Lograr la autonomía en toda la empresa requiere de capacidades que abarquen todo el espectro de inteligencia, desde la observación y la inferencia hasta la toma de decisiones y de acciones. Estas capacidades son relevantes en todas las áreas operacionales, incluidos el diseño de productos, la fabricación, la cadena de suministro, la distribución, los canales directos al cliente y la previsión de la demanda.
En especial, las operaciones de fabricación han tenido progresos a través del control predictivo basado en modelo (MPC), que analiza continuamente datos en tiempo real y previstos para optimizar el control de procesos dentro de las restricciones definidas. Aunque el control predictivo basado en modelo es un buen ejemplo dentro de la fabricación, la mayor autonomía exige ampliar sistemas inteligentes similares en toda la empresa.
Este proceso se captura en la pirámide de madurez de la IA industrial, que describe una progresión de la integración y visualización básicas de datos al análisis predictivo, la toma de decisiones prescriptivas y, en última instancia, las operaciones autónomas. A medida que las organizaciones suben en esta pirámide, adoptan el aprendizaje automático, la automatización en tiempo real y los sistemas de autoaprendizaje. Cada etapa requiere no solo actualizaciones tecnológicas, sino también una transformación cultural y estructural.
Monitoreo de activos
Encuentre las causas raíz del tiempo improductivo
Al observar la pirámide de madurez de la IA industrial, el monitoreo de activos es un punto de entrada y de transición desde la observación hasta la explicación. Este es un gran ejemplo de cómo los cambios en la tecnología han transformado los casos de uso en las diferentes capas de la pirámide. El monitoreo eficaz de los activos es fundamental para mantener la eficiencia operacional y minimizar el tiempo improductivo. Cuando comprenden mejor las tendencias de datos de los sensores, las alarmas y el contexto de las órdenes de trabajo de mantenimiento, las empresas pueden identificar y abordar rápidamente las causas raíz del tiempo improductivo mediante el análisis de ingeniería.
Además, la comparación de la confiabilidad y el rendimiento de equipos similares en varias plantas permite una toma de decisiones mejor fundamentadas y un uso optimizado de los activos. Este enfoque no solo ayuda a evitar fallos inesperados, también garantiza que las actividades de mantenimiento se programen de forma proactiva, lo que prolonga la vida útil de los activos y reduce los costos operativos.
Control de calidad
Prediga cuándo es probable que ocurran problemas de calidad
Escalar la pirámide hacia la capa de inferencia en general implica una capacidad como el control de calidad, la fabricación adaptativa o el mantenimiento predictivo. Mantener la alta calidad del producto es esencial para la satisfacción del cliente y el cumplimiento normativo. La IA puede detectar y sugerir correcciones para las desviaciones que afectan la calidad del producto, automatizar el proceso de inspección y predecir cuándo es probable que ocurran problemas de calidad. Con el monitoreo de la calidad de los materiales entrantes, las empresas pueden reducir el riesgo de defectos en los productos.
Un ejemplo notable es nuestra aplicación en la planta de fabricación que tenemos en Twinsburg, que se centra en el ensamblaje electrónico. En este caso, la IA industrial proporciona alertas sobre posibles fallos que permiten a los equipos tomar medidas proactivas. Aunque este enfoque no realiza los cambios, sí mejora considerablemente el proceso de toma de decisiones. La capacidad de predecir y abordar los problemas de calidad antes de que empeoren garantiza que los productos cumplan con estrictos estándares de calidad, lo que reduce los desechos y mejora la eficiencia general.
Fabricación adaptativa
Cambiar los recursos de apoyo en toda la línea de producción
La fabricación adaptativa aprovecha los datos en tiempo real para adaptar la programación de producción, cambiar los recursos y adecuarse rápidamente a los cambios en la demanda. La IA analiza las condiciones de producción y de mercado para modificar de forma autónoma los programas, los equipos y los flujos de trabajo en tiempo real.
Aunque este enfoque no cambia lo que ocurre en la línea de producción, sí ofrece respaldo a los recursos relacionados. Este concepto es particularmente pertinente en situaciones en las que la producción debe modificarse en función de la retroalimentación flujo abajo, lo que garantiza eficiencia y capacidad de respuesta óptimas. Por ejemplo, si se detecta una desaceleración flujo abajo, las señales pueden enviarse flujo arriba para modificar las tasas de producción en consecuencia, lo que evita cuellos de botella y mantiene un flujo de operaciones uniforme.
Es importante resaltar que está gestionando los recursos de apoyo para la producción, y aquí es donde comienza realmente su fabricación autónoma.
Mantenimiento predictivo
Automatice la decisión de realizar reparaciones
El mantenimiento predictivo es un enfoque proactivo para programar el mantenimiento, mejorar el uso de los activos y reducir los costos. Con este enfoque, la IA analiza los datos históricos y la información actual del equipo para reconocer patrones y hacer predicciones, optimizar aún más los programas de mantenimiento y automatizar la toma de decisiones para la realización de reparaciones. Aunque la IA no realiza las reparaciones por sí misma, minimiza significativamente el tiempo improductivo no programado y los costos asociados.
Este enfoque es similar a proporcionar alertas al equipo de que podría producirse un fallo, lo que les permite tomar medidas preventivas. Al anticiparse a las necesidades de mantenimiento, las empresas pueden evitar interrupciones costosas y prolongar la vida útil de sus equipos, lo que en última instancia conduce a operaciones más eficientes y confiables.
Cada organización tiene un departamento de mantenimiento, cada uno en una etapa diferente de madurez. Sin embargo, al adoptar soluciones avanzadas, muchos se enfrentan a desafíos relacionados con destrezas, retención del talento y capacitación continua. Con un importante progreso en la informática periférica y el análisis, ahora existe una poderosa oportunidad de incorporar la innovación directamente en los dispositivos inteligentes mediante el aprendizaje automático.
El mantenimiento predictivo ofrece una solución integral. El hardware, el software y los servicios se combinan de manera transparente bajo un mismo techo, lo que representa la próxima evolución en tecnología de monitoreo de condiciones.
Optimización de procesos
Reconocer las variables y corregir el curso
Como comentamos anteriormente, una aplicación común para los datos industriales y la inteligencia artificial que estamos viendo para nuestros clientes de la industria está dentro del espacio del control predictivo basado en modelo. Al aprovechar los datos industriales y las tecnologías de inteligencia artificial, las empresas pueden tomar decisiones mejores, más rápidas y mejor fundamentadas, lo que en última instancia libera las capacidades de inteligencia artificial, y permite el ascenso a la capa de decisión de la pirámide y allana el camino para las operaciones autónomas.
La información detallada sobre los procesos de producción permite la identificación y solución de las ineficiencias. El control predictivo basado en modelo permite el modelado de operaciones específicas dentro de una planta, gestionar puntos de ajuste dentro de un PLC para controlar equipos y utilizar la ciencia de datos para corregir el curso en tiempo real. Los sistemas de control predictivo basado en modelo proporcionan un lazo de retroalimentación que ajusta continuamente los parámetros de producción para mantener un rendimiento óptimo, incluso a medida que cambian las condiciones.
Con el control predictivo basado en modelo, las organizaciones no solo leen datos de varios sensores en la línea de producción y el PLC que controla la producción, sino que simultáneamente escriben de nuevo en el PLC y dan instrucciones para cambiar la velocidad de la línea según sea necesario.
Conclusión
La integración de los datos industriales y la IA está transformando las operaciones en varios dominios, que incluyen, entre otros, el monitoreo de activos y el mantenimiento predictivo. Al aprovechar las capacidades de la IA industrial, las empresas pueden acercarse más a la consecución de operaciones autónomas, y tomar decisiones mejores, más rápidas y mejor fundamentadas. A medida que la tecnología sigue evolucionando, la visión de contar con operaciones completamente autónomas se hace cada vez más factible, lo que promete un futuro de mayor eficiencia, confiabilidad y adaptabilidad.
La evolución hacia las operaciones autónomas implica pasos incrementales, cada uno de los cuales acerca a las empresas a un estado en el que los sistemas pueden gestionar y optimizar de manera independiente los procesos, lo que garantiza un crecimiento sostenido y resiliencia en un mercado competitivo.
Esta publicación del blog es una versión replicada, con el original disponible en el sitio web de Kalypso. Para obtener acceso a la versión original, haga clic aquí.
