La fusión de la robótica y la IA en la fabricación

El panorama de la manufactura está atravesando una gran transformación, impulsada por la integración de la automatización de procesos robóticos (RPA) propulsada por la IA. Durante décadas, los brazos robóticos industriales, los robots móviles autónomos (AMR) y los vehículos guiados automáticamente (AGV) han estado revolucionando las líneas de producción al automatizar tareas repetitivas y que requieren mucha mano de obra.

Este cambio ha permitido que los trabajadores humanos se concentren en actividades de resolución de problemas más complejos, mejorando en última instancia la productividad, la calidad del producto y la consistencia operativa.

Una información publicada por automation.com señala que, a pesar de los avances en la digitalización, el trabajo del conocimiento en la fábrica aún depende de procesos de ingeniería industrial que han cambiado poco en más de un siglo.

Tareas como examinar una extensa documentación (ahora disponible en formato PDF o HTML), comprender instrucciones y aplicar el conocimiento manualmente consumen mucho tiempo, son propensas a errores y no aprovechan por completo la experiencia organizacional.

Si bien los procesos físicos se han acelerado debido a la robótica, el trabajo de información asociado se ha mantenido en gran medida estancado, limitado por métodos obsoletos de procesamiento de información. Para liberar todo el potencial de la automatización, los fabricantes deben proporcionar herramientas y procesos nativos digitales que permitan a los trabajadores gestionar los sistemas de fabricación modernos de forma más eficaz y eficiente.

El surgimiento de la RPA

La automatización robótica de procesos (RPA) implica la implementación de software para automatizar los procesos empresariales que tradicionalmente gestionaban los seres humanos. Estos "bots" complementan y aceleran las acciones humanas, interactuando con las aplicaciones, interpretando datos y comunicándose con otros sistemas.

Cuando se integran cuidadosamente en las operaciones de fabricación, la RPA y la robótica amplifican los beneficios mutuos. La robótica se destaca en tareas físicas como el ensamblaje y la manipulación de materiales, mientras que la RPA automatiza los flujos de trabajo digitales, la entrada de datos y la toma de decisiones. Esta sinergia une los ámbitos físico y digital de la fabricación, lo que permite que los robots se encarguen de las tareas en la línea de producción mientras que los bots de RPA gestionan el control de inventario, la garantía de calidad y la coordinación de la cadena de suministro.

Los avances recientes en IA han mejorado aún más las capacidades de la RPA. Los bots de RPA impulsados ​​por IA, ahora pueden procesar datos no estructurados, reconocer patrones y tomar decisiones inteligentes, lo que les permite gestionar procesos complejos de forma más eficaz. La convergencia de la robótica, RPA e IA crea una sinergia que excede la suma de sus partes, haciendo que las operaciones de fabricación sean más eficientes y basadas en datos.

Transformación a través de la convergencia

Los cambios más significativos suelen estar impulsados ​​por la convergencia de múltiples tecnologías en lugar de un único avance. Por ejemplo, la decadencia de Kodak no se debió únicamente a la llegada de las cámaras digitales; muchos creen que fue la combinación de cámaras digitales con comunicación inalámbrica a través de teléfonos móviles lo que llevó a la caída de la empresa.

La aplicación de los transformadores preentrenados generativos (GPT) al procesamiento del lenguaje natural (NLP) está revolucionando el trabajo del conocimiento al introducir innovaciones que aumentan significativamente la productividad de los trabajadores cuando se aplican correctamente.

Las capacidades de desarrollo de código y NLP basadas en GPT representan los próximos pasos en la transición digital. Estos sistemas pueden "generar" resultados esperados en función de indicaciones o restricciones, lo que les ha valido el nombre de IA generativa (GenAI). Estos sistemas GenAI proporcionan a los trabajadores un nuevo y expansivo punto de acceso al conocimiento institucional contenido en manuales, guías y ejemplos, trascendiendo las limitaciones humanas en la búsqueda, revisión y recuperación de la memoria.

La convergencia de GenAI con RPA transformará el trabajo del conocimiento en todas las industrias, incluida la fabricación, al proporcionar acceso sin inconvenientes a vastos repositorios de información en lenguaje natural y automatizar la aplicación de este conocimiento al trabajo en curso en la planta de producción, en la oficina del ingeniero y en el escritorio del analista de la cadena de suministro.

Estos sistemas GenAI hacen más que recuperar información; ofrecen perspectivas contextuales, resúmenes y recomendaciones basadas en su comprensión del dominio a partir de los materiales de origen. Esta ampliación del conocimiento permite una mejor toma de decisiones, resolución de problemas complejos y mejora continua. A medida que estos sistemas convergentes GenAI y RPA maduran, se convierten en herramientas esenciales para liberar el potencial de la fuerza laboral, brindando acceso en lenguaje natural a repositorios de conocimiento actualizados continuamente que antes estaban limitados por las capacidades humanas. Estos avances representan un cambio crítico, que fomenta una cultura de aprendizaje continuo, innovación y excelencia operativa en entornos complejos basados ​​en datos.

Mayores inversiones en ciberseguridad

El sector manufacturero está reconociendo la importancia de esta convergencia. Un informe reciente indica que el 83% de las empresas manufactureras planean integrar GenAI en sus operaciones para 2024. Además, el 42% espera aumentar la automatización, mientras que el 34% tiene la intención de incorporar tecnologías de IA adicionales.

Sin embargo, el aumento de la digitalización y la conectividad trae consigo nuevos desafíos; los informes indican que el 71% de los ciberataques dirigidos a las organizaciones industriales se centran en las plantas de producción. La necesidad de proteger los sistemas convergentes de tecnología de la información/tecnología operativa (TI/OT) cobrará mayor importancia.

Los fabricantes deben implementar medidas de ciberseguridad sólidas, incluidos controles de acceso estrictos y monitoreo continuo de amenazas, para salvaguardar estas tecnologías. Abordar los riesgos relacionados con la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico y los ataques adversarios es crucial para una implementación segura de la IA. Los fabricantes deben establecer marcos de gobernanza sólidos, pautas éticas y protocolos de prueba rigurosos para garantizar el uso responsable de estas tecnologías.

Equilibrar el potencial de GenAI y la automatización con medidas de seguridad proactivas permitirá a los fabricantes adoptar plenamente la transformación digital y, al mismo tiempo, salvaguardar sus operaciones y activos.

Mirando hacia el futuro

El panorama industrial está a punto de experimentar una importante transformación a medida que las organizaciones invierten en convergencia tecnológica. Los trabajadores digitales pronto colaborarán con los humanos dentro y fuera de la planta de producción, moviendo materiales, realizando operaciones de mecanizado y paletizando productos, al tiempo que brindan asistencia en tiempo real para la resolución de problemas, el diagnóstico y la optimización de procesos.

Esta transformación requiere un cambio de mentalidad: diseñar sistemas que amplíen las capacidades humanas, derribar los silos, fomentar el aprendizaje continuo y priorizar la ciberseguridad y las consideraciones éticas. Aquellos que adopten el cambio e inviertan en la infraestructura, el talento y la transformación cultural necesarios liderarán la próxima revolución industrial. La convergencia de la inteligencia humana y de las máquinas permitirá niveles sin precedentes de eficiencia, innovación y ventaja competitiva.

El futuro ofrece infinitas posibilidades para las organizaciones dispuestas a desafiar el statu quo, aceptar la disrupción y adaptarse continuamente. Aquellos que duden corren el riesgo de volverse obsoletos en este panorama de rápida evolución.