IA en la industria: qué deben tener en cuenta las empresas

¿Qué significa la IA en la industria?

A diferencia de la IA general, la IA en la industria se centra en ámbitos específicos como el control de calidad, el mantenimiento predictivo, la optimización de procesos y la robótica. La IA en la industria consiste en el uso de algoritmos y aprendizaje automático para automatizar tareas complejas, reconocer patrones y hacer predicciones. Se analizan y procesan grandes volúmenes de datos procedentes de máquinas y sistemas.

Pero, ¿por qué deberían las empresas confiar en la IA en la industria?

Por ejemplo, los fallos de una máquina pueden detectarse en tiempo real analizándolos. El uso de la IA en la industria permite el mantenimiento predictivo, garantiza la calidad del producto (calidad predictiva) y utiliza los recursos de forma más eficiente (energía predictiva).

¿Qué ventajas ofrece la IA en la industria?

Por eso las empresas deben utilizar software de IA:

• Aumento de la productividad y de la OEE
• Transformación de la estrategia de mantenimiento hacia el mantenimiento basado en el estado
• Reducción de costes, por ejemplo de energía y producción
• Mejora de la seguridad laboral
• Ventaja competitiva mediante la diferenciación de la competencia
• Mejora de la calidad
• Menos tiempos de inactividad imprevistos

Las ventajas de la IA en la producción son múltiples. Por ejemplo, con soluciones de IA como el mantenimiento predictivo se pueden detectar los fallos antes de que provoquen costosas averías. Si surgen problemas, las medidas de mantenimiento pueden iniciarse inmediatamente: se evitan fallos imprevistos, se reducen los costes de mantenimiento y aumenta la productividad de la empresa. En este contexto, los datos también contribuyen a la seguridad laboral: La fatiga del material puede reconocerse en cierta medida y así evitar situaciones peligrosas.

Otra gran ventaja de la IA en la industria es la mejora de la calidad de los productos. Mediante el uso de la IA, las empresas pueden reconocer y corregir defectos y errores en una fase temprana. Se reducen los rechazos y los trabajos de repaso. El resultado es una mayor satisfacción del cliente y una imagen positiva de la empresa.

La capacidad de predicción es, por tanto, otro aspecto importante de la IA. Al analizar grandes cantidades de datos, los algoritmos de IA pueden identificar tendencias y patrones que otros expertos normalmente pasarían por alto. Esto permite a las empresas tomar decisiones con conocimiento de causa y gestionar mejor los retos futuros.

El uso de la IA en la industria: instrucciones paso a paso

El uso de la IA en la industria requiere una cuidadosa planificación y preparación. Es importante seleccionar la tecnología de IA adecuada para los requisitos específicos de la empresa. Deben tenerse en cuenta aspectos como la escalabilidad, la flexibilidad y la compatibilidad de los datos. Gracias al gran número de proyectos de IA que hemos llevado a cabo en la industria, podemos ofrecer una valiosa experiencia y mostrar lo que hay que tener en cuenta al utilizar la IA en las empresas.

1. Decisión de crear o comprar:
Antes de poder utilizar una solución de IA, las empresas deben decidir si quieren desarrollarla internamente o adquirirla externamente. Para ello, deben tener en cuenta sus necesidades, recursos y presupuestos específicos. ¿Hasta cuánto se puede invertir en la solución prevista? ¿Tenemos suficientes especialistas con experiencia en IA, ciencia de datos, TI, producción, etc.?

Encontrar la respuesta no siempre es fácil. En nuestra guía Crear o Comprar sobre las soluciones de IA, puede obtener más información al respecto y utilizar una lista de comprobación para saber cuándo es mejor crearla internamente o comprarla.

2. Adquisición de datos:
Deben identificarse las fuentes de datos relevantes en la producción, por ejemplo, sensores, registros de máquinas y datos de control de calidad. La conectividad de los datos debe estar garantizada.

3. Procesamiento y análisis de datos:
Para utilizar la IA con eficacia, es importante disponer de suficientes datos de alta calidad. Hay que limpiarlos, estructurarlos y prepararlos para que los procesen los algoritmos de IA. El objetivo es reconocer patrones y correlaciones en los datos.

4. Integración:
La solución de IA se integra en los sistemas de producción existentes. Las pruebas exhaustivas garantizan que todo funcione sin problemas y que los datos puedan procesarse en tiempo real.

5. Entrenamiento:
Los modelos de IA se entrenan con todos los datos recopilados. Es importante revisar y adaptar periódicamente el proceso de formación para mejorar la precisión y el rendimiento de los modelos de IA. Esto garantiza que siempre se consigan los mejores resultados.

Con esta guía paso a paso, dispondrá de una base sólida para implantar la IA en su producción. La IA ofrece un enorme potencial para optimizar su producción y aumentar su competitividad.

Ejemplos: uso de la IA en la industria

Para ilustrar la aplicación práctica de la IA en la industria, consideraremos a continuación algunos ejemplos concretos. Estas empresas han decidido adquirir una solución de IA y se han beneficiado de sus ventajas.

• Una empresa de la industria automovilística ha utilizado Festo AX Industrial Intelligence para mejorar la disponibilidad de las máquinas y asegurar la calidad en la producción de carrocerías. Mediante el uso de algoritmos de IA se pudo reconocer en tiempo real problemas como la pérdida de aire comprimido y tomar medidas inmediatas. De este modo se han reducido considerablemente los rechazos y los trabajos de repaso, con el consiguiente ahorro de costes. Los tiempos de inactividad imprevistos se redujeron en un 25 % y el tiempo medio de reparación (MTTR) en un 20 %.

• Otra empresa de la industria de semiconductores ha utilizado la Inteligencia Industrial AX de Festo para maximizar la calidad de sus obleas. El análisis de IA permitió reconocer de antemano las fuentes típicas de error en el proceso de aserrado (por ejemplo, superficies rugosas). Sobre esta base, se pusieron en marcha medidas de garantía de calidad en una fase temprana. La empresa ahorró 100 000 euros al año gracias a la reducción del material de rechazo por línea.

Conclusiones y perspectivas

El uso de la inteligencia artificial en la industria tiene un enorme potencial. Ofrece a las empresas una amplia gama de ventajas, como una mayor eficacia, reducción de costes y una mejor base para la toma de decisiones.

El futuro de la IA en la industria es prometedor. A medida que las tecnologías de IA sigan desarrollándose y se conozca mejor su potencial, seguirá aumentando su uso en la industria. Las empresas deben abordar el tema en una fase temprana y aprovechar las oportunidades que ofrece la IA para seguir siendo competitivas y desarrollar soluciones innovadoras. Ya existen en el mercado soluciones de IA estandarizadas para diversas aplicaciones, como el mantenimiento predictivo de cilindros. Estas pueden conectarse entre sí y permitir así una introducción sencilla y favorable de la IA en la industria.

Los ejemplos prácticos muestran cómo las empresas ya se están beneficiando de la IA en la producción. Hay que considerar detenidamente si esta solución de IA se puede desarrollar internamente o es mejor adquirirla. Comprar una solución de IA a expertos ofrece ventajas como una implantación rápida, algoritmos probados y una interfaz fácil de usar. Es importante sopesar cuidadosamente la decisión de crear o comprar y considerar los requisitos y recursos específicos de la empresa.