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Inteligencia artificial: ¿Cuál de estos 10 casos de uso es para ti?

Mar 10, 2020 1:58:51 PM / by Hugo Dominguez

Jair Pérez, cofundador y CEO de Gesta Labs, escribe sobre la Inteligencia Artificial (IA) en la manufactura, a través de 10 casos de uso que te ayudarán a entender su potencial e impacto. Esta columna se publicó originalmente en el suplemento digital de Mexico Industry

El concepto de inteligencia artificial se está convirtiendo en un todo un ‘hype’ en el sector industrial. Y no es para menos, pues esta tecnología es de gran ayuda para construir casos de negocio cuyas
aplicaciones abarcan desde los conceptos de fábrica inteligente hasta operaciones en toda la cadena de valor manufacturera.

Habilitar una herramienta de inteligencia artificial requiere de un componente fundamental: los datos digitales, que son el combustible que alimenta y vuelve más potente cualquier herramienta de Machine Learning o Deep Learning.

¿Qué tipo de datos necesitas? De alguna manera todos sirven. Desde aquellos que podemos recolectar en PLC’s, ERP’s, Scada, MES u otro tipo de software, hasta archivos de Excel e, incluso, documentos en papel que puedan digitalizarse. Todo puede convertirse en datos.

¿Y qué puedes hacer con esos datos? A continuación te presento el impacto de la IA en la manufactura, a través de 10 casos de uso que puedes construir en tu empresa, los cuales abarcan desde procesos de producción, logística, distribución e incluso, gestión de la cadena de suministro. Créeme: son completamente prácticos y cada uno de ellos ofrece la oportunidad de medir su impacto a través de pruebas de concepto, proyectos piloto o MVP’s, que después puedes escalar:

1. Planeación de la demanda

La habilitación de IA para esta actividad robustece el pronóstico frente a los sistemas comunes, pues integra una mayor cantidad de variables para predecir, con un grado mayor de precisión, cómo se comportará la demanda de un producto o servicio, además de que es posible ajustar el modelo a cualquier tipo de segmentación.

2. Manejo de niveles de inventario

Los algoritmos de Machine Learning nos permiten determinar con mayor precisión los niveles de inventario de cada código de artículo (SKU, por sus siglas en inglés), incluyendo plazos de entrega, niveles de protección e, incluso, emitir recomendaciones respecto al proveedor al que hay que ordenar el producto.

3. Gestión de inventarios con Computer Vision

La visión artificial combina el poder del IoT con la computación perimetral (edge computing), lo que permite crear una solución que es capaz de detectar cualquier producto y, en consecuencia, medir su disponibilidad. La solución habilita a las cámaras para que tomen fotos o video del inventario y realizar un conteo inmediato del material para enviar alertas y emitir órdenes de reabastecimiento.

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4. Mantenimiento predictivo

Quizá el caso de uso más común en la industria, pero uno de los que ha aprovechado al máximo el potencial de la inteligencia artificial. En este campo, los algoritmos permiten predecir cuando una máquina registrará una falla o avería, ofreciendo las variables clave para actuar con anticipación y evitar paros no planeados, reduciendo el tiempo de inactividad del equipo y evitando pérdidas millonarias a las empresas.

5. Desviación de calidad

Con la suficiente cantidad de datos es posible entrenar un modelo de IA que es capaz de predecir cuando una desviación de calidad amenaza un producto o materia prima. El sistema emite recomendaciones sobre las variables que el equipo debe ajustar para garantizar la calidad en el proceso, generando importantes ahorros económicos.

6. Gemelo digital

Es una representación virtual de algún proceso o línea de producción que, mediante IA, sirve para optimizar la programación de algún proceso productivo y predecir cómo se comportará en un ambiente real. También es de mucha utilidad para acelerar la innovación en productos.

7. Consumo de energía

En este rubro, los algoritmos ayudan a detectar picos en el consumo y emitir alertas cuando, por ejemplo, algún equipo mal calibrado está generando consumos excesivos.

8. Optimización de rutas de distribución

Tal como sucede con las aplicaciones de mapas en la web, es posible personalizar un mapa personalizado para cada compañía, combinando todo tipo de variables como distancia, carga, condiciones de manejo, etcétera, a fin de establecer las rutas más óptimas para cada entrega.

9. Optimización del consumo de combustible

Dado que se trata de uno de los principales costos logísticos, la aplicación de IA resulta muy útil para aquellas empresas que operan grandes flotillas de vehículos. La solución, que funciona como una especie de plan de vuelo en cada ruta, es capaz de reducir la incidencia del factor humano en el consumo de combustible, mejorando los hábitos de manejo de cada operador.

10. Digitalización de procesos administrativos

Hay algoritmos de procesamiento de lenguaje natural que ayudan a leer e interpretar textos e imágenes, chatear o, incluso, escuchar e interpretar sonidos, lo cual es muy útil en aquellos procesos administrativos que utilizan este tipo de habilidades para automatizarlos, reduciendo tiempos de ejecución y aumentando la precisión en cada proceso.

Estos son solo algunos procesos donde la inteligencia artificial está demostrando todo su potencial, llevando la eficiencia a niveles sin precedentes. Estoy seguro que tu empresa puede encontrar el ideal; solo basta definir acertadamente el problema que deseas resolver a través de esta tecnología y construir un caso de uso con enfoque en retorno a la inversión. Ahora que sabes el impacto de la IA en la manufactura mediante estos 10 casos de uso de alto impacto, ¿Qué esperas para probarlos en tu negocio?

Tags: Caso de uso, Blog, Machine Learning, inteligencia artificial en industria, Manufactura, Deep Learning

Hugo Dominguez

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