Cómo el aprendizaje automático en la fabricación ha transformado los flujos de trabajo

Introducción

Los directores de operaciones de producción y el personal de ingeniería han despilfarrado décadas de dólares en planificación fija de la producción, mantenimiento reactivo e inspección manual. Hace décadas, por muy disponibles que estuvieran, los anteriores superaban los requisitos de producción actuales. Los errores de juicio, el retraso en la respuesta y los silos de datos tendían a crear costosos cuellos de botella. Sin embargo, la automatización inteligente mediante aprendizaje automático está transformando los flujos de las fábricas en la actualidad.

Bienvenido a la era de las máquinas que aprenden, mejoran e incluso predicen. En este artículo se analizan problemas reales con los que se ha encontrado la industria manufacturera, cómo los servicios de desarrollo del aprendizaje automático pueden facilitar soluciones innovadoras, las matemáticas que lo sustentan y un enfoque del mundo real para lograr el éxito en la implantación.

Errores humanos y cuellos de botella en los flujos de trabajo

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Las plantas de producción son de alto riesgo. Un pequeño detalle que se escape -un elemento de desgaste y negligencia en una inspección visual, una pieza extraviada en la línea de montaje o un retraso en el material de piezas críticas- puede suponer toneladas de tiempo de inactividad o un producto defectuoso.

Los errores humanos son inevitables, sobre todo con operaciones repetitivas o cantidades masivas de información. Mientras tanto, los cuellos de botella se producen cuando los sistemas no pueden detectar las ineficiencias con suficiente antelación o predecir las interrupciones antes de que se conviertan en misión crítica.

¿Cuál es el resultado? Parches reactivos, gastos más elevados y productos de calidad variable.

Cuatro pasos hacia flujos de trabajo más inteligentes

El aprendizaje automático hace frente a estos retos permitiendo a los sistemas analizar grandes cantidades de datos, aprender de patrones y tomar decisiones, a veces más rápido y mejor que el cerebro humano. A continuación se analizan cuatro innovaciones que están transformando la fabricación:

Recopilación de datos de sensores y supervisión en tiempo real

La fabricación inteligente se basa en los datos. Los sensores de los dispositivos actuales registran flujos de datos sobre el estado de los equipos en tiempo real: temperatura, vibración, presión y velocidad. Esta información constante en tiempo real alimenta los modelos de aprendizaje automático, que buscan variaciones infinitesimales que indican desgaste, fallos o bajo rendimiento.

Una sólida capa de agregación de datos también permite crear aprendizaje automático en la fabricación, que calibra los modelos según el entorno específico de la fábrica, la maquinaria y los objetivos de producción.

Modelos de mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo utiliza datos históricos y existentes para anticiparse a las averías, en lugar de responder al fallo de una máquina. Los modelos de mantenimiento predictivo observan patrones causantes de averías, como un pequeño aumento de temperatura en un motor, y alertan a los equipos antes de que surjan los problemas.

El retorno es menos inesperado: tiempo de inactividad, mayor vida útil de los equipos y un programa de mantenimiento agresivo. El mantenimiento predictivo no consiste necesariamente en detectar defectos de antemano, sino en crear una cultura de preparación.

Control de calidad por imagen e inspección automatizada

El control de calidad siempre ha sido un ejercicio intensivo en mano de obra que dependía de la aguda visión humana para detectar fallos. Pero en la fábrica, con la visión por ordenador y el aprendizaje automático, los sistemas informáticos de procesamiento de imágenes pueden detectar fallos al instante.

Aprenden de miles de imágenes pegadas -arañazos, abolladuras, posiciones erróneas- y mejoran su precisión con el tiempo. Este método es más preciso que el anterior, y la velocidad permite inspeccionar cada componente sin interrumpir la línea.

Previsión de la demanda y requisitos de planificación

La volatilidad de la demanda, la escasez de suministros y los retrasos en las entregas han destrozado los planes de producción. Los algoritmos de aprendizaje automático predicen ahora las tendencias de la cadena de suministro basándose en el historial de pedidos, el tiempo, los anuncios geopolíticos y los movimientos del mercado.

Estos modelos predictivos permiten a los fabricantes mantener la cantidad correcta de existencias, evitar la sobreproducción y responder rápidamente a los cambios, lo que hace que las cadenas de suministro sean reactivas en lugar de resistentes.

Familiarizarse con las principales tecnologías

Como requisito previo para poder aplicar estas soluciones, resulta útil familiarizarse con la teoría de las soluciones de aprendizaje automático:

Aprendizaje supervisado: Esta técnica enseña algoritmos a partir de datos etiquetados. En el ámbito empresarial, podría enseñar a un modelo lo que constituye un producto "defectuoso" frente a uno "no defectuoso" a partir de ejemplos anteriores.

Aprendizaje no supervisado: Trabaja con datos no etiquetados para descubrir patrones, como detectar anomalías en la información de los sensores o agrupar máquinas en función de perfiles similares.

**Gemelos digitales: **Son réplicas virtuales de sistemas físicos. Los ingenieros pueden hacer que una máquina o una línea de producción se comporte en un entorno simulado como lo haría en la vida real y experimentar con cambios sin correr riesgos en el mundo real. Cuando se combinan con el aprendizaje automático, los gemelos digitales pueden aprender y mejorar por sí solos con el tiempo.

Recomendaciones de aplicación

El despliegue del aprendizaje automático no es una cuestión de algoritmos, sino de estar preparado, alineado y mejorar continuamente. Tenga en cuenta las siguientes prácticas recomendadas para garantizar el éxito de la implantación:

Compruebe su infraestructura de datos: Asegúrese de que los datos de los sensores son precisos, limpios y fiables. Desarrolle una arquitectura sólida de almacenamiento y procesamiento de datos, ya sea en la nube o en las instalaciones.

Programar el reentrenamiento del modelo: Sus modelos ML serán menos precisos a medida que cambien las condiciones. Implemente un programa de reentrenamiento utilizando nuevos datos y supervisando el rendimiento.

Encuentre puntos de integración significativos: Defina cómo se comunicarán sus resultados de ML con su MES (Manufacturing Execution System), ERP u otros sistemas de fabricación. Utilice APIS y middleware para permitir una comunicación abierta.

Eduque a su personal: Proporcione datos a sus trabajadores para que actúen en función de los resultados del aprendizaje automático. Eduque a ingenieros y operarios sobre los resultados del aprendizaje y la toma de decisiones basada en ellos.

Estas recomendaciones constituyen una base perfecta para el éxito a corto plazo, la flexibilidad y la adaptabilidad a largo plazo.

El efecto: Ahorro de eficiencia y en qué hay que fijarse

El aprendizaje automático transformó las actividades de fabricación de reactivas a predictivas, de manuales a automáticas y de flexibles a fijas. Las ventajas incluyen menos pérdidas de tiempo, mayor calidad del producto, inventarios más bajos y una toma de decisiones más rápida.

Pero el viaje aún no ha terminado. La próxima prueba de concepto podría ser la programación adaptable en tiempo real, el proceso de adquisición y pago con IA o incluso un control de calidad totalmente autónomo. Como líderes de fabricación, es hora de considerar los cuellos de botella en su proceso actual y preguntarse: ¿Qué mejoraría el aprendizaje automático?