En el panorama en constante evolución de la fabricación industrial, la integración de la inteligencia artificial (IA) está catalizando una profunda transformación. Desde el manejo de una amplia gama de materiales, la optimización de las líneas de producción, la garantía de intervenciones de mantenimiento oportunas hasta la construcción de fábricas más inteligentes, la IA está remodelando el ecosistema de fabricación. Al aprovechar los datos que emanan de las operaciones de la fábrica, la IA está optimizando los flujos de trabajo, ya sea en estaciones de producción individuales o en instalaciones completas.
Pionera en IA con proyectos piloto
Poner a prueba proyectos de IA sirve como un excelente punto de partida en el viaje de integración. Expertos de líderes de la industria como Invisible AI, NVIDIA y Siemens comparten historias de éxito convincentes que elevan la propuesta de valor para las empresas e impulsan a las fábricas hacia una nueva era de inteligencia.
La IA revoluciona la manipulación robótica
La IA ha permitido a los robots manipular materiales novedosos, incluso aves de corral sin procesar, proporcionándoles la capacidad de reconocer y manipular objetos que antes se consideraban desafiantes. Una colaboración ejemplar entre el cliente de NVIDIA, Soft Robotics, y un productor de alimentos muestra una solución de inteligencia artificial que permite a los robots identificar y recoger alitas de pollo húmedas individuales de una pila. La destreza de simulación de la IA, como destacó Gerard Andrews, director senior de marketing de productos de NVIDIA, desempeña un papel fundamental. A través de la generación de datos sintéticos, la IA construye representaciones 3D realistas y físicamente precisas, lo que permite a los robots dominar tareas complejas de manera eficiente.
Figura 1: Soft Robotics trabajó con un fabricante de alimentos para desarrollar una solución de inteligencia artificial que permite a los robots reconocer
Y recogiendo alitas de pollo empapadas individuales de la pila.
Detección de ciclos de anomalías que impulsan la producción
La IA sirve como una herramienta vital para la gestión al centrar la atención en áreas críticas. El director ejecutivo de Invisible AI, Eric Danziger, ilustra cómo los dispositivos inteligentes optimizan las oportunidades para optimizar las líneas de montaje. Las cámaras tradicionales generan extensos vídeos 2D, abrumadores en información. Sin embargo, la capacidad de la IA para comprender imágenes, integrar entradas visuales con datos de producción y crear mapas 3D que detallen el personal, las herramientas, la productividad actual y los tiempos de los ciclos revoluciona los conocimientos de gestión. La detección de ciclos de anomalías, un punto fuerte de la IA invisible, ha demostrado ser fundamental para duplicar el rendimiento de producción de un proveedor automotriz de segundo nivel, revelando tiempos de ciclo elevados en estaciones de trabajo específicas.
Figura 2: Utilizando herramientas de inteligencia artificial, descubrieron picos en el tiempo de ciclo en algunos sitios.
Garantizar el mantenimiento oportuno y el control de calidad
Establecer paralelismos con los pilotos de carreras y las paradas en boxes, el mantenimiento oportuno y las intervenciones rápidas son estrategias ganadoras. El mantenimiento predictivo, iniciado por la IA en entornos industriales, predice fallas de maquinaria, lo que permite a los equipos de mantenimiento planificar reemplazos antes de averías críticas. Más allá, el mantenimiento prescriptivo ajusta las operaciones de los equipos para mantener su funcionalidad normal. Bernd Raithel, director de marketing y gestión de productos de automatización de fábricas de Siemens, enfatiza la importancia de la IA en la identificación preventiva de fallas, la reducción del tiempo de inactividad y la mejora de la eficiencia de la producción.
Figura 3: Un OEM automotriz se asoció con Invisible para identificar estaciones de trabajo infrautilizadas.
Control de calidad mejorado por IA a través de conocimientos de datos
El éxito de las aplicaciones de IA depende de la disponibilidad de datos de los procesos de producción. Siemens aprovecha los datos de producción enriquecidos para reducir las pruebas de rayos X en un 30 %, aumentando así el rendimiento en la línea de producción de placas de circuito impreso. Los modelos de IA, basados en datos extensos sobre resultados de procesos, parámetros y otra información, permiten la identificación de piezas defectuosas y sus fuentes, elevando la calidad general del producto.
Simulación de nuevas fábricas y procesos con flexibilidad
La mitigación de los riesgos asociados con los nuevos diseños de fábricas y los cambios de procesos se puede lograr mediante simulaciones 3D en fábricas virtuales, también conocidas como gemelos digitales. Estos sistemas, estrechamente conectados a las configuraciones existentes, proporcionan una representación realista de las fábricas del mundo real. Los metaversos de la industria, como la colaboración entre NVIDIA y Siemens, permiten a los fabricantes experimentar virtualmente con nuevos diseños y procesos, lo que garantiza la confianza en implementaciones exitosas en el mundo real.
Desde la manipulación de piezas de pollo hasta el establecimiento de fábricas virtuales enteras, los fabricantes industriales están aprovechando la IA tanto en el ámbito físico como en el virtual. A medida que la IA continúa mejorando la flexibilidad y las oportunidades de optimización, las perspectivas para su aplicación en la fabricación industrial son prácticamente ilimitadas. Reeman Robot está a la vanguardia, contribuyendo a esta revolución y allanando el camino para un futuro en el que la IA se integre perfectamente con todos los aspectos de los procesos industriales.
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