Cómo el aprendizaje automático ha alterado la industria manufacturera

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Durante la próxima década, el aprendizaje automático está preparado para transformar todas las industrias.

La inteligencia artificial (IA) señala la llegada de la cuarta revolución industrial. El aprendizaje automático es la base de esta tecnología que alimenta, impulsa y brinda soluciones para la inevitable interrupción que sigue.

El aprendizaje automático y la IA son mucho más que los avances tecnológicos normales. 

Esta nueva tecnología vinculará industrias no relacionadas y forjará nuevas sinergias que alterarán todas las industrias existentes. En el camino, creará industrias completamente nuevas y trabajos nunca antes vistos.

Números que cambian el juego

La investigación muestra que la inteligencia artificial puede aumentar la productividad en un 40 por ciento para 2035, impulsando una mejora de las ganancias de hasta un 38 por ciento. 

Los analistas de Wall Street proyectan 15,7 billones de dólares en crecimiento del PIB impulsado por la inteligencia artificial para el año 2030, una cantidad mayor que el PIB de China e India juntos.

El aprendizaje automático tiene el potencial de reducir los errores del sistema de suministro en un 50 por ciento, reducir los costos de administración hasta en un 40 por ciento y reducir los costos de transporte en un 10 por ciento. 

Si bien la mayoría de las industrias están abiertas a incorporar IA, números como estos obligan a la fabricación a prestar especial atención .

La industria automotriz ha adoptado rápidamente la IA en casi todos los aspectos del negocio. Desde los recursos humanos hasta las líneas de producción, esta adopción ha sido impulsada por la falta de mano de obra calificada, la escasez de ingenieros y el aumento de los costos de elementos como la energía y las demandas.

El factor humano

La mano de obra es uno de los mayores costos para los fabricantes de automóviles y otros fabricantes. Estos costos no son solo en salarios. La administración, el rediseño de los sistemas para la seguridad de los trabajadores y la capacitación constante son más costosos que los cheques de pago.

Algunos de estos costos se pueden reducir mediante una forma inusual de aprendizaje automático profundo llamada inteligencia cognitiva . Esta rama del aprendizaje automático replica el razonamiento humano dentro de límites definidos.

Los fabricantes están utilizando IA cognitiva para reemplazar las mesas de ayuda en vivo. Otros usos incluyen el reconocimiento de patrones en los datos de seguros o lesiones para detectar patrones problemáticos antes de que los problemas de lesiones o demandas se vuelvan costosos.

Los fabricantes de automóviles fueron algunos de los primeros en adoptar la inteligencia artificial para administrar las líneas de construcción de automóviles robóticos. 

El aprendizaje automático se aplica al control de calidad, la inspección y la ralentización o aceleración de la línea de montaje. Se pueden realizar cambios para tener en cuenta las demoras de los proveedores de piezas o para adaptarse a las crecientes tasas de pedidos.

La línea de montaje en movimiento original de Henry Ford revolucionó industrias enteras, no solo la fabricación de automóviles. Ahora los fabricantes ven un nivel similar de disrupción por los efectos de la IA y el aprendizaje automático. 

La inteligencia artificial, la robótica y la automatización se consideran con frecuencia una amenaza para los trabajos humanos. En realidad, los seres humanos están libres para realizar tareas que son menos peligrosas o más complejas, lo que resulta en un salario más alto. 

También se crean nuevos trabajos para instalar, mantener, programar y monitorear instalaciones robóticas o de IA.

Aplicaciones logísticas

Combinando elementos del aprendizaje automático como la gestión de activos, el cumplimiento de reglas, el diagnóstico y la previsión, la IA cognitiva está agilizando la logística. 

La programación de trenes, los pedidos, el seguimiento de la carga y las comprobaciones de existencias del distribuidor son usos comunes de la IA cognitiva en la industria automotriz actual.

La supervisión de la mejora continua tanto en los procesos de fabricación como en los comerciales puede reducir los retrasos y los gastos generales. 

Esto se traduce en un diseño, producción y marketing de automóviles más eficiente y basado en la demanda.

Desarrollo de software y controles

En la fabricación actual, el software está presente en todo el proceso. La contratación, el trabajo de oficina y la previsión son solo algunas de las operaciones comerciales mundanas que han requerido software durante décadas. 

Hoy en día existen tareas como operar la línea de montaje, alimentar robots en estaciones de soldadura, recuperadores de piezas y entornos de instalaciones también.

Los fabricantes de automóviles fueron las primeras corporaciones en utilizar el diseño asistido por computadora (CAD) y la integración de sistemas. 

Eso nunca ha cambiado y continúa con una participación e integración aún más profundas en la actualidad. 

En las fábricas actuales, un cambio realizado en el departamento de contabilidad para ahorrar dinero en una pieza cambiará los dibujos de diseño en 3D para reflejar el cambio de las piezas también. 

Las revisiones de los diseños CAD se pueden verificar automáticamente para verificar los requisitos de seguridad, las diferencias de eficiencia, los cambios de costos y el cumplimiento normativo en segundos.

Los sistemas pueden incluso comparar las matemáticas con los requisitos reglamentarios o de ingeniería y notificar a los ingenieros que es necesaria la intervención humana en el proceso. 

Empresas como IBM , Apple y Microsoft han utilizado el aprendizaje automático durante años para reemplazar fragmentos de código o simular cambios en el programa. 

Los fabricantes utilizan software personalizado para sus líneas de montaje y estudios de diseño. Tienen las mismas oportunidades para el aprendizaje automático que las empresas de software.

Transporte

El transporte afecta la fabricación de varias formas. 

El más obvio es traer materiales a la fábrica y entregar productos terminados a los distribuidores. Claramente, el aprendizaje automático está listo para hacer grandes contribuciones en forma de programación y seguimiento de cargas.

Sin embargo, las tendencias recientes en los automóviles y camiones autónomos también tendrán un gran impacto en las operaciones de la fábrica. 

Los camiones pueden conducir solos a cualquier muelle que sea preferible y llamar al equipo de descarga automatizado para dejar caer la carga. Dentro de la fábrica, las lanzaderas pueden recoger y entregar desde y hacia la línea de montaje de forma autónoma. 

Las carretillas elevadoras autónomas hacen un uso eficiente del costoso espacio del piso. En el mercado, los coches autónomos se acercan cada vez más a la sala de exposición. 

El aprendizaje automático puede proporcionar datos del mundo real a medida que los automóviles están en funcionamiento, lo que permite que el software de fábrica tome decisiones informadas para mejorar los costos, la confiabilidad y la seguridad.

En conclusión

La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la automatización han transformado no solo la línea de montaje sino la fábrica que la rodea, el almacén que la alimenta y la oficina que toma decisiones al respecto. 

Pronto, el mundo exterior que entrega materias primas y compra los productos también se verá afectado y las cosas nunca volverán a ser las mismas.

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