¿Por qué los fabricantes dudan en utilizar la IA?

La inteligencia artificial (IA) se refiere al desarrollo de sistemas informáticos que pueden realizar tareas que normalmente requieren el intelecto humano. Estas tareas incluyen aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas, comprensión del lenguaje natural y percepción. Se trata de crear máquinas que puedan pensar y adaptarse.

La introducción de la IA en la fabricación presenta desafíos y preocupaciones además de sus importantes beneficios, lo que hace que las empresas duden en implementarla.

Desafíos de la IA en la fabricación

"Muchos fabricantes conocen bien la IA y cómo puede mejorar los procesos, pero pueden tener preocupaciones legítimas sobre su implementación". 

Después de todo, se necesita compromiso financiero, aceptación de los empleados y habilidades para que valga la pena. Aquí hay algunas cosas que necesitan para navegar.

Costo de implementación y retorno de la inversión incierto

El costo de implementación y la incertidumbre que rodea al retorno de la inversión (ROI) es un obstáculo principal. La inversión inicial implica la adquisición de infraestructura, herramientas y talento calificado de IA, lo que puede representar un compromiso financiero sustancial para las empresas. Los fabricantes a menudo dudan en adoptar la IA debido a la incertidumbre de obtener retornos tangibles en el corto plazo.

Falta de habilidades y experiencia

en domicilio potencialmente puede aumentar su productividad en un 35% empleando IA. La industria manufacturera se enfrenta a la necesidad de más trabajadores versados ​​en la tecnología. Reclutar, retener y mejorar las habilidades de los empleados con estas competencias plantea un desafío importante, que dificulta la perfecta integración de la IA en los procesos de fabricación. 

Inquietudes sobre la privacidad y la seguridad de los datos

Los fabricantes que manejan datos confidenciales, como diseños patentados e información de clientes, enfrentan importantes preocupaciones de privacidad y seguridad. Existe una preocupación constante por posibles infracciones, robo de propiedad intelectual y la necesidad de cumplir con estrictas normas de protección, lo que añade una capa de complejidad a la implementación de la IA.

Integración con sistemas heredados

Los problemas de compatibilidad surgen al integrar tecnologías de IA con la infraestructura de fabricación existente, a menudo obsoleta. La complejidad y el costo asociados con la modernización o el reemplazo de sistemas heredados plantean desafíos prácticos para la integración fluida de la IA en los procesos de fabricación establecidos.

Resistencia cultural y desafíos organizacionales

La resistencia cultural al cambio y las preocupaciones sobre el desplazamiento laboral entre los trabajadores son desafíos frecuentes. Lograr la alineación de toda la empresa, asegurar el compromiso del liderazgo e implementar estrategias efectivas de gestión del cambio se vuelve imperativo para superar la resistencia y garantizar una transición fluida hacia prácticas de fabricación mejoradas por IA.

Beneficios de la IA en la fabricación

La IA es esencial en industrias como la manufacturera, especialmente porque aproximadamente El 90% de los productos tienen piezas fundidas de metal., y una persona promedio suele estar a 10 pies de un componente de metal fundido. La IA ayuda a mejorar la eficiencia en la fabricación de estos componentes metálicos con los que la gente se encuentra a diario. Permite que las máquinas funcionen mejor y de forma más innovadora, haciendo que la producción sea más rápida y eficiente. 

La IA en la fabricación aporta muchos beneficios. Éstos son algunos de ellos.

1. Procesos de producción optimizados

La IA simplificó los procesos de producción manufacturera al optimizar la gestión de la cadena de suministro, el mantenimiento predictivo y la previsión de la demanda. La IA ayuda a analizar grandes cantidades de datos para hacer predicciones precisas sobre la necesidad de materias primas, garantizando la disponibilidad oportuna y minimizando la escasez.

Otra aplicación de IA, el mantenimiento predictivo, Implica monitorear las condiciones del equipo. en tiempo real. El análisis de los datos de los sensores ayuda a predecir cuándo es probable que falle la maquinaria, lo que permite un mantenimiento proactivo para evitar costosos tiempos de inactividad. Esto extiende la vida útil del equipo y reduce los costos generales.

La previsión de la demanda, facilitada por algoritmos de IA, permite a los fabricantes anticipar las tendencias y fluctuaciones del mercado. Esta información permite una mejor planificación de los programas de producción y los niveles de inventario, evitando la sobreproducción o la escasez de existencias. En consecuencia, se aumenta la eficiencia operativa y se reducen los costos mediante el uso optimizado de los recursos.

2. Control de calidad mejorado y detección de defectos

La visión por computadora y el aprendizaje automático mejoran significativamente el control de calidad y la detección de defectos. La visión por computadora permite a las máquinas "ver" y analizar datos visuales, lo que permite una inspección precisa de los productos en busca de imperfecciones.

"Los algoritmos de aprendizaje automático aprenden de patrones y datos históricos y se vuelven cada vez más expertos en reconocer defectos sutiles que podrían pasar desapercibidos mediante métodos de inspección tradicionales". 

El resultado es una reducción sustancial en las retiradas y retrabajos de productos. Identificar y abordar los defectos en las primeras etapas de la fabricación permite a las empresas garantizar que solo lleguen al mercado productos de alta calidad. Esto mejora la satisfacción del cliente y genera importantes ahorros de costos asociados con la reelaboración de productos defectuosos y la gestión de retiradas del mercado.

3. Mayor seguridad y ergonomía de los trabajadores

La IA contribuye a mejorar la seguridad y la ergonomía de los trabajadores en la fabricación. Un aspecto implica el uso de robots colaborativos (cobots) impulsados ​​por IA para realizar tareas peligrosas. 

Estas máquinas están equipadas con sensores y algoritmos de inteligencia artificial que les permiten navegar y operar en entornos que pueden representar riesgos para los trabajadores humanos. Los robots impulsados ​​por IA ayudan a reducir la probabilidad de accidentes y lesiones en el lugar de trabajo al realizar tareas en condiciones potencialmente peligrosas.

También se emplean sistemas impulsados ​​por IA para el análisis de la ergonomía y la prevención de lesiones. Pueden evaluar la tensión física de los trabajadores analizando factores como la postura, los movimientos y la carga de trabajo. 

La identificación de posibles problemas ergonómicos puede conducir a medidas preventivas. Esto incluye ajustar las estaciones de trabajo o brindar capacitación para mitigar el riesgo de lesiones relacionadas con tareas repetitivas o extenuantes. 

Implementación exitosa de IA en la fabricación

La implementación exitosa de la IA en la fabricación implica estas consideraciones estratégicas y prácticas clave:

• Objetivos claros: Defina objetivos específicos para la implementación de la IA, como mejorar la eficiencia, reducir costos o mejorar la calidad del producto. 
• Proyecto de piloto: Comience con proyectos de IA a pequeña escala para probar la viabilidad, identificar desafíos y demostrar beneficios tangibles antes de una implementación más amplia. 
• Gestión de datos: Establezca procesos sólidos de recopilación, almacenamiento y análisis de datos para proporcionar la base para los algoritmos de IA.
• Medidas de ciberseguridad: Implemente protocolos de ciberseguridad para salvaguardar datos confidenciales y protegerlos contra posibles amenazas.
• Formación e implicación de los usuarios: Brindar capacitación integral a los empleados sobre sistemas de inteligencia artificial e involucrarlos en el proceso de implementación para generar aceptación y comprensión.

Aprovechar al máximo la IA en la fabricación

Los fabricantes dudan en utilizar la IA principalmente debido a los costos iniciales, la incertidumbre sobre los retornos rápidos y la falta de habilidades. Superar estas preocupaciones mediante ensayos a pequeña escala y promover el conocimiento sobre la tecnología podría fomentar una adopción más amplia en la industria manufacturera.

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• Fuente: https://www.aiiottalk.com/why-manufacturers-hesitating-to-use-ai/