La fábrica del futuro estará basada en datos y optimizada por IA: Industria 4.0

Según un informe de Fortune Business Insights, el big data global en la industria manufacturera fue de 3.220 millones de dólares en 2018 y se prevé que alcance los 9.110 millones de dólares para 2026, con un CAGR de 14.0% durante dicho período. Hoy en día, las empresas con visión de futuro están combinando la tecnología operativa (OT) en el Edge y la IA para permitir casos de uso que ofrecen beneficios interesantes y añadidos a los modelos tradicionales.

Fermin Febrero, Advisory Systems Engineer de Dell Technologies.

En la fabricación, el edge es el entorno de producción, donde cámaras, sensores, máquinas y líneas de montaje generan datos. Mediante el uso de la tecnología de computación edge, las empresas recopilan y traducen datos de estas fuentes o de sistemas de control de automatización conectados a estas fuentes. Los datos se analizan utilizando tecnologías como el análisis de datos de transmisión y la IA para obtener información inmediata y poder tomar decisiones con rapidez. Al mismo tiempo, la gran afluencia de datos en el edge puede, paradójicamente, convertirse en una barrera para la transformación. La expansión de los conjuntos de datos, incluidos los nuevos tipos de datos en nuevas ubicaciones de edge, puede sobrepasar a la tecnología edge con su gran volumen, incluso a medida que aumentan las expectativas de los usuarios para obtener información en tiempo real.

La IA puede mejorar la capacidad de una organización para proteger a los trabajadores, mejorar la calidad de la producción, evitar problemas de mantenimiento y llenar las brechas de habilidades con inteligencia artificial. Todo esto ayuda a mantener la competitividad. Los beneficios de la IA en el edge son numerosos e increíblemente impactantes, entre ellos:

• Menor número de defectos: La IA puede rastrear las piezas que entran y se mueven a través de la cadena de fabricación con gran velocidad. La visión artificial ayuda a acelerar y automatizar el trabajo en curso a lo largo de todo el ciclo de producción. Los defectos se pueden identificar, marcar y rastrear a procesos o componentes individuales en tiempo real para su remediación inmediata, en lugar de tener que esperar a que se descubra un producto defectuoso.
• Averías mínimas: Los sistemas de mantenimiento predictivo impulsados por IA utilizan datos de sensores y datos de IoT para identificar la ubicación exacta de los requisitos de mantenimiento, lo que ahorra a los técnicos una cantidad significativa de tiempo en diagnósticos y permite a la organización predecir y prevenir de manera proactiva futuros fallos en los equipos. Mantener de forma proactiva los equipos y procesos en funcionamiento a un nivel óptimo de rendimiento ayuda a proteger a los trabajadores, evitar interrupciones y reducir los costes de mantenimiento.
• Acelera y expande el conocimiento en procesos de producción: Los sistemas de IA basados en realidad aumentada (AR) permiten a los especialistas externos visitar la fábrica virtualmente, utilizando la interfaz AR para evaluar directamente una situación y guiar o capacitar a los trabajadores in-situ. La IA también puede comprender el contexto en base a un estado del proceso de fabricación y cargar procesos estándar para la acción recomendada, con cada paso claramente demostrado en AR, lo que permite a los trabajadores no especializados realizar tareas complejas en los casos en que los especialistas no estén disponibles.

Al aprovechar el poder de la IA en el edge, los fabricantes descubren beneficios comerciales tangibles y medibles y un enfoque inteligente de la fabricación que les da la capacidad de diferenciarse y actuar en un mercado global cada vez más competitivo. Es la nueva industria 4.0.

En la fabricación, el edge es el entorno de producción, donde cámaras, sensores, máquinas y líneas de montaje generan datos. Mediante el uso de la tecnología de computación edge, las empresas recopilan y traducen datos de estas fuentes o de sistemas de control de automatización conectados a estas fuentes