La inteligencia artificial (IA) y sus benefician a un sinfín de campos, pero sería difícil encontrar uno que los aproveche más que el sector manufacturero.

Las principales empresas de todo el mundo invierten fuertes sumas de dinero en soluciones de Machine Learning (ML) en sus procesos de fabricación y están viendo resultados impresionantes.

Desde reducir los costos laborales y reducir el tiempo de inactividad hasta aumentar la productividad de la fuerza laboral y la velocidad general de producción, la IA, con la ayuda del Internet of Things (IoT) industrial, está marcando el comienzo de la era de la fabricación inteligente.

Numerosas empresas ya están experimentando las ventajas de ML de diversas maneras y trabajando con los servicios de QA de calidad para refinar lo que obtienen de él.

Para tener más claro su implementación, aquí hay algunos ejemos:

• Mejora general del proceso

Una de las primeras cosas que vienen a la mente al pensar en soluciones basadas en ML es cómo pueden servir los procesos diarios en todo el ciclo de fabricación. Al usar esta tecnología, los fabricantes pueden detectar todo tipo de problemas en sus métodos de producción de rutina, desde cuellos de botella hasta líneas de producción no rentables.

Al combinar las herramientas de Machine Learning con el IoT, las empresas analizan en profundidad su logística, inventario, activos y gestión de la cadena de suministro. Esto brinda información de alto valor que descubre oportunidades potenciales no solo en el proceso de fabricación sino también en el empaque y la distribución.

Un gran ejemplo de esto se puede encontrar en el conglomerado alemán Siemens, que ha estado utilizando redes neuronales para monitorear sus plantas de acero en busca de posibles problemas que podrían estar afectando su eficiencia.

• Desarrollo del producto

Uno de los usos más ampliamente adoptados del Machine Learning implica la fase de desarrollo del producto. Esto se debe a que la etapa de diseño y planificación de nuevos productos y la mejora de los existentes están vinculados a una gran cantidad de información que debe tenerse en cuenta para obtener los mejores resultados.

Por lo tanto, las soluciones de ML pueden ayudar a recopilar datos del consumidor y analizarlos para comprender las demandas, descubrir necesidades ocultas y detectar nuevas oportunidades de negocio. Todo esto termina en mejores productos del catálogo existente, así como nuevos que pueden abrir nuevas fuentes de ingresos para la empresa. El Machine Learning es especialmente bueno para reducir los riesgos asociados con el desarrollo de nuevos productos, ya que la información que proporciona alimenta la etapa de planificación para decisiones más informadas.

• Control de calidad

Cuando se usa bien, el machine Learning puede mejorar la calidad del producto final hasta en un 35%, especialmente en industrias de fabricación discretas. Hay dos formas en que ML puede hacer esto. En primer lugar, encontrar anomalías en los productos y sus envases. Mediante un examen profundo de los productos manufacturados, las compañías pueden evitar que los productos defectuosos lleguen al mercado. De hecho, hay estudios que hablan de una mejora de hasta un 90% en la detección de defectos en comparación con las inspecciones humanas.

Y luego está la posible mejora de la calidad del proceso de fabricación. A través de dispositivos IoT y aplicaciones ML, las empresas pueden analizar la disponibilidad y el rendimiento de todos los equipos utilizados en el proceso de fabricación. Esto permite el mantenimiento predictivo, que estima el mejor momento para atender equipos específicos para extender su vida útil y evitar costosos tiempos de inactividad.

• Seguridad

Dado que todas estas soluciones de Machine Learning dependen de aplicaciones, sistemas operativos, redes, plataformas en la nube y locales, la seguridad de las aplicaciones móviles, los dispositivos y los datos que se utilizan es una necesidad para los fabricantes modernos. Afortunadamente, el ML tiene una respuesta en el marco de Zero Trust Security (ZTS). Con esta tecnología, el acceso de los usuarios a información y acceso digital valioso está fuertemente regulado y limitado.

Por lo tanto, el Machine Learning se puede utilizar para analizar cómo los usuarios individuales acceden a cierta información protegida, qué aplicaciones usan y cómo se conectan a ella. Delimitando un perímetro fuerte alrededor de los activos digitales, el ML puede determinar quién accede a qué y quién no, pero también puede detectar anomalías que pueden desencadenar rápidamente advertencias o acciones.

Desafortunadamente, el uso de arquitecturas y marcos de confianza cero no es precisamente un estándar para la industria manufacturera. En una encuesta reciente, solo el 60% de los encuestados dijeron que estaban trabajando o planeando introducir enfoques de confianza cero en sus paisajes digitales.

• Robots

Finalmente, algunos de los colaboradores más conocidos para los fabricantes se están volviendo más inteligentes con el Machine Learning: los robots. El uso de inteligencia artificial en robots les permite asumir tareas rutinarias que son complejas o peligrosas para los humanos. Estos nuevos robots superan las líneas de ensamblaje a las que alguna vez fueron relegados, ya que sus capacidades de ML les permiten abordar procesos más complicados que antes.

Los resultados de la adopción de esta tecnología ya están aquí. El aumento de la productividad, la reducción de fallas en los equipos, una mejor distribución y la introducción de productos mejorados son solo algunos de los beneficios percibidos del uso del aprendizaje automático en la fabricación. Y aunque estamos lejos de la adopción generalizada de estas soluciones, el camino ya está pavimentado, y numerosas compañías están liderando el camino hacia una forma más inteligente de fabricar los productos que utilizamos.

imagen: Arseny Togulev