La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado numerosos sectores, y la manufactura no es una excepción. La adopción de la IA en la manufactura está transformando los negocios y está impulsando la fabricación moderna a través de varias tendencias emergentes.

La cuarta revolución industrial, también conocida como industria 4.0, ha llevado a la evolución de la manufactura desde la producción mecanizada utilizando energía hidráulica y de vapor en 1780, pasando por la producción en masa, la línea de montaje y la electricidad en 1870, hasta la informática y la automatización en 1970. Desde 2015 en adelante, hemos presenciado el surgimiento de sistemas humano-mecánicos que incorporan internet de las cosas (IoT), la nube, sensores y la IA generativa.

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Tendencias en la manufactura

La manufactura moderna se está impulsando a través de seis tendencias clave:

IoT industrial: Los sensores, la capacidad de procesamiento y el software se conectan e intercambian datos con otros dispositivos, permitiendo una mayor eficiencia y precisión en la producción.

Análisis de datos: Los datos en tiempo real permiten a las empresas tomar decisiones informadas y rápidas para mejorar la eficiencia y reducir los costos.

Inteligencia artificial: La IA se utiliza para automatizar tareas, mejorar la precisión, predecir tendencias y optimizar los procesos de producción.

Robótica y automatización: Los robots y las máquinas automatizadas están reemplazando cada vez más las tareas manuales, lo que aumenta la eficiencia y reduce los errores.

Gemelos digitales: Los gemelos digitales son réplicas virtuales de los sistemas físicos que se utilizan para simular, predecir y optimizar los sistemas y procesos de producción antes de implementarlos en la vida real.

Realidad mixta y aumentada: Estas tecnologías se utilizan para mejorar la formación, el mantenimiento y la eficiencia de los trabajadores.

La inteligencia artificial en la manufactura.

La IA está desempeñando un papel crucial en la transformación de la manufactura. Las operaciones de fabricación inteligentes, desde la cadena de suministro hasta la producción y la logística, están permitiendo la predicción y planificación de la demanda en tiempo real, la optimización de la logística para satisfacer la demanda, la orquestación y colaboración de la cadena de suministro, el aumento de la eficacia y la productividad globales, y la gestión del inventario almacenado y el tiempo en el almacenamiento.

Las herramientas de IA están complementando los sistemas tradicionales de planificación de recursos empresariales (ERP) y los repositorios de datos, apoyando la manufactura inteligente y la cadena de suministro resiliente. Un ejemplo de esto es la asociación entre Microsoft y OpenAI, que se apoya en GPT-3.5 y GPT-4 para texto, ChatGPT para conversación, Codex para código y DALL-E2 para imágenes.

Microsoft, por ejemplo, ha implementado la IA en su sistema CRM y ERP para ventas, marketing, servicios, cadena de suministros y operaciones. Dynamics 365, una de sus soluciones, utiliza la asistencia de IA para generar ideas, contenido rápido y tomar acciones. La plataforma puede responder a los datos y problemas que se presenten, generando un correo para enviar al proveedor requerido.

Aplicaciones de la IA en la manufactura

La inteligencia artificial está revolucionando la industria manufacturera de diversas maneras, desde la optimización de la cadena de suministro hasta la mejora de la eficiencia en la línea de producción. Aquí se detallan algunas de las aplicaciones más destacadas de la IA en la manufactura:

1. Predicción y planificación de la demanda

La IA puede analizar grandes volúmenes de datos históricos y actuales para predecir la demanda futura de productos con una precisión significativa. Esto permite a las empresas de manufactura planificar mejor su producción, gestionar su inventario de manera más eficiente y reducir los costos asociados con el exceso de stock o la falta de productos.

2. Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo es otra aplicación crucial de la IA en la manufactura. Los sensores incorporados en las máquinas pueden recopilar datos en tiempo real sobre su rendimiento y estado. La IA puede analizar estos datos para detectar patrones y predecir posibles fallos antes de que ocurran. Esto permite a las empresas realizar mantenimientos preventivos y evitar costosas interrupciones en la producción.

3.Control de calidad

La IA también puede mejorar significativamente el control de calidad en la manufactura. Las tecnologías de visión por computadora y aprendizaje automático pueden analizar imágenes de productos para detectar defectos que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano. Esto no solo mejora la calidad del producto, sino que también reduce los costos asociados con los productos defectuosos y las devoluciones.

4. Automatización de la producción

La IA, en combinación con la robótica, puede automatizar una amplia gama de tareas en la línea de producción. Los robots inteligentes pueden aprender y adaptarse a nuevas tareas, lo que los hace más flexibles que los sistemas de automatización tradicionales. Esto puede aumentar la eficiencia de la producción y liberar a los trabajadores humanos para que se centren en tareas más complejas y creativas.

5. Diseño de productos

La IA también puede ayudar en el diseño de productos. Las tecnologías de IA como el aprendizaje automático y la generación de diseños pueden ayudar a los ingenieros a crear nuevos productos o a mejorar los existentes. La IA puede analizar los datos de los clientes y las tendencias del mercado para sugerir características y mejoras que podrían ser populares entre los consumidores.

6. Cadena de suministro inteligente

La IA puede optimizar la cadena de suministro al predecir la demanda, optimizar las rutas de entrega y gestionar el inventario. Esto puede reducir los costos de transporte y almacenamiento, mejorar la eficiencia y garantizar que los productos lleguen a tiempo.

7. Supervisión de la planta

Los supervisores pueden utilizar la IA para liberar órdenes de producción que ya fueron programadas pero que todavía no pasan la verificación. La IA puede ayudar a comprobar la disponibilidad de material del sistema.

8. Reporte de progreso

Los operarios pueden utilizar la IA para informar el progreso de sus trabajos, registrar sus actividades, y controlar todas las actividades del personal de la planta

9. Posicionamiento estratégico de los inventarios

La IA puede ayudar a hacer ajustes dinámicos en la planificación, guiada por la demanda, y tener una ejecución visible y colaborativa. Esto puede incluir el cálculo de puntos de reorden y la aplicación de factores multiplicativos sobre el uso promedio para ajustes dinámicos en diferentes eventos.

10.Planificación basada en prioridades

La IA puede ayudar a incrementar el nivel de servicio, reducir los niveles de inventario y optimizar la cadena de suministro priorizando las órdenes de restablecimiento asegurando la demanda urgente sobre una demanda menos importante.