C126 - Automatización para la Industria 4.0

TRIBUNA DE OPINIÓN 45 Es posible que todo esto ya lo hubierais oído antes y que os suene lejano, caro y complejo. Y, si estáis leyendo este artículo, probable- mente es porque queréis conocer cómo se puede sacar partido a la Inteligencia Artificial, pero también al análisis de datos o al machine lear- ning, de una forma sencilla y a un coste competitivo. A continuación, os lo vamos a contar a partir de cuatro ejemplos que ya se están implemen- tando en empresas industriales y, por cierto, con muy buenos resultados. CASOS REALES DE IA EN INDUSTRIA GESTIÓN AUTOMATIZADA DEL SURTIDO DISPONIBLE (STOCK ÓPTIMO) La empresa del primer caso que os proponemos está utilizando el data science para predecir la demanda y gestionar el stock óptimo. A través de unmodelo preciso de predicción de la demanda esperada y de un algoritmo inteligente, la empresa en cuestión es capaz de almacenar sus activos en la localización más conveniente, en función de donde y cuando espera pro- veerlos a posteriori. Además, también puede obtener predicciones y reco- mendaciones relativas a la adquisición y gestión eficiente de estas existencias. El ahorro económico en este caso está siendo importante, ya que la compañía es capaz de automatizar el aprovisionamiento de productos de forma óptima, minimizar el stock necesario y evitar roturas, así como almacenar sus activos en la mejor ubicación. ASISTENCIA EN LA PRIORIZACIÓN DE PEDIDOS Y ATENCIÓN AL CLIENTE En el segundo caso, se trata de una empresa metalúrgica que está aprove- chando el potencial de sus datos para conocer las rentabilidades reales de cada cliente. El objetivo es poder prio- rizarlos y ofrecerles un mejor servicio, así como un precio más adecuado en función de los patrones de consumo de cada uno, gracias a la IA. Dado que se trata de una empresa de producción bajo pedido, esta solu- ción analítica ordena en tiempo real los pedidos a abordar en fábrica, en función de parámetros de interés del cliente. Así, la empresa está logrando mejorar su operativa y dar la priori- dad adecuada a cada pedido, ganar eficiencia, disminuir los tiempos de entrega y, también, lograr una mejor experiencia del cliente. MEJORA DE LA LOGÍSTICA Y DEL TRANSPORTE En este caso, la empresa en cuestión ha analizado los movimientos de la flota de vehículos en determinados intervalos de tiempo para obtener recomendaciones automatizadas sobre la distribución más eficiente de los vehículos y sobre las rutas a seguir por cada uno en cadamomento, pensando en la flota como un total y no como vehículos que actúan de forma independiente. Esto le ha per- mitido ganar en eficiencia, además de suponer una reducción del impacto medioambiental de las actividades logísticas y de transporte y una mejora en el servicio. MANTENIMIENTO AUTOMATIZADO DE LOS EQUIPOS Finalmente, otra aplicación real es la de una empresa industrial que ha apro- vechado la Inteligencia Artificial para prever las necesidades de manteni- miento de su maquinaria. Agregando la información de uso respecto a la vida útil de las distintas máquinas, ha podido obtener un sistema que iden- tifique los equipamientos con más probabilidad de requerir acciones de mantenimiento de forma predictiva. 