26 INTELIGENCIA ARTIFICIAL La introducción de la Inteligencia Artificial en la producción a menudo falla durante la transición de la prueba de concepto hasta la fase operativa normal. Esto solo puede evitarse con un enfoque holístico que tenga en cuenta todo el espectro de dependencias comerciales, técnicas y organizativas. Matthias Roese, global account director de Hewlett Packard Enterprise Por ello, la Inteligencia Artificial (IA) fue declarada de facto como el impulsor de la cuarta revolución industrial. Porque la Inteligencia Artificial da exactamente el paso desde la automatización basada en reglas al autocontrol de las situaciones, y solo la inteligencia artificial es capaz de sacar conclusiones de forma autónoma a partir de datos históricos y en tiempo real para reaccionar de forma adecuada, precisa y rápida ante eventos no planificados. LAS EMPRESAS SUBESTIMAN LOS DESAFÍOS SISTEMÁTICOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Sin embargo, varios años y miles de artículos de prensa e informes de analistas después, la situación puede parecer algo decepcionante. Si bien la adopción general de IA continúa aumentando, según McKinseys en ‘State of AI in 2021’, la fabricación aún está muy rezagada. Una razón clave para ello es que una gran cantidad de proyectos de IA no llegan a pasar de la fase de prueba, la llamada prueba de concepto (PoC). Las causas de este fracaso son más profundas que, por ejemplo, la falta de experiencia o presupuesto: en muchos casos, las empresas de fabricación subestiman los desafíos sistemáticos de introducir la IA. La forma en que se configuran los PoC es solo un síntoma de esto. Por lo general, tienen lugar en un entorno protegido y se centran en la aplicación y el entreEl PoC es solo la punta del iceberg Pensemos en una empresa metalúrgica cuyos procesos están altamente automatizados. Un sistema de almacén proporciona el material solicitado, una chapa metálica, por ejemplo; los sistemas de transporte la entregan directamente a las máquinas de corte, punzonadoras, prensas y sistemas de soldadura. Después de cada paso de este proceso, se realiza un control de calidad. Sin embargo, esta automatización basada en reglas se está convirtiendo cada vez más en un problema. En los últimos años, los tamaños de lote de nuestra empresa de metalurgia se han vuelto cada vez más pequeños, debido a cambios en la demanda de los clientes y, más recientemente, debido a cuellos de botella en las entregas. Cada nueva pieza a fabricar requiere un nuevo rodaje de la línea de producción, y los parámetros deben determinarse y probarse para cada paso individual del proceso. Este esfuerzo cancela las mejoras de productividad de la automatización y la efectividad general del equipo (OEE) disminuye. Los iniciadores del concepto Industria 4.0 tenían escenarios como este en mente cuando definieron el principio rector de los sistemas de fabricación autónomos y autoorganizados, que idealmente permiten que las cadenas de valor tengan la eficacia de la producción en masa incluso con el tamaño de lote 1.
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