Cómo la IA está transformando las fábricas

Hoy en día, cuando un vehículo nuevo sale de la cadena de producción de cualquier gran fabricante de automóviles europeo, lo más probable es que un sistema de IA haya participado en el proceso de producción.

El aprendizaje automático está revolucionando rápidamente la forma en que se fabrican los productos en todos los sectores, ya que los fabricantes aprovechan las ventajas de la inteligencia artificial para realizar tareas con mayor rapidez y precisión que cualquier ser humano.

Según un estudio de Capgemini, más del 50% de los principales fabricantes europeos están aplicando actualmente la IA de algún modo. Alemania está a la cabeza, con un 69% de fabricantes que la utilizan. En Japón es el 30% y en Estados Unidos el 28%. China se sitúa a la cola, con un 11%.

Pero esto no ha hecho más que empezar. La mayoría de los expertos hablan ya de la Industria 4.0, considerada una cuarta revolución industrial en la que los algoritmos de aprendizaje automático crean sistemas autónomos que hacen realidad la fábrica inteligente.

"Sin duda, la IA acelerará el proceso de automatización en la fabricación", afirma Robert Luciani, asesor ejecutivo del AI Framework de Estocolmo. La diferencia con la IA es la escala de automatización que se puede alcanzar, lo que se traduce en una mayor eficiencia para toda la fábrica".

¿Cómo funciona la IA?

Un algoritmo informático estándar contiene un conjunto específico de instrucciones de programación que indican al sistema exactamente qué hacer y en qué orden. Sin embargo, un algoritmo de IA está diseñado para aprender la mejor manera de realizar una tarea sin utilizar instrucciones específicas. En su lugar, utiliza datos de entrada y retroalimentación para desarrollar un modelo, a menudo a través de millones de repeticiones de ensayo y error.

La IA puede estudiar valores de docenas de componentes y ver con mucha antelación si se está gestando un problema.

El programa de ajedrez Alpha Zero es un ejemplo de cómo la IA puede superar rápidamente a los humanos y a los programas informáticos tradicionales. Los desarrolladores de DeepMind entrenaron a Alpha Zero simplemente enseñándole las reglas del ajedrez, sin darle ningún consejo estratégico. A continuación, el programa jugó millones de partidas contra sí mismo, mejorando su comprensión cada vez. En cuestión de horas, fue capaz de vencer a los programas de ajedrez tradicionales más potentes -y a los humanos- con un estilo de juego que sorprendió a los grandes maestros.

Los sistemas de IA para la fabricación pueden utilizar el autoaprendizaje de forma similar. Mitsubishi, por ejemplo, ha desarrollado un sistema de IA que enseña a los robots nuevas tareas dejando que las máquinas desarrollen acciones óptimas mediante ensayo y error.

Mejorar el control de calidad

Hoy en día, las aplicaciones más comunes de la IA en la fabricación son el control de calidad y el mantenimiento predictivo; muchas empresas también la utilizan en la producción, el desarrollo de productos y la gestión de la cadena de suministro.

En el mantenimiento predictivo, los sistemas de IA pueden supervisar los datos de entrada de multitud de máquinas y sistemas en busca de señales tempranas de que algo puede estar a punto de averiarse. A continuación, pueden tomar medidas para evitar paradas de la fábrica.

"La IA puede estudiar los valores de docenas de componentes y ver con mucha antelación si se está gestando un problema y si son necesarias medidas preventivas", dice Luciani. La IA es especialmente buena en el control de calidad, ya que puede utilizar inspecciones visuales automatizadas para detectar defectos minúsculos que el ojo humano no puede detectar.

El fabricante japonés de neumáticos Bridgeston utiliza una herramienta de IA con sensores que inspecciona 480 elementos físicos diferentes para garantizar que todos los neumáticos se montan en condiciones óptimas.

BMW utiliza el reconocimiento automatizado de imágenes, en el que la aplicación de IA compara una secuencia de producción en curso con cientos de otras imágenes de la misma secuencia para asegurarse de que todas las piezas se están montando correctamente. Volvo utiliza herramientas de IA basadas en cámaras que inspeccionan los vehículos terminados, incluidos los bajos y los neumáticos. Estas herramientas también pueden ser utilizadas por los talleres de reparación de automóviles para detectar problemas.

Encontrar mejores soluciones de diseño

La IA también se utiliza cada vez más en el proceso de diseño, especialmente cuando se trata de fabricación aditiva (impresión 3D). En lo que se denomina diseño "generativo", se indican al algoritmo de IA los objetivos del diseño y los parámetros a seguir, como materiales y restricciones de costes, y el algoritmo prueba miles de opciones de diseño diferentes para encontrar la mejor.

General Motors utilizó una herramienta de IA de este tipo para diseñar un soporte de asiento impreso en 3D que unificaba ocho piezas diferentes en una sola, un 40% más ligera y un 20% más resistente que la anterior. Otros usos populares de la IA son la previsión de la demanda de determinados productos, que puede ayudar a optimizar los calendarios de producción, los inventarios y la adquisición de materias primas. Pero sigue habiendo obstáculos a la hora de extender el uso de la IA.

Un ámbito en el que creo que se utilizará la IA es el de los productos por encargo.

Todavía existe cierto escepticismo en torno a las máquinas "inteligentes", lo que significa que cualquier error cometido por un sistema de IA suele considerarse más grave que los errores cometidos por humanos, aunque se produzcan con mucha menos frecuencia.

Los sistemas de IA también pueden ser muy caros de desarrollar y sólo son tan buenos como los datos que se introducen en el algoritmo. Muchas empresas aún no tienen el nivel de experiencia necesario para ampliar las soluciones de IA a toda su red de fabricación.

Hasta ahora, la mayor parte de los usos de la IA en la fabricación se llevan a cabo "bajo el capó", de una forma que los consumidores no ven ni experimentan. Pero Luciani cree que esto puede cambiar en el futuro.

"Un área en la que creo que se utilizará la IA es en los productos hechos a medida, como la ropa hecha a medida, donde la IA puede ayudar a medir el ajuste correcto para trajes y zapatos", dice Luciani.