La capacidad de la IA para procesar y analizar gran cantidad de datos ayuda a predecir disrupciones. PepsiCo es una de las muchas compañías que exploran cómo la inteligencia artificial (IA) puede aumentar la eficiencia de la fábrica, reducir los residuos y llevar productos a las estanterías en tiempo récord.
Desde el diseño temprano hasta la entrega, la IA tiene un papel clave en una nueva ola de fabricación. Su capacidad para procesar y analizar enormes volúmenes de datos ya está ayudando a los fabricantes a predecir y prepararse para posibles disrupciones. Esto es crítico pues un minuto de interrupción en una fábrica puede costar a las empresas mucho dinero.
Además, el aumento de los retrasos puede significar perder a consumidores en momentos críticos como el período festivo o el Black Friday. Por tanto, las herramientas que pueden comprobar y analizar los procesos en tiempo real se están convirtiendo en enormes aliados para las fábricas.
También pueden advertir de los problemas en el horizonte y aprovechar los datos históricos para recomendar soluciones. Así se explica en un extenso reportaje publicado por la BBC, que explora cómo la empresa de alimentos y bebidas usa a detalle la Inteligencias Artificial en sus distintas fábricas.
Detección de fallas
Los sensores utilizados en las fábricas de PepsiCo se han entrenado con enormes volúmenes de datos de audio. Detectan fallas en el uso de cintas transportadoras, mientras analizan las vibraciones de la máquina.
"Tenemos hoy más de 300 millones de horas de máquinas que hemos analizado y monitoreado, y podemos aprovechar todos estos datos para crear algoritmos que sepan cómo identificar patrones específicos de diferentes disfunciones", comentó al medio británico el director ejecutivo de la empresa de tecnología Augury, Saar Yoskovitz.
Con toda esa información también es posible identificar cuándo una máquina podría fallar de nuevo en el futuro.
Por tanto, la tecnología permite a los trabajadores programar el mantenimiento con antelación y evitar tener que reaccionar a los errores de la máquina a medida que ocurren.
El uso de sensores impulsados por IA también puede ayudar a las compañías a reducir los residuos en sus operaciones.
Otra aplicación de la IA
La visión por computadora es otro tipo de IA que se utiliza en algunas de las fábricas del mundo para detectar defectos de producto a escala.
Esa herramienta implica entrenar máquinas para reconocer objetos en imágenes y video, Esa herramienta puede detectar defectos minúsculos en los muchos artículos que se mueven a lo largo de las bandas transportadoras y a través de las máquinas de clasificación en las fábricas.
Eso es de mucha ayuda en las obleas de chips para ordenadores y placas de circuitos que tienen diseños y componentes muy pequeños. Los errores que antes habían pasado desapercibidos por el ojo humano ahora pueden detectarse por la cámara de una máquina.
Mejora de la visibilidad
Alexandra Brintrup, profesora de fabricación digital en el Instituto de Fabricación de la Universidad de Cambridge, mencionó en el reportaje que el uso de IA para mejorar la eficiencia en la industria ahora puede considerarse aplicaciones convencionales de la tecnología.
"Siento que las oportunidades más emocionantes de la IA en la fabricación van a venir de cosas que ni siquiera podríamos intentar hacer antes", agregó.
Entre esas enlistó compartir capacidad entre fabricantes, mejorar la visibilidad en las cadenas de suministro e incluso compartir camiones en una cadena logística..
Además, el texto remarcó que la IA se puede utilizar para analizar y predecir quiénes y dónde están los proveedores. Esto da a las empresas una visión de los cuellos de botella, y a los consumidores una visión de dónde vienen sus productos, y los materiales utilizados.
Además, algunas empresas están explorando cómo usar la inteligencia artificial para mantener a los trabajadores de línea de producción seguros alrededor de la maquinaria. Para esa labor aplican técnicas de aprendizaje automático y de visión de computadora.
Con esas herramientas monitorean las cámaras de fábrica y así identifican posibles amenazas o accidentes.
