El impacto de la IA en las prácticas de fabricación

La inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que se fabrican las cosas. Puede ayudar a las fábricas a ser más productivas, crear mejores productos y ganar más dinero. En lugar de producir el mismo artículo en grandes cantidades, las fábricas están empezando a fabricar productos personalizados para cada cliente, mientras mantienen bajos costos y alta calidad. Este cambio significa que las fábricas serán mejores para manejar problemas, ya sea un pequeño fallo en una máquina o un gran desastre natural. Los productos se harán de forma más precisa y con menos errores. Sin embargo, todavía hay muchos problemas que resolver antes de que podamos alcanzar completamente esta visión.

Para abordar estos desafíos y oportunidades, expertos de diferentes campos se reunieron para una discusión en un panel en una conferencia. El panel incluía gente de negocios, escuelas y gobierno, que hablaron sobre cómo integrar mejor la IA en la manufactura. La discusión comenzó con una introducción al tema por parte de un profesor que compartió ideas sobre el aprendizaje automatizado para fábricas. Cada miembro del panel se presentó y compartió sus pensamientos sobre el uso de la IA en la manufactura.

De la discusión surgieron tres temas principales:

1. Colaboración: La IA y los humanos necesitan trabajar juntos de manera fluida.
2. Necesidades de Infraestructura: Las fábricas deben mejorar sus sistemas para que la IA sea más efectiva.
3. Colaboración: Un mejor trabajo en equipo entre escuelas, negocios y gobiernos puede crear más oportunidades para el progreso.

#Humanos e IA trabajando juntos

A pesar del aumento de las máquinas, los humanos siguen siendo una parte esencial de la manufactura. Las personas interactúan con las máquinas tanto directamente como a través de computadoras. Diferentes expertos en el trabajo tienen habilidades diversas. Algunos son geniales arreglando máquinas, mientras que otros entienden el panorama general. Los humanos deben adaptarse a cambios pequeños y grandes en su entorno.

La mayoría de las IA usadas en la manufactura hoy en día no pueden aprender nuevas tareas por sí solas y no hacen preguntas cuando se topan con problemas. Esto crea una oportunidad para desarrollar IA que pueda aprender de expertos humanos y trabajar junto a ellos. Esto significa que la IA podría responder preguntas de los trabajadores o pedir ayuda cuando esté confundida. Aunque existen algunas herramientas de IA para tareas de datos, estas características deben aplicarse más en las fábricas. Al trabajar juntos, tanto la IA como los expertos humanos pueden combinar su conocimiento, lo que lleva a mejores resultados y mayor confianza en la IA.

Actualmente, muchos sistemas de IA en fábricas están diseñados para detectar problemas. Cuando surge un problema, como que un producto no fluya correctamente, la IA alerta a un humano para que actúe. Sin embargo, estos sistemas suelen estar limitados a sus tareas específicas. Sería beneficioso crear IA que pudiera adaptarse a diferentes situaciones de manufactura sin necesitar nuevos expertos humanos cada vez.

Hoy en día, los robots y las personas a menudo trabajan juntos, pero no interactúan de cerca debido a las reglas de seguridad. Suelen estar separados, lo que limita su potencial para el trabajo en equipo. Se están construyendo nuevos robots para operar de forma segura junto a los humanos, pero aún les falta la capacidad de pedir ayuda cuando enfrentan desafíos desconocidos. Mejorar la percepción de la IA podría ayudar a que los robots y las personas colaboren mejor en tareas como ensamblar productos.

A medida que la manufactura se centra más en las personas y prácticas sostenibles, es esencial averiguar cómo la IA y la inteligencia humana pueden trabajar juntas de manera efectiva. Una idea es ver todos los sistemas inteligentes, ya sean humanos o máquinas, como teniendo habilidades únicas. Al mezclar estas formas de inteligencia, podemos construir un mejor sistema donde tanto la IA como los humanos contribuyan igualmente a sus fortalezas.

#Necesidades de infraestructura para la IA en la manufactura

Los sistemas de manufactura son complicados. Muchos factores, desde cómo se procesan los materiales hasta cómo se programan y entregan los productos, deben trabajar juntos para producir artículos de alta calidad para los clientes. Con tantas partes en movimiento, las fábricas generan enormes cantidades de datos. Sin embargo, gran parte de estos datos no está lista para que la IA los use de manera efectiva.

Los datos se recopilan usando sensores, pero los sensores actuales a menudo pasan por alto detalles esenciales necesarios para que la IA aprenda efectivamente. Algunos sensores solo pueden ver la superficie de los materiales y no pueden proporcionar información más profunda. Por ejemplo, en procesos como la soldadura, características importantes están ocultas debajo de la superficie. Otros pueden depender únicamente de cámaras sin proporcionar el retroalimentación táctil necesaria. Procesar grandes cantidades de datos de ciertos sensores puede plantear desafíos para los sistemas de IA.

La IA necesita muchos datos para funcionar correctamente, y obtener esos datos puede ser costoso. Aunque las fábricas recopilan muchos datos, puede que no sean del tipo adecuado o suficientes para que la IA aprenda de manera efectiva. Muchas empresas también son reacias a compartir sus datos, ya que son valiosos y propietarios. Esto limita las oportunidades de trabajar juntos y utilizar datos de diferentes fuentes.

Los panelistas discutieron la importancia de las asociaciones entre la industria y las universidades para compartir datos y colaborar en desafíos. Hay una necesidad de crear métodos para anonimizar datos para proteger la información sensible mientras se permite que la IA aprenda de manera efectiva.

Para asegurarse de que la IA y los humanos trabajen mejor juntos, deben mejorarse los sistemas existentes que involucren a ambos. Actualmente, se espera que los especialistas manejen ambos extremos del proceso de IA, desde identificar problemas hasta analizar resultados. Sin embargo, estos sistemas pueden no satisfacer todas las necesidades de los trabajadores. Los fabricantes necesitan desarrollar sistemas amigables que permitan tanto a humanos como a IA jugar a sus fortalezas.

#Desarrollando asociaciones entre la industria y las universidades

Los expertos en el panel provienen de diversos antecedentes y coinciden en que muchos de los desafíos que enfrenta la IA en la manufactura no pueden ser resueltos por un solo grupo. La colaboración entre negocios, instituciones educativas y el gobierno es esencial. Las empresas a menudo poseen tecnología y pueden identificar problemas del mundo real que la IA podría ayudar a resolver. Al mismo tiempo, las escuelas pueden capacitar a la próxima generación de trabajadores mientras realizan investigaciones para abordar estos desafíos. El apoyo del gobierno juega un papel crítico en fomentar colaboraciones y proporcionar financiamiento para iniciativas de IA en la manufactura.

Es crucial involucrar a la fuerza laboral en todas las discusiones sobre el desarrollo de la tecnología de IA. A medida que se crean nuevas herramientas de IA para fábricas, también deben existir recursos de capacitación diseñados para ayudar a los trabajadores a adaptarse a estos cambios. Fomentar que los operadores de fábricas acepten y utilicen la tecnología de IA es igualmente importante.

A pesar de que la IA es reconocida como una herramienta crucial para el crecimiento en la manufactura, muchas empresas han tardado en implementarla. Algunas razones para este retraso incluyen los altos costos de escalar soluciones específicas en toda la organización. Como se mencionó antes, compartir datos es necesario para avanzar en estas soluciones de IA. Construir asociaciones entre universidades y empresas, junto con el apoyo del gobierno, puede ayudar a mejorar las prácticas de compartir datos.

#Direcciones prometedoras para la IA en la manufactura

El panel discutió varias ideas para realizar mejoras en la manufactura a través de la IA. A medida que la tecnología de manufactura crece y la demanda de productos personalizados aumenta, la oportunidad de integrar la IA se vuelve más evidente. Aunque todavía hay desafíos por enfrentar, también hay muchos caminos positivos hacia adelante. Expertos de la industria, la educación y el gobierno reconocen la importancia de trabajar juntos para impulsar la adopción de la IA en la manufactura.

Un área que destaca es la mejora de la programación y planificación en la manufactura. El panel cree que la IA podría mejorar enormemente esta parte del proceso, especialmente dada la gran cantidad de datos disponibles que se pueden analizar para aumentar la productividad. Explorar maneras de usar la tecnología de gemelos digitales para hacer que las herramientas de IA sean más reutilizables y adaptables es otra área prometedora para la investigación.

También es esencial integrar el conocimiento de los expertos humanos en los sistemas de IA que se están desarrollando para manufactura. Tanto la inteligencia humana como la de máquina son necesarias para lograr los objetivos de producción personalizada de alta calidad, eficiente y rentable.

En conclusión, aunque el panel tocó muchos temas, todavía hay otros temas de investigación críticos que merecen atención, como los impactos de la digitalización en la manufactura y el papel de los robots junto a los trabajadores humanos. Continuar las discusiones y la investigación en estas áreas será vital para realizar los beneficios completos de la IA en la manufactura.