La inteligencia artificial está transformando la industria, pero su despliegue requiere método, datos fiables y una estrategia claramente definida, sostiene Davy Pillet, Director General de Ellistat.
La inteligencia artificial se perfila como una herramienta muy eficaz para optimizar los procesos industriales. Hoy en día, la IA industrial permite construir un modelo predictivo a partir de datos. En una empresa industrial se producen miles de millones de datos al día, lo que la convierte en el lugar ideal para desarrollar modelos y predecir los resultados de producción.
La imagen de una fábrica autónoma, orquestada por una inteligencia artificial impecable, sigue alimentando el discurso de la innovación. Pero la realidad en la industria puede ser distinta: un número muy elevado de referencias y mediciones que no siempre revelan cambios reales en los factores influyentes hacen que el uso de la IA para controlar los procesos no siempre sea concluyente.
Lo que la IA puede hacer (ya)
Implantar la IA significa centrarse ante todo en sectores que ya se dominan. Hoy en día, la inteligencia artificial destaca en el control de procesos bien definidos. Puede, por ejemplo, optimizar los parámetros de una máquina herramienta o detectar defectos visuales en las piezas.
En contra de la creencia popular, no basta con tener sensores en todas partes. La exhaustividad de las mediciones industriales sigue siendo un espejismo: algunas variables cruciales, como la limpieza de una pieza, no se captan. La IA sólo puede aprender de lo que se le muestra. Y sin datos fiables, la IA no puede aprender ni controlar eficazmente.
Otro reto importante es la variedad de referencias. En un taller que fabrica cientos de productos, se necesitan tantos modelos de IA como productos. El reto consiste entonces en construir rápidamente un modelo a partir de un volumen de datos muy reducido. Hoy en día, pocos campos son capaces de superar este reto, con la notable excepción del mecanizado, gracias a los datos procedentes de CAD y CAM. En otros campos, como la visión artificial o el mantenimiento predictivo, se han hecho verdaderos progresos, pero incompletos, porque todavía se necesitan un centenar de piezas para construir un modelo.
Aplicar la IA en el sector industrial significa, por tanto, pensar en la ampliación a partir de la fase de diseño. En efecto, aunque los resultados iniciales puedan resultar fructíferos en algunas referencias, puede ser difícil duplicar estos resultados en el conjunto de la producción.
Tiempo de discernimiento, no de euforia
La IA tiene un enorme potencial. Cuando se aplica con éxito, los resultados son impresionantes. El reto es integrar la IA allí donde tenga un impacto medible y operativo. Probarlo todo es una receta para el fracaso, porque será imposible ampliarlo y obtener un rendimiento real de la inversión.
Una revolución para los pacientes
La IA industrial es una herramienta poderosa que requiere rigor, discernimiento y método. La actitud de las empresas debe ser clara: definir una estrategia. La revolución de la IA industrial está en marcha. No se parecerá a una película de ciencia ficción, ni a una frenética carrera por los equipos. Será una transición paciente, precisa y controlada.
