Indice del Artículo:
1. IA en el Control de Calidad
2. IA en la Optimización de la Producción
3. IA en la Planificación de la Cadena de Suministro Industrial
4. IA en el Mantenimiento Predictivo de Maquinaria o Equipos
5. IA en la Eficiencia Energética Industrial
6. Inteligencia Artificial en la Robótica Industrial y Cobots
7. IA en la Seguridad en Laboral y Prevención de Riesgos
8. IA en la Optimización de Procesos de Fabricación
Industria 4.0 reagrupa todas las tecnologías de automatización e intercambio de datos para para optimizar el suministro, el almacenaje, la fabricación, la producción, la organización...
- Integra la información digital
- La Interconectividad de datos en la nube
- Internet de las cosas y las redes de sensores para controlar los procesos
- La ciberseguridad
- El Big Data
- La Realidad Aumentada
- La robótica
- Y, la inteligencia artificial como un poderoso pegamento de todos los demás.
La automatización industrial se centra principalmente en los procesos de fabricación, control de calidad, mitigación de riesgos en la personas y en las cosas, y el manejo de materiales. Y sirve para
- Reducir costes operativos
- Aumentar la productividad
- Mitigar errores humanos
- Mejorar la calidad
- Aumentar la flexibilidad de los procesos de la empresa.
- Aumentar la seguridad.
- Aumentar la cantidad y precisión de datos clave relacionados con la producción.
Video de Eduardo Paz Lloveras sobre Aplicaciones de IA en la Automatización Industrial
8 Aplicaciones Específicas de la Inteligencia Artificial en la Automatización Industrial
1. IA en el Control de Calidad
Las tecnologías de visión artificial basadas en IA y junto con deep learning se utilizan para el control de calidad industrial.
Permite inspeccionar productos, componentes o montajes, en tiempo real, identificando defectos o anomalías con precisión y a muy alta velocidad.
Mejora la calidad del producto final y reduce costes de inspección
2. IA en la Optimización de la Producción
La IA se utiliza para optimizar los procesos de fabricación, en base al análisis de grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real. Por ejemplo, para ajustar los parámetros de producción para minimizar los tiempos de espera.
Siemens tiene su propio sistema operativo abierto para Internet de las Cosas IoT, llamado MindSphere. Es capaz de conectar todos los equipos y sistemas de una empresa. Recopila, almacena y analiza datos de la red de sensores y de los sistemas de producción en tiempo real, mediante algoritmos de aprendizaje automático.
La plataforma utiliza algoritmos de aprendizaje automático y analítica avanzada para optimizar los procesos de producción y realizar ajustes en tiempo real. Como resultado obtienen una mayor eficiencia y mejora de la calidad de sus procesos de producción.
3. IA en la Planificación de la Cadena de Suministro Industrial
Los algoritmos de inteligencia artificial permiten analizar datos históricos de ventas, pronósticos de demanda, condiciones climáticas o eventos inesperados, para predecir la demanda y ajustar los niveles de inventario en tiempo real.
Particularmente, la IA permite optimizar la planificación de la cadena de suministro mediante el análisis de datos de la demanda, del inventarios, almacén, de la capacidades de producción, de los recursos financieros, etc.
4. IA en el Mantenimiento Predictivo de Maquinaria o Equipos
Otra forma en que se utilizan sistemas de IA es para predecir fallos en maquinaria y equipos y para programar su mantenimiento.
El objetivo es evitar paradas de producción no planificadas y reducir los costes de mantenimiento, reparaciones no planificadas, o incluso, el descarte de equipo dañados.
Por ejemplo General Electric tiene su plataforma de software IA e internet de las cosas, GE Digital.
Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de sensores en tiempo real, para monitorear el rendimiento de los equipos y predecir posibles fallos.
5. IA en la Eficiencia Energética Industrial
La inteligencia artificial utiliza datos de consumo energético para ajustar los parámetros sin comprometer la producción.
Permite mejorar el rendimiento y optimizar el consumo de energía.
6. Inteligencia Artificial en la Robótica industrial y Cobots
La combinación de robótica e IA produce el desarrollo de robots inteligentes capaces realizar tareas complejas y colaborar con los trabajadores humanos de forma segura. Estos robots se adaptan a todo tipo de entornos: cambiantes o caóticos, y aprenden nuevas habilidades.
Los robots tradicionales limitan a llevar a cabo procesos repetitivos, para producción masiva y a gran velocidad. Pero el software basado en inteligencia artificial machine learning, visión por computación y data analytics, añade a los robots industriales tradicionales capacidades colaborativas, es decir, la posibilidad de trabajar con humanos o con otros robots. Algunos ejemplos son Flippy de Miso Robotics, Apera AI, o Universal Robots.
Tienen capacidades de auto aprendizaje.
Y pueden ser programados, incluso, por los propios operarios.
Este tipo de robot industrial se llaman "Cobots".
Son máquinas equipadas con sensores y sistemas de visión por computación.
Se utilizan en líneas de montaje, trabajando mano a mano con el personal.
O sirven para manipulación de materiales, mover objetos muy pesados, soldaduras, para moler o prensar. O para clasificar cosas o fijar tornillos, etc...
7. IA en la Seguridad en Laboral y Prevención de Riesgos
La monitorización de los entornos de trabajo, utilizando visión por computación, permite detectar situaciones peligrosas de trabajadores.
Por ejemplo, detectan movimientos inseguros, o condiciones de trabajo no autorizadas como Intenseye. Facilitan la implementación medidas para prevenir accidentes laborales.
8. IA en la Optimización de Procesos de Fabricación
La IA identifica patrones y relaciones complejas en los datos de producción.
Esto permite detectar oportunidades para mejorar y optimizar los procesos de producción o fabricación.
Confiere una mayor eficiencia, reducción de costes y aumenta la calidad del producto.