La inteligencia artificial o IA ha sido una de las principales tendencias durante el 2023, y lo seguirá siendo este año, ya que solo estamos empezando a arañar la superficie de todas las posibilidades que ofrece. De entrada, como cualquier gran cambio, la inteligencia artificial tiene defensores y detractores, ya que por una parte se han puesto de manifiesto los grandes riesgos de esta tecnología en las manos inadecuadas, pero por la otra también está facilitando la tarea de muchos profesionales, en ámbitos tan diferentes como la creación artística, la redacción, la investigación de mercados, la medicina, la enseñanza, e incluso la mejora de infraestructuras viarias o de suministros.
En el caso de la industria, la inteligencia artificial también ha irrumpido con fuerza. Si la automatización y la robótica ya han supuesto avances impensables hace solo unas décadas, la IA está transformando la forma en que las empresas diseñan, producen y operan. ¿Cuáles son las principales áreas donde la inteligencia artificial se está aplicando en la industria?
1. Automatización y optimización de tareas
Uno de los mayores impactos de la IA en el sector industrial se refleja en la automatización de la producción. Los sistemas de IA pueden controlar y supervisar procesos de fabricación complejos, ajustar automáticamente parámetros para maximizar la eficiencia y minimizar los errores. Esto no solo aumenta la productividad, sino que también reduce los costos y mejora la calidad de los productos.
Se pueden automatizar tareas en diferentes áreas, desde gestión de inventarios, cadena de suministro, logística o almacenaje, hasta tareas en atención al cliente, gracias a chatbots y asistentes virtuales que ofrecen atención 24/365, en recursos humanos, optimizando horarios y asignaciones del personal, en marketing o en ciberseguridad.
2. Gestión de inventarios y cadena de suministro
La IA optimiza la gestión de inventarios y la cadena de suministro al analizar datos en tiempo real, tendencias de la demanda y otros factores para predecir las necesidades de inventario y rutas de entrega. Esto conduce a un uso más eficiente de los recursos y una mayor capacidad de respuesta a la demanda del mercado. ¿Cuáles son los usos más habituales?
- Predicción de la demanda: La IA se utiliza para analizar datos históricos de ventas, tendencias del mercado, estacionalidad y otros factores para prever la demanda futura de productos. Esto permite a las empresas ajustar sus niveles de inventario de manera más precisa y evitar tanto la falta de existencias como el exceso de inventario.
- Planificación de la producción: Permite considerar múltiples variables, como la demanda, la capacidad de fabricación y las restricciones de recursos. Los algoritmos de IA pueden generar planes de producción óptimos que equilibren la eficiencia con la capacidad de respuesta a cambios en la demanda.
- Gestión de inventarios en tiempo real: Cuando los niveles de inventario alcanzan ciertos umbrales, se pueden generar automáticamente órdenes de reposición o ajustar las rutas de entrega para garantizar que los productos estén disponibles cuando se necesiten.
- Optimización de rutas de transporte: La IA se utiliza para determinar las rutas de entrega más eficientes y los horarios de envío. Esto ahorra tiempo y costos de transporte, reduce las emisiones de carbono y mejora la precisión de las entregas.
- Gestión de la cadena de suministro global: La IA facilita la gestión de la cadena de suministro en entornos globales al considerar factores como las tasas de cambio, las regulaciones comerciales y los tiempos de tránsito.
- Detección de problemas y resolución de incidencias: Puede identificar de manera proactiva retrasos en la producción o problemas de calidad, y sugerir soluciones. Esto permite una respuesta rápida a situaciones imprevistas.
- Optimización de la gestión de pedidos: Asigna de manera eficiente los recursos y coordina los procesos de cumplimiento de pedidos, desde la recepción hasta la entrega.
- Análisis de riesgos y resiliencia de la cadena de suministro: La IA se utiliza para evaluar y mitigar riesgos en la cadena de suministro, como desastres naturales, interrupciones en la cadena de suministro global o cambios en la demanda del mercado.
3. Control de calidad
Esta es probablemente una de las primeras aplicaciones de la inteligencia artificial que se realizó en la industria, y una de las más extendidas. Los sistemas de visión por computadora y aprendizaje profundo permiten una inspección de calidad precisa y rápida de productos en línea. La IA puede detectar defectos y anomalías con mayor precisión que los métodos humanos, asegurando productos de alta calidad y reduciendo la parte de la producción no aprovechable por defectos o los desperdicios.
La aplicación principal es la inspección visual automatizada de productos, para detectar defectos y anomalías en superficies, como arañazos, grietas, abolladuras o desviaciones de forma. Los sistemas de visión por computadora basados en IA pueden analizar imágenes de alta resolución y tomar decisiones en tiempo real para clasificar productos como aceptables o defectuosos.
Esto tiene aplicaciones no solo en la industria manufacturera, sino en automoción, en la industria alimentaria, farmacéutica, automotriz, electrónica o construcción, entre otras.
4. Optimización energética
La optimización energética es una de las áreas clave donde la inteligencia artificial puede tener un mayor impacto en la actualidad, debido por una parte al incremento en el coste de los suministros de energía, y por otra a la creciente preocupación por la sostenibilidad y el medio ambiente.
Por ejemplo, los algoritmos pueden ajustar automáticamente los sistemas de climatización, iluminación y otros equipos para minimizar el uso de energía sin comprometer la eficiencia operativa. Además, pueden predecir la demanda energética, lo que permite planificar la producción y la distribución de energía de manera más eficiente, evitando picos de consumo y costos innecesarios. En el caso de que la empresa utilice fuentes de energías renovables, como paneles solares y aerogeneradores, se utiliza para maximizar la eficiencia y la producción de energía, ya que los algoritmos de IA pueden predecir la generación de energía en función de las condiciones climáticas y la posición del sol o el viento.
5. Diseño y simulación
La inteligencia artificial (IA) se utiliza en el diseño y simulación industrial para acelerar el proceso de desarrollo de productos, optimizar diseños y predecir el rendimiento de sistemas complejos, como por ejemplo:
- Diseño de productos: Los algoritmos de IA pueden explorar una amplia gama de posibles configuraciones de diseño y encontrar soluciones que cumplan con los requisitos de rendimiento y costo. Por ejemplo, en la industria automotriz, la IA puede ayudar a diseñar automóviles más eficientes en términos de consumo de combustible y seguridad.
- Simulación de procesos de fabricación: Esto incluye la simulación de procesos de fundición, forja, mecanizado y ensamblaje. Los modelos de IA pueden predecir problemas de calidad, como defectos de soldadura o deformaciones, antes de que ocurran en la producción real.
- Diseño de redes logísticas: Se utiliza para diseñar redes de distribución y rutas de transporte eficientes. Puede tener en cuenta factores como la capacidad de carga, costos de transporte, restricciones geográficas y demanda de mercado para optimizar la distribución de productos.
- Diseño de fábricas inteligentes: Puede optimizar la disposición de maquinaria y equipos, programar robots y sistemas de automatización, y garantizar una operación eficiente y segura.
- Diseño de circuitos electrónicos: Se aplica para optimizar la disposición de componentes y trazar conexiones de manera más eficiente. Esto es especialmente útil en la industria de la electrónica y la fabricación de tarjetas de circuitos impresos.
- Simulación de impacto ambiental: En la industria de la construcción y la ingeniería civil, la IA se utiliza para evaluar cómo afectará un proyecto al entorno, como la calidad del aire y el agua, la biodiversidad y la sostenibilidad.
6. Mantenimiento predictivo
La IA se utiliza para implementar sistemas de mantenimiento predictivo que permiten prever cuándo es probable que una máquina o equipo falle.
En una planta de fabricación, sensores instalados en máquinas y equipos recopilan datos sobre temperaturas, vibraciones, presión, corriente eléctrica y otros indicadores clave. Los algoritmos de IA analizan estos datos en tiempo real y pueden detectar patrones que indican un posible fallo inminente. Si se identifica un problema potencial, se puede programar un mantenimiento antes de que ocurra una falla, evitando costosos tiempos de inactividad y reduciendo los costes de reparación.
La inteligencia artificial está cambiando radicalmente el sector industrial al impulsar la automatización, la eficiencia y la calidad, y permitiendo a las empresas abordar desafíos de manera más inteligente y efectiva. Además, a medida que avancen los controles y regulaciones en torno a la IA, podemos esperar que los beneficios de esta tecnología superen con creces a los riesgos y malos usos que se dan actualmente.
