Cómo la IA está demostrando ser un factor de cambio en la fabricación: casos de uso y ejemplos

Con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 47,9 % de 2022 a 2027, se espera que la inteligencia artificial mundial en el mercado de la fabricación tenga un valor de 16 300 millones de dólares, según un informe de Markets and Markets.

Además, según una encuesta de Deloitte, la fabricación es la principal industria en términos de generación de datos. Los fabricantes deberán adoptar IA para analizar esta enorme cantidad de datos generados en el sector.

La inteligencia artificial está revolucionando la industria manufacturera con sus capacidades transformadoras. Las empresas de fabricación están aprovechando el poder de la IA para mejorar la eficiencia, la precisión y la productividad en varios procesos.

La aplicación de la inteligencia artificial en la fabricación abarca una amplia gama de casos de uso, como el mantenimiento predictivo, la optimización de la cadena de suministro, el control de calidad y la previsión de la demanda. Si es un fabricante, ya es hora de pensar en el uso de la IA en el sector de la fabricación.

En este blog, profundizaremos en varios casos de uso y ejemplos que mostrarán cómo se usa la IA en la fabricación. La idea es empoderar a las empresas de fabricación con los diversos casos de uso de la IA en la fabricación y ayudarlas a impulsar su negocio hacia la órbita de crecimiento.

Cómo la inteligencia artificial está revolucionando el espacio de fabricación: casos de uso y ejemplos

La integración de la IA en la fabricación está impulsando un cambio de paradigma, impulsando a la industria hacia avances y eficiencias sin precedentes. Aquí están las 9 mejores IA en ejemplos de fabricación y casos de uso.

Gestión de la cadena de suministro

La gestión de la cadena de suministro juega un papel crucial en la industria manufacturera, y la inteligencia artificial se ha convertido en un factor de cambio en este campo. Al aprovechar el poder de AI y ML en la fabricación, las empresas están revolucionando sus procesos de cadena de suministro y logrando mejoras significativas en eficiencia, precisión y rentabilidad.

La IA en la cadena de suministro permite aprovechar el análisis predictivo, optimizar la gestión del inventario, mejorar la previsión de la demanda y optimizar la logística. Por ejemplo, empresas como Amazon están aprovechando algoritmos impulsados ​​por IA para acelerar las entregas y reducir la distancia entre sus productos y clientes.

Los algoritmos de ML pueden analizar datos históricos, identificar patrones y hacer predicciones precisas para las fluctuaciones de la demanda. Por ejemplo, un fabricante de repuestos para automóviles puede usar modelos ML para pronosticar la demanda de repuestos, lo que les permite optimizar los niveles de inventario y reducir los costos.

Las soluciones de fabricación de IA pueden analizar múltiples variables, como los costos de transporte, la capacidad de producción y los plazos de entrega, para optimizar la red de la cadena de suministro. Esto asegura la entrega oportuna, reduce los costos de transporte y mejora la satisfacción del cliente.

Automatización industrial

La automatización de las fábricas se ha transformado significativamente con la integración de la inteligencia artificial en la fabricación. Con la llegada de AI y ML, las fábricas están experimentando un cambio de paradigma en términos de eficiencia, productividad y rentabilidad.

Un ejemplo destacado de IA y ML en la fabricación es el uso de la automatización robótica. Los robots impulsados ​​por IA equipados con visión artificial y algoritmos de aprendizaje automático pueden realizar tareas complejas con precisión y adaptabilidad. Estos robots pueden manejar procesos de ensamblaje complejos, inspecciones de control de calidad e incluso colaborar con trabajadores humanos sin problemas. Por ejemplo, un fabricante de productos electrónicos puede lanzar robots impulsados ​​por IA para automatizar el ensamblaje de placas de circuito intrincadas, lo que resulta en una reducción significativa de errores y un aumento sustancial en la producción.

Además, el uso de la IA en la industria manufacturera también ha revolucionado el mantenimiento predictivo. Al analizar datos en tiempo real de sensores y equipos, los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir fallas en los equipos y recomendar acciones de mantenimiento proactivas. Este enfoque proactivo minimiza el tiempo de inactividad, reduce los costos de mantenimiento y garantiza un rendimiento óptimo del equipo.

Una empresa de fabricación que se especializa en maquinaria pesada puede utilizar la inteligencia artificial en el sector de la fabricación para predecir posibles fallas en su línea de producción e implementar un mantenimiento oportuno, lo que resulta en una disminución del tiempo de inactividad no planificado y un ahorro sustancial de costos.

Gestion de almacenes

La inteligencia artificial también está revolucionando el sector de la gestión de almacenes de fabricación. El advenimiento de las soluciones de fabricación impulsadas por IA y el aprendizaje automático en la fabricación ha transformado la forma en que operan los almacenes, lo que ha mejorado la eficiencia, la precisión y el ahorro de costos.

Un caso de uso significativo de la IA en la fabricación es la gestión de inventario . Los algoritmos de IA pueden analizar los datos históricos de ventas, los niveles actuales de existencias y las tendencias del mercado para predecir con precisión los patrones de demanda. Esto permite que los almacenes optimicen sus niveles de inventario, reduciendo los costos de transporte y asegurando la disponibilidad del producto.

Por ejemplo, imagine un minorista de ropa que utiliza pronósticos basados ​​en IA para predecir la demanda de varias prendas. Al aprovechar los datos históricos de ventas y los factores externos, como las previsiones meteorológicas, el minorista puede ajustar sus niveles de inventario en consecuencia, minimizando las situaciones de desabastecimiento y exceso de existencias.

Además, las soluciones de fabricación de IA pueden mejorar los procesos de cumplimiento de pedidos en los almacenes. Los sistemas impulsados ​​por IA pueden analizar los pedidos entrantes, optimizar las rutas de selección y asignar recursos de manera eficiente. Esto conduce a un procesamiento de pedidos más rápido, errores reducidos y una mayor satisfacción del cliente.

Por ejemplo, BMW emplea vehículos guiados automatizados (AGV ) impulsados ​​por IA en sus almacenes de fabricación para agilizar las operaciones de intralogística. Estos AGV siguen rutas predeterminadas, automatizando el transporte de suministros y productos terminados, mejorando así la gestión del inventario y la visibilidad de la empresa.

La integración de la IA en el mercado de la fabricación ha supuesto avances significativos en la gestión de almacenes. Desde la optimización del inventario hasta el cumplimiento optimizado de pedidos, la fabricación impulsada por IA y el aprendizaje automático en las soluciones de fabricación están transformando los almacenes, haciéndolos más eficientes y rentables.

Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo ha emergido como un cambio de juego en la industria manufacturera, gracias a la aplicación de inteligencia artificial. Al aprovechar el análisis avanzado y los algoritmos de aprendizaje automático, la IA en la industria manufacturera permite a las empresas monitorear y predecir de manera proactiva las fallas de los equipos, minimizando el tiempo de inactividad y optimizando los programas de mantenimiento.

Un concepto clave en el mantenimiento predictivo es el gemelo digital . Un gemelo digital es una réplica virtual de un activo físico que captura datos en tiempo real y simula su comportamiento en un entorno virtual. Al conectar el gemelo digital con los datos del sensor del equipo real, la IA en la fabricación puede analizar patrones, identificar anomalías y predecir fallas potenciales.

Uno de los mejores ejemplos de mantenimiento predictivo impulsado por IA en la fabricación es la aplicación de la tecnología de gemelos digitales en la fábrica de Ford. Para cada modelo de vehículo que fabrica, Ford crea diferentes gemelos digitales . Cada gemelo se ocupa de un área distinta de producción, desde el concepto hasta la construcción y la operación. Para el procedimiento de fabricación, las instalaciones de producción y la experiencia del cliente, también utilizan modelos digitales. El gemelo digital de sus instalaciones de fabricación puede identificar con precisión las pérdidas de energía y señalar los lugares donde se puede ahorrar energía y aumentar el rendimiento general de la línea de producción.

La IA en la industria manufacturera está demostrando ser un factor de cambio en el mantenimiento predictivo. Al utilizar gemelos digitales y análisis avanzados , las empresas pueden aprovechar el poder de los datos para predecir fallas en los equipos, optimizar los programas de mantenimiento y, en última instancia, mejorar la eficiencia operativa y la rentabilidad.

Desarrollo de Nuevos Productos

El desarrollo de nuevos productos en la industria manufacturera ha sido testigo de una transformación significativa con la llegada de la IA. La integración de la IA en la industria manufacturera ha generado enfoques innovadores y procesos simplificados que están revolucionando la forma en que las empresas crean e introducen nuevos productos en el mercado.

Uno de los beneficios clave de la IA en la fabricación para el desarrollo de nuevos productos es la capacidad de analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático, los fabricantes pueden obtener información de las tendencias del mercado, las preferencias de los clientes y el análisis de la competencia. Esto les permite tomar decisiones basadas en datos y diseñar productos que se alineen con las demandas del mercado.

Por ejemplo, al aprovechar el poder del aprendizaje automático en la fabricación, las empresas de semiconductores pueden identificar fallas en los componentes, predecir problemas potenciales en nuevos diseños y proponer diseños óptimos para mejorar el rendimiento en el diseño de circuitos integrados. Los análisis basados ​​en IA analizan las estructuras de los componentes, mejoran los diseños de los microchips y reducen los costos al mismo tiempo que aumentan los rendimientos y el tiempo de comercialización.

El uso de software de diseño generativo para el desarrollo de nuevos productos es uno de los principales ejemplos de IA en la fabricación. Con el software de diseño generativo impulsado por IA, los ingenieros pueden ingresar parámetros de diseño y objetivos de rendimiento, y los algoritmos de IA pueden generar múltiples opciones de diseño, explorando una amplia gama de posibilidades. El uso de IA generativa en la fabricación acelera el proceso de iteración del diseño, lo que da como resultado diseños de productos optimizados e innovadores.

Esto se beneficia en forma de toma de decisiones basada en datos, iteraciones de diseño aceleradas y la capacidad de crear productos que se alinean con las demandas del mercado. Al adoptar la IA, las empresas manufactureras pueden mejorar su ventaja competitiva e introducir productos innovadores y exitosos en el mercado.

Optimización del rendimiento

La optimización del rendimiento es un aspecto crítico de la fabricación, y la inteligencia artificial está demostrando ser un factor de cambio en este sentido.

Una de las áreas clave en las que sobresale la IA para la industria manufacturera es el análisis predictivo . Al analizar datos históricos, datos de sensores en tiempo real y otras variables relevantes, los algoritmos de IA pueden identificar patrones, detectar anomalías y hacer predicciones basadas en datos. Esto permite a los fabricantes optimizar sus operaciones, minimizar el tiempo de inactividad y maximizar la eficacia general del equipo.

Tomemos el ejemplo de una planta manufacturera que produce bienes de consumo. Al implementar soluciones de fabricación de IA, la planta puede utilizar análisis predictivos para optimizar sus programas de producción. El sistema de IA analiza varios factores, como los pronósticos de demanda, los datos de rendimiento de la máquina y la dinámica de la cadena de suministro, para determinar el plan de producción más eficiente. Esto da como resultado una mejor utilización de los recursos, tiempos de entrega reducidos y una mayor satisfacción del cliente.

Además, las aplicaciones de IA en la fabricación pueden optimizar el consumo de energía, minimizar el desperdicio y mejorar los esfuerzos de sostenibilidad. Los sistemas impulsados ​​por IA pueden analizar patrones de uso de energía, identificar áreas de ineficiencia y recomendar medidas de ahorro de energía. Esto no solo reduce el impacto ambiental, sino que también genera ahorros de costos para los fabricantes.

Seguro de calidad

El aseguramiento de la calidad es un aspecto crítico de la fabricación, y la inteligencia artificial se ha convertido en un factor de cambio en este dominio. Al aprovechar el poder de AI y ML en la fabricación, las empresas están revolucionando su enfoque del control de calidad, asegurando niveles más altos de precisión y consistencia.

Un caso de uso notable de la IA en la fabricación para garantizar el control de calidad es la inspección visual. Con la ayuda de la tecnología, los fabricantes pueden emplear algoritmos de visión por computadora para analizar imágenes o videos de productos y componentes. Estos algoritmos pueden detectar defectos, anomalías y desviaciones de los estándares de calidad con una precisión excepcional, superando las capacidades humanas.

Por ejemplo, el fabricante de automóviles BMW utiliza IA para inspeccionar piezas de automóviles en busca de defectos. Esto se hace mediante el uso de visión por computadora para analizar imágenes o videos de piezas de automóviles. El software de IA se entrena en un conjunto de datos de imágenes de piezas de automóviles que han sido etiquetadas como defectuosas o no defectuosas. Una vez que se entrena el software de IA, se puede usar para inspeccionar nuevas piezas de automóviles e identificar cualquier defecto.

Además, la IA en el sector de la fabricación está mejorando la garantía de calidad predictiva. Al analizar datos históricos y datos de sensores en tiempo real, los algoritmos de ML detectan patrones y tendencias que pueden indicar posibles problemas de calidad. Esto permite a los fabricantes abordar de manera proactiva los posibles defectos y tomar medidas correctivas antes de que afecten la calidad del producto final.

Papeleo simplificado

Una aplicación impactante de AI y ML en la fabricación es el uso de la automatización robótica de procesos (RPA) para la automatización del papeleo. Tradicionalmente, las operaciones de fabricación implican una gran cantidad de papeleo, como órdenes de compra, facturas e informes de control de calidad. Estos procesos manuales consumen mucho tiempo y son propensos a errores y pueden provocar retrasos e ineficiencias.

Al implementar IA conversacional para la fabricación, las empresas pueden automatizar estos procesos de papeleo. Los bots inteligentes equipados con capacidades de IA pueden extraer datos de documentos, clasificar y categorizar información e ingresarla en los sistemas apropiados automáticamente.

Por ejemplo, un fabricante de automóviles puede usar bots RPA para procesar facturas de proveedores. Los bots pueden extraer detalles relevantes, validarlos con reglas predefinidas e ingresar los datos en el sistema de contabilidad, eliminando la necesidad de ingresar datos manualmente.

Predicción de demanda

El uso de la IA en la fabricación para la predicción de la demanda aporta varios beneficios. Principalmente, permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos mediante el análisis de datos históricos de ventas, tendencias del mercado y factores externos. Esto les ayuda a anticipar las fluctuaciones en la demanda y ajustar su producción en consecuencia, reduciendo el riesgo de desabastecimiento o exceso de inventario.

Por ejemplo, considere un fabricante de productos de moda que utiliza IA para predecir la demanda de diferentes prendas de vestir. Mediante el análisis de datos de diversas fuentes, como las tendencias de las redes sociales, las previsiones meteorológicas y las preferencias de los clientes, el sistema de IA puede proporcionar predicciones precisas, lo que permite al minorista optimizar los niveles de inventario y garantizar la disponibilidad de artículos populares.

Además, estos casos de uso de IA y ML en la fabricación permiten a las empresas mejorar su planificación de producción y asignación de recursos. Al predecir con precisión la demanda, los fabricantes pueden optimizar sus programas de producción, reducir los plazos de entrega y minimizar los costos asociados con la sobreproducción o los recursos infrautilizados.

Cómo Appinventiv está potenciando la fabricación con soluciones personalizadas de IA/ML

Los casos de uso de IA y ML en la fabricación discutidos a lo largo del blog han resaltado cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están revolucionando varios aspectos de la fabricación. Desde la gestión de la cadena de suministro hasta el mantenimiento predictivo, la integración de AI y ML en los procesos de fabricación ha traído mejoras significativas en eficiencia, precisión y rentabilidad.

Para obtener el impacto total de la IA en la fabricación, necesitará el apoyo de una empresa experta en servicios de desarrollo de IA/ML como Appinventiv. La experiencia de Appinventiv en el desarrollo de productos de IA y ML de vanguardia diseñados específicamente para empresas de fabricación ha posicionado a la empresa como líder en la industria.

Por ejemplo, nuestro cliente, un fabricante mundial de equipos pesados ​​de construcción y minería, enfrentó desafíos con una cadena de suministro descentralizada, lo que resultó en mayores costos de transporte y resolución manual de datos. Para abordar esto, desarrollamos un sistema de gestión de cadena de suministro y logística basado en datos que utiliza análisis y automatización de procesos robóticos (RPA) impulsados ​​por IA. Los bots RPA automatizaron los procesos manuales, resolvieron errores y mejoraron la visibilidad de la cadena de suministro en un 60 %, lo que finalmente mejoró la eficiencia operativa en un 30 %.

A medida que el panorama de la fabricación continúa evolucionando, Appinventiv continúa impulsando la innovación y creando soluciones personalizadas de IA/ML que redefinen los estándares de la industria. Al colaborar con nuestro equipo, las empresas de fabricación pueden aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, transformar sus operaciones y prosperar en el entorno empresarial dinámico y competitivo.

preguntas frecuentes

P. ¿Cuál es el papel de la IA en la fabricación?

R. La IA está ayudando a la industria manufacturera al mejorar la eficiencia, reducir los costos, mejorar la calidad del producto, optimizar la gestión del inventario y predecir las necesidades de mantenimiento. La tecnología también ayuda a las empresas a tomar decisiones basadas en datos e impulsa la innovación y la productividad en todo el ciclo de vida de fabricación.

P. ¿Puede la IA mejorar la calidad del producto y reducir los defectos de fabricación?

R. La IA mejora la calidad del producto y reduce los defectos en la fabricación a través del análisis de datos, la detección de anomalías y el mantenimiento predictivo, lo que garantiza estándares consistentes y minimiza el desperdicio.

P. ¿Es la IA el futuro de la fabricación?

R. El mercado de la inteligencia artificial en la fabricación se estimó en 2300 millones de dólares en 2022 y se prevé que alcance los 16 300 millones de dólares en 2027, con una CAGR del 47,9 % durante este período. Estos datos describen el futuro prometedor de la IA en la fabricación y cómo es el momento adecuado para que las empresas inviertan en la tecnología para obtener resultados comerciales significativos.