Si bien los robots se han utilizado en las fábricas durante algún tiempo, los robots modernos ya no están diseñados para realizar esas tareas mecánicas monótonas, sino que son jugadores inteligentes en la Industria 4.0.
La inteligencia artificial (IA) es una oportunidad pura en la ingeniería de fabricación: desde el mantenimiento hasta el diseño virtual, permite productos modernos, avanzados y personalizados.
Es indiscutible que la IA desempeña un papel muy crítico en el futuro de la ingeniería de fabricación. Recientemente, una investigación realizada por Forbes Insight sobre IA muestra que el 44% de los encuestados de las industrias automotriz y manufacturera creen que la IA es la clave del éxito de la fabricación en los próximos 10 años.
Hoy en día, la sincronización entre humanos y robots produce magníficos descubrimientos debido a la adopción de prácticas de fabricación y tecnología de la información).
4 innovaciones que IA tiene para el futuro de la ingeniería industrial
1. Fabricación colaborativa
La industria manufacturera está recibiendo un cambio de imagen por cortesía de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. La investigación realizada por el Foro Económico Mundial muestra que la colaboración de IA, robótica avanzada , IoT (internet de las cosas) y fabricación aditiva inaugurará la cuarta revolución industrial .
Con la adopción de iniciativas de IA en industrias de fabricación intensiva, las compañías esperan mantener la escasez de inventario, aumentar los ingresos y reducir los gastos operativos.
Los fabricantes que han adoptado la inteligencia artificial y el aprendizaje automático reducen el tiempo de inactividad del equipo, detectan defectos de producción, aumentan su cadena de suministro y abrevian los tiempos de diseño.
El uso de IoT y sensores inteligentes también es impactante en la industria manufacturera. IoT puede rastrear y examinar las cuotas de producción y sumar los paneles de control para fines de supervisión.
Agregar IoT con realidad aumentada y realidad virtual para analizar los comentarios de los clientes proporciona información significativa que ayuda a generar una valiosa generación de innovación.
2. Identificación microscópica de defectos
El ojo humano no puede detectar defectos microscópicos de la mitad del diámetro de un mechón de cabello, pero un robot equipado con una cámara poderosa y capacidades de inspección de zoom podría detectar los defectos más minúsculos.
Es difícil para una máquina hacer juicios y correcciones precisas, pero los humanos pueden administrar este paso lógico y enviar las decisiones a la máquina.
Por ejemplo, Landing.ai, una máquina diseñada por el maestro Andrew Ng de Silicon Valley está desarrollada con la capacidad de visión artificial para detectar fallas microscópicas en productos pequeños como placas de circuito a resoluciones ultra altas.
Esta máquina utiliza un algoritmo de lectura automática que está entrenado en volúmenes excepcionalmente pequeños de imágenes de muestreo. Landing.ai puede “ver”, procesar la información e incluso aprender de la información que ve.
Una vez que detecta una falla, alerta al operador de inmediato, que es un proceso referido a la identificación automatizada de problemas .
3. Alternativas de diseño
La IA en la fabricación es un jugador clave en un proceso moderno denominado diseño generativo . Durante este nuevo aspecto de la fabricación, los ingenieros ingresan sus objetivos de diseño, incluidos los parámetros del material, los procesos de fabricación y las limitaciones de costos en el software de diseño generativo .
El programa de software prueba todas las alternativas probables y rápidamente “genera” las permutaciones de diseño como una solución. Por último, el software utiliza la capacidad de aprendizaje automático para examinar cada iteración para determinar el mejor diseño a adoptar.
4. Mantenimiento predictivo para Industria 4.0
El mantenimiento de máquinas en la fabricación es una de las tareas más frecuentes. Ahora, AI viene con un método único conocido como mantenimiento predictivo.
A diferencia del mantenimiento preventivo, este nuevo método erradica las conjeturas ya que las máquinas están programadas para contabilizar constantemente sus estados de forma actualizada. Para implementar el mantenimiento predictivo, los sistemas de fabricación están integrados con gemelos digitales , detectores y herramientas analíticas modernas.
No solo ahorra tiempo y costos de mano de obra del fabricante, sino que también garantiza un rendimiento de fabricación óptimo. Por ejemplo, el mantenimiento predictivo se usa en equipos de fabricación de titanio donde la industria 4.0 y aprendizaje automático se usan ampliamente.
Conclusión
Hoy en día, los robots se utilizan de manera integral en la ingeniería de fabricación y la producción continúa emergiendo desde el inicio. Los sensores se pueden usar para monitorear cada etapa de producción y compartir datos con un sistema de inteligencia artificial.
Desde la detección de fallas hasta los métodos correctivos, estas prácticas de fabricación son más efectivas y mucho más rápidas cuando las hacen máquinas.
En conclusión, a pesar de los temores de desempleo anticipados causados por la adopción de inteligencia artificial, la industria 4.0 contará con una mayor producción y alta eficacia.
Es hora de que la fuerza laboral se concentre más en tecnología innovadora y operaciones inteligentes para contribuir al mejoramiento del sector de ingeniería de fabricación.
