La inteligencia artificial como motor de eficiencia en la manufactura ante el nearshoring
En la manufactura moderna, la alta calidad y precisión son fundamentales para mantener la competitividad.
La creciente demanda de piezas, con estas características, ha hecho que los fabricantes busquen métodos más eficientes para medir y controlar la calidad de la producción; y el tema se exacerba aún más ante la necesidad de optimizar los procesos de producción con miras a enfrentar los desafíos y capitalizar las oportunidades que conlleva el nearshoring. Es por ello que el sector está recurriendo cada vez más a la inteligencia artificial (IA) como una herramienta para mejorar la producción.
De acuerdo con una encuesta de Deloitte, sobre la adopción de la IA en la manufactura, el 93 por ciento de las empresas a nivel global, considera que la inteligencia artificial es una tecnología fundamental para impulsar el crecimiento y la innovación en el sector. Y es que la IA introduce nuevos flujos de trabajo y herramientas en los procedimientos de fabricación, elevando el estándar de producción, al mismo tiempo que reduce la dependencia de recursos, disminuyendo así los costos.
“Las soluciones basadas en IA están revolucionando los procesos de manufactura al ofrecer una precisión sin precedentes y optimizar los flujos de trabajo en el piso de planta”, señala Martín Quintero, gerente regional de ventas de ZEISS Industrial Quality Solutions (IQS). Añade que gracias a la introducción de sistemas de metrología y algoritmos de aprendizaje automático (machine learning), ahora es posible realizar inspecciones automáticas con una precisión y velocidad antes inimaginables.
Desafíos de la implementación de la inteligencia artificial en la manufactura
A pesar de los beneficios que la inteligencia artificial puede ofrecer, especialmente en respuesta a la necesidad de optimizar procesos como punto de partida para aprovechar las oportunidades del nearshoring, las empresas del sector enfrentan diversos desafíos para la implementación de la IA en sus procesos de producción. De acuerdo con Quintero, en ZEISS IQS han identificado algunos desafíos clave que, de no abordarse adecuadamente, pueden convertirse en verdaderos dolores de cabeza para las empresas de manufactura.
- Integración de los sistemas existentes. Este es uno de los principales retos; y es que la tecnología y los sistemas que se usaban en el pasado, en la industria manufacturera, están diseñados sobre una programación sencilla, e integrarlos con IA es complejo, de manera que es mejor iniciar de 0 que adaptar los sistemas actuales.
- Seguridad de la información. Para las empresas, donde la información de sus procesos está basada en datos, es imprescindible encontrar proveedores que garanticen la seguridad de la información y cuenten con manejo de riesgos. En el caso de ZEISS IQS, el directivo señala que “las herramientas que usa ZEISS cumplen con normas a nivel mundial para el cuidado y la protección de datos. Además, estamos enfocados en la protección de la información de nuestros clientes y firmamos acuerdos para la no divulgación de información”.
- Capacitación del personal. Los empleados son expertos en sus actividades diarias, pero no en IA, por ello, causa temor su implementación. De allí la importancia de la capacitación y la incorporación de especialistas en IA que guíen el proceso.
La inteligencia artificial está redefiniendo la manufactura
Incorporar tecnologías innovadoras de metrología industrial, impulsadas por inteligencia artificial, puede transformar las operaciones de manufactura, redefiniendo procesos tradicionales para hacerlos más eficientes y competitivos. De acuerdo con ZEISS Industrial Quality Solutions (IQS), división enfocada en la innovación en sistemas, servicios y software en metrología industrial multidimensional, la IA ofrece una serie de beneficios que pueden transformar radicalmente los procesos de producción, mejorando la eficiencia, la calidad, la rentabilidad y la capacidad de innovación de las empresas del sector, preparándolas para enfrentar los retos del nearshoring.
Uno de sus principales beneficios es la inspección de piezas. Aprovechar las oportunidades del nearshoring implica mantener los estándares de calidad y el control de procesos, durante la transición, a fin de garantizar la satisfacción del cliente. Los equipos de metrología industrial potenciados por IA pueden identificar defectos minúsculos y realizar mediciones con una exactitud milimétrica, garantizando así la conformidad con los estándares de calidad más exigentes.
Esta tecnología también está contribuyendo a la optimización de procesos en la manufactura. Los sistemas de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos procedentes de sensores y sistemas de control en tiempo real, identificando tendencias y anomalías que podrían pasar desapercibidas para los operadores humanos. “Mediante los sistemas de metrología, la IA ofrece una toma de decisiones más efectiva, permitiendo que los operadores ajusten y optimicen sus procesos de producción sobre la marcha, maximizando la eficiencia y minimizando los costos”, señala Quintero.
Otro beneficio importante es la reducción de costos. La reubicación de operaciones puede conllevar costos significativos en términos de traslado de equipos, capacitación de personal y ajustes logísticos. Estos costos iniciales pueden representar un desafío financiero para las empresas. La aplicación de machine learning en los sistemas de metrología mejoran la eficiencia y previenen defectos de forma automática, conduciendo a una reducción significativa de los costos operativos a largo plazo.
Hacia una manufactura predictiva gracias a la inteligencia artificial
En el corazón de las soluciones de metrología industrial con capacidades de IA, se encuentran los algoritmos de aprendizaje automático, que permiten a los sistemas mejorar continuamente con cada nueva iteración de datos. Al entrenar estos algoritmos con datos de calidad y retroalimentación de los procesos de manufactura, las soluciones de metrología basadas en inteligencia artificial pueden adaptarse y mejorar constantemente, proporcionando resultados cada vez más precisos y consistentes.
Esto también está allanando el camino hacia la manufactura predictiva, donde la tecnología es capaz de anticipar y prevenir problemas antes de que ocurran. Al analizar datos históricos y en tiempo real, los sistemas de IA pueden identificar patrones que indican un posible fallo en el equipo o una desviación en el proceso, permitiendo a los fabricantes tomar medidas correctivas de manera proactiva y evitar costosos tiempos de inactividad.
Para el especialista de ZEISS IQS, “la IA tiene un papel importante de cara al futuro; se debe pensar más allá de su rol en la automatización para vislumbrar esta tecnología en el ámbito de la predicción, esto ayudará a la mejora continua de procesos en la industria manufacturera”. De hecho, señaló que la compañía ya explora la aplicación de normas de IA y modelos de predicción de comportamiento.
Es claro que el nearshoring será el catalizador para la implementación de la inteligencia artificial en la industria manufacturera, debido a beneficios que pueden transformar radicalmente los procesos de producción; sin embargo, su implementación presenta desafíos únicos, cuya forma de abordarlos será crucial para aprovechar las oportunidades de la relocalización. Quintero finaliza recomendando que “la mejor forma de adentrarse en la IA, es la implementación de proyectos piloto que incorporen esta tecnología, así se comienza con pruebas para saber el impacto que tendrá en las operaciones”.
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