IA y empaque: áreas de aplicación y herramientas prácticas disponibles
La IA está transformando las operaciones de empaque con tecnologías que optimizan procesos y ayudan a cerrar brechas de habilidades. Estudio de PMMI identifica áreas de aplicación y herramientas clave de inteligencia artificial disponibles en el mercado.
La Inteligencia Artificial (IA) está transformando muy rápidamente diversas industrias, y los procesos de empacado no son la excepción. La IA se está consolidando como factor crítico para revolucionar la gestión de las operaciones de empaque. Sin embargo, a pesar de su uso frecuente, el concepto de IA a menudo sigue siendo confuso, especialmente cuando se aplica a áreas especializadas como procesos de empacado.
"The AI Advantage in Equipment: Boosting Performance and Bridging Skills Gap" – "La ventaja de la IA en los equipos: impulsando el desempeño y cerrando la brecha de las habilidades" - Informe de inteligencia de mercados de PMMI.PMMI
Siguiendo el marco establecido por la National Artificial Intelligence Initiative y la Orden Ejecutiva sobre IA de la Casa Blanca, se describe a la IA como “un sistema basado en máquinas que puede, para un conjunto de objetivos definidos por humanos, hacer predicciones, recomendaciones o tomar decisiones que influyen en entornos reales o virtuales”. Esta definición proporciona una base para comprender cómo se utiliza la IA en el empacado y otros procesos industriales.
La IA no es un concepto monolítico, sino que se compone de varios subconjuntos, cada uno con capacidades y aplicaciones únicas. Estos subconjuntos— Aprendizaje automático (Machine Learning o ML), Aprendizaje profundo (Deep Learning o DL) e Inteligencia artificial generativa (Generative AI)—representan diferentes niveles de sofisticación, con distintos grados de complejidad y funcionalidad. Por ello entender las diferencias entre ellos es crucial para los profesionales de la industria que desean utilizar la IA de manera eficaz en sus operaciones de empaque.
Aprendizaje automático (ML), invaluable para tareas complejas de empacado
Este nuevo informe de PMMI menciona cómo el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que se enfoca en permitir que los sistemas aprendan a partir de datos y mejoren su rendimiento sin necesidad de programación explícita. En los procesos de empaque, los algoritmos de ML pueden analizar grandes volúmenes de datos, reconocer patrones y aplicar esos conocimientos para mejorar las operaciones. Por ejemplo, el ML puede optimizar procesos como el etiquetado, la clasificación y la identificación de defectos en productos. Su capacidad de adaptación hace que ML sea una herramienta invaluable para agilizar tareas complejas en el proceso de empaque.
Aprendizaje profundo (DL) y la reducción de errores en producción
El aprendizaje profundo, un subconjunto del ML, utiliza redes neuronales de múltiples capas para simular la función del cerebro humano en la toma de decisiones. Estas redes neuronales profundas son especialmente hábiles en identificar patrones complejos y tomar decisiones basadas en datos, especialmente en tareas donde las variaciones son sutiles. En la industria del empaque, el DL puede aplicarse a los sistemas de inspección de calidad, donde los métodos basados en reglas pueden tener dificultades para gestionar variaciones menores en los productos. Esta capacidad les permite a las fabricantes de productos de consumo empacados mejorar la consistencia del producto y reducir errores durante la producción.
IA generativa - soluciones únicas para la innovación en los procesos de empacado
La IA generativa empuja los límites de la IA tradicional al crear nuevo contenido a partir de los datos con los que ha sido entrenada. En la industria del empacado, esto puede aplicarse de manera creativa, como en el diseño de empaques, el mercadeo e incluso la predicción de tendencias basadas en las preferencias de los consumidores. La IA generativa ofrece soluciones únicas para la innovación, permitiendo a las empresas producir materiales y diseños de alta calidad que resuenen con las demandas del mercado.
Asistentes de IA para potenciar flujo de trabajo
Una de las implementaciones más prácticas de la IA en los procesos de empaque se presenta en forma de asistentes de IA. Estas herramientas, impulsadas por modelos de lenguaje extensos (LLM) como ChatGPT, se entrenan con datos específicos de la industria, lo que las hace altamente especializadas para los procesos de empaque.
Los asistentes de IA mejoran la eficiencia del flujo de trabajo al automatizar tareas rutinarias, optimizar funciones administrativas y asistir en procesos técnicos. En el ámbito del empacado, los asistentes de IA pueden acelerar la codificación, detectar errores y mejorar el rendimiento de las máquinas, permitiendo que los empleados se concentren en actividades más estratégicas.
Además, los asistentes de IA juegan un papel fundamental en el servicio al cliente. Por ejemplo, la IA puede analizar retroalimentación pasada, manuales de máquinas y datos de usuarios para proporcionar soluciones rápidas a los desafíos operativos. Esto es particularmente beneficioso para los fabricantes de equipos originales (OEM, por sus siglas en inglés) que necesitan brindar soporte en tiempo real a sus clientes. Al agilizar estas interacciones, los asistentes de IA reducen el tiempo de inactividad e incrementan la satisfacción del cliente.
Un beneficio clave de los asistentes de IA es su capacidad para acelerar la creación de manuales de máquinas. Al integrar especificaciones de las máquinas y directrices operativas, las herramientas de IA pueden compilar manuales completos en una fracción del tiempo que tomaría a un operador humano. Esta eficiencia se extiende a tareas creativas, como la generación de ideas para diseños de empaque o campañas de mercadeo.
Herramientas actuales de IA en empaque y procesamiento
El impacto de la IA en la industria del empaque se refleja en una amplia gama de áreas de aplicación. Veamos tres áreas clave en las que las tecnologías de IA están impactando de manera importante al sector, de acuerdo con este valioso informe de inteligencia de mercados de PMMI:
Sistemas de visión en las máquinas
Los sistemas de visión han sido utilizados durante ya mucho tiempo en los procesos de empaque para tareas como la inspección de calidad y la clasificación de productos. Sin embargo, la integración de IA en estos sistemas ha ampliado significativamente sus capacidades. Con visión por máquina impulsada por IA, tareas como la detección de alteraciones, la verificación y las operaciones de pick-and-place se vuelven más precisas y eficientes.
En las operaciones de pick and place la IA puede, por ejemplo, mejorar la precisión al procesar productos con tamaños, orientaciones o posiciones inconsistentes. Estos sistemas impulsados por IA también pueden detectar irregularidades en los empaques, un desafío que los sistemas tradicionales basados en reglas a menudo tienen dificultades para gestionar. Esta precisión mejorada conduce a una mayor calidad del producto y a generar menos desperdicio.
Mantenimiento predictivo
La IA es clave en el mantenimiento predictivo, mencionar el informe de PMMI. A diferencia del mantenimiento tradicional, que responde a los problemas después de que ocurren o se basa en el mantenimiento programado, el mantenimiento predictivo utiliza modelos de IA para monitorear equipos en tiempo real. Estos modelos analizan datos de manuales de máquinas, registros de mantenimiento y retroalimentación operativa para predecir cuándo es probable que falle un equipo.
Al predecir problemas antes de que ocurran, las fabricantes de productos de consumo empacados pueden evitar tiempos de inactividad no planificados, reducir los costos de mantenimiento y prolongar la vida útil de la maquinaria. El mantenimiento predictivo es particularmente beneficioso en operaciones de empaque a gran escala, donde las paradas no planificadas pueden resultar en pérdidas financieras significativas.
Gemelos digitales
Los gemelos digitales—réplicas virtuales de máquinas o sistemas físicos— les permiten a las fabricantes de productos de consumo empacados simular condiciones del mundo real sin realizar cambios físicos. La IA mejora la funcionalidad de los gemelos digitales al permitir simulaciones y pruebas de escenarios más precisas.
Para las empresas de bienes de consumo empacados (CPG) y los OEM, los gemelos digitales son invaluables para optimizar el rendimiento de las máquinas y la disposición de las plantas. Los ingenieros pueden probar diversas configuraciones y parámetros operativos para identificar las configuraciones más eficientes. Al usar IA para analizar los resultados de estas simulaciones, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos que mejoren el rendimiento y reduzcan el desperdicio.
Áreas de aplicación de IA en empaque
El informe de PMMI detalla las distintas áreas de aplicación y herramientas impulsadas por IA que están transformando los procesos de empaque y procesamiento. Algunos ejemplos destacados son:
- Asistencia en codificación: las herramientas de IA ayudan a generar, simplificar y optimizar el código de las máquinas, detectando errores y mejorando la sintaxis.
- Soporte administrativo: la IA automatiza tareas administrativas tediosas, como el ingreso de datos, la generación de informes y la optimización de flujos de trabajo.
- Servicio al cliente: los sistemas de IA pueden integrar datos históricos de problemas de máquinas y retroalimentación para resolver consultas de manera más rápida.
- Creación de manuales de máquinas: la IA acelera la creación de manuales de operación, garantizando que las máquinas se utilicen y mantengan adecuadamente.
- Generación de ideas: las herramientas de IA pueden apoyar los procesos creativos al generar ideas para diseño y mercadeo de empaques y productos.
El futuro de la IA en empaque y procesamiento
A medida que la tecnología de IA sigue evolucionando, su papel en la industria del empaque será cada vez más crucial. La IA mejorará tecnologías existentes, como la visión por máquina y el mantenimiento predictivo, mientras impulsa las innovaciones. Las empresas que adopten la IA estarán mejor posicionadas para mantenerse competitivas en el futuro.
No obstante, para maximizar los beneficios de la IA, es esencial capacitar a los empleados no solo en el uso de estas herramientas, también en la interpretación y aplicación de los datos que generan, concluye este informe de inteligencia de PMMI.
La industria del empaque está entrando entonces en una nueva era, en la que la IA jugará un papel fundamental en la mejora de la eficiencia, la reducción de costos y la calidad del producto. Al aprovechar todo el potencial de la IA, las empresas fabricantes de productos de consumo empacados pueden adelantarse a las demandas del mercado y asegurar el éxito a largo plazo en un entorno cada vez más competitivo.
"The AI Advantage in Equipment: Boosting Performance and Bridging Skills Gap" – "La ventaja de la IA en los equipos: impulsando el desempeño y cerrando la brecha de las habilidades" - Informe de inteligencia de mercados de PMMI.PMMI
