En los últimos abriles, la inteligencia fabricado ha pasado de ser una tecnología aspiracional a convertirse en un motor de innovación y eficiencia en la fabricación. Comprender tanto el panorama coetáneo como el potencial futuro de la IA en la fabricación se ha vuelto esencial para la toma de decisiones estratégicas. Investigaciones recientes muestran que el sector manufacturero genera más de 1.800 petabytes de datos al año, más que cualquier otra industria, lo que crea oportunidades y desafíos para la implementación de la IA.
Cómo se utiliza la IA en la fabricación hoy
El uso de la IA en la fabricación se está acelerando rápidamente, y el 41 por ciento de los ejecutivos de la industria planean aumentar su desembolso en datos e IA en más de un 25 por ciento durante el próximo año, según entrevistas con ejecutivos de nivel C de grandes empresas y organizaciones del sector divulgado. realizado entre julio y septiembre de 2023 y publicado en un referencia MIT Technology Review Insights patrocinado por Databricks. Esta inversión está remodelando las operaciones de fabricación en varias áreas esencia:
Mantenimiento predictivo y control de calidad: Los sistemas impulsados por IA analizan datos de sensores en tiempo existente para predecir fallas en los equipos antiguamente de que ocurran, lo que reduce drásticamente el costoso tiempo de inactividad. Estos sistemas pueden procesar miles de puntos de datos por segundo desde múltiples sensores, identificando patrones sutiles que pueden escapar fácilmente a la detección humana. El control de calidad se ha manido revolucionado por los sistemas de visión fabricado que pueden detectar defectos en los productos con precisión y velocidad, logrando a menudo tasas de inspección cientos de veces más rápidas que los procesos manuales y manteniendo niveles de precisión más altos. Vea cómo Corning aprovecha la IA en la fabricación para mejorar la calidad del producto.
Optimización de la cautiverio de suministro: Según el estudio del MIT/Databricks, más de la fracción de los fabricantes identifican la optimización de la cautiverio de suministro como su principal caso de uso de la IA. Los modelos de IA pueden ayudar a predecir interrupciones, optimizar los niveles de inventario y mejorar la eficiencia provisión. Estos sistemas analizan patrones de datos globales complejos para ayudar a los fabricantes a tomar decisiones más informadas sobre el aprovisionamiento, la producción y la distribución. Los sistemas de inteligencia fabricado modernos pueden monitorear simultáneamente cientos de proveedores, rastrear las condiciones de pedido globales y ajustar las estrategias de adquisición en tiempo existente, brindando un nivel de visibilidad y control de la cautiverio de suministro que antiguamente era ficticio.
Automatización de procesos: Los sistemas basados en IA se están volviendo más sofisticados y van más allá de simples tareas repetitivas para manejar operaciones más complejas. Por ejemplo, los robots modernos impulsados por IA pueden ajustar sus acciones en función de los cambios ambientales en tiempo existente, lo que los hace más versátiles y eficientes que la automatización tradicional. Estos sistemas pueden formarse de la experiencia, optimizar su rendimiento con el tiempo y compartir las mejoras aprendidas entre sistemas. Lea cómo Rolls-Royce ha implementado la IA para optimizar los procesos.
Investigación en tiempo existente: Los sensores de IoT conectados en todas las instalaciones de fabricación generan cantidades masivas de datos. Los sistemas de inteligencia fabricado transforman estos datos en conocimientos prácticos, lo que permite la optimización en tiempo existente de los procesos de producción y la utilización de medios. Las plataformas de exploración reformista ahora pueden procesar datos de miles de sensores simultáneamente, proporcionando una visibilidad integral de las operaciones y permitiendo respuestas inmediatas a las condiciones cambiantes. Vea cómo Joby Aviation utiliza Databricks para extraer información de sus datos.
Beneficios de la IA en la fabricación
El impacto de la IA en la fabricación es sustancial: el 76 por ciento de los líderes de la industria esperan ganancias de eficiencia de más del 25 por ciento en los próximos dos abriles, según la sondeo del MIT/Databricks. Más allá de las mejoras en la eficiencia, la IA está transformando las operaciones de fabricación a través de una longevo calidad de los productos, mejoras en la seguridad en el oportunidad de trabajo y mejoras en la sostenibilidad. Al analizar grandes cantidades de datos de producción, los sistemas de inteligencia fabricado ayudan a los fabricantes a optimizar el uso de medios, disminuir el desperdicio e identificar oportunidades de mejoría de procesos que de otro modo pasarían desapercibidas. Mira cómo Repsol utiliza Databricks para alcanzar sus objetivos de reducción de emisiones.
Posibles desventajas y desafíos
A pesar de los prometedores beneficios, los fabricantes todavía enfrentan varios desafíos cuando se proxenetismo de la implementación de la IA.
Limitaciones de infraestructura: Muchos fabricantes luchan con sistemas heredados y fuentes de datos dispares. Según encuestas recientes, el 36 por ciento de los fabricantes actualmente admiten diez o más sistemas diferentes, lo que crea desafíos de integración y silos de datos. Esta fragmentación dificulta la implementación de soluciones de IA cohesivas y, a menudo, requiere una importante modernización de la infraestructura antiguamente de que las iniciativas de IA puedan tener éxito.
Calidad y administración de datos: La competencia de los sistemas de IA depende en gran medida de la calidad y accesibilidad de los datos. Muchos fabricantes encuentran sus datos atrapados en sistemas propietarios cerrados, lo que dificulta originar información significativa. La mala calidad de los datos, los formatos inconsistentes y la desatiendo de estandarización pueden prohibir gravemente la efectividad de la IA y requieren esfuerzos sustanciales de lavado antiguamente de que los sistemas de IA puedan ofrecer resultados confiables.
Costos de implementación: Modernizar la infraestructura e implementar sistemas de IA requiere una inversión significativa tanto en tecnología como en talento. Esto puede ser un desafío para los fabricantes más pequeños que deben equilibrar cuidadosamente los beneficios potenciales con los costos iniciales. Más allá de la inversión auténtico, el mantenimiento continuo, las actualizaciones y la capacitación son consideraciones financieras adicionales.
Amoldamiento de la fuerza profesional: Para implementar con éxito la IA es necesario mejorar las habilidades de los trabajadores existentes y atraer nuevos talentos con experiencia en IA. Esta brecha de talento sigue siendo un desafío importante para muchos fabricantes, particularmente en áreas especializadas como la ingeniería de educación mecánico y la ciencia de datos. Las organizaciones deben desarrollar programas de capacitación integrales mientras compiten por el escaso talento de IA en un mercado competitivo.
Ejemplos del mundo existente
La tecnología Super Cruise de Común Motors
La implementación de IA por parte de GM en sus sistemas Super Cruise demuestra el potencial de las aplicaciones avanzadas de IA en la fabricación. El sistema utiliza múltiples modelos de IA para procesar datos en tiempo existente de las cámaras del transporte y fuentes externas, lo que permite la conducción con manos libres en carreteras compatibles. Esta implementación muestra cómo la obra de datos moderna basada en la estrato puede guarecer aplicaciones complejas de IA. El sistema procesa enormes cantidades de datos contextuales de cámaras integradas y fuentes de terceros sobre flujos de tráfico y peligros potenciales, lo que demuestra el poder de los sistemas de IA integrados.
Aplicaciones emergentes de IA generativa
Según la sondeo, cerca de del 28 por ciento de los fabricantes ya están invirtiendo en IA generativa, y otro 61 por ciento está experimentando con esta tecnología. Las aplicaciones incluyen interfaces de idioma natural para la interacción de equipos y la resolución de problemas de mantenimiento asistida por IA. Estos sistemas están transformando la forma en que los trabajadores interactúan con maquinaria compleja, permitiendo interfaces más intuitivas y una resolución de problemas más rápida.
Consideraciones de implementación
Modernización de infraestructura: El 63 por ciento de los fabricantes ha incorporado data lakehouses en su obra, y el 84 por ciento del resto planea hacerlo en el interior de tres abriles, según el estudio del MIT/Databricks. Esta infraestructura moderna es crucial para soportar aplicaciones avanzadas de IA. Los data lakehouses combinan los beneficios de los data lakes y los data warehouses, proporcionando flexibilidad y rendimiento para las cargas de trabajo de IA.
Escalabilidad e integración: Concéntrese en desarrollar marcos y tecnologías reutilizables al implementar IA para evitar la creación de nuevos silos de pilas de tecnología duplicadas. Este enfoque reduce la complejidad y los costos de mantenimiento al tiempo que mejoría la confiabilidad y el rendimiento del sistema. Considere la posibilidad de crear soluciones modulares de IA que puedan adaptarse y reutilizarse fácilmente en diferentes procesos de fabricación.
Gobernanza de datos: Establecer marcos de gobernanza y controles de paso claros, especialmente cuando se considere compartir datos con socios o terceros. Esto incluye detallar la propiedad de los datos, los estándares de calidad y los requisitos de seguridad. Garantice el cumplimiento de las regulaciones pertinentes mientras mantiene la accesibilidad de los datos para los sistemas de IA.
Táctica de democratización: Plan para la democratización de la IA en toda la estructura. Las herramientas de IA generativa están acelerando esta tendencia, haciendo que la IA sea más accesible para usuarios no especializados. Desarrollar programas de capacitación y sistemas de apoyo para ayudar a los trabajadores de todos los niveles a beneficiarse las herramientas de IA de modo efectiva mientras mantienen una supervisión y control adecuados.
Implicaciones futuras
El futuro de la IA en la fabricación apunta en torno a varias tendencias emergentes:
Ecosistemas de datos de la industria: Las plataformas de intercambio de datos entre industrias son cada vez más importantes, lo que permite la innovación y las aplicaciones avanzadas basadas en datos. El Foro Crematístico Mundial identifica ese intercambio como un facilitador esencia para las aplicaciones de fabricación avanzadas, aunque persisten desafíos en torno a la estandarización y la seguridad.
Automatización mejorada: A medida que los sistemas de IA se vuelvan más sofisticados, veremos una longevo automatización de tareas complejas manteniendo al mismo tiempo la supervisión humana de las decisiones críticas. Esta crecimiento requerirá un cuidadoso permanencia entre las capacidades de automatización y la experiencia humana.
Acercamiento democratizado a la IA: La IA generativa y otras tecnologías emergentes harán que las herramientas de IA sean más accesibles para los trabajadores de todos los niveles de las organizaciones manufactureras. Esta democratización promete acelerar la innovación y las mejoras en la eficiencia, al tiempo que crea nuevas consideraciones para la gobernanza y el control.
Para los líderes de datos, mantenerse a la vanguardia de estas tendencias y al mismo tiempo construir una infraestructura de IA sólida y escalable será crucial para permanecer la superioridad competitiva. El éxito requerirá equilibrar una innovación ambiciosa con limitaciones prácticas de implementación y permanecer el enfoque en un valía comercial claro.