía dentro de un equipo sobre aspectos como la temperatura, la calidad del aire o los niveles de ruido, permitiría apagar proactivamente equipos defectuosos o despejar áreas inseguras anticipándose con alta confianza a los problemas de segudidad. Con este tipo de información operativa al alcance de la mano y analizada en tiempo real, se puede, no solo mejorar el cumplimiento de la normativa de prevención, sino hacer que el lugar de trabajo y el medio ambiente sean significativamente más seguros.

Gracias a la IA ahora hay tecnología disponible que permite mejorar la seguridad en la industria y evitar lesiones y enfermedades a los trabajadores.

Interacción hombre-robot

Foto ornamental de la mano de un robot, por Possesed Technology, CC0

En comparación con las soluciones totalmente automatizadas, los robots colaborativos (cobots) son muy rentables, algo que los hace atractivos para las pymes y otras empresas que quizás no hayan pensado en invertir en automatización. Además de esto, permiten a las empresas hacer un mejor uso de su personal y, gracias a la programación sencilla y los tiempos de configuración rápidos, proporcionan una opción viable en pequeñas tiradas de producción.

El uso de IA (concretamente redes neuronales) para modificar las operaciones realizadas por el robot en función de movimientos humanos medidos y predichos, abre un mundo completamente nuevo de posibilidades para un trabajo más eficiente y flexible.

Usando IA podríamos modelar, rastrear y predecir los movimientos humanos dentro del espacio de trabajo de un robot.

Resumen

La inteligencia artificial (IA) y el Machine Learning (ML), apoyados en ciencia de datos, sensores y las nuevas redes de comunicaciones, se están convirtiendo rápidamente en indispensables para una amplia variedad de industrias, transformando la forma en que se realizan las inspecciones (control de calidad), el mantenimiento y el ensamblaje, entre otras operaciones, y ahorrando costes, mejorando los productos y aumentando la seguridad.

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