La producción industrial se revitaliza con la inteligencia artificial

La automatización y la digitalización son hoy en día características indispensables de las fábricas modernas. La industria manufacturera está recurriendo a la inteligencia artificial (IA) para iniciar su siguiente etapa de desarrollo. Pero ¿cómo será la fabricación en el futuro?, ¿cuánto más se pueden superar los niveles de eficiencia?, y ¿qué supone para los trabajadores cualificados presencia de la IA en el taller?

Las respuestas a estas preguntas, además de abordar otras muchas cuestiones, se podrán conocer en NORTEC, la feria de técnicas de producción e ingeniería mecánica que se celebra bienalmente en Hamburgo, y que abrirá sus puertas del 23 al 26 de enero de 2024.

Con la finalidad de ir calentado motores, los organizadores de Nortec han facilitado un informe que destaca que, para muchas organizaciones industriales, es una realidad que la inteligencia artificial se ha vuelto indispensable en el seguimiento y control de las máquinas, en tanto que las redes neuronales se utilizan de forma cada vez más habitual incluso en máquinas herramienta altamente especializadas.

"Para controlar las máquinas se utiliza inteligencia artificial en forma de redes neuronales. Dichas redes se 'entrenan' utilizando grandes cantidades de datos procedentes de diversos sensores con la finalidad de predecir patrones de señales y detener la máquina si se producen discrepancias entre el patrón de señal previsto y el real.", afirma el profesor Berend Denkena, director del Instituto de Producción. Ingeniería y Máquinas Herramientas (IFW) de la Universidad Leibniz de Hannover, explicando el principio.

Asistencia de IA basada en modelos lingüísticos a gran escala

La IA está evolucionando rápidamente, lo que significa que los profesionales de la industria tienen que lidiar con un aluvión constante de nuevas tendencias. Según Denkena, entre las innovaciones actuales de especial interés se encuentra el desarrollo de sistemas de asistencia de IA basados en modelos lingüísticos a gran escala, que van modelando la sucesión de elementos en una secuencia. Asistentes de inteligencia artificial como Copilot ya están ganando aceptación en, por ejemplo, el terreno del desarrollo de software.

Dicha herramienta, basada en la nube y desarrollada por Github, filial de Microsoft, y OpenAI, especialista en inteligencia artificial, ayuda a los especialistas a programar mediante códigos de autocompletado. "Los asistentes de IA también ofrecen un gran potencial en la producción, donde pueden simplificar el manejo de la máquina que, en algunos casos, puede resultar extremadamente complejo", afirma Denkena.

Sensores como base para el mantenimiento predictivo

En la industria, la IA ya se ha consolidado como un elemento de valor en el campo del mantenimiento predictivo que, respaldada por sensores y redes neuronales, permiten detectar si una máquina está defectuosa y requiere mantenimiento. Los fabricantes de tecnología de fabricación se asocian con frecuencia a equipos de trabajo formados por investigadores y nuevas empresas orientadas a I+D para abordar dicho campo de forma intensiva.

Por su parte, Lena Weirauch, directora ejecutiva y cofundadora de la startup ai-omatic Solutions GmbH, especializada en mantenimiento predictivo, explica cómo "la IA permite comprender información, reconocer patrones, resolver problemas y tomar decisiones. Por lo tanto, los datos utilizados para "entrenar" dicha IA desempeñan un papel esencial”.

Para esta especialista, esta funcionalidad resulta excepcionalmente beneficiosa de cara a la tecnología de producción debido a la considerable base de datos que ya existe. “El mantenimiento predictivo también resulta especialmente ventajoso y relativamente sencillo de integrar dado que muchas máquinas ya están equipadas con una gran cantidad de sensores que generan datos que luego pueden evaluarse", afirma Weirauch.

Según Lena Weirauch, los procesos basados en IA que ya han dado el salto del laboratorio de investigación a la práctica industrial incluyen tecnologías de reconocimiento de imágenes, que se utilizan para la inspección de calidad en la fabricación o para la navegación autónoma de robots y drones. Los robots industriales y los cobots (robots colaborativos) están equipados con algoritmos avanzados de IA para realizar tareas de fabricación, logística y gestión de inventarios, explica.

Embalaje y clasificación inteligentes

Este tipo de cobots los ofrece, por ejemplo, el fabricante de robots Yaskawa en Kitakyushu, Japón. Las máquinas inteligentes pueden embalar palets mediante un proceso totalmente automatizado, utilizando IA para trabajar con diversos tipos de palets y cargas. Por su parte, el especialista en robótica Schunk, con sede en Heuchelheim (Hesse), también equipa robots con inteligencia artificial, lo que les permite reconocer y clasificar objetos. Los robots de Schunk permiten a pequeñas y medianas empresas automatizar tareas de clasificación, y hacer que sus máquinas funcionen toda la noche.

La firma especializada en láser Trumpf, con sede en Ditzingen (Alemania), también está desarrollando el uso de la IA en la producción. La empresa lanzó un sistema basado en inteligencia artificial en 2020 que ayuda a los empleados a catalogar y coordinar componentes. Esta "Guía de clasificación" se muestra en una pantalla en el entorno de trabajo, y va guiando gráficamente a los empleados sobre qué componentes corresponden a determinadas órdenes de trabajo. Además, la pantalla también contiene toda la información relevante sobre los procesos de seguimiento. “Esta particularidad debería aumentar significativamente la eficiencia de la producción, especialmente en el caso de las plantas de producción que trabajan con paneles de chapa utilizados para diferentes pedidos”, asegura Alexander Kunz, jefe de la unidad Smart Factory de Trumpf.

Más eficiente que los humanos

"Alimentamos a la IA con datos hasta que puede reconocer nuevas situaciones más rápido y tomar mejores decisiones que un humano o un algoritmo conservador", explica Kunz. "Sólo entonces en Trumpf nos referimos a esto como IA". Dos casos de uso clave son la optimización de los procesos basada en diagnóstico, y la predicción preventiva.

El sistema "Active Speed Control" de Trumpf , desarrollado para dirigir el corte por láser, por ejemplo, utiliza una cámara que toma 40 imágenes por segundo. "Entrenamos la IA para distinguir las imágenes transversales buenas de las malas, y luego decidir la acción adecuada. Esto nos permite mejorar continuamente la calidad del corte", afirma Kunz. En el caso de la predicción preventiva, por ejemplo, la IA reconoce de forma independiente si un contorno es difícil de realizar o si una pieza corre peligro de atascarse. "Nuevamente, podemos entrenar al sistema para que tome las medidas adecuadas por sí solo. Esto ayuda a prevenir errores antes de que ocurran", puntualiza Kumz.

Para que la inteligencia artificial pueda desarrollarse, ésta ha de aprovechar la inteligencia natural y el conocimiento experiencial de los humanos. Esto significa que los especialistas deben entrenar la IA antes de poder utilizarla. Éste es el punto en el que una máquina meramente inteligente puede convertirse en un motor de autoaprendizaje.

Preservar el conocimiento para combatir la falta de competencias

La IA resulta particularmente atractiva frente a la actual escasez de habilidades. "En mi opinión, el cambio demográfico hace que la incorporación de conocimientos especializados a la inteligencia artificial sea uno de los temas de investigación más apasionantes en la ingeniería de producción en este momento", explica el profesor Christian Brecher, director de la cátedra de Máquinas-Herramienta en el Laboratorio de Máquinas-Herramienta, e Ingeniería de Producción en la Universidad RWTH Aachen. La "preservación del conocimiento experto", como llama Brecher a la transferencia de conocimiento del hombre a la máquina, ayudará a contrarrestar en el futuro la grave escasez de trabajadores cualificados.

En este contexto, las pequeñas y medianas empresas suelen carecer de los recursos financieros y humanos necesarios para integrar la IA en su producción. "Una solución sería colaborar y formar asociaciones", afirma Brecher, que también es miembro de la junta directiva de la WGP (Asociación Académica Alemana para la Tecnología de Producción), una agrupación de investigadores líderes en ciencias de producción. "Esta es la estrategia que seguimos en nuestros numerosos centros y grupos de trabajo especializados".

Se trata de datos

Asimismo, los proyectos de transferencia están ayudando a llevar el conocimiento del laboratorio de investigación a la industria, como lo demuestra la red de demostración y transferencia de IA en producción ProKI, que cuenta con un amplio apoyo del WGP. En total, ocho centros en toda Alemania ofrecen cursos de formación y proyectos de transferencia a empresas manufactureras.

El uso de la IA en la producción industrial ofrece muchas ventajas, pero también plantea sus propios desafíos. En primer lugar, los modelos de IA necesitan cantidades suficientes de datos de alta calidad. Es por ello que Lena Weirauch de ai-omatic ha lanzado una recomendación pragmática para que las empresas: ”Integrar la IA en los procesos y máquinas de producción existentes también puede ser una tarea compleja que requiere la realización de múltiples ajustes e inversiones. Por eso tiene sentido que las empresas utilicen primero herramientas estándar o aplicaciones de IA existentes en lugar de desarrollar las suyas propias”.

Los empleados requieren capacitación

Tampoco siempre es fácil convencer a los humanos sobre el uso de la IA, ya que a menudo hay una antipatía inicial hacia la IA que surge de la ignorancia y la falta de conocimientos", afirma Weihrauch. Para esta especialista, los empleados deben estar preparados y capacitados en sistemas de inteligencia artificial con la finalidad de garantizar que puedan utilizarlos de manera eficaz. No obstante, Weirauch reconoce que la IA en la fabricación plantea cuestiones éticas, particularmente con respecto al uso de robots autónomos y su impacto en los puestos de trabajo.

¿Se volverán realmente prescindibles los trabajadores cualificados en las fábricas una vez que sus conocimientos se hayan transferido al sistema de IA? Para responder a esta cuestión, Denkena la analiza desde diferentes perspectivas y lanza esta interesante reflexión: "Con anterioridad a la llegada de todas las grandes revoluciones tecnológicas siempre se ha planteado la cuestión de si la nueva tecnología dejaría obsoletos a los humanos. Era difícil imaginar qué nuevo papel desempeñarían las personas en las fábricas antes de que se introdujeran las máquinas controladas por computadora. Hoy, sin embargo, vemos a las computadoras como herramientas que utilizamos y no como nuestros rivales. Creo que en el futuro llegaremos a contemplar a la inteligencia artificial como una herramienta de ayuda y no como a un competidor que lucha por arrebatarnos el puesto de trabajo".