En la industria de la manufactura uno de los factores preponderantes es la PRODUCTIVIDAD, para alcanzar el máximo, debemos de estar preparados para tomar decisiones dentro del piso de producción dando por hecho que la CALIDAD de nuestros productos esta implícita en todos los procesos involucrados desde Recursos Humanos hasta embarques o logística…
Actualmente nuevos niveles de precisión de la AI están potencializando aplicaciones de transformación digital en la manufactura, estas nuevas aplicaciones están proponiendo nuevos estándares y metas en la estabilidad y calidad en los procesos dentro de la industria, dado que la automatización y la AI están prometiendo reducir y hasta eliminar fallas en los procesos que pudieran generar scrap y por consecuencia una productividad reducida en nuestro negocio.
La inteligencia artificial también la podemos utilizar para predecir el comportamiento de las preferencias de nuestros clientes, así como también para localizar anticipadamente mediante detección basada en componentes de visión automática, defectos en materias primas, y en conjunto con machine learning predecir el fallo en la calidad de un producto final debido a tendencias negativas en la calidad de materias primas o degradación predictiva de máquinas dentro de procesos.
Este escenario con la ayuda de equipos de visión integrados en el piso de manufactura en conjunto con aplicaciones de AI y machine learning pueden a la larga apoyarnos en la toma de decisiones, todas ellas basadas en datos reales para incrementar la productividad, al grado de crear lo que actualmente se llama DIGITAL TWIN.
Cuando en el piso de producción hemos alcanzado la madurez para recolectar interpretar, procesar e intercambiar datos seremos capaces de llegar a crear el tan deseado DIGITAL TWIN de nuestro piso de manufactura en el que podamos SIMULAR cualquier cambio por mínimo que sea, ya sea de recursos y hasta de factores ambientales que nos permitan tomar decisiones basadas en datos. “Antes de la realidad, puede haber simulación…”
Diferentes industrias, desde manufacturas de componentes de silicio hasta automotriz pasando por aeroespacial y de alimentos, han ido adoptado paulatinamente Digital Twin como parte de sus transformaciones digitales, una forma de simular el desempeño, identificar debilidades y operar servicios de manera más eficiente. La iniciativa digital de cualquier empresa debe explorar si alguna faceta de su producto, operaciones o entorno se puede simular para obtener información.
De acuerdo con recientes investigaciones; el tamaño del mercado mundial de DIGITAL TWIN se valoró en 11.12 mil millones de dólares en 2022 y se proyecta que exhiba una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 37.5% de 2023 a 2030.
Ahora, ¿qué pudiéramos estar necesitando para implementar la detección y el mantenimiento basados en inteligencia artificial y visión?; entre muchas cosas mencionaré a grosso modo, las más importantes; 1.-Evitando meter inestabilidad ni provocar interrupciones, buscar conectar o reemplazar sistemas arcaicos de lectura de información por sistemas que estén dentro de los estándares de comunicaciones actuales en sistemas, 2. Superar los desafíos de volumen de datos de IA y tiempo de obtención de valor para casos de uso que involucran niveles más altos de automatización y capacidades de visión, 3. Consolidando los 2 puntos anteriores, contar con las capacidades adecuadas de equipo para el computo en tiempo real de todos los datos recolectados, enfocados en consolidar funciones, mitigar conectividad, latencia y los anchos de banda de nuestras redes locales en nuestra empresa, y obviamente necesitas las personas adecuadas para implementar paulatinamente los soluciones que te ayudaran a alcanzar el tan deseado DIGITAL TWIN.
El autor es Director del Comité de TI de Index Nuevo León.