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Inteligencia artificial dentro del sector manufactura – CASO DE USO

Inteligencia Artificial en el sector manufactura

La inteligencia artificial (AI) es cada vez más demandada en el sector manufacturero y la industria en general. Esto porque se ha convertido en una tecnología de gran ayuda para construir negocios y avanzar en esta era digitalizada.

Por otro lado, permite usar aplicaciones tanto en sus conceptos como en sus operaciones. Es una verdadera oportunidad para escalar hacia una fábrica inteligente, siempre que se haga un buen uso de las herramientas disponibles.

A continuación, te explicaremos algunos aspectos a tomar en cuenta a la hora de usar la IA en la manufactura. Se trata de un caso de uso que puedes construir en tu empresa. Todo ello, abarcando procesos de producción, logística, distribución y gestión de la cadena de suministro.

Inteligencia artificial en la manufactura: caso de uso aplicando Machine Learning

De acuerdo con investigaciones, los avances hacen que la inteligencia artificial sea más accesible. En el caso de Latinoamérica, el 50% de las empresas están explorando la implementación de esta tecnología, gracias al Machine Learning.

Se trata de un aprendizaje instintivo que otorga habilidades a las máquinas para que aprendan y sean capaces de identificar patrones. Cuando se aplica en la manufactura, puede hacer grandes cosas. Acá algunos casos de uso.

Planea la demanda

La IA robustece el pronóstico frente a los sistemas comunes. Ella integra variables para predecir, con un grado de precisión, cómo se comportará la demanda de un producto o servicio.

Maneja los inventarios

Los algoritmos permiten determinar los niveles de inventario de cada artículo. Estos incluyen plazos de entrega, protección y recomendaciones a la hora de ordenar el producto.

Gestiona los inventarios

La visión artificial combina el poder del internet de las cosas (IoT) con la computación perimetral. De esta forma, se crea una solución capaz de detectar cualquier producto y medir su disponibilidad. Por ejemplo: se habilitan las cámaras para que capten el inventario, envíen alertas y emitan órdenes de reabastecimiento.

Hace mantenimiento predictivo

Los algoritmos permiten predecir cuándo una máquina registrará una falla o avería, ofreciendo las variables clave para actuar con anticipación. Así se evitan paros no planeados, reduciendo el tiempo de inactividad y evitando pérdidas millonarias a las empresas.

Activa el gemelo digital

Es una representación virtual de una línea de producción que sirve para optimizar la programación de algún proceso productivo. También predice cómo se comportará en un ambiente real. Es de mucha utilidad para acelerar la innovación en productos.

Reduce el consumo de energía

La inteligencia artificial ayuda a detectar picos en el consumo y emite alertas cuando, por ejemplo, algún equipo mal calibrado está generando consumos excesivos.

Optimiza las rutas de distribución

Es posible personalizar un mapa para cada compañía, combinando todo tipo de variables, como distancia, carga, condiciones de manejo. Esto con el fin de establecer las rutas óptimas para cada entrega.

Optimiza el consumo de combustible

Dado que se trata de uno de los principales costos logísticos, la aplicación de IA resulta muy útil para aquellas empresas que operan con flotillas de vehículos. La solución es capaz de reducir la incidencia del factor humano en el consumo de combustible, mejorando los hábitos.

Digitaliza los procesos administrativos

Hay algoritmos que ayudan a leer e interpretar textos e imágenes o escuchar sonidos. Esto es muy útil en aquellos procesos administrativos, reduciendo tiempos de ejecución y aumentando la precisión en cada proceso.

Desafíos del uso de IA

El uso de IA puede responder preguntas críticas para el negocio de forma diaria, incluso por horas, pero las empresas deben superar tres obstáculos actuales:

  • Los datos y la operacionalización. La IA, en la forma de modelos, a menudo requiere datos limpios de un conjunto diverso de fuentes para ser más precisa. En la actualidad, los científicos dedican aproximadamente el 60% de su tiempo a limpiar y organizar datos antes de siquiera pensar en analizarlos.
  • Gestión del ciclo de vida. A medida que las empresas aumentan su inversión en IA, la necesidad de herramientas de gestión se está volviendo cada vez más crítica. La industria tiene el potencial de automatizar el ciclo completo desde que se generan y recogen los datos hasta el punto donde se construyen y operan.
  • Sentido en todas las organizaciones. Para darse cuenta del valor total de la adopción de IA, las compañías deben expandir la capacidad de descubrimiento y el uso de la inteligencia artificial.

En conclusión, los modelos deben ser mucho más fáciles de encontrar, comprender y usar por los desarrolladores y tomadores de decisiones.

Conclusión

La inteligencia artificial está demostrando todo su potencial, llevando la eficiencia a niveles sin precedentes. De esta forma, tu empresa puede encontrar el modelo ideal. Solo basta definir acertadamente el problema que deseas resolver y construir un caso de uso con enfoque en retorno a la inversión.

Ahora que sabes el impacto de la IA en la manufactura mediante los casos de uso de alto impacto, ¿qué esperas para probarlos en tu negocio?

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