Aumento del rendimiento
La fabricación que se apoya en la IA puede ver reducidos los índices de desechos y los costes de las pruebas al vincular muchas variables entre grupos de maquinaria y subprocesos.
Pruebas de calidad
El reconocimiento de imágenes basado en IA puede aumentar significativamente la detección de defectos en comparación con la inspección humana. Como estos sistemas de IA pueden aprender continuamente, su rendimiento mejora con el tiempo.
Gestión de la cadena de suministro
El uso de la IA puede mejorar la precisión de las previsiones con una mayor granularidad de SKU, con una reducción de errores de entre el 20% y el 50%, y reducciones de inventario de entre el 20% y el 50%. La IA lo consigue analizando y aprendiendo de diversas fuentes de datos, como los datos de almacenamiento e inventario de un sistema ERP, así como de fuentes externas, como la información de las redes sociales.
I+D
La IA puede mejorar el diseño de productos mediante pruebas iterativas y un aprendizaje que puede optimizar los diseños y sugerir soluciones que pueden parecer poco convencionales a la mente humana.
Operaciones de taller
La combinación de la supervisión en tiempo real (mediante sensores) con la IA puede optimizar las operaciones del taller, proporcionando información sobre las cargas a nivel de máquina y el rendimiento del programa de producción. La IA puede analizar grandes cantidades de datos procedentes de sensores con mucha más eficacia que los humanos y hacer recomendaciones casi en tiempo real para ayudar a la toma de decisiones humana.
Salud y seguridad
La IA puede utilizarse para comprender mejor los factores de riesgo en el taller y contribuir a que las operaciones sean más seguras.
Aplicación de la IA
A diferencia de otros sistemas empresariales que suelen implantarse de golpe, dado que la IA es tan nueva y la gente necesita aprender sobre sus problemas, los proyectos de IA suelen implantarse como prototipos a pequeña escala en entornos reales. El primer paso es conseguir que el prototipo de IA procese datos en tiempo real procedentes de la planta o el almacén. Para automatizar la recopilación de datos en tiempo real de las operaciones de producción en vivo será necesaria la integración en un sistema de gestión de operaciones de fabricación o de ejecución de la fabricación; para ello se puede contar con la ayuda de datos procedentes de fuentes IoT.
La ampliación más allá de la fase de prototipo no es un reto que deba subestimarse. Es necesario supervisar continuamente la calidad, la fiabilidad y el valor generado. Sin embargo, una vez que la solución de IA está probada y lista, la aplicación puede desplegarse y estar disponible en varios sitios. A medida que se amplía, se extrae más valor de la IA a medida que se aplica, y aprende, en todas las divisiones y geografías.
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