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4 aplicaciones de la inteligencia artificial en la fabricación


  • Según dos nuevas investigaciones sobre la inteligencia artificial e IoT en la industria, se estima que este mercado alcanzará los 90.6 miles de millones de euros para el año 2026.

  • El uso de la inteligencia artificial incrementa un 15% la productividad de la industria, según KPMG.

  • McKinsey apunta que el 56% de los encuestados reporta haber adaptado la IA por lo menos en uno de sus unidades de negocio. Se trata de un 6% más que en el año 2020.

Estos son solo algunos ejemplos de la repercusión que está teniendo la inteligencia artificial en la Industria.

Al hablar de la inteligencia artificial muchos imaginan máquinas autónomas, robots inteligentes u otras soluciones disruptivas que revolucionarán la industria en pocos años.

Otros en cambio, son más escépticos, lo cual no es nada sorprendente. Los medios relacionados con la tecnología y las empresas que somos proveedoras en este ámbito utilizamos términos como la inteligencia artificial o aprendizaje automático repetidamente. Como resultado, las expectativas sobre esta tecnología suelen estar fuera de lugar en muchos casos. 

Por eso, hoy queremos aterrizar estas promesas, para que los fabricantes podáis ver lo que realmente se puede esperar de una tecnología tan fascinante como lo es la inteligencia artificial.

Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo utiliza algoritmos para predecir el próximo fallo de un componente, máquina o sistema. De esta forma, los operarios pueden realizar procedimientos de mantenimiento específicos para evitar dicho fallo en el momento óptimo.

Se podría decir que se trata de solucionar pequeños problemas antes de que se conviertan en grandes rompecabezas. 

De este modo, las empresas pueden reducir las paradas no planificadas causadas por fallos en los equipos y disminuir el número de reparaciones costosas. Además, el mantenimiento deja de operar en un calendario cíclico, ahora este empieza a girar en torno a las necesidades de la máquina pudiendo planificar mantenimientos óptimos.

La mejor forma de llevar esto a la práctica es ver el ejemplo de uno de nuestros clientes. Se trata de una empresa del sector de la máquina herramienta, que gracias a la aplicación de algoritmos de detección de anomalías en tiempo real es capaz de avisar cuando algún componente está comenzando a desgastarse o está empezando a comportarse de manera anómala. De esta forma, el equipo de mantenimiento puede planificar una parada y subsanar el problema de una manera adecuada, previniendo la posible rotura de dicho componente. 

Recomendaciones inteligentes

La inteligencia artificial no solo puede ayudar a las empresas a detectar anomalías o predecir futuros fallos, puede incluso dar recomendaciones de mejora. Y es que el despliegue de algoritmos permite realizar recomendaciones basadas en los datos de proceso.

Un ejemplo claro de cómo aplicar esta tecnología es uno de nuestros usuarios del sector alimentario. Esta empresa tiene un proceso productivo complejo y largo, de entre 4 y 5 horas de duración en el que intervienen multitud de factores que hay que considerar. Por ejemplo, los parámetros como la temperatura o la humedad son críticos en el proceso de fabricación y un descontrol en dichos parámetros provocan que el producto final tenga que ser rechazado.

Para poder homogeneizar el proceso y garantizar productos finales de calidad, se han capturado datos de diferentes máquinas, cámaras de visión artificial y sensores. Gracias a sistemas de aprendizaje automático se ha desarrollado un algoritmo que permite realizar recomendaciones basadas en los datos del proceso y factores ambientales. De esta forma, el sistema lanza distintas recomendaciones dependiendo de los distintos parámetros que se puedan dar en la fábrica. Así, la empresa ha conseguido reducir la cantidad de rechazos y lograr los objetivos de fabricación.

Optimización del proceso

La optimización de los procesos de producción es una de las tareas más complicadas en cualquier fábrica. El rendimiento de un proceso puede depender de un gran número de factores, por lo tanto, se necesitan métodos y herramientas sofisticadas para poder optimizar y mejorar la producción. Mediante herramientas basadas en técnicas de inteligencia artificial y machine learning es posible entender mejor el funcionamiento del proceso y mejorarlo, de forma automática.

Un importante caso de éxito en este ámbito se da en uno de nuestros clientes del sector de automoción. Gracias a la solución integral edge & cloud de Savvy, se han podido realizar lecturas de datos a muy alta velocidad de los procesos de mecanizado para luego llevar a cabo un análisis de las variables más relevantes y así detectar puntos de ineficiencia. De esta manera, han sido capaces de mejorar el tiempo de ciclo de sus máquinas en un 16%, lo cual les supone fabricar más piezas al año con el mismo número de máquinas.

Control de calidad

Ya sea que las empresas fabriquen automóviles, piezas, alimentos o bebidas, la calidad es una de las principales métricas de rendimiento de la industria.

Un ejemplo de la inteligencia artificial aplicada a la calidad se puede ver en uno de nuestros clientes, que tenía un problema en sus tests de calidad que le llevaba a rechazar piezas buenas. Desde Savvy se ha llevado a cabo un análisis descriptivo de todos los tests realizados durante varios meses con el fin de obtener tendencias en los resultados de las pruebas y detectar falsos positivos. Gracias a este análisis, se ha construido un algoritmo que avisa del grado de confiabilidad de la prueba realizada. Este algoritmo se ha desplegado en Edge, ejecutándose en tiempo real y reportando los resultados también al Cloud. Como resultado, la empresa ha sido capaz de reducir el número de piezas rechazadas incorrectamente pudiendo disminuir desperdicios costosos. 

Conclusiones

La inteligencia artificial puede ayudar a la industria de múltiples maneras, no solo en los puntos descritos, también en otros muchos campos como en la gestión de la cadena de suministro, gestión de almacenes, automatización de procesos, ciberseguridad, etc.

Lo importante es identificar diferentes puntos dentro de tu fábrica donde la IA puede aportar mayor valor. No es una solución milagrosa, pero aplicada de forma correcta y con sentido, puede traer grandes beneficios que se reflejan en la cuenta de resultados. 

Si consideras que los casos de éxito están alineados con los retos a los que te enfrentas en tu día a día, no lo dudes y contacta con nosotros.

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