El paradigma de la Industria 4.0

Ya hablamos sobre el paradigma de la Industria 4.0 está protagonizando una nueva revolución que algunos expertos ya califican como la Cuarta Revolución Industrial.

El desarrollo de fábricas y productos inteligentes, conectadas directamente con el cliente a través de Internet y nuevas tecnologías móviles (5G) y con unos niveles de automatización y robotización masiva sin precedentes, están transformando la economía, la sociedad y el mercado laboral.

No cabe duda que el desarrollo de fábricas inteligentes con unos niveles de automatización y robotización sin precedentes, están transformando de forma transversal la economía y el mercado laboral.

Las fábricas inteligentes representan un salto cualitativo en materia de productividad, optimización y calidad en la producción industrial. Está revolución, que comúnmente conocemos como la Cuarta Revolución Industrial, está marcada por la tecnología en general y por la Inteligencia Artificial en particular.

De todas las tecnologías emergentes a tener en cuenta por su potencial impacto en las próximas décadas, sin duda la Inteligencia Artificial está llamada a ser la principal protagonista, hasta el punto de que numerosos Gobiernos y empresas están anunciando ambiciosos proyectos e inversiones para no quedarse atrás en la carrera por el dominio de esta disciplina, que está llamada a protagonizar la Transformación Digital de la mayoría de los sectores de actividad económica.

 

Inteligencia artificial: de la ficción a la realidad

Para la gran mayoría, cuando escucha la palabra Inteligencia Artificial es habitual que se asocie con eventos apocalípticos recreados en el mundo cinematográfico: máquinas dominando el mundo y buscando destruir a los humanos.

Esta percepción ha sido producto de la ciencia ficción, pero hay personajes influyentes en el tema — Stephen Hawking, Elon Musk — que han cuestionado esta tecnología.

Algunas de esas teorías insisten en que, llegado el momento, una súper Inteligencia Artificial nos desplazará de nuestros trabajos y estaremos desamparados. Esa es la parte desconocida de la inteligencia artificial, la especulativa, la que vende libros y lleva producciones a la pantalla grande.

Lejos de eso, preferimos abordar de forma realista la parte más práctica y beneficiosa para la industria . Se trata de una tecnología que suele expresarse a través de un software basado en algoritmos matemáticos y que puede ejecutarse en cualquier hardware (teléfonos inteligentes, cámaras, maquinaria industrial, etcétera). En otras palabras, se trata en un 90% de matemáticas y en un 10% de tecnología.

Inteligencia es la capacidad de pensar, entender, asimilar, elaborar y utilizar información para resolver problemas. La inteligencia está ligada a la percepción o capacidad de recibir información, y a la memoria, o capacidad de almacenarla

El hecho de definir la inteligencia en términos de capacidad para aprender o solucionar problemas o en general de llevar a cabo determinadas tareas complejas, permite ampliar este concepto a entidades no humanas.

En 1955 John McCarthy, aseguró que había aspectos de la inteligencia humana que podrían ser descritos con la suficiente precisión para que una máquina pudiera ser programada para simularlo.

Dos décadas después, en 1997, cuando el superordenador, Deep Blue, ganó a Kasparov por primera vez todo el público se sorprendió. De eso hace ahora más de dos décadas y fue solo el comienzo de una larga historia. En este video podeis ver más detalles por su teneis curiosidad.

El 9 de marzo de 2016 el mejor jugador del mundo en el Go, Lee Sedol, llegaba al Four Seasons Hotel de Seúl para jugar contra el primer ordenador que presumía de ganar a un humano. El algoritmo Alpha GO de Google el cual usando técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning) derrotó al campeón mundial de GO, el juego chino mucho más complejo que el ajedrez. La victoria se produjo “explicándole” las reglas del juego para que después el algoritmo pudiese autoperfeccionarse jugando contra él mismo.

La IA no es nueva, y vivimos ya con ella. La siguiente figura realizada por Mike Quindazzi muestra el alcance de esta tecnología que prácticamente estará presente en todo lo que nos rodee.

Usos de la Inteligencia Artificial | Infra estructura de la IA | Esquema de Mikel Qundazzi

 

 

Inteligencia artificial y automatización industrial

De entre todas las tecnologías emergentes, la creciente apuesta de administraciones y empresas es el principal síntoma que anuncia la repercusión que la Inteligencia Artificial tendrá en todos los sectores de actividad económica.

La automatización de los procesos industriales, la mejora de las capacidades de la mano de obra y el desarrollo de nuevos productos son los principales ámbitos en los que el uso de la Inteligencia artificial aplicada en la Industria 4.0 beneficiará a la industria en su proceso de transformación digital.

El empuje hacia la cuarta revolución industrial, lo que se ha venido a denominar la Industria 4.0, ha llegado de la mano de la aplicación de las técnicas de inteligencia artificial (IA) a las fábricas y sistemas de producción. Su implementación podría suponer,- según recoge Accenture en un análisis sobre los beneficios de la IA en la industria, doblar las tasas de crecimiento anual en 2035.

Centrados en el sector de la fabricación, desde la consultora consideran que precursores como el Internet de las Cosas (IoT) han creado las condiciones adecuadas para la integración en las plantas de producción de sistemas de automatización inteligentes. El IoT permite que sistemas físicos, como pueden ser las cadenas de montaje, se conecten y comuniquen con otros digitales.

 

La Inteligencia artificial aplicada en la Industria 4.0

La Inteligencia Artificial abarca todos aquellos sistemas de computación que pueden percibir su entorno, pensar, aprender y actuar. Es decir, son sistemas de algoritmos que han sido diseñados para recrear las capacidades cognitivas propias de las personas como son el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la planificación o la autocorrección.

Diversos estudios hablan de 2030 como el año en el que el impacto de la Inteligencia Artificial en el PIB mundial alcanzará el 14% que, en cifras absolutas, se traduce en 15,7 billones de dólares.

La IA es una tecnología que emerge como motor de cambio en todos los sectores y que marca la agenda tecnológica tanto de grandes como de pequeñas empresas. En este sentido, es inevitable que el futuro de la Industria pase por la digitalización integral de las cadenas de valor mediante la implementación de nuevos métodos de procesamiento de datos, software inteligente y sensores.

A la hora de hablar de inteligencia artificial en la Industria 4.0 hay que referirse a algoritmos, redes neuronales, el ‘machine learning’, el ‘deep learning’, la visión artificial, los sistemas de reconocimiento de voz, los asistentes virtuales o los tan habituales ‘bots’. Así nos lo muestra el podcast de Enrique Rodal de Industria 4.0 , en el que explica en qué consisten los diferentes términos vinculados a la inteligencia artificial y su aplicación en la Industria Conectada.

Como consecuencia, se mejora la productividad de la mano de obra permitiendo a los trabajadores dedicarse a otro tipo de tareas en las que la IA tiene poco valor añadido y que, generalmente, son más creativas. En este sentido, el uso de técnicas de inteligencia artificial ayuda a identificar el potencial del capital humano, mejorando así su rendimiento y tasa de rentabilidad.

A estos dos ámbitos (automatización de tareas y mejora de capacidades de la mano de obra), la firma de análisis añade un tercero donde la inteligencia artificial aplicada a la Industria 4.0 es un componente fundamental: la innovación como aceleradora del desarrollo de nuevos productos eliminando costes redundantes.

 

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Industria 4.0

La influencia de IA repercutirá principalmente en tres ámbitos de la Industria: aumento de la productividad debido a la automatización de procesos; ahorro de tiempo y costes de producción; mayor disponibilidad de productos y de servicios mejorados de IA y su consecuente incremento de la demanda.

Algunas de sus aplicaciones serán:

Mantenimiento y la reparación predictiva.

El mantenimiento predictivo, que se alimenta del aprendizaje automático, es una de las principales pilares de digitalización de la Industria. Esto sucede en la medida que el mantenimiento predictivo utiliza algoritmos para anticipar posibles incidencias o errores de un componente, máquina o proceso de producción.

Predecir y prevenir fallos de manera temprana, no solo asegura una intervención inmediata con la consiguiente reducción de costes, sino que también genera una mayor eficiencia y un aumento de la productividad.

El mantenimiento predictivo reduce el tiempo real necesario para reparar o reacondicionar los equipamientos de la fábrica. Se puede reducir 60% del tiempo promedio para reparación (MTTR). Para determinar la mejora promedio, los tiempos reales de reparación, antes del programa de mantenimiento predictivo, son comparados con el tiempo real para reparación después de un año de operación usando técnicas de gestión de mantenimiento predictivo.

 

Calidad 4.0

El concepto se refiere a la alineación de la gestión de calidad con las capacidades emergentes de la Industria 4.0 y de la nuevas tecnologías, con la Inteligencia Artificial a la vanguardia, con el objetivo de alcanzar la excelencia operativa.

 

Foto cortesia de https://sixphere.com/blog/industria40-calidad-productividad/

En términos generales, la calidad 4.0 permite a las industrias mejorar continuamente la calidad de su producción al mismo tiempo que recopilan datos de uso y rendimiento. Una vez analizada, la información recabada se convierte en una fuente de conocimiento crucial en la toma de decisiones productivas y comerciales.

 

Diseño generativo

El Diseño Generativo, es una tecnología que utiliza como herramienta base algoritmos de inteligencia artificial y la automatización de procesos que permiten generar simultáneamente múltiples soluciones de diseño válidas de un mismo objeto, delimitadas únicamente por parámetros como peso, fortaleza, presupuesto o materiales.

Simular el proceso de fabricación o pronosticar el comportamiento de los sistemas y procesos de fabricación, durante las fases de diseño y de las operaciones también es posible gracias a la IA. Los algoritmos de diseño generativo producen, de forma autónoma, numerosas alternativas de diseño para un mismo producto y en base a un conjunto de requisitos previamente definidos por el ingeniero.

El Diseño Generativo ha ayudado a muchas compañías de diferentes sectores a mejorar sus procesos y productos, así como innovaciones que benefician no solo en cuestión de tiempo, sino que también en ahorro de recursos.

Por ejemplo, la firma Airbus presentó una cabina con “División biónica”, la cual no solo funciona para separar a los pasajeros del personal operativo, también permite el acceso de camillas en caso de emergencia y gracias las innovaciones de diseño e impresión laser, lograron construirla a partir de materiales más ligeros, lo cual da menor peso en los vuelos y mayor ahorro de combustible.

Under Armour está tomando la delantera en la utilización de este procedimiento en la fabricación de calzado deportivo más eficiente. Sin embargo, otras empresas como Airbus y Lightning Motorciyle están recibiendo la asistencia de Autodesk para mejorar la eficiencia en sus producto

En este video podéis ver usos del diseño generativo en AUTODESK

 

Robótica

Todavía quedan algunos años para alcanzar la etapa de esplendor de la robótica. Aun así, la adopción de máquinas robotizadas por parte del sector industrial es ineludible. Cuando llegue el momento, la IA desempeñará un papel crucial debido a su capacidad por hacer más flexibles aplicaciones previamente rígidas.

Ya hablamos en su día sobre 10 casos curiosos de ingeniería robótica y esta vez sobre los COBOTS o robots colaborativos.

Los robots colaborativos se han convertido en el aliado perfecto de los trabajadores en la línea de producción. Son herramientas de apoyo a los operarios con la finalidad de liberarles de las tareas más repetitivas y aburridas. Esto ya es una realidad. De esta manera, las personas podrán aprovechar el tiempo del que disponen para realizar tareas que los robots no son capaces de hacer como la supervisión y el mantenimiento de la maquinaria, labores de programación y la optimización de procesos industriales.

Los cobots constituyen una pieza fundamental de la Industria 4.0. En una línea de producción existen tareas muy complejas que requieren de una alta precisión y para esto existen los robots colaborativos. Por tanto, la robótica colaborativa es el futuro de la industria.

De acuerdo con UNIVERSALS ROBOTS , la Industria 5.0 está preparando el escenario, no para reemplazar a los trabajadores de las fábricas por máquinas sino para el retorno de las personas al centro de la producción y como una fuerza indispensable. En otras palabras, creemos que la Industria 4.0, si se centra únicamente en el proceso de automatización, no aprovechará al máximo los recursos de los que disponen las compañías.

Los robots colaborativos son la mejor herramienta para adaptarse a los cambios constantes que suceden en la industria y, en concreto, en las líneas de producción. Gracias a la interconexión entre las máquinas se genera una vía de intercambio de información que ayuda a que los robots sean más efectivos que las personas en ciertos procesos.

La automatización para sistemas de fabricación avanzados, que interactúan con los componentes y productos, también coopera con los trabajadores y con otros sistemas de control de la planta. En este contexto, la fuerza de trabajo humana deberá recibir capacitación para puestos de alto nivel en programación, diseño y mantenimiento.

Estamos siendo protagonistas de una era histórica sin precedentes en la que la creatividad o el sentido de la armonía ya no son habilidades intrínsecamente humanas. Incluso la Intuición Artificial empieza a abrirse camino. Una época en la que la IA comienza a pensar por sí misma y es capaz de comprender para priorizar los objetivos de nuestras organizaciones y tomar las mejores decisiones.

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