La inteligencia artificial industrial, o IA industrial, se refiere a la aplicación de tecnologías de IA a los procesos de negocio industriales. A diferencia de la inteligencia artificial general, que busca crear sistemas capaces de realizar tareas humanas, la IA industrial se centra en resolver puntos críticos del sector para generar valor al cliente, mejorar la productividad, reducir costes, optimizar sitios y descubrir insights a través del análisis predictivo.
Factores que Impulsan la IA Industrial
En los últimos años, la inteligencia artificial y el machine learning (ML) se han convertido en habilitadores clave para aprovechar los datos de producción gracias a varios factores:
- Sensores asequibles: Mayor disponibilidad de sensores y procesos automatizados de adquisición de datos.
- Capacidad de cómputo: Computadoras más potentes capaces de realizar tareas complejas a mayor velocidad y menor coste.
- Infraestructura de conectividad: Conectividad más rápida y servicios en la nube más accesibles para la gestión de datos y el outsourcing de potencia de cálculo.
Categorías de Aplicación
Las aplicaciones de la IA industrial y el aprendizaje automático en el dominio de la producción pueden dividirse en siete áreas principales:
- Análisis de mercado y tendencias.
- Maquinaria y equipo.
- Intralogística.
- Proceso de producción.
- Cadena de suministro.
- Edificios e instalaciones.
- Producto.
Cada área puede subdividirse en escenarios específicos. Por ejemplo, en el diseño y la innovación de procesos, destacan los robots colaborativos, que pueden aprender movimientos y rutas demostradas por operadores humanos. Asimismo, el mantenimiento predictivo y preventivo basado en datos es un escenario fundamental en el área de maquinaria y equipo.
Desafíos de la Implementación
A diferencia de los sistemas puramente virtuales, los procesos de producción reales implican una interacción constante entre el mundo virtual y el físico. Los datos se registran mediante sensores y se procesan en entidades computacionales, y las decisiones se traducen nuevamente al mundo físico a través de actuadores o intervención humana.
Características del Proceso y la Industria
La ingeniería de producción suele ser un sector conservador respecto a la adopción de tecnologías avanzadas. Esto se debe a las altas exigencias de fiabilidad, ya que cualquier fallo puede resultar en pérdidas económicas significativas debido a tiempos de inactividad no planificados o productos defectuosos. Además, la falta de experiencia en ciencia de datos e IT agrava la resistencia al cambio.
Características de los Datos
Los datos industriales provienen principalmente de sensores que muestrean frecuentemente el estado de un producto o proceso. Estos datos suelen ser susceptibles al ruido y representan solo una estimación de la realidad bajo incertidumbre. La diversidad de modalidades, semánticas y calidades de los datos, sum deado a que los problemas suelen ser ricos en datos pero pobres en información, dificulta la creación de conjuntos de datos específicos para cada problema.