Por James Balzary
La manufactura a menudo se ve como un "niño del poster" para tecnología como la inteligencia artificial (IA), pero ¿es la fabricación una industria inteligente en general?
A nivel mundial, la imagen de los robots que fabrican cosas y la amplia aceptación de la IA no es realmente un reflejo de nuestra industria. La realidad es que la mayoría de los fabricantes son pequeñas y medianas empresas (pymes) con menos de 500 empleados y una facturación inferior a los 200 millones de dólares. Además, su adopción de la IA y las tecnologías inteligentes suele ser muy baja.
En TilliT, hemos descubierto que hasta el 90 % de los fabricantes de pymes siguen capturando información en papel (como métricas de producción, mantenimiento o controles de calidad), lo que hace que el objetivo de "fabricar sin luz" sea una perspectiva lejana.
Además de eso, el 75 % de la base de activos de fabricación global está desconectada: actualmente no hay inteligencia artificial, análisis en la nube ni sensores inteligentes de Internet de las cosas (IoT) que analicen el comportamiento de este equipo. Esencialmente, solo tienen una máquina que está aislada y lleva a cabo procesos de producción sin que suceda nada inteligente. Por lo tanto, estas empresas simplemente no cuentan con una base tecnológica adecuada y no se ven reflejadas en el movimiento hacia estos enfoques avanzados.
Aquí es donde el concepto de fabricación inteligente puede ayudar a cerrar esa brecha.
¿Qué entendemos por fabricación inteligente?
La manufactura inteligente es una aplicación o sistema que utiliza la inteligencia para integrar los procesos de la fábrica. Incluye el uso de decisiones complejas de optimización impulsadas por computadora que los humanos suelen tomar.
Estas dos palabras clave, integración e inteligencia, definen la esencia de la fabricación inteligente y se aplican a procesos físicos, equipos, personas e incluso comportamientos.
Si el objetivo es aumentar las ganancias, reducir el riesgo o mejorar la eficiencia, entonces debe aceptar que la innovación es la clave del éxito. La forma tradicional de innovar en la fabricación es comprar nuevos equipos y automatizarlos. Incluso hoy en día, la automatización y la mayoría de la robótica en las plantas de fabricación se ejecutan mediante una lógica programable simple sin el uso de ninguna IA. La automatización sigue siendo una forma de lograr excelentes resultados, y cuando se aplican tecnologías como la IA y el aprendizaje automático, puede potenciar esas eficiencias.
Entonces, ¿por qué no vemos más IA o aprendizaje automático en la fabricación?
El miedo de la industria al fracaso significa una menor adopción de estas iniciativas
Gartner predijo que el 85 % de las iniciativas de IA fracasarían en la fabricación, por lo que es comprensible que las empresas duden en adoptar estas tecnologías.
El fracaso se produce debido a muchos factores, incluida la falta de inversión en el proceso de gestión del cambio, la falta de preparación o comprensión del proceso, o la falta de conocimientos y recursos internos. Es importante destacar que, por lo general, faltan datos verificados y precisos en tiempo real para construir modelos de IA.
Creemos que es importante que las técnicas avanzadas como la IA se combinen con la comprensión de que la participación de las personas en el proceso es una realidad en los años venideros. En la mayoría de las industrias manufactureras, es probable que las personas sigan siendo un recurso rentable y eficiente.
Si no puede ayudar al operador con IA, prescriba qué tareas deben realizarse y realice un seguimiento de la ejecución de esos procesos de los que es difícil aprender y agregar inteligencia. Básicamente, no importa cuán buena sea la IA, si el equipo y las personas no actúan según la recomendación, se desperdicia.
Manufactura digital en la práctica
En un entorno de fabricación inteligente, uno de los primeros requisitos es digitalizar los procesos: eliminar el papel y pasar a operaciones conectadas, digitales y automatizadas impulsadas por flujos de trabajo.
Un flujo de trabajo conectado bien planificado puede capturar el conocimiento tribal, detallando las relaciones de causa y efecto y haciendo que las tareas del operador sean más eficientes. El operador puede hacer más, y el gerente sabe exactamente lo que sucede en la planta de producción con una vista tanto del equipo como del personal.
Hemos visto ejemplos de esto con dos clientes recientes:
Un fabricante de componentes eléctricos, TilliT, con el que trabajamos, implementó una plataforma de fabricación digital básica para capturar información que anteriormente estaba basada en papel en su negocio.
Usando un algoritmo prescriptivo, inyectamos una solución de programación de producción para comenzar a mejorar el pensamiento sobre las operaciones comerciales, incluida la forma en que podrían:
· Optimizar el moldeo por inyección
· Reducir los cambios
· Asignación fluida de personal/escasez
· Predecir las tasas de producción futuras
Para un fabricante de fregaderos de cocina, reemplazar su máquina de prensa existente, que tiene casi 40 años y no tiene automatización, afecta la producción.
El enfoque de TilliT fue adaptar los sensores IoT a la máquina, capturando tasas, razones de paro y tiempo de inactividad. Usando esta información para luego alimentar algoritmos de IA prescriptivos y mejoras de programación, nuestro cliente logró resultados tangibles:
· Aumento del rendimiento en un 2 %
· Reducción del trabajo en curso en un 25 %
· Inventario optimizado
· Reducción de desperdicio de material.
Para estos clientes, las personas eran facilitadores fundamentales para lograr estos resultados.
En lugar de excluir al personal de esta visión de futuro, la industria manufacturera debería adoptar la participación de las personas, comprometiéndolas con capacidades y técnicas avanzadas y brindando un tipo diferente de IA: Individuos Aumentados.
James Balzary es el director ejecutivo y cofundador de TilliT, un producto del SAGE Group. SAGE es miembro certificado de la Asociación de Integradores de Sistemas de Control (CSIA). Para obtener más información sobre SAGE Group, visite su perfil en Industrial Automation Exchange.
