¿Le interesa saber cómo utilizar la IA para mejorar el control de calidad?
Esta es una gran pregunta sobre un excelente mercado que aún está en pañales.
Según un estudio«La inteligencia artificial está a punto de alcanzar más de 116 400 millones de dólares estadounidenses para el año 2025, el aprendizaje profundo generará ganancias saludables que agregarán un impulso significativo al crecimiento global».
Además de las enormes sumas a realizar, innovar en esta industria presenta una oportunidad de generar un impacto positivo en la calidad de vida de las personas. Aquí hay algunos estudios de casos asombrosos de compañías que contrató a DevTeam.Space para construir sus productos de software:
Introducción
La inteligencia artificial está en todas partes. Futurólogos, científicos, empresarios, editores de revistas científicas populares, ciudadanos comunes, científicos y el público, todos hablan de ello.
En esta publicación de blog, dirigida a desarrolladores, CTO y líderes empresariales, analizamos los sistemas de información, cómo se puede usar la IA en un contexto de planificación y producción, y cómo los desarrollos en la tecnología de IA han llevado a una cuarta revolución industrial.
Sin embargo, vale la pena mencionar que, a pesar de tener una gran cantidad de increíbles beneficios, esta tecnología avanzada también tiene algunas desventajas, por lo que es una buena idea leer más sobre sus ventajas y desventajas.
Ahora exploraremos cómo usar la IA para mejorar el control de calidad en una variedad de industrias.
Como referencia, las siguientes son las áreas principales que cubriremos.
Contenido
Sistemas de información, planificación y gestión de recursos
Los sistemas de información son un factor clave para que una empresa tenga éxito y ayudan a garantizar que se cumplan los niveles de garantía de calidad en las empresas, las plantas de fabricación, las líneas de producción y los procesos de la cadena de suministro.
No se puede negar que el rápido desarrollo del sistema de software en las últimas décadas ha ayudado a aumentar la productividad y la eficiencia empresarial.
Los sistemas de información integrados permiten a las empresas monitorear todos los datos relevantes para el negocio en tiempo real. Estos datos incluyen, pero no se limitan a:
- datos preparatorios,
- Datos de fabricación,
- datos del proceso de servicio,
- datos de gestión de activos,
- Datos de gestión de materiales y recursos,
- y Datos de gestión de productos.
Todo lo cual ayuda a las empresas a reducir los costos de producción y control de calidad. Dado que los márgenes de beneficio son un KPI central, uno puede entender por qué la introducción de componentes de inteligencia artificial en los sistemas de información existentes es una dirección que las empresas buscan tomar.
Administracion de recursos
Por ejemplo, considere la gestión de recursos de materiales, herramientas y documentación. Esta práctica tiene como objetivo garantizar que los procesos de producción adecuados rindan el mejor costo para dichos recursos.
Una solución, impulsada por inteligencia artificial, es una opción natural para tal caso de uso.
Se puede entrenar con entidades históricas, atributos, procesos y decisiones para producir árboles de decisión con los procesos de producción y planificación más óptimos que luego se pueden presentar para que los humanos los ejecuten.
Otro ejemplo puede ser la generación de una Lista de Materiales (BOM) que detalle cada componente de un determinado producto que se debe fabricar.
AI puede generar los pasos más óptimos necesarios para producir el producto mientras se adhiere a los estrictos estándares de la industria de fabricación.
Control de Producción, Planificación y estrategia
Existen tres módulos básicos de planificación y control de producción que son:
- MSPLAN (Plan Maestro Horario)
- MRPLAN (Planificación de Requerimientos de Material)
- CRPLAN (Planificación y Programación de Requerimientos de Capacidad)
Un sistema de producción funcional necesita combinar los tres módulos de manera integral para garantizar una fabricación y un control de calidad exitosos.
Muchas dificultades para lograr los planes de producción se deben a la insuficiente representación de actividades que no forman parte del proceso productivo pero que están estrechamente relacionadas con él.
Entendiendo esto, y con el conocimiento existente, se pueden adoptar nuevos principios como DIKW (Datos, Información, Conocimiento, Sabiduría).
DIKW es la estructura lógica de datos, información, conocimiento y sabiduría que completa la jerarquía de información donde cada nivel agrega ciertas propiedades por encima y por debajo del anterior.
Los datos son el nivel básico, la información brinda contexto, el conocimiento se suma a su uso y la sabiduría agrega cuándo y por qué usarlo. El modelo DIKW asume:
- Los datos están en forma de observación y dimensión imprevistas,
- La información se forma a partir del análisis de conexiones y relaciones entre datos,
- El conocimiento se forma utilizando la información para la acción.
- La sabiduría se forma usando el conocimiento.
La estructuración de datos de esta manera lógica allana el camino para que las empresas implementen «sistemas expertos» que van más allá de la manipulación de datos tradicional y las aplicaciones LOB (línea de negocio).
Los expertos, generalmente en disciplinas STEM, programan sistemas expertos con los detalles de su dominio de problemas (datos, procesos, entidades y atributos).
Gracias a sus velocidades de cálculo y precisión, el sistema experto puede mostrar datos procesables que un humano podría haber pasado por alto, como anomalías de fabricación.
Un sistema de IA es una desviación de los sistemas expertos programados estáticamente y puede entrenarse con datos históricos para tomar decisiones por sí mismo sin más programación.
Veremos algunos ejemplos de cómo se aplica la inteligencia artificial para ayudar a optimizar el proceso de producción y cómo las empresas utilizan la IA para mejorar los procedimientos de control de calidad.
La Cuarta Revolución Industrial
Después de varias décadas de desarrollo, los robots y los sistemas de inteligencia artificial actuales son los líderes del concepto Industria 4.0.
Dirigen negocios desde el hogar, administran electrodomésticos, se conectan con teléfonos inteligentes, brindan información en estaciones, aeropuertos y zonas turísticas, se utilizan como parte de los sistemas de monitoreo de tráfico que marcan casi todo tipo de vehículos y son capaces de entregar paquetes.
Además, son casi completamente autónomos.
El uso de robots que se implementan en los puestos de fabricación está aumentando gradualmente, y con más empresas que deciden tomar esa medida, esto significa menos lugares de trabajo para humanos.
Comprensiblemente, esto está causando cierta preocupación entre la población humana y se estima que se perderán decenas de millones de puestos de trabajo debido a la implementación de la automatización en los procesos de fabricación.
Teniendo en cuenta que los robots y los sistemas de IA ahorran significativamente recursos financieros y trabajan más rápido y de manera más eficiente que los humanos, podemos decir que el “derecho al trabajo” de los humanos podría verse comprometido.
Además, su producción está creciendo, debido al creciente número de usos, pero también por la demanda.
China es el fabricante de robots más grande del mundo y su industria es cada vez más basado en robots. Se espera que la industria del mercado de robots alcance $ 176.8 mil millones para 2025.
Elon Musk y otros empresarios exitosos han hablado recientemente de la necesidad de un ingreso universal para ayudar a mitigar tales problemas en el futuro.
IA y producción de vino
La inteligencia artificial tiene la capacidad de lidiar con nuevas situaciones, datos y circunstancias que originalmente no se habían previsto.
Cuando agregamos el aprendizaje por experiencia, que se ve reforzado por la repetición constante de tareas y la medición del desempeño (aprendizaje automático), obtenemos un sistema casi autónomo.
Esto es algo que se está desplegando cada vez más en la robótica y en la industria del automóvil, en el propio proceso de fabricación, pero también en los departamentos de RR.HH., producción de vino, industria farmacéutica y diversos sectores de servicios.
El propósito, entre otros, es lograr ahorros de costos considerables a través del consumo específico de energía y otros recursos y un control de calidad mejorado.
El vino, como parece, en el futuro será hecho por sistemas de IA. empresa australiana, ailíticoha desarrollado un sistema impulsado por IA que ayudará a las grandes empresas vitivinícolas a optimizar su proceso de producción.
La técnica utilizada en la optimización de la producción se ha denominado “análisis prescriptivo”. El resultado es una automatización completa del control de temperatura, inventarios y muchos otros aspectos de la producción de vino.
En función de los parámetros establecidos, el programa crea el mejor diseño posible de los pasos de producción, lo que ayuda a impulsar los ahorros comerciales.
Reconocimiento de defectos con IBM Watson
IBM no es ajeno a la IA y el IoT (Internet de las cosas). El gigante tecnológico creó una solución en torno a su plataforma Watson que brinda un servicio que puede inspeccionar productos físicos.
La idea era proporcionar a los fabricantes «asistentes cognitivos» para reducir los errores y maximizar la calidad del producto a través de tareas de inspección impulsadas por visión artificial.
En una etapa temprana de producción, durante las pruebas, Watson acortó el tiempo de validación en un 80 por ciento y los errores de fabricación se redujeron entre un 7 y un 10 por ciento.
Hay varios componentes en la solución, usted define el rango de imágenes de «entrenamiento» y las almacena en Watson. Watson luego concluye si los nuevos productos son «buenos» o «defectuosos» usando sus datos de entrenamiento.
El sistema de visión artificial utiliza una cámara de resolución ultrasónica que captura los productos mientras se mueven a través de la producción y el ensamblaje. Junto con inspectores humanos, Watson reconoce defectos en los productos, incluidos rayones y daños.
El sistema se puede configurar en diferentes líneas de producción, se puede capacitar en el sitio y también sugerir automáticamente cambios que hacen que el sistema sea más inteligente y desarrolla aún más el proceso de inspección.
Este tipo de tecnología se puede aplicar a una variedad de industrias, incluidas las industrias electrónica y automotriz, dijo Bret Greensteinex vicepresidente global de IBM para IoT.
Reducción del tiempo de inactividad y aumento de la productividad
Según IBM datos, más de la mitad de los controles de calidad del producto incluyen algún tipo de confirmación visual. La inspección visual asegura que todas las piezas estén en la posición correcta, tengan la forma, el color y la textura correctos, y que no tengan rayones, agujeros ni partículas laterales.
La automatización de la inspección visual es difícil de lograr debido a la cantidad y variedad de productos. Sobre todo si se tiene en cuenta que los errores pueden ser de cualquier tipo y tamaño.
El sistema aprende continuamente en función de la evaluación y validación humanas para detectar errores en las imágenes. La herramienta está diseñada para ayudar a los fabricantes a alcanzar el nivel de especialización que hasta ahora no podían lograr de forma manual.
Es de gran ayuda para mejorar el sistema de control de calidad, reducir el tiempo de inactividad y aumentar la productividad al tiempo que ofrece productos de calidad.
Puede obtener más información sobre los proyectos IoT de IBM aquí.
Mantenimiento predictivo
Siemens ve mantenimiento predictivo como otra área clave donde las empresas pueden usar la IA para mejorar el control de calidad y ahorrar costos.
Los algoritmos de mantenimiento predictivo pueden monitorear los componentes en períodos de tiempo determinados, en función de los parámetros configurables y los atributos de los componentes.
Los algoritmos de aprendizaje automático y la tecnología de visión por computadora pueden notificar a los humanos cuando el algoritmo tiene un 80 % de certeza de que un componente crítico fallará en las próximas 12 horas, todo lo cual puede ayudar a mejorar la calidad de un proceso de fabricación.
Puede obtener más información sobre la división de fábrica digital de Siemens aquí.
Redes neuronales artificiales
Una red neuronal artificial, en su explicación más simple, es un poderoso modelo de aprendizaje automático que se puede utilizar para resolver problemas comerciales complejos.
El modelo es un intento de los científicos informáticos de reflejar los modelos estructurales del cerebro humano, casi capaz de procesar relaciones no lineales entre múltiples conjuntos de entradas y salidas.
Las redes neuronales pueden tomar múltiples decisiones en paralelo (teniendo en cuenta todos los puntos de datos) tal como lo hace un cerebro humano.
En el caso del control de calidad, una ventaja clave de las redes neuronales es su flexibilidad o la posibilidad de encontrar soluciones adecuadas a partir de datos incompletos.
Las redes neuronales artificiales también pueden aprender de ejemplos y conjuntos de datos de entrenamiento para que puedan resolver rápidamente problemas que a menudo son difíciles de resolver con los programas de software tradicionales.
Las tareas que alguna vez fueron realizadas por humanos ahora pueden pasar a una red neuronal para su procesamiento, lo que libera a la fuerza laboral para que se concentre en otras actividades creativas con las que las máquinas aún luchan.
Una sola red capacitada también puede controlar con éxito un sistema de producción en condiciones en las que surgen problemas, nuevamente, liberando a la fuerza laboral de tareas de mantenimiento mundanas y manuales.
Este tipo de soluciones de inteligencia artificial se pueden encontrar en la industria petrolera, para la distribución de electricidad, e incluso se están probando para el control de aviones.
Algunas aplicaciones de las redes neuronales incluyen, dentro del contexto de la fabricación, pero no se limitan a lo siguiente:
- Control de procesos,
- Diseño y análisis de productos,
- Sistemas de inspección de calidad,
- Análisis de mantenimiento de máquinas.
¿Cómo será el control de calidad en el futuro?
Foxconn, un fabricante de tecnología, a menudo es contactado por varias empresas para ensamblar sus productos, algunos de sus clientes incluyen empresas como Apple y Microsoft.
En 2015, en un intento por mejorar las condiciones laborales de su fuerza laboral humana, la empresa se comprometió a introducir la digitalización mediante el despliegue de 10 000 robots industriales para ayudar a hacer frente a las crecientes demandas de fabricación de productos populares como iPhone y X-Box.
De acuerdo a foxconnel proceso de transformación digital ha sido lento y, si bien la automatización de tareas simples y repetitivas es una cosa, la introducción de sistemas que aprovechan la IA es algo completamente diferente.
La firma descubrió que el sistema de IA aún no tiene la capacidad cognitiva de un trabajador humano que es mucho mejor en las fases finales de control de calidad y verificación estética de los productos.
Es lógico pensar que en el futuro, si bien es posible que se pierdan algunos trabajos debido a la automatización, se crearán otros a medida que aumenten las capacidades humanas con la llegada de soluciones impulsadas por IA.
Resumen
En esta publicación de blog, hemos explorado los sistemas de información y cómo combinar los avances en el desarrollo de software y los sistemas expertos con la estrategia de producción y planificación ha llevado a la creación de iniciativas de computación cognitiva.
Estos sistemas avanzados mejoran en gran medida el proceso de fabricación y control de calidad.
Preguntas frecuentes
Todos los sistemas pueden mejorarse mediante la integración de nuevas tecnologías y enfoques. En el caso del uso de IA para mejorar el control de calidad, la implementación de soluciones de cadena de suministro de IA y blockchain impulsará drásticamente la producción y la calidad del servicio.
Podemos mejorar la IA desarrollando y refinando constantemente el código en el que se basa. A medida que los desarrolladores continúen mejorando el código subyacente, los sistemas de IA mejorarán a medida que aprendan de sus resultados y errores anteriores.
La gran mayoría del proceso en el que todos confiamos hoy en día se puede mejorar utilizando IA. Un día, la IA será capaz de matemáticas muy avanzadas que le permitirán resolver problemas que han desconcertado a los humanos durante años.