Cómo la inteligencia artificial mejora la producción industrial

Inteligencia artificial industria

Optimización de los procesos de producción, control de calidad, mantenimiento predictivo y planificación de la demanda son cuatro ejemplos de cómo la IA puede mejorar la producción de una fábrica.

El resultado es una reducción del 30% de los costes operativos, un incremento de su eficiencia de hasta un 20% y una mejor gestión de los inventarios

La inteligencia artificial es una de las tecnologías que se está implementando en las ‘smart factories’ para mejorar sus procesos a través de plataformas como IA & Analytics Factory by aggity. Gracias a su empleo las plantas de producción son capaces de dar un salto en la competitividad de la fábrica, permitiendo usar grandes volúmenes de información de forma contextualizada y holística, identificando la raíz de los problemas y, además, prediciendo su comportamiento futuro para poder reaccionar a tiempo ante posibles imprevistos.

Su aplicación tiene un impacto positivo en diferentes ámbitos del funcionamiento de una fábrica, pudiendo mejorar hasta en un 20% su eficiencia, un 30% la gestión de los inventarios y reduciendo en un 30% los costes operativos. Entre los ejemplos de uso de la inteligencia artificial para la mejora de la producción industrial destacan, sobre todo, estos cuatro:

1. Optimización de los procesos de producción

La optimización de los procesos de producción es una de las tareas más complicadas en cualquier fábrica. Se requiere, primero, identificar las causas del bajo rendimiento y, segundo, proponer opciones de mejora o anticipar posibles problemas. Gracias al empleo de modelos de machine learning (aprendizaje automático) es factible optimizar la producción a través del análisis de todas las variables y parámetros que pueden afectar al proceso.

2. Control de calidad

Asegurarse de que el producto que sale de la fábrica se entrega en las mejores condiciones posibles al mercado y adaptado a sus estándares es fundamental para cumplir con objetivos y lograr la satisfacción del cliente. A través del análisis de los procesos de producción se facilita la identificación de posibles defectos, su corrección a tiempo y, sobre todo, su predicción para así evitarlos. De esta forma es posible alcanzar niveles de máxima calidad.

3. Mantenimiento predictivo

El buen funcionamiento de las máquinas determina los tiempos en las cadenas de producción. Cuando se produce un fallo la reparación puede conllevar no solo un aumento de los gastos, también una pérdida de ingresos. La inteligencia artificial permite estimar la probabilidad de fallo de un dispositivo en función de sus señales y anticipar posibles problemas que se pueden gestionar por adelantado.

4. Planificación y previsión de la demanda

Uno de los retos a los que se enfrenta cualquier fabricante es poder calcular cuál será la demanda de sus productos para poner en el mercado un stock lo más ajustado posible. De esta forma se amolda todo el proceso productivo y se realiza una gestión adecuada de los materiales y la logística. Para efectuar esta estimación se puede recurrir a las series temporales, es decir, el comportamiento del mercado en el pasado; o recurrir a técnicas más complejas como redes neurales, que hacen uso de algoritmos de inteligencia artificial para analizar diferentes variables y realizar esas predicciones.

Relacionados

Entradas Recientes

Transformación Digital
Plan_compensación_estratégico