El desafío de la Inteligencia Artificial en el sector industrial y la fabricación

Solemos considerar que el sector industrial y la fabricación son luditas digitales, con un extraño apego a reliquias como máquinas de fax, catálogos en papel, portapapeles y notas adhesivas. Sin embargo, la realidad no es así. Las empresas industriales han estado a la vanguardia de la innovación tecnológica durante décadas, con sofisticados robots y demás maquinaria compleja y altamente automatizada desplegada tanto en el taller como en el campo. Por ello, es momento de analizar el desafío de la Inteligencia Artificial en el sector industrial.

A pesar de situarse en la vanguardia tecnológica, lo cierto es que existe una brecha real entre esta tecnología operativa y la tecnología de la información (TI) centrada en los negocios. El sector industrial ha estado en la retaguardia del resto de sectores respecto a su nivel de inversión en TI. Por suerte, esto ya está cambiando.

En la actualidad se espera que el sector industrial y la fabricación gasten más que sus homólogos B2C en soluciones de transformación digital. ¿Resultará esta inversión igual de transformadora en la Industrial como lo ha sido con el comercio minorista, la banca, los seguros y la atención médica?

Transformación digital: mucho más que una simple digitalización

El primer escollo que encontrará este sector en su transformación digital será la obtención de resultados deseados. El motivo es la confusión entre los conceptos de transformación digital y digitalización, centrada principalmente en mejorar la eficiencia.

Si bien contar con procesos más eficientes es algo deseable, ¿quién no desea también ahorrar tiempo, reducir costes y minimizar residuos? La transformación digital, concretamente el empleo de la Inteligencia Artificial en el sector industrial, va mucho más allá de una mejora en eficiencia. Es una estrategia que abarca la digitalización, la mejora continua y sustantiva del proceso, una mayor agilidad y, además, supone un avance innovador.

Aplicaciones industriales para Inteligencia Artificial y Machine Learning

El empleo de la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML o aprendizaje automático) en el sector industrial y la fabricación es bastante amplio y diverso. Además, en términos de comportamiento son bastante similares. Una buena aplicación de IA o ML anticipa las necesidades, gestiona las tareas y proporciona recomendaciones fiables.

Pero ¿qué asistencia aporta la IA y el ML al ciclo de vida de un producto o activo?

Mantenimiento predictivo y trabajo de campo

La aplicación industrial de IA más habitual es el mantenimiento predictivo. Por ejemplo, la capacidad de predecir cuándo ocurrirá un fallo en el equipo para reducir costes de mantenimiento y tiempo de inactividad. Son pocos los interesados capaces de exprimir al máximo la Inteligencia Artificial en el sector industrial más allá del mantenimiento predictivo.

Combinada con el ML, la tecnología de IA puede ayudar con:

  • Mantenimiento, reparación y planificación de operaciones.
  • Generación de recomendaciones de mantenimiento preventivo y predictivo.
  • Análisis de problemas de calidad.
  • Automatización de operaciones rutinarias y tareas de mantenimiento utilizando software de automatización, robots, vehículos autónomos y drones.
  • Interpretar y canalizar datos operativos a los equipos que trabajan en el diseño del servicio.
  • Interpretar y compartir información de rendimiento, junto con otros datos relacionados con la calidad (comentarios de clientes, información sobre garantías, etcétera).

Diseño

En la fase conceptual del desarrollo del producto, el ML se aplica en combinación con modelos virtuales de ingeniería y simulación para diseño iterativo. Con estas tecnologías pueden reciclarse millones de opciones de diseño al instante, con recomendaciones instantáneas sobre soluciones óptimas basadas en múltiples criterios (costes, sostenibilidad, tiempo, requisitos legales…).

Además, la IA y el ML también resultan tecnologías valiosas en las etapas iniciales de cada proceso. Hoy en día se emplean en sistemas de búsqueda cognitiva para ayudar a los diseñadores a localizar conceptos ya existentes a través de búsquedas de texto e imágenes. También ayudan a los diseñadores a comprender la demanda de los clientes a través del análisis de fuentes como las redes sociales o los sistemas internos de feedback.

Análisis

ML también se puede utilizar para desarrollar modelos digitales de alta precisión tanto de objetos físicos como de sistemas. Esto permite el desarrollo de modelos de comportamiento realistas empleados para ejecutar simulaciones de rendimiento.

Manufactura

El modelado digital y la simulación con tecnología de ML (incluyendo la realidad virtual) también se están utilizando para:

  • Planificar líneas y sistemas de producción.
  • Desarrollar e integrar equipos inteligentes, robots y drones en las líneas de producción.
  • Recomendar y ejecutar un mantenimiento proactivo (mantenimiento preventivo y predictivo).
  • Destacar datos importantes de producción a los equipos de trabajo de diseño y especificaciones del producto.

Ventas y marketing

En las fases de comercialización, las aplicaciones de IA y ML se están utilizando para:

  • Predecir tendencias de demanda.
  • Establecer estrategias de marketing personalizado y micro dirigido.
  • Creación de asistentes virtuales inteligentes y multilingües para pedidos y soporte de autoservicio.
  • Potencia las aplicaciones de realidad virtual y aumentada relacionadas con ventas y marketing.
  • Personaliza productos y servicios.

Desafíos de la Inteligencia Artificial en el sector industrial

Para poder obtener el máximo beneficio de la Inteligencia Artificial en el sector industrial y el ML, habrá que superar varios desafíos. Escalar la IA y el ML a toda la organización requiere más que el mero análisis de datos y una infraestructura correcta. La colaboración es la clave.

Colaboración versus Big Data

Uno de los principales desafíos de estas tecnologías supone el aporte de datos correctos. Obtenerlos suele requerir abordar los silos empresariales, incluidos los silos de datos, los silos de analistas y los productos analíticos.

En lo que a datos respecta, esto significa combinar tipos dispares de información interna y externa (sonido, imágenes, texto, archivos 3D, datos estructurados, etc.) para proporcionar el contexto completo en la resolución de problemas de diseño, producción u operaciones de campo.

Este contexto es valioso no solo por facilitar el análisis y generar recomendaciones más inteligentes, sino que nos brinda una mayor seguridad para confiar en las respuestas generadas por las máquinas.

Colaboración para confiar en los datos

El problema de la confianza es bastante importante en el sector empresarial. Altos cargos, ejecutivos y equipos de operaciones suelen exigir la comprensión de las recomendaciones y los algoritmos empleados en la obtención de resultados. A menudo, esto conlleva que los científicos de datos sacrifiquen la eficacia del modelo para aumentar la legibilidad.

Una posible solución a esta pérdida de eficacia sería permitir que los especialistas elaboren algoritmos óptimos y compartan su trabajo y datos con sus homólogos, dejando “en blanco” una pequeña parte para los no expertos. Así proporcionan visibilidad y profundizan en los parámetros y datos utilizados, pero no en los algoritmos en sí mismos.

Colaboración para escalar los beneficios

Del mismo modo, es importante industrializar los resultados de IA y ML que demuestren ser valiosos. Es decir, integrarlos en una plataforma que los haga accesibles a todas las aplicaciones empresariales, en todos los equipos de trabajo y ciclos de vida de productos. De esta forma se fomenta la estandarización, la certificación, la protección de la propiedad intelectual, la capacitación del personal y la trazabilidad.

En caso de no tener todos estos factores en cuenta, la Inteligencia Artificial en el sector industrial y la fabricación no servirá de nada. No habrá apoyo en las cadenas de producción ni innovación o mejora de productos y servicios.

Por suerte, con la disciplina y las opciones tecnológicas adecuadas, se pueden abordar estos tipos de desafíos. Lo más importante ahora es definir qué plataforma digital es la adecuada para que la Inteligencia Artificial en el sector industrial y la fabricación se aproveche al máximo.