La inteligencia artificial (IA) juega muchos roles en la fabricación. Está intrínsecamente conectado con la IoT industrial (IIoT) e impulsa la industria 4.0. Hay docenas de casos de uso de la IA en la fabricación y muchas formas en las que ayuda a generar valor en la industria. Uno de los subconjuntos más comunes de IA es el Machine Learning (ML).
La fabricación de procesos es un sector altamente competitivo, con mercados que cambian rápidamente y sistemas complejos que tienen muchas partes móviles. Para impulsar la innovación y mejorar la rentabilidad, las plantas de proceso necesitan todas las ventajas que la IA y el ML pueden brindarles. El machine Learning en la fabricación comúnmente impulsa el análisis predictivo, la robótica, el mantenimiento predictivo y los procesos automatizados, que ayudan a que las plantas sean más eficientes, rentables y seguras.
¿Por qué la IA / ML es importante para las plantas de fabricación de procesos?
Las plantas de proceso dependen de la inteligencia artificial para integrar datos, analizarlos y producir conocimientos y predicciones profundos que ayudan a impulsar una mejor toma de decisiones en todos los ámbitos. ML es el tipo de IA que procesa enormes conjuntos de datos para detectar patrones y tendencias, y luego los usa para construir modelos que predicen lo que vendrá en el futuro. ML permite a las plantas pronosticar fluctuaciones en la oferta y la demanda, estimar los mejores intervalos para la programación del mantenimiento y detectar los primeros signos de anomalías. Con la ayuda de IA y ML, las empresas de fabricación pueden:
Encuentre nuevas eficiencias y reduzca el desperdicio para ahorrar dinero.
Comprender las tendencias y los cambios del mercado.
- Cumpla con las regulaciones y los estándares de la industria, mejore la seguridad y reduzca su impacto ambiental
- Incrementar la calidad del producto
- Encuentre y elimine cuellos de botella en el proceso de producción
- Mejorar la visibilidad de la cadena de suministro y las redes de distribución.
- Detecte los primeros signos de fallas o anomalías o reduzca el tiempo de inactividad y realice reparaciones más rápidamente.
- Lleve a cabo un análisis de causa raíz más preciso para mejorar los procesos.
- Optimice el ciclo de vida del equipo.
¿Cómo utilizar AI / ML en la fabricación al máximo?
Mejore su gestión de datos
Independientemente del tipo de herramienta de IA o ML que desee implementar, necesita grandes cantidades de datos para que esto suceda. Antes de comenzar su proyecto de inteligencia artificial o crear un modelo de aprendizaje automático, debe asegurarse de que está recopilando todos los datos relevantes, almacenándolos en una única ubicación que sea accesible para sus herramientas de aprendizaje automático y que esté utilizando las plataformas de manejo de datos correctas para extraer y procesar datos en conjuntos de datos utilizables.
Define tus metas
Existen múltiples casos de uso de ML e IA en la fabricación, y todos tienen potencial para ofrecer valor y mejorar sus resultados finales. Comience por definir las áreas que pueden ofrecer valor más rápido y / o que ya tienen los datos necesarios, y priorice a qué objetivos apuntar primero, para que pueda implementar AI / ML de manera ordenada.
Aplicar IA y / o ML a toda la organización
Si bien puede comenzar utilizando la IA para tareas específicas y limitadas en ciertos departamentos o aplicando predicciones de AA a casos de uso particulares, no verá su verdadero impacto de esta manera. Necesita conectar casos de uso aislados y aplicar la automatización de IA y las capacidades de predicción de ML tanto vertical como horizontalmente en toda la organización.
Evalúe sus habilidades disponibles
Antes de que pueda aplicar ML o AI a su planta, deberá verificar que tiene el personal adecuado con las habilidades necesarias. Esto puede incluir analistas, científicos de datos, especialistas en TI y más.
Construya una cultura basada en datos.
La implementación exitosa de AI / ML en la fabricación requiere que primero lleve a cabo un cambio de cultura para estar basado en datos. Debe generar confianza mediante la recopilación de datos para producir información significativa que ayude a los empleados a completar sus trabajos, demostrando el valor de los datos antes de lanzar modelos de machine Learning y algoritmos de inteligencia artificial; de lo contrario, sus empleados simplemente los ignorarán.
¿Cómo la IA / ML en la fabricación hace que las plantas de proceso sean más productivas?
Al adoptar los muchos casos de uso para la inteligencia artificial y el machine learning en la fabricación, las plantas de proceso pueden mejorar la calidad de la producción, predecir las fluctuaciones en la demanda del mercado, reducir la cantidad de incidentes graves, aumentar su reputación de seguridad e impacto ambiental y aumentar la eficiencia y la productividad en todo el mundo. tablero. La implementación de ML e IA en la fabricación es un proceso continuo que ofrece valor de forma continua y aumenta los ingresos a largo plazo.
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