Aplicaciones de la inteligencia artificial en la industria

Como ya os hemos contado en anteriores post, la Inteligencia Artificial (AI) son aquellos desarrollos tecnológicos capaces de otorgar a las máquinas modos de actuar similares a los desarrollados por los seres humanos. Se pueden simular capacidades motoras, un ejemplo serían los brazos robóticos en cadenas de montaje, o cognitivas en aquellos sistemas capaces interactuar con el entorno y resolver problemas en función de las variables interpretadas, como los sistemas de reconocimiento de imágenes. Dicho de otro modo, la Inteligencia Artificial percibe la realidad para la que ha sido programada, a través de datos, y la analiza para, en función de sus interpretaciones, generar una reacción automática. Como se puede intuir, las aplicaciones en la industrial son innumerables y presentan importantes beneficios ligados a la eficiencia, productividad, rentabilidad, calidad y optimización de procesos. Veamos alguna de ellas:

Visión artificial

Una rama de la Inteligencia Artificial, el Machine Learning, y dentro de este el desarrollo de redes neuronales convolucionales propias del Deep Learning, nos permite conseguir que los ordenadores lean imágenes, identifiquen elementos disonantes, y los clasifiquen en función de patrones aprendidos, es decir, crear una visión artificial. Pongamos un ejemplo para entenderlo mejor.

Gracias al Deep Learning podemos desarrollar sistemas de vigilancia de grandes superficies. En estos casos las máquinas conocen la imagen ideal de las instalaciones y aquellos elementos que pueden estar en las mismas, alertando de acontecimientos anómalos en el momento de su detección. Si una cámara apunta a una gran extensión portuaria destinada al RO-RO, el sistema sabe que puede haber coches y su ubicación natural. Si en las imágenes captadas por los equipos de visionado apareciera una nube de humo, por ejemplo, el sistema lo detecta como intrusión y lanza una señal de alarma con una identificación probabilística del elemento extraño captado.

Pero hay todavía un paso más. Las maquinas son entrenadas y aprenden autoenriqueciendo sus bases de datos en la medida en la que trabajan con nuevas imágenes, haciendo su aportación cada vez más eficiente. Como vemos la utilidad de este tipo de aplicación de la Inteligencia Artificial es enorme y extensiva, bajo los mismos fundamentos, al mantenimiento de grandes infraestructuras (carreteras, redes ferroviarias, líneas de alta tensión, transporte de hidrocarburos…), al reconocimiento y clasificación de elemento en cintas transportadoras, a los controles de calidad o la supervisión de vastas extensiones naturales (empresas madereras, valoración de catástrofes, control de superficies…), por ampliar la nómina de  casos.

Mantenimiento predictivo

Otra de las aplicaciones en las que más evidentes son los beneficios de la Inteligencia Artificial en la industria es el mantenimiento predictivo. La maquinaria industrial es un activo vital en las empresas. De su rendimiento depende la productividad y, en consecuencia, la rentabilidad de las organizaciones.

Las averías y deterioros son inherentes a cualquier aparato o línea. Su constante funcionamiento y la necesidad de que rindan bajo los parámetros establecidos, obligan a contar con políticas de mantenimiento eficientes, que disminuyan los tiempos de parada y optimicen los recambios a efectuar y, por tanto, la inversión requerida.

En este sentido, las nuevas tecnologías disruptivas, acompañadas del desarrollo y abaratamiento de la sensórica, han contribuido a dar un paso de gigante, saltando del mantenimiento preventivo al mantenimiento predictivo. ¿Y esto que supone? Poder adelantarse a los posibles fallos o mermas de las máquinas, y realizar acciones correctoras de manera anticipada, minimizando el tiempo en el que las máquinas están inoperativas.

Gracias al análisis e interpretación de los datos que se extraen de los propios aparatos (calor, vibración, velocidad, horas de actividad…), se pueden obtener alertas de las desviaciones del funcionamiento óptimo en sus primeras etapas. Esta celeridad en la detección de fallos permite implementar acciones correctoras en el momento en el que verdaderamente se requieren; eliminar los calendarios prefijados y, por tanto, las intervenciones no necesarias; y evitar grandes averías que implican tiempos de paro muy superiores.

Predicción de la demanda

Con el mismo fundamento del sistema anterior, anticiparnos a lo que ocurrirá, nos encontramos con herramientas de predicción de la demanda. Como su propio nombre indica, las estimaciones futuras se refieren, en este caso, a las ventas que se van a realizar. Conocer de antemano la salida previsible de referencias, simplifica y eficienta operativas tan complejas como la gestión de almacén, llevando la optimización del stock a sus máximas cotas de eficacia.

Para conseguir las predicciones y operar en base a sus resultados, se compilan los datos internos y externos de la empresa (históricos de ventas, tendencias del mercado, lead time de proveedores, índices de rotación, etc.) y se tratan con algoritmos predictivos para obtener un escenario futuro de la demanda de nuestros productos, ajustado a la realidad de empresa y sector.

De este modo, conociendo las necesidades inmediatas y futuras, la gestión de almacén se vuelve mucho más sencilla y eficiente. Y no es un mero slogan publicitario. Estos sistemas posibilitan adecuar el stock, evitando roturas y sobre inventarios, ambas situaciones con importantes impactos económicos, la primera por la pérdida de clientes, y la segunda a causa del capital inmovilizado y el riesgo de obsolescencia de referencias. 

Además, en herramientas como AIDÓO Purchases, nuestro propio asistente, el que mejor conocemos, es posible automatizar los procesos para recibir sugerencias directas de compras, basadas en las necesidades presentes y futuras, en el stock actual, en la capacidad de respuesta de los proveedores…, y parametrizar alarmas con las que aumentar la operatividad del proceso. Toda la información es plasmada además en cuadros de mando visuales e intuitivos para poder analizar la toda la información necesaria de un solo vistazo.

Conclusión

Como vemos la Inteligencia Artificial se han convertido en el mejor de los apoyos que puede tener la industria. Sus aplicaciones son innumerables, solo hemos resaltado tres de ellas, pero puede aplicarse en todas las áreas de actividad, de cualquier sector, para mejorar multitud de tareas. Las empresas que quieran ser competitivas tienen que apoyarse en la Inteligencia Artificial para optimizar sus procesos. Hace unos años podía parecer que su implementación era solo para las grandes corporaciones, pero nada más lejos de la realidad, hoy en día empresas de cualquier tamaño pueden beneficiarse de sus enormes potencialidades.

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