IA práctica en la manufactura
El papel de la IA y el aprendizaje automático en tu Fábrica del Futuro.
La inteligencia artificial (IA) es una pieza fundamental de la fábrica del futuro. Conectar el proceso de manufactura mediante una fábrica conectada de extremo a extremo proporciona datos de producción ilimitados que los humanos simplemente no pueden procesar por completo.
El mayor malentendido sobre la IA es que se trata de un concepto abstracto y futurista. En realidad, las valiosas aplicaciones prácticas de aprendizaje automático e IA están listas para usarse hoy. Las aplicaciones de alto valor y bajo riesgo se pueden aplicar para impulsar el OEE, maximizar la calidad de producción y empoderar a los trabajadores.
Beneficios de aplicar la IA y el ML a la manufactura actual
Usando la IA, se pueden analizar de forma inteligente cantidades masivas de datos para encontrar nuevas vías, sin precedentes, para maximizar la producción, impulsar la calidad y trabajar junto a los operadores y técnicos humanos para elevar sus roles.
El aprendizaje automático, como elemento de la IA, proporciona conocimientos automatizados que a los humanos les toma mucho tiempo obtener, o que los humanos simplemente no pueden detectar. Desde diagnósticos en planta hasta capacidades de producción predictivas extremadamente precisas, la automatización que aprovecha el poder del aprendizaje automático impulsará tu Fábrica hacia el Futuro.
Integrar la automatización inteligente y el aprendizaje automático en cada paso del proceso de producción proporciona conocimientos más tempranos que llevarán a tomar acciones inmediatas para prevenir paros y pérdidas.
Los conocimientos derivados de la IA mediante el aprendizaje automático se pueden aplicar en cada paso del proceso, impulsando la interacción entre humanos y máquinas. Estos conocimientos resuelven tanto los problemas crónicos, que son continuos y tienen un impacto de menor nivel en el desempeño, como los problemas esporádicos, esos cambios o fallas momentáneos que causan problemas de desempeño.
A medida que los fabricantes de todo el mundo continúan su cambio hacia la fábrica del futuro, las tecnologías de IA y aprendizaje automático se vuelven más fuertes, más inteligentes y más prácticas.
Aprendizaje automático vs. inteligencia artificial
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están relacionados, pero los términos no deberían usarse indistintamente. De hecho, el aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial. Es la evolución natural del uso de la IA para generar una producción más inteligente y más conectada mediante el uso de tecnología de autoaprendizaje.
El aprendizaje automático es tremendamente práctico en la manufactura para generar nuevas vías para la optimización de procesos.
INTELIGENCIA ARTIFICIALAPRENDIZAJE AUTOMÁTICOTérmino general que abarca el uso de computadoras para obtener conocimientos sobre sistemas complejos usando datos generados por procesos.Subconjunto de la inteligencia artificial aplicada: la vanguardia de la IA.Sistemas expertos donde se instruye a las computadoras sobre cómo analizar los datos, qué datos usar y qué resultados generar.Las computadoras usan los datos para crear las reglas y usar la automatización de forma inteligente para desarrollar sus propios algoritmos específicos para el proceso o la producción computacional.La máquina, o procesador central, aprende de los datos de manera similar a cómo el cerebro humano aprende nuevas habilidades, hábitos y conocimientos: aprendiendo por experiencia y mejorando mediante la iteración.
Usar el aprendizaje automático en la manufactura
Hoy en día, uno de los casos de uso del aprendizaje automático es identificar los problemas de producción más rápido. Inicialmente, es posible que necesitemos que los humanos actúen sobre estos datos para volver a alinear el desempeño, pero con el tiempo queremos aprovechar el aprendizaje automático para implementar un proceso automatizado (es decir, robots o drones) que haga la adaptación o corrección requerida.
Al hacer esto con el tiempo, iteramos lo suficiente para mejorar el desempeño y la confiabilidad con menos mano de obra, reduciendo en última instancia el costo de la transformación.
Detección de defectos
Minimizar los defectos es uno de los pilares para impulsar el OEE. Los equipos de calidad y los líderes de producción pueden usar el aprendizaje automático para evaluar la producción usando datos de producción históricos, así como la producción en tiempo real.
El aprendizaje automático puede reconocer defectos de producción como rayones, abolladuras, niveles de llenado bajos y fugas.
El aprendizaje automático también puede ayudar a reducir los falsos positivos, ya que la máquina puede aprender a detectar pequeñas variaciones dentro de la tolerancia con un grado de certeza excepcionalmente alto.
Más sobre ir más allá del OEE →Mantenimiento preventivo
Los técnicos e ingenieros sin duda dependen de los datos operativos, así como de su experiencia y conocimiento tácito, para diseñar los programas de mantenimiento.
El aprendizaje automático usa datos históricos y en tiempo real para establecer procedimientos óptimos de TPM y rutinas de mantenimiento preventivo. En lugar de depender de la intuición humana, usa la inteligencia artificial para garantizar que las actividades de mantenimiento preventivo estén optimizadas. Las máquinas reciben mantenimiento exactamente cuando lo necesitan, eliminando las fallas mientras se minimiza el exceso de mano de obra para los técnicos.Gemelos digitales
Usa datos reales para ejecutar simulaciones extremadamente precisas y así modelar cambios de proceso, actualizaciones o equipos nuevos.El aprendizaje automático facilita el cómputo de datos en todos los procesos de una fábrica para imitar toda la línea de producción o secciones a lo largo del proceso.
En lugar de realizar experimentos reales, los datos derivados del aprendizaje automático producen simulaciones casi perfectas que se pueden optimizar y ajustar antes de comenzar las pruebas en el mundo real.Aseguramiento de calidad
El aprendizaje automático, a lo largo de horas de producción, puede detectar y autoaprender tendencias en todo el proceso de manufactura. Antes de que un producto se desvíe demasiado de las normas aceptadas, la automatización puede intervenir y autocorregirse.
Lograr la Calidad 4.0 en tu Fábrica del Futuro depende de integrar la IA y el aprendizaje automático.
Más sobre la Calidad 4.0 y la inteligencia de calidad →
Soluciones prácticas de IA para aplicaciones de manufactura en tu fábrica
El objetivo principal del aprendizaje automático es seguir reduciendo el costo de la manufactura mejorando la eficiencia de máquinas y líneas, optimizando la mano de obra y prediciendo resultados con mayor precisión.
Lineview está trabajando actualmente en pruebas de concepto de inteligencia artificial, como estas, para sugerir posibles acciones, intervenciones guiadas y pronósticos para lograr mejores resultados.
1. Revisión de tareas/SIC y asignación de recursos
Al realizar una revisión táctica, el aprendizaje automático ayuda a encontrar el área más beneficiosa en la que enfocarse. Saber dónde concentrar los recursos, el tiempo y la energía en una instalación de manufactura compleja requiere un análisis complicado. El aprendizaje automático puede ser tu bola de cristal.
El conocimiento y la experiencia se integran en el algoritmo de aprendizaje automático usando años de datos que predicen el futuro probable, dándote la confianza para invertir exactamente donde se genera el mayor beneficio.
2. Planeación de producción precisa
Dada una secuencia de requisitos de producción como el orden y el volumen de producción, el aprendizaje automático te dirá qué es lo más probable que se logre y para cuándo.
Usando información como los equipos en turno, la hora del día, los SKU diarios de productos y los registros históricos, los algoritmos de aprendizaje automático generarán una planeación de producción más realista y precisa con base en datos comprobados.
3. Abordar el comportamiento anómalo de las máquinas
El aprendizaje automático puede alertar a los técnicos y operadores sobre un comportamiento anómalo y guiarlos exactamente hacia dónde enfocarse en esa máquina. El algoritmo genera un nivel de confianza de que ese proceso o producción es anómalo y tomará lo que sucedió alrededor de ese momento y registrará todas las variables de producción.
El aprendizaje automático puede darle a la persona el conocimiento de que la máquina se está comportando de forma diferente a lo normal, así como proporcionar el contexto de por qué. Los conocimientos más rápidos e informados reducen el impacto probable en el desempeño de la línea a largo plazo, cortando los problemas de raíz antes de que se agraven.
