La inteligencia artificial es la clave del progreso en entornos industriales

Artículo de Ernesto Diezhandino, Technical Writer en Keepler Data Tech.

La adopción de la inteligencia artificial es crucial para el éxito de las empresas de cara a afrontar realidades futuras de alta incertidumbre. En el sector industrial en concreto, se hace cada vez más presente e indispensable, ayudando a optimizar procesos de fabricación, a detectar fallos en la maquinaria y a ofrecer servicios inteligentes más eficaces.

Ernesto Diezhandino, Technical Writer en Keepler Data Tech

La empresa digital es ya una realidad a medida que la industria se digitaliza cada vez más. Los datos se generan, procesan y evalúan en tiempo real. Los volúmenes de datos en contextos de fabricación sirven de base para crear representaciones digitales de plantas y sistemas enteros. Desde hace tiempo, estos avances digitales se utilizan para estructurar, planificar y diseñar productos y maquinaria, así como operaciones de producción, haciéndolo de forma más flexible y eficiente al tiempo que facilitan la manufactura de artículos de alta calidad y personalizados con mayor rapidez y a menor coste. Pero, ¿qué pasaría si las máquinas y los procesos pudieran obtener por sí mismos información de cantidades masivas de datos y optimizar sus procesos en tiempo real? El potencial es enorme. La buena noticia es que esto ya es posible, gracias a la IA.

El uso de la inteligencia artificial abre posibilidades totalmente nuevas para una producción flexible y eficiente, especialmente para artículos complicados y cada vez más personalizados producidos en pequeñas series. Según un análisis de Roland Berger, las repercusiones serán impresionantes: sistemas y cadenas de procesos inteligentes y conectados en red podrían aportar 420.000 millones de euros adicionales de crecimiento sólo en Europa Occidental de aquí a 2035. Según un informe de PwC, la inteligencia artificial (IA) podría aportar hasta 15,7 billones de dólares a la economía mundial en 2030.

IA e Industria 4.0

El Big Data y la IA suponen un importante impulso para la Industria 4.0. Los productos de software inteligente pueden utilizar la masiva cantidad de datos que genera una fábrica para detectar tendencias o patrones que pueden utilizarse posteriormente para mejorar los procesos de fabricación y minimizar el consumo de energía. Así, las fábricas se adaptan constantemente a nuevas condiciones y se optimizan sin necesidad de que intervenga el operario. A medida que se desarrolla esta densidad de redes, el software de una IA puede entrenarse para «leer entre líneas», lo que lleva a descubrir numerosas conexiones complejas en los sistemas que aún no son visibles para el ojo humano o ya no lo son.

Se lleva a cabo un salto cualitativo si incluimos la tecnología Edge Computing en la ecuación. Los datos en una plataforma Edge están disponibles más rápidamente y con mayor resolución, mientras que en la nube se dispone de una notable potencia de cálculo. En muchas circunstancias, es necesario mezclar la computación edge y la de nube para aprovechar las ventajas de ambos mundos.

¿Cuáles son las principales ventajas de la inteligencia artificial en la industria?

  1. Reducción de errores: los algoritmos inteligentes pueden realizar muy bien trabajos que son propensos a errores en procedimientos ejecutados por humanos. Dado que los algoritmos no son vulnerables a circunstancias externas, deberían poder evitar ciertos tipos de errores. La inversión en IA puede cosechar numerosos beneficios con el mantenimiento predictivo, como la disminución del tiempo de inactividad, menos retrasos en la producción y ahorro de costes.
  2. Ahorro de costes: varias empresas de comercio electrónico y bancos utilizan robots para iniciar la asistencia a los clientes. Sólo se llama al asistente humano si el problema es más complejo de lo que puede manejar una IA. Las empresas pueden reducir costes de personal asignando a personas a otras responsabilidades en áreas más críticas que puedan aumentar los beneficios y centrarse en su núcleo de negocio.
  3. Mejoras de resultados: al haber menos errores, el personal se puede concentrar en operaciones más vitales, los responsables de la toma de decisiones tendrán más tiempo para dedicarse al núcleo de negocio de la empresa y dejar otras tareas menos críticas.

 

 

 

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