Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la industria

En la actualidad las herramientas con IA son un gran apoyo para los procesos industriales ya que ayudan a generar un mayor rendimiento en el área donde son usadas, ya sean construcción, restaurantes, hospitales, cruceros, espacio, etc. lo que hace que las inteligencias artificiales actuales sean indispensables y mucho más eficientes. Significando que sin importar el área en que se centre cumplen con ciertas características comunes que mantienen a las 

Mantenimiento predictivo

Tomemos por ejemplo la industria manufacturera. La maquinaria industrial es un activo vital en las empresas. De su rendimiento depende la productividad y, en consecuencia, la rentabilidad de las organizaciones.

Las averías y deterioros son inherentes a cualquier aparato o línea. Su constante funcionamiento y la necesidad de que rindan bajo los parámetros establecidos, obligan a contar con políticas de mantenimiento eficientes, que disminuyan los tiempos de parada y optimicen los recambios a efectuar y, por tanto, la inversión requerida.

En este sentido, las nuevas tecnologías disruptivas, acompañadas del desarrollo y abaratamiento de sensores, han contribuido a dar un paso de gigante, saltando del mantenimiento preventivo al mantenimiento predictivo.

Visión artificial

Dentro del desarrollo de redes neuronales, encontramos la posibilidad que los ordenadores lean imágenes, identifiquen elementos disonantes, y los clasifiquen en función de patrones aprendidos, es decir, crear una visión artificial. Pongamos un ejemplo para entenderlo mejor. 

Gracias al Deep Learning podemos desarrollar sistemas de vigilancia de grandes superficies. En estos casos las máquinas conocen la imagen ideal de las instalaciones y aquellos elementos que pueden estar en las mismas, alertando de acontecimientos anómalos en el momento de su detección. Si una cámara apunta a una gran extensión portuaria destinada al RO-RO, el sistema sabe que puede haber coches y su ubicación natural. Si en las imágenes captadas por los equipos de visionado apareciera una nube de humo, por ejemplo, el sistema lo detecta como intrusión y lanza una señal de alarma con una identificación probabilística del elemento extraño captado.

Pero hay todavía un paso más. Las maquinas son entrenadas y aprenden auto enriqueciendo sus bases de datos en la medida en la que trabajan con nuevas imágenes, haciendo su aportación cada vez más eficiente. Como vemos la utilidad de este tipo de aplicación de la Inteligencia Artificial es enorme y extensiva, bajo los mismos fundamentos, al mantenimiento de grandes infraestructuras (carreteras, redes ferroviarias, líneas de alta tensión, transporte de hidrocarburos…), al reconocimiento y clasificación de elemento en cintas transportadoras, a los controles de calidad o la supervisión de vastas extensiones naturales (empresas madereras, valoración de catástrofes, control de superficies…), por ampliar la nómina de  casos.

Predicción de la demanda

Con el mismo fundamento del sistema anterior, anticiparnos a lo que ocurrirá, nos encontramos con herramientas de predicción de la demanda. Como su propio nombre indica, las estimaciones futuras se refieren, en este caso, a las ventas que se van a realizar. Conocer de antemano la salida previsible de referencias, simplifica operativas tan complejas como la gestión de almacén, llevando la optimización del stock a sus máximas cotas de eficacia.

Para conseguir las predicciones y operar en base a sus resultados, se compilan los datos internos y externos de la empresa (históricos de ventas, tendencias del mercado, lead time de proveedores, índices de rotación, etc.) y se tratan con algoritmos predictivos para obtener un escenario futuro de la demanda de nuestros productos, ajustado a la realidad de empresa y sector.