Conclusiones clave
Aquí se presentan más de cerca las tendencias que redefinen la automatización industrial:
- Computación en la & nube perimetral: Perspectivas en tiempo real y gestión de datos expansible para una toma de decisiones más rápida.
- IA ética: Prácticas de automatización transparentes y confiables.
- Cobots: Colaboración entre humanos y robots para flujos de trabajo más seguros y eficientes.
- Sustentabilidad: Operaciones más ecológicas con eficiencia energética y reducción de residuos.
- Gemelos digitales: Pruebas virtuales para la optimización sin riesgos.
La IA está equipando a las fábricas inteligentes de hoy con herramientas sin precedentes, impulsadas por la visión artificial y el aprendizaje perimetral:
- La visión artificial permite a los sistemas capturar y analizar datos visuales
- Deep learning se basa en la visión artificial al permitir que los sistemas refinen continuamente sus capacidades aprendiendo de datos históricos
- Juntos, impulsan una precisión, velocidad y eficiencia mejoradas perfeccionando los procesos clave
Más que solo una solución que ahorra mano de obra, la IA agrega valor a toda la cadena de suministros y está encaminada hacia un crecimiento notable:
- Se pronostica que el mercado de la IA en la fabricación crezca de $5.94 mil millones en 2024 a $8.57 mil millones en 2025.
- Para 2035, se espera que la IA mejore la productividad en 40 %.
– AllAboutAI.com
La IA es una herramienta increíble para la automatización que crea nuevas posibilidades en general (y en los pisos de planta). En 7 maneras importantes, la IA ayuda a los fabricantes a optimizar las operaciones, reducir los desperdicios, mejorar la toma de decisiones y la productividad, lo que permite ahorros de costos y mayor rentabilidad.
1. Reduce los costos mientras maximiza el rendimiento
Si bien es tentador aferrarse a maneras familiares de hacer las cosas, las tecnologías heredadas están frenando a los negocios. Al automatizar los procesos de fabricación, la IA minimiza la necesidad de mano de obra manual y reduce el error humano. Con la visión artificial, la IA mejora las inspecciones permitiendo una detección de defectos más rápida y precisa, lo que optimiza los flujos de trabajo y aumenta la productividad en general. La IA y la robótica reemplazan muchas inspecciones manuales, lo que reduce los costos relacionados con la capacitación, rotación y fatiga, mientras que garantiza resultados uniformes y de alta calidad sin necesidad de interrupciones. No es de extrañar que los fabricantes que colaboran con la IA experimenten un rápido retorno de la inversión por medio de un mejor rendimiento y productividad.
“El 75 % de las compañías de fabricación avanzada dicen que adoptar tecnologías como la IA es la prioridad de ingeniería n.º 1”.
– Bain & Company
2. Llegue al mercado más rápido con herramientas más inteligentes
Es emocionante pensar en la IA pero abrumador para los negocios que consideran la logística de incorporarla. Muchos creen que la implementación consumirá mucho tiempo, pero es lo contrario. El software fácil de usar de IA de hoy acelera la implementación. A diferencia de los complejos sistemas de visión artificial, la IA aprende de los conjuntos de datos, lo que permite a los fabricantes implementar, probar y refinar sus soluciones en cuestión de semanas. La reducción del tiempo de arranque significa que los fabricantes pueden aprovechar rápidamente los beneficios de la automatización.
3. Detectar defectos antes, ahorrando tiempo y recursos
El control de calidad mejorado por IA está cambiando la manera en que los fabricantes detectan defectos, lo que les permite identificar problemas en una fase más temprana del proceso de producción con mayor exactitud antes de agregar valor adicional al producto. Esta detección temprana minimiza los desperdicios, evita demoras costosas y permite acciones correctivas más rápidas, lo que reduce la posibilidad de que los productos defectuosos lleguen al mercado. Los fabricantes no solo ahorran tiempo y recursos, sino que también mejoran la eficiencia de la producción y la satisfacción del cliente.
4. Aprovechar los conocimientos de datos para un control de procesos más inteligente
La IA ofrece conocimientos profundos al documentar los resultados de inspección y permitir verificaciones retrospectivas de decisiones. Cuando la inspección se automatiza en la estación final, los fabricantes pueden extenderse a la inspección en línea, que identifica los defectos en una fase más temprana del proceso. Al correlacionar los datos de inspección con otros parámetros operacionales, la IA proporciona una estrategia proactiva para impulsar mejor calidad del producto, flujos de trabajo y asignación de recursos. La capacidad de realizar ajustes en tiempo real hace posible operaciones más ágiles y resultados finales más fuertes. Los sistemas alimentados por IA también aprenden continuamente de los datos, perfeccionando sus capacidades de detección de defectos con el tiempo.
5. Adaptarse y escalar con flexibilidad
Una vez que la IA se convierta en parte de sus operaciones, no solo sigue el ritmo sino que crece con usted. Al aprovechar tecnologías como Deep Learning, la IA evoluciona conforme procesa más datos, refinando sus capacidades para satisfacer sus necesidades específicas. Por lo tanto, sus sistemas siguen mejorando, ya sea que aumente la producción de alta demanda u optimice las operaciones por lotes más pequeños. Si bien no todos los fabricantes pueden lanzarse de lleno, comenzar con pequeños proyectos alimentados por IA e ir escalando es una excelente manera de empezar a modernizar cualquier entorno de producción.
“El mantenimiento predictivo reduce el tiempo de inactividad de la máquina hasta en 50 %, ahorrando costos de reparación y demoras”.
– McKinsey
6. Maximice el tiempo de actividad con mantenimiento predictivo y robótica
El mantenimiento predictivo ayuda a los sistemas a anticipar posibles fallas de los equipos antes de que ocurran, lo que garantiza una producción continua e ininterrumpida. Analizar el rendimiento de la máquina para identificar las señales tempranas de problemas que pudieran provocar averías permite a los operadores tomar medidas preventivas. La robótica impulsada por IA puede monitorear y evaluar de manera autónoma la salud del equipo, hacerse cargo de trabajos repetitivos o peligrosos para mejorar la seguridad y la uniformidad, así como liberar al personal del almacén para tareas de mayor valor agregado. Este enfoque basado en datos permite a los fabricantes reducir los atrasos costosos, minimizar las reparaciones de emergencia y disminuir los costos de mantenimiento, todo mientras se prolonga la vida útil del equipo.
7. Prepárese para lo que viene
Conforme sigue evolucionando la IA, solo se va a volver más exacta y más sincronizada con todo lo que sucede en la planta de fabricación. Seguir siendo innovadores posiciona a los fabricantes para responder rápidamente a las cambiantes demandas de los consumidores, los cambios del mercado y las tendencias de la industria. Los avances continuos en precisión y calidad ayudan a las fábricas inteligentes a ofrecer productos superiores que fortalecen su reputación y desarrollan la lealtad del cliente. Al asociarse con la IA, puede reforzar lo que ya hace bien, mientras obtiene la flexibilidad y adaptabilidad necesarias en una industria que siempre está cambiando.
“Lo que ha cambiado drásticamente en los últimos dos años: la enorme cantidad de computación y datos que recopilamos en Internet todos los días, está impulsando esta revolución de la IA”.
– Reto Wyss, vicepresidente de tecnologías de IA, Cognex
Watch the video to see how laser displacement sensors work.