Papel de la inteligencia artificial en las industrias modernas: esperanza, expectativa y FOMO

Por Tim Foreman, Gerente de Investigación y DesarrollIo en OMRON.

Hace diez años comenzaban las primeras consultas sobre proyectos basados en inteligencia artificial, principalmente motivadas por expectación o FOMO, el “miedo a perderse algo”. Cuando preguntabamos a qué se debía su interés por la IA, la respuesta, en la mayoría de los casos, era “porque mi jefe me lo ha pedido”, “porque tenemos muchos datos” o “porque parece un área interesante”. Ninguna de estas razones resultaba especialmente convincente y, desde luego, no justificaba la elevada inversión que habrían requerido las aplicaciones en aquella época.

Sin embargo, eso está cambiando, y ahora, más que la expectación o el miedo a perderse algo, el motor es la esperanza. Los clientes ya no preguntan si pueden implementar la IA, preguntan si por soluciones de mantenimiento preventivo, el control de calidad o la optimización de procesos. La adopción de la IA ya no es un motivo o un objetivo en sí mismo, sino un facilitador.

Sea cual sea el sector, de alimentos y bebidas, farmacéutico, electrónico o del automóvil, el objetivo final es el mismo: fabricar productos de alta calidad y sin defectos a un menor coste, reduciendo la energía y la mano de obra necesarias. Y la IA puede ser una de las soluciones para conseguirlo.

Pasado, presente y futuro
Así como las actitudes han evolucionado, también lo ha hecho la tecnología. Aunque la IA es un concepto que ha existido desde 1957, las primeras aplicaciones eran inviables por ser costosas y lentas: se tardó un mes en obtener los resultados de un simple cálculo debido a las limitaciones de la capacidad de procesamiento. Gracias a los avances en tecnología móvil, almacenamiento informático y velocidades de procesamiento, hoy en día, los cálculos se pueden realizar en milisegundos y el coste ha disminuido considerablemente.

Aunque gigantes tecnológicos como Amazon y Google llevan un tiempo utilizando la IA, todavía está en sus inicios en lo que se refiere a la industria o las fábricas. Para implementar sistemas basados en IA, todavía se necesitan expertos; hay que entender lo que se hace y solo tiene sentido en aplicaciones de nicho en las que el coste de entrada puede justificarse por el beneficio.

Inteligencia artificial para problemas invisibles
También es importante recordar que la IA no es una panacea. Como fabricantes de maquinaria, científicos de datos e ingenieros, es se puede cometer el error de recurrir automáticamente a la tecnología para obtener respuestas, cuando la solución más directa es algo mucho más sencillo y menos sofisticado.

Un ejemplo puede ser un trozo de cinta transportadora que está roto y doblado. Se trata de un problema de ingeniería que se puede identificar y resolver mediante una solución mecánica tradicional. Es en los problemas menos obvios e intermitentes, como los que se manifiestan en microparadas, donde la IA puede añadir valor.

En el sector de la automoción también tenemos un ejemplo en relación a las microparadas. Después de realizar un escaneo de datos, se llevó a cabo una comprobación del estado de la maquinaria, mediante la conexión de sondas a la máquina, para crear imágenes de las señales que se estaban generando y determinar así lo que estaba ocurriendo frente a lo que debería haber ocurrido.

A continuación, fue necesario desarrollar un experimento para identificar las causas principales. Estepermitió identificar y resolver unos diez problemas, entre los que destaca un fallo de sensor. Cuando el cliente comprobó dicho sensor, se dio cuenta de que había un conector roto. También se identificaron algunos problemas de programación, incluido un error de lógica que se reprodujo en muchas máquinas in situ, En general, ahorraron decenas de miles de euros en productos desechados y redujeron el tiempo de inactividad en un 50 %, lo que se tradujo en cuatro horas adicionales de tiempo de producción al mes.

Con ejemplos como estos y siendo la IA un tema tan candente en los últimos tiempos, sería fácil suponer que todas las empresas de fabricación están a favor de la IA, cuando en realidad no es así. Los casos de aplicación de IA en fábricas son escasos y los proyectos dependen en gran medida de la experiencia del proveedor de la tecnología. En otros diez años la historia será diferente, se desarrollarán herramientas que harán que la IA sea mucho más accesible y fácil de usar, y esto a su vez permitirá a los fabricantes hacerse cargo de la IA y trabajar con ella.

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