Inteligencia artificial: yo no soy tonto

Se acabaron las preguntas tontas...

La solución más evidente es que las máquinas sean más inteligentes para que dejen de hacer preguntas absurdas. Los fabricantes de máquinas deben diseñar sistemas capaces de averiguar por sí solos por qué se han detenido o cuál es el problema. 

Esto ya está ocurriendo en cierto modo. Un ejemplo sería el uso de sensores en las máquinas de procesamiento de cartón para indicar al operario que las planchas de cartón se han agotado.

Sin embargo, los sensores ayudan hasta cierto punto. Para ir un paso más allá en la autonomía de los sistemas, hay que recurrir a la inteligencia artificial (IA). Esto permitirá a las máquinas usar algoritmos inteligentes capaces de realizar análisis sofisticados de una forma similar al cerebro humano. 

Se habla mucho sobre el uso de la IA para emular los procesos de pensamiento humano en aplicaciones industriales, pero en realidad son muy pocas las empresas que han conseguido aprovechar de verdad el valor que ofrece la IA. 

Errores habituales a la hora de utilizar la IA

Hay dos motivos principales: en primer lugar, las empresas suelen cometer el error de ser demasiado genéricas en su aplicación de IA; en segundo lugar, no saben cómo manejar el aluvión de datos que genera este enfoque tan genérico. 

Si tiene previsto implementar la IA en su fábrica, lo primero que debe hacer es determinar el problema que desea resolver o la mejora que quiere conseguir. Empiece con algo básico, con un problema muy específico. Luego, tendrá que recopilar los datos pertinentes, algo que no es sencillo. Además de recopilar los datos adecuados, debe asegurarse de que se almacenan en el momento adecuado y de que no se deja nada atrás. A continuación, hay que analizar esos datos. 

El controlador de IA de OMRON, la primera solución del mundo de este tipo, que funciona a nivel de máquina (con hardware basado en el IPC Sysmac NY5 y la CPU NX7), se encargará de realizar todo esto. Este controlador registrará datos a baja velocidad y los analizará mediante un reconocimiento de patrones basado en datos de proceso, recopilados directamente en la línea de producción. Está integrado en nuestra plataforma de control de fábrica Sysmac, lo que significa que se puede utilizar directamente en la máquina para evitar pérdidas de eficiencia.

IA en acción

Para ver este enfoque en acción, veremos un ejemplo de un cliente de la industria alimentaria con el que estamos trabajando para mejorar la integridad del sellado de los envases. En lugar de confiar en el criterio de un operario para detectar si el cabezal de sellado funciona correctamente, la máquina de packaging utiliza la IA para garantizar un rendimiento repetible. Al aplicar un enfoque basado en IA a la operación de sellado, la fecha de caducidad se alargará varios días y se reducirán los problemas debidos a un defecto de sellado, lo cual eliminará el riesgo de que los clientes minoristas rechacen todo un lote de productos.

Aprendizaje automático para solucionar la escasez de trabajadores cualificados

Hasta ahora, solo he hablado sobre cómo aprovechar la IA para que las máquinas sean más inteligentes. En cambio, la IA se puede utilizar también para mejorar las capacidades del personal. Es posible obtener datos de activos físicos (en este caso, trabajadores altamente cualificados) y luego aplicar el reconocimiento de patrones. En pocas palabras, el operario cualificado entrena la máquina y la máquina entrena al operario no cualificado.

En nuestro laboratorio, estamos llevando a cabo experimentos con máquinas que utilizan IA. Estas máquinas piden a los operarios que monten productos y que anoten cómo han descubierto la manera más inteligente de realizar la tarea, para que otros operarios puedan aprender esa misma técnica. 

Otra aplicación industrial del aprendizaje automático podría ser el uso de la IA para determinar lo que el operario debe realizar en la máquina. Por ejemplo, si el operario mueve las manos en la dirección incorrecta, el sistema emitirá una alerta. 

Solo los más inteligentes tienen la respuesta

Las empresas que se encuentren más avanzadas en su proceso de transformación digital serán las que saquen mayor partido al valor de la IA, ya sea para identificar y aplicar mejores prácticas, anticiparse a fallos o monitorizar las condiciones de funcionamiento. Esto no quiere decir que las empresas que acaben de iniciar este proceso no puedan probar la IA. A la hora de encargar una nueva máquina, habría que asegurarse de que es capaz de generar datos que se puedan procesar con IA. No es necesario saber con exactitud los datos que se necesitan, solo hay que hacer las preguntas adecuadas al fabricante de la máquina. También hay que ir poco a poco: el ser humano ha ido evolucionando a lo largo de millones de años, así que no podemos pretender que las máquinas sean capaces de emular el cerebro humano en cuestión de meses.