¿Qué pasaría si pudieras procesar enormes cantidades de datos en segundos? Imagine las posibilidades ilimitadas que puede aportar a su negocio de fabricación cuando cada decisión se basa en datos y cada sistema funciona con la máxima eficiencia. ¡Las aplicaciones de IA pueden hacer esto posible! Con su capacidad para optimizar todos los procesos, desde el mantenimiento predictivo hasta la optimización de la cadena de suministro, la IA está abriendo nuevas puertas hacia el futuro. En este blog, exploraremos algunas de las aplicaciones de IA más impactantes en la industria manufacturera y ejemplos de cómo la IA impulsa la innovación. En esta lectura de tres minutos, explore nuevas oportunidades para su empresa de fabricación con IA. ¡No te quedes atrás! Desbloquee el crecimiento, la eficiencia y la innovación empresarial con IA. ¿Cómo están revolucionando las aplicaciones de IA la industria manufacturera? 1.812 petabytes (PB) de datos cada año: ¡eso es lo que genera la industria manufacturera por sí sola! Los análisis de IA pueden procesar esta enorme cantidad de datos en unos pocos segundos. La IA en la industria manufacturera aprovecha tecnologías de vanguardia para optimizar la eficiencia operativa. Su mayor superpoder es su capacidad para analizar los patrones del mercado. Luego proporciona recomendaciones estratégicas para la optimización. Esto tiene un impacto radical en la mejora de la productividad y la toma de decisiones. Una de las aplicaciones más transformadoras de la IA es el mantenimiento predictivo. Aquí, las herramientas de inteligencia artificial analizan los datos de los equipos para pronosticar posibles fallos de funcionamiento. Este enfoque proactivo mejora significativamente la eficiencia. También permite a los fabricantes mejorar los programas de producción y reducir el tiempo de inactividad. En la gestión de la cadena de suministro, los cobots impulsados ​​por IA están revolucionando las líneas de montaje. Automatizan tareas con precisión y rapidez. Estos robots pueden asimilarse a las necesidades cambiantes del mercado, lo que garantiza que las empresas se mantengan a la vanguardia. Los sistemas de control de calidad impulsados ​​por IA también están causando sensación y elevando el listón de la calidad. Pueden localizar defectos y controlar la calidad del producto final. En la fabricación inteligente, estos sistemas rastrean el flujo de trabajo en tiempo real. De este modo, se permite a los fabricantes realizar los ajustes necesarios para reducir el desperdicio y evitar daños. La industria manufacturera siempre está ansiosa por dar la bienvenida a las nuevas tecnologías. Su incursión más reciente ha sido en el ámbito de la IA generativa. Grandes actores como Eaton, Bosch, ABB y Siemens ya han comenzado a implementar la IA generativa. Lo utilizan en varios departamentos de sus instalaciones de producción para aumentar la productividad. En cuanto al futuro, se estima que la IA en el mercado manufacturero alcanzará los 20.800 millones de dólares en 2028. La investigación de MarketsandMarkets sugiere que la industria crecerá a una tasa compuesta anual del 45,6% entre 2023 y 2028. Comience su viaje a la IA de manera rentable y con un costo mínimo. Riesgos. ¡Explore nuestra experiencia ahora! ¿Cuáles son las aplicaciones de la IA en la fabricación? La IA está remodelando la industria manufacturera al proporcionar aumentos de eficiencia incomparables y una calidad de producto de primer nivel. Tanto es así que ha dado lugar a fábricas más inteligentes, a menudo denominadas “Industria 4.0”. Estas son las aplicaciones de IA de mayor impacto en la fabricación: 1. Mantenimiento predictivo Los datos de los sensores integrados en la maquinaria predicen posibles fallos del equipo. Este es el poder de los sistemas de mantenimiento predictivo impulsados ​​por IA. Los modelos ML analizan conjuntos de datos como vibraciones, temperatura y presión. Utilizan estos conjuntos de datos para detectar patrones que indican mal funcionamiento. De esta manera, se prepara a los fabricantes para fallas de la maquinaria, se reduce el tiempo de inactividad y se reducen los costos de mantenimiento. Por ejemplo, General Motors utiliza ML para predecir fallas en los robots de la línea de producción. Reduciendo así las paradas inesperadas. 2. Control de calidad y detección de defectos Como se mencionó anteriormente, los sistemas de control de calidad ejecutan un conjunto de procedimientos para garantizar que un producto sea de buena calidad. Los sistemas de control de calidad impulsados ​​por IA utilizan visión por computadora para inspeccionar productos en tiempo real. Puede detectar defectos que el ojo humano pasa desapercibidos. Aborda imperfecciones de la superficie, desalineaciones, irregularidades y más. De este modo, se optimiza la calidad general del producto y se reducen los residuos. BMW ejemplifica esta aplicación con sus cámaras impulsadas por IA en las líneas de montaje. Estas cámaras buscan defectos en las piezas del vehículo, mejorando la precisión de la inspección. 3. Robótica y Automatización Esta es la primera aplicación de la IA en la industria manufacturera. Los cobots impulsados ​​por IA realizan tareas repetitivas o arriesgadas en lugar de humanos. También pueden trabajar junto con empleados humanos para mejorar la eficiencia y la seguridad. Estos robots memorizan conjuntos de datos y perfeccionan su rendimiento con el tiempo. Esto los convierte en el personal de mantenimiento perfecto para soldar, pintar o manipular materiales. Los cobots se utilizan ampliamente para mejorar el proceso de ensamblaje de componentes electrónicos, por ejemplo. Estos robots están integrados en los brazos robóticos que ensamblan los componentes electrónicos. 4. Diseño generativo Este es un dominio relativamente nuevo de la IA. Su implementación en la industria manufacturera no está muy extendida. Sin embargo, su popularidad se ha extendido como la pólvora. El diseño generativo utiliza algoritmos basados ​​en IA para explorar una amplia gama de soluciones de diseño. Esta herramienta se ha convertido en el mejor amigo del ingeniero. Solo tienen que introducir en el sistema las limitaciones del proyecto, como los requisitos de materiales, costos y durabilidad. Luego, el sistema de inteligencia artificial generará diseños avanzados que cumplan con los criterios de los ingenieros. De este modo, se allana el camino hacia productos más ligeros, resistentes y rentables. General Motors utiliza el software de diseño generativo de Autodesk. Con esto, crean componentes para vehículos livianos y duraderos a costos reducidos. 5. Automatización y optimización de procesos Los sistemas impulsados ​​por IA pueden analizar los procesos de fabricación en tiempo real. A su vez, envían comentarios adecuados a los fabricantes. También ajustan características como la velocidad, la temperatura y la presión para mejorar la eficiencia de la producción. Este nivel de automatización permite a los fabricantes trabajar hacia modelos con menor consumo de energía. Estos modelos sostenibles también pueden aumentar la calidad de la producción y reducir la producción de residuos. Las Gigafábricas de Tesla son un ejemplo de ello. Estas fábricas utilizan sistemas de inteligencia artificial para mejorar los procesos de producción de baterías. De esta manera, se optimiza la consistencia del producto y se reduce la producción de desperdicio de material. 6. Gestión de la eficiencia energética La sostenibilidad es una tendencia constante en todas las industrias. Cuanto más sostenible es una empresa, más valor de mercado adquiere. La IA puede rastrear el consumo de energía en las instalaciones de fabricación. También sugiere acciones para optimizar el consumo. La IA localiza centros de ineficiencia energética en tiempo real, controlando la calefacción, la iluminación y otros sistemas. De este modo, se reduce el consumo de energía y se contribuye a los objetivos de sostenibilidad. Siemens utiliza sistemas de gestión de energía impulsados ​​por IA para practicar la sostenibilidad. El sistema DynaGrid en las fábricas de Siemens reduce los costos operativos y minimiza el impacto ambiental. Fábrica inteligente: ¿Cómo está afectando a la industria manufacturera? ¡Leer más! Casos de uso de la IA en la industria manufacturera La integración de la IA en la fabricación está cambiando el paradigma de la industria y abriendo infinitas posibilidades. Estos son los tres principales casos de uso de la IA en la fabricación: 1. Los gemelos digitales mejoran la eficiencia La IA permite a los fabricantes rastrear y predecir de forma proactiva las fallas de los equipos. Para ello, utiliza análisis predictivos avanzados y algoritmos de aprendizaje automático. Un concepto clave en el mantenimiento predictivo es el gemelo digital. Un gemelo digital es una réplica virtual de un activo físico como un equipo. El gemelo captura datos en tiempo real del equipo. Luego ayuda a la IA a analizar patrones, identificar anomalías y predecir posibles fallos de funcionamiento. Al aprovechar la tecnología de gemelos digitales y el análisis avanzado, las empresas pueden empuñar la espada de la máxima eficiencia. Pueden predecir fallas de equipos, optimizar los programas de mantenimiento y aumentar la competencia operativa. 2. Detección de defectos impulsada por IA La visión por computadora utiliza cámaras de alta resolución para rastrear el proceso de producción en detalle. La detección de defectos impulsada por IA aprovecha la visión por computadora para identificar fallas del producto que el ojo humano podría pasar por alto. El detector activará medidas correctoras automáticamente, reduciendo así las retiradas de productos. La detección de anomalías en su etapa más temprana ayuda a prevenir peligros en el lugar de trabajo y mejora la seguridad de los trabajadores en las fábricas. Las superposiciones AR son otro sistema basado en inteligencia artificial que está resultando vital. Compara piezas de ensamblaje reales con piezas óptimas para revelar cualquier variación de calidad. AR también puede ayudar con capacitación remota y soporte para que los técnicos se conecten con aquellos en una instalación y los guíen. 3. La creación de una cadena de suministro eficiente La IA en la gestión de la cadena de suministro optimiza las predicciones de la demanda, la gestión de inventario y la logística. La inteligencia artificial puede pronosticar rutas de entrega óptimas, monitorear el desempeño de los conductores en tiempo real y evaluar informes de tráfico para predecir tiempos de entrega precisos. La IA también puede brindar a los fabricantes un gran control sobre su cadena de suministro. Esto abarca desde la planificación de inventario hasta el seguimiento y la gestión de productos. Pueden configurar un modelo de evaluación y seguimiento de proveedores en tiempo real. El modelo informará las fallas de los proveedores y evaluará las repercusiones de la interrupción de la cadena de suministro. Preguntas frecuentes comunes: aplicación de la IA en la fabricación 1. ¿Cómo optimiza la IA el control de calidad en la fabricación? Los algoritmos de visión por computadora y aprendizaje automático pueden inspeccionar productos en tiempo real. Pueden identificar defectos como imperfecciones superficiales, errores dimensionales o desalineaciones. Sus detecciones son más precisas y consistentes que las inspecciones humanas. Esto mejora la calidad del producto. Esto a su vez se traduce en clientes satisfechos. 2. ¿Cómo utiliza la IA el mantenimiento predictivo? La IA permite el mantenimiento predictivo para monitorear los equipos y predecir posibles fallos de funcionamiento. Los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar conjuntos de datos de sensores para predecir cuándo es necesario el mantenimiento. Este conjunto de datos incluye la tasa de vibración, temperatura y presión de la maquinaria. El mantenimiento predictivo tiene un impacto de tres maneras principales: Reducción del tiempo de inactividad Reducción de los costos de repercusión Mayor durabilidad del equipo 3. ¿Qué papel juega la IA en la gestión de la cadena de suministro? La IA optimiza las cadenas de suministro de las fábricas para pronosticar la demanda, gestionar el inventario y mejorar la logística. Los algoritmos de ML analizan datos heredados, tendencias del mercado y factores externos. Esto le permite predecir con precisión la demanda. También garantiza el mantenimiento de los niveles de inventario para evitar el exceso de existencias o la escasez. La IA tiene la visión de futuro para identificar y mitigar posibles perturbaciones en la cadena de suministro. Transforme sus operaciones de fabricación con el desarrollo de software personalizado. ¿Cómo puede Fingent ayudar a aprovechar las capacidades de la IA con soluciones personalizadas? Para un rendimiento óptimo, necesita una solución de fabricación personalizada. Las soluciones de software personalizadas pueden reducir los costos y proporcionar una calidad de producto incomparable. Fingent le ayuda a aprovechar la IA con soluciones de software personalizadas adaptadas a sus necesidades únicas. Al integrar IA, aprendizaje automático e IoT, Fingent proporciona automatización y eficiencia de primer nivel. Algunas soluciones que Fingent puede hacer posibles para usted: Aprovechar la tecnología como la robótica avanzada, la realidad virtual y aumentada, e impulsar una nueva ola de innovación. Manténgase siempre un paso por delante de la competencia. Venga a revolucionar su proceso de fabricación con nuestro equipo experto en desarrollo de software. Garantizamos soluciones de software personalizadas y rentables que optimizarán sus procesos comerciales. Llámenos hoy y comencemos la conversación.