¡Hola!
Te presento el tercer artículo de la actualización de "Aprendizaje Automático".
Espero que sea de tu agrado y que puedas comentarme al final tu opinión!
Tecnologías de IA para la fabricación inteligente
Instituto de Valor Empresarial (IBV), 2021
"Los datos de la planta de producción, alimentados por combinaciones sólidas de tecnología, pueden generar poderosos conocimientos.
Las plantas inteligentes se crean tejiendo potentes tecnologías en las operaciones de la Industria 4.0.
La automatización, la IA, el aprendizaje automático, (IoT), la computación de avanzada, la nube, el 5G y la fabricación aditiva son conceptos y prácticas que irrumpen continuamente.
Estas tecnologías ayudan a los fabricantes a obtener información de los datos estructurados y no estructurados, así como a compartirlos en todo el ecosistema.
La asociación hombre-máquina puede impulsar a las fábricas a nuevas cotas de productividad.
La IA puede ayudar a impulsar flujos de trabajo automatizados y basados en el valor que liberan a los humanos para que se dediquen a tareas de mayor nivel, por ejemplo, perfeccionando sus conocimientos digitales.
La automatización inteligente puede contribuir a esa reconversión y también a identificar formas de redistribuir los recursos humanos. De hecho, los empleados tendrán la oportunidad de explorar profesiones completamente nuevas.
El fabricante inteligente está en el centro de un ecosistema más amplio.
La fábrica inteligente se conecta a datos esclarecedores en su planta de producción y más allá. La integración de la logística contextual externa con los datos de la planta de producción dirige los cambios de dirección en tiempo real.
Los resultados pueden ser potentes: mejora de la calidad, eficiencia operativa, mantenimiento preventivo, decisiones proactivas y aumento de la productividad de la mano de obra.
El músculo de la fabricación: Conectado, predictivo y auto-optimizado.
¿Cuánto vale una hora de inactividad en el taller?
Para casi nueve de cada diez empresas encuestadas recientemente, podría suponer hasta 300.000 dólares. Y una de cada cuatro afirma que una sola hora puede costar entre 1 y 5 millones de dólares.
Cuando la producción se ve interrumpida o dificultada por la ineficacia de los procesos, los ingenieros y operarios son los primeros en saberlo. El problema es que, por lo general, lo hacen a posteriori y sin saber por qué ha ocurrido o cómo prevenirlo en el futuro.
La falta de conectividad en la fábrica y los procesos manuales obsoletos suelen impedir que los productos salgan a la calle con mayor rapidez. Y, desde una perspectiva sistemática, muchas máquinas están aisladas y desconectadas.
El 39% de los fabricantes afirma que uno de sus mayores retos para conseguir una automatización inteligente es la falta de alineación de los procesos y flujos de trabajo que podrían apoyar la toma de decisiones automatizada.
La conexión de los dispositivos mediante el Aprendizaje Automático o Internet de las Cosas (IoT) y el uso de las capacidades cognitivas para alinear los flujos de trabajo y los procesos son capacidades cruciales de las plantas de fabricación inteligentes.
El despliegue de este amplio abanico de tecnologías es complejo, pero los resultados pueden merecer el esfuerzo.
La fabricación inteligente puede facilitar la mejora de la detección de defectos de producción hasta en un 50 por ciento, y la mejora de los rendimientos en un 20 por ciento. Los fabricantes encuestados también informan de que la automatización inteligente ha aumentado los ingresos en casi un 8%.
Las organizaciones necesitan una estrategia clara para obtener los beneficios de la fabricación inteligente.
Sin unos objetivos empresariales claramente definidos para la fábrica inteligente, los proyectos ambiciosos -como la recopilación de datos basada en el IoT y la analítica avanzada- pueden caer en el olvido.
No sólo eso, sino que la analítica avanzada, si no se implementa correctamente, podría no lograr el retorno de la inversión esperado e incluso podría aumentar los costos y los riesgos.
Saber hacia dónde se dirige una organización y qué beneficios puede esperar es esencial. Pero para empezar, la dirección debe preguntarse: ¿cuál es el estado actual de su planta de fabricación?
Se han identificado tres etapas de sofisticación de la fabricación: estándar, automatizada e inteligente
La fábrica estándar: Las fábricas estándar controlan el rendimiento basándose en datos históricos, no en tiempo real. Han mejorado sus operaciones con tecnologías y conceptos como los sistemas de ejecución de la fabricación (MES), que rastrean y supervisan los datos actuales sobre el ciclo de vida de la producción y las operaciones. El objetivo es ayudar a garantizar la eficacia de los procesos.
La fabricación automatizada (Lean) es un primer paso fundamental para optimizar una planta. Sin embargo, las fábricas estándar normalmente no han incorporado todavía las tecnologías de vanguardia, como el aprendizaje automático y el IoT conectado, en sus prácticas de fabricación ajustada.
En la fabricación inteligente, la colaboración en la cadena de suministros requiere blockchain para tener una visibilidad en tiempo real, de confianza y de extremo a extremo de la red de proveedores de la planta de producción. Las medidas de control de calidad podrían incluir el cumplimiento de pedidos , el seguimiento local de materiales y productos, y las advertencias predictivas.
Asociada a las tres etapas de sofisticación de la fabricación, existe una colaboración en la cadena de valor con los clientes, los proveedores y los suministradores logísticos que ayuda a un fabricante a abordar mejor los cambios en su cadena de suministro y demanda y a actualizar proactivamente su programa de fabricación.
Pero estos intercambios bien intencionados se basan a menudo en fuentes de datos históricos o agregados. De hecho, sólo el 39% de los fabricantes encuestados recientemente están de acuerdo en que los datos de su cadena de suministro están disponibles en tiempo real.
Cuando los fabricantes potencian su flujo de datos de la cadena de suministro con análisis en tiempo real, pueden abordar rápidamente los impactos en la calidad, el costo o el suministro.
Aunque son eficientes, la mayoría de las fábricas estándar no son capaces de ofrecer un plazo de entrega corto y una producción adaptable de tamaño de lote pequeño que podría sostener una mayor ventaja competitiva en el mundo de las plantas inteligentes.
La fábrica automatizada da un paso de gigante.
Define instrucciones para que la robótica, tanto de hardware como de software y ejecuta las tareas de forma coherente, sin errores humanos.
Como resultado, los análisis en tiempo real pueden ser más precisos y se pueden crear modelos predictivos muy mejorados.
En realidad, la automatización de la producción y los robots forman parte de la fabricación desde hace décadas. Sin embargo, la falta de inteligencia ha supuesto un éxito limitado.
Normalmente, la automatización de la fabricación se basa en sistemas de control y lenguajes de programación que no son totalmente capaces de ajustarse a las complejas condiciones cambiantes, tanto internas como externas.
Un robot o una célula aislados pueden ser eficientes en la ejecución de su tarea. Pero ese mismo robot o célula no es capaz de optimizar los pedidos de los clientes ni de influir sustancialmente en la eficacia global de los equipos de toda la planta de producción.
El próximo salto en la automatización implicará que los robots y las células se conecten y trabajen juntos de forma optimizada. Por ejemplo, a medida que el sector de la automatización avanza hacia protocolos más abiertos, florecen los robots colaborativos (cobots) y otros facilitadores de la transformación.
La automatización facilita innovaciones como el tamaño de los lotes, las fábricas autorreparadoras y la puesta en marcha de robots en áreas donde se requiere la interacción humana.
La última tecnología de automatización puede participar en el intercambio de datos y la co-creación dentro del marco de la fabricación, aprendiendo de otras unidades y permitiendo la optimización de la planta en su conjunto.
La base de la fábrica inteligente es una infraestructura de computación de avanzada y en la nube, que potencia la optimización localizada y los activos conectados con algoritmos de IA.
Esta interconexión es la clave de una plétora de fuentes de datos que proporcionan información como las previsiones, las proyecciones de la demanda del mercado que influyen en el abastecimiento de materias primas, las actualizaciones del inventario y el consumo de energía.
En el taller, los activos cargados de sensores, los equipos, los dispositivos y la robótica impulsada por la IA impulsan el aprendizaje automático basado en datos.
La analítica avanzada facilita la toma de decisiones en tiempo real, tanto de los humanos como de los dispositivos.
La emulación digital permite a las líneas de montaje de las plantas impulsar el mantenimiento predictivo a nuevas cotas y mejorar la garantía de calidad.
Una empresa de automoción de primer nivel utiliza algoritmos de aprendizaje automático para detectar anomalías en la soldadura de chasis de automóviles.
Simultáneamente, el aprendizaje profundo y el vídeo evalúan la calidad de la soldadura utilizando cámaras de espectro humano y de espectro infrarrojo.
Los micrófonos escuchan el proceso de soldadura y proporcionan alertas sobre soldaduras sucias, incompletas o malas.
Todos estos procesos proporcionan información a un modelo predictivo.
Este modelo puede evaluar los datos y ajustar el proceso de soldadura según sea necesario para cumplir los estándares de calidad y reducir los desechos.
La fábrica inteligente pasa de una práctica basada en reglas a un modelo basado en el aprendizaje.
Como resultado, necesita procesar grandes cantidades de datos de forma más rápida, precisa y continua.
Para apoyar el ritmo y la velocidad a la que una fábrica inteligente debe aprender, la infraestructura de computación de avanzada y de nube híbrida es fundamental.
Esta infraestructura proporciona recursos informáticos, así como un rápido movimiento de datos, análisis e inferencia.
En resumen, la fábrica inteligente ideal tiene capacidad de autoaprendizaje, autocorrección y autodirección. En este sentido, se centra en su interior.
Sin embargo, como ciudadano interconectado de pleno derecho, una fábrica inteligente persigue de forma proactiva un intenso compromiso con el exterior y el intercambio de datos a través de su ecosistema. Este ecosistema puede incluir proveedores externos y asociaciones públicas/privadas que abarcan todo el mundo.
SmartFactoryKL es un excelente ejemplo de cooperación en la Industria 4.0 entre la investigación y la industria.
Esta iniciativa tecnológica, creada sin ánimo de lucro en 2005, reúne a socios industriales y de investigación en un esfuerzo por poner en marcha proyectos de Industria 4.0.
Sus más de 50 socios debaten, desarrollan e implementan casos de uso de última generación y conceptos relacionados en el primer demostrador de Industria 4.0 de varios proveedores, una línea de producción real que se ha demostrado en la Hannover Messe, una de las mayores ferias industriales del mundo.
El demostrador se ha ampliado constantemente para incluir el autoaprendizaje y la autocorrección de la IA en los últimos seis años.
Siguiendo las mejores prácticas de los compromisos de la Industria 4.0, SmartFactoryKL representa una fábrica inteligente que se auto-optimiza pero que no elimina el poder de decisión de los humanos.
El requisito básico es la integración de las máquinas, las aplicaciones y las personas y, por supuesto, la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial para ayudar en los procesos de autoaprendizaje y en los conocimientos prácticos.
Por ejemplo, actualmente SmartFactoryKL puede sentir, oír y ver, centrándose en la inspección de calidad.
También puede proporcionar información sobre el equipo y el estado del proceso de producción en diferentes idiomas.
Un beneficio adicional de SmartFactoryKL es la oportunidad para que los socios prueben conceptos tales como la red sensible al tiempo y la conectividad 5G, la computación de borde, los servicios multicloud, la contenerización y más.
Para que los conocimientos sean realmente inteligentes, deben incorporar información interna, como datos sobre el flujo de trabajo, la energía y la experiencia, así como la logística contextual externa, como la geolocalización, los socios, la cadena de suministro y la información medioambiental.
Conectar a un fabricante con la abundancia de datos estructurados y no estructurados generados por su planta de producción -y habilitados por la analítica avanzada- abre un nuevo mundo emocionante y productivo.
La mejora de la calidad, de las operaciones, del rendimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI), de los conocimientos basados en datos y de las decisiones proactivas son sólo algunas de las ventajas.
Como la conexión es bidireccional, puede ayudar a optimizar aún más toda la cadena de suministro o la red de valor.
Conectar a un fabricante con la abundancia de datos generados por su planta de producción abre un nuevo mundo productivo.
La funcionalidad y el almacenamiento se sitúan cerca de las instalaciones, incluso de la propia máquina, lo que permite conservar el ancho de banda, agilizar los tiempos de respuesta y aliviar los problemas de conectividad.
En un estudio reciente, casi el 40 por ciento de las empresas líderes dicen ser usuarios avanzados de la computación de avanzada, citando la capacidad de producir tiempos de respuesta más rápidos como la principal ventaja.
El 5G, con sus conexiones de alta velocidad y baja latencia, proporciona la agilidad de la conectividad inalámbrica, facilitando la interconexión de la maquinaria de la planta y los conocimientos impulsados por el IoT.
Un fabricante podría utilizar el 5G y la computación para habilitar rápidamente máquinas automatizadas y robots industriales y analizar los datos de IoT en tiempo real en la planta de producción.
Muchos de los fabricantes ágiles de hoy en día reconfiguran sus líneas y activos diaria y semanalmente para dar soporte a los contratos variables y a la personalización de los clientes.
El 5G reduce el costo para estos fabricantes, al tiempo que mantiene los conductos de datos en funcionamiento y también tiene la capacidad de establecer grandes redes de sensores inalámbricos e incluso de implementar aplicaciones de realidad aumentada/realidad virtual (AR/VR) para la supervisión predictiva.
Y como es habitual, la multi-nube híbrida sirve de columna vertebral del sistema, agregando datos de alta prioridad y funciones de soporte."
Hola, te esperaba. Estas son mis reflexiones
Trabajé durante dos décadas en el mundo de la fabricación de equipos de TI, utilizando los recursos propios de las décadas de los ’70s y los ’80s, basados en los mecanismos tradicionales y en el uso de uso de la mano de obra.
Observar ahora como la gran mayoría de los procesos productivos se realiza en forma automática e interconectada entre los distintos ámbitos de la fábrica, me conmueve y me llena de asombro.
Esto no estaba en los cálculos de ninguno de mis protagonistas contemporáneos conocidos y escapa a la imaginación que ni el más osado de ellos pudo haber albergado.
Si bien lo anterior es ya de por sí asombroso, el hecho de la integración de la planta con todos los integrantes de la cadena de suministros y su información asociada, es ya de otra dimensión, fuera del alcance de mi pobre mente.
Me llena de asombro que todo esto haya ocurrido en tan solo dos décadas y eso me lleva a cuestionar cómo será esto en el año 2050.
Lamentablemente, no estaré aquí para verlo.
¿Qué te ha parecido el artículo?
Gracias por tu colaboración.
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