Solenis + Diversey:<br/>Juntos seremos más fuertes
Diversey ahora forma parte de Solenis
Cerrar 686C6711-FB74-47F4-AFEE-14D0F9C09B39

Digital para personas no digitales

¿Cómo se puede utilizar la inteligencia artificial para mejorar sus procesos de fabricación industrial?

Por: Juha Rintala | John Marquart | Andrew Ledlie | miércoles, 22 de marzo de 2023 | Tiempo de lectura: 8 minutos

Esto es en sí una pregunta compleja, y la mejor respuesta realmente radica en el nivel de "madurez digital" de usted, el lector y de su organización en general. Muchos operadores adoptan un enfoque de esperar y ver, esperando a que los competidores que utilizan nuevas tecnologías digitales “solucionen los errores.” Esto indicaría una baja madurez digital. 

Comencemos por identificar qué es la digitalización, cómo se relaciona con la transformación digital y cómo facilita el uso de la IA. A continuación, analizaremos cómo podría utilizar la IA para mejorar su proceso de fabricación. Si se siente seguro de su comprensión de este término, puede omitir la lectura de la siguiente sección y pasar directamente a la sección de IA para ahorrar tiempo.

Digitalización: ¿qué significa?

blog-learning-about-digital-580x340.jpg

La digitalización es el proceso de convertir la información en un formato digital que se puede almacenar, procesar y acceder fácilmente mediante computadoras y otras tecnologías digitales. Disponer de los datos de su organización en un formato digital facilita su almacenamiento, uso compartido, gestión, manipulación y análisis mediante computadoras y otros dispositivos digitales, y le permite aprovechar las numerosas ventajas de la tecnología digital, como una mayor eficiencia, una mayor precisión y una información más accesible. 

¿Qué significa esto para nuestros clientes? Una mejora continua de la eficiencia de la producción siempre se ha considerado uno de los requisitos previos clave para garantizar la competitividad de las empresas que operan a nivel mundial y, por lo tanto, los clientes están empezando o ya iniciaron el camino hacia la transformación digital. 

La transformación digital es un concepto más amplio que la digitalización e implica el uso de tecnologías digitales para cambiar fundamentalmente la forma en que operan las empresas y las organizaciones. En el contexto de la fabricación, la transformación digital puede ayudar a mejorar los procesos de varias maneras, incluidas las siguientes: 

  • Mayor eficiencia: Las tecnologías digitales se pueden utilizar para ayudar a automatizar muchas tareas y procesos en la fabricación, reduciendo así la necesidad de mano de obra manual y reduciendo el tiempo y los recursos necesarios para completar estas tareas. La automatización puede ayudar a mejorar la eficiencia en general reduciendo los costos y aumentando la productividad.
  • Mayor calidad: Las tecnologías digitales también se pueden utilizar para recopilar y analizar datos de los procesos de fabricación en tiempo real, lo que permite a los fabricantes identificar y abordar posibles problemas de calidad antes de que se conviertan en problemas importantes. Responder en tiempo real puede ayudar a mejorar la calidad de los productos al reducir los defectos y aumentar la satisfacción del cliente. 
  • Más agilidad: Las tecnologías digitales pueden utilizarse para ayudar a los fabricantes a responder mejor a las condiciones cambiantes del mercado y a las demandas de los clientes. Con el uso de herramientas digitales para hacer un seguimiento y analizar las tendencias del mercado y las preferencias de los clientes, los fabricantes pueden ajustar rápidamente sus procesos de producción para satisfacer la demanda cambiante, lo que les ayuda a seguir siendo competitivos en un mercado que cambia rápidamente. 
  • Mayor innovación: Además, la transformación digital ayuda a los fabricantes a innovar y desarrollar nuevos productos y servicios. Con el uso de herramientas digitales para analizar datos e identificar nuevas oportunidades, los fabricantes pueden desarrollar nuevos productos y servicios adaptados a las necesidades de sus clientes, ayudándoles así a mantenerse un paso delante de la competencia. 

Entre las tecnologías clave que se utilizan con regularidad en la digitalización de los procesos de fabricación se incluyen: 

  • Computadoras: La digitalización suele implicar el uso de computadoras para almacenar, procesar y gestionar datos. Esto puede incluir desde computadoras de escritorio y portátiles tradicionales hasta dispositivos más especializados, como servidores, sistemas informáticos en la nube y otros tipos de hardware informático. 
  • Software: La digitalización también suele implicar el uso de varios tipos de software, incluidas aplicaciones, sistemas operativos y otras herramientas de software especializadas. Estas herramientas se utilizan para gestionar y manipular datos, así como para analizarlos y visualizarlos de varias maneras. 
  • Tecnologías de redes y comunicación: La digitalización suele implicar el uso de tecnologías de red y comunicación para conectar diferentes dispositivos y sistemas, lo que les permite compartir e intercambiar datos. Esto puede incluir todo, desde redes de área local (LAN) y redes de área extensa (WAN) hasta tecnologías más especializadas como Bluetooth, transmisión de datos en proximidad (NFC) y otros protocolos de comunicación inalámbrica. 
  • Sensores y dispositivos de IoT: En muchos casos, la digitalización implica el uso de sensores y otros dispositivos del Internet de las cosas (IoT) para recopilar datos de objetos y procesos físicos. Estos dispositivos se pueden conectar a maquinaria, vehículos u otros objetos, y se pueden usar para monitorear la temperatura, presión u otras propiedades físicas para proporcionar datos valiosos que se pueden usar para mejorar los procesos de fabricación. 

Ahora que sabe qué es la digitalización y cómo encaja en el tema más amplio de la transformación digital, hablemos de cómo puede utilizarla en su organización.

IA: ¿cómo se puede utilizar para mejorar sus procesos de fabricación industrial?

La digitalización, y las tecnologías y herramientas que funcionan con ella, pueden cambiar la forma en que realiza negocios y toma ciertas decisiones porque la información procesable que proporciona la IA facilita la toma de decisiones y mejora los resultados previstos. La IA ya ha demostrado ser útil para los fabricantes en varias áreas, incluidos varios tipos de procesos y análisis. Tenga en cuenta las áreas a continuación: 

  1. Mantenimiento predictivo: Los algoritmos de IA pueden analizar los datos de los sensores de los equipos para predecir cuándo será necesario realizar el mantenimiento, lo que reduce el tiempo de inactividad y aumenta la eficiencia. 
  2. Control de calidad: Los sistemas de obtención de imágenes con IA pueden inspeccionar los productos en busca de defectos, lo que reduce los errores humanos y aumenta la precisión. 
  3. Optimización de procesos: Los algoritmos de IA pueden analizar los datos de producción y recomendar formas de mejorar la eficiencia y reducir el desperdicio.
  4. Robots autónomos: La IA se puede utilizar para controlar robots y otros equipos automatizados, lo que permite un movimiento más preciso y la capacidad de adaptarse a las condiciones cambiantes en tiempo real.
  5. Programación inteligente: Los algoritmos de IA pueden optimizar los programas de producción para reducir costos, mejorar los tiempos de entrega y aumentar el uso de la capacidad. 
  6. Gestión inteligente de inventarios: La IA puede utilizarse para predecir la demanda de productos y, por lo tanto, optimizar el inventario en consecuencia, reduciendo potencialmente los tiempos de entrega y disminuyendo los costos de mantenimiento del inventario.
  7. Adquisición inteligente: La IA se puede utilizar para predecir la demanda de materias primas y optimizar el proceso de adquisición, reduciendo los tiempos de entrega y los costos.
  8. Gestión de personal: La IA se puede utilizar para optimizar los niveles de personal y programar a los empleados para mejorar la productividad, reducir los costos de mano de obra y mejorar la satisfacción de los empleados. 
  9. Modelado predictivo: La IA se puede utilizar para predecir el desempeño de los sistemas de producción e identificar posibles problemas antes de que ocurran. 

Para ver ejemplos prácticos con experiencia en el mundo real, considere estas tres áreas, la optimización de procesos, los robots autónomos y el modelado predictivo, donde Solenis aplica soluciones digitales sofisticadas, incluida la IA, para ayudar a nuestros clientes a mejorar sus procesos de fabricación. Sin embargo, incluso la IA tiene límites. De hecho, este blog es un ejemplo de ello. 

Gran parte de este blog fue generado por un motor de chat de IA de código abierto llamado Chat GPT. Fue entrenado por un conjunto masivo de datos que tiene un par de años. Y un ejemplo de IA que se omitió en su lista de nueve usos fue la capacidad de la IA para predecir en tiempo real una medición que normalmente solo realiza el ser humano, por ejemplo, una muestra tomada de un proceso de fabricación continuo para realizar una prueba de calidad. Esto es en realidad lo que hacemos en Solenis para nuestros clientes de celulosa y papel utilizando nuestra plataforma de análisis avanzado OPTIX™. Utilizamos la IA desarrollada con nuestro socio, ProcessMiner, para predecir, por ejemplo, la resistencia del papel a medida que se produce casi en tiempo real, de modo que los operadores de la fábrica no tengan que esperar horas solo para obtener los resultados de las pruebas, tal vez, para descubrir que la calidad se redujo durante el proceso, cuando el problema podría haberse abordado (optimización de procesos) de manera oportuna si lo hubieran sabido en tiempo real.

Es esta predicción en tiempo real de los parámetros de calidad lo que nos permite confiar en los robots autónomos. El control autónomo de robots o equipos puede realizar ajustes en tiempo real para mantener los estándares de calidad continuamente. En nuestro caso, normalmente ajustamos la dosificación de varias sustancias químicas del papel que suministramos para corregir el proceso de fabricación de manera que el cliente no termine con un lote de producto fuera de especificación al final del proceso. Estamos ajustando la velocidad de las bombas de dosificación de productos químicos de forma autónoma. Esto también ofrece muchas otras ventajas, como se ha indicado anteriormente.

Por lo tanto, aunque todavía es muy pronto para el uso de la IA en aplicaciones industriales, hay bastantes operadores que utilizan activamente soluciones digitales como OPTIX. Y los primeros en adoptarlo son los que, en última instancia, aumentarán sus ventajas competitivas en la fabricación sobre aquellos que optan por esperar y ver. 

Para obtener más información sobre nuestra cartera de tecnologías digitales, visite nuestra página de inicio de Soluciones digitales o póngase en contacto con su representante de ventas de Solenis.

Juha Rintala

Gerente sénior de soluciones digitales para EMEA

Juha se unió a Solenis en 2022 y tiene más de 25 años de experiencia en el negocio de químicos y en el desarrollo de los servicios digitales. Tener una gran pasión por ayudar a nuestros clientes en su transformación digital y generar valor para el cliente con los servicios digitales y predictivos de Solenis. 

John Marquart

Líder mundial en tecnología

John se unió a Solenis en 2015, aportando 20 años de experiencia en liderazgo tecnológico global. Es experto en aprovechar tecnologías nuevas e innovadoras para resolver retos empresariales y técnicos complejos. 

Andrew Ledlie

Director global de soluciones digitales

Andrew ha trabajado 32 años en Solenis en una amplia variedad de funciones. Su enfoque actual es impulsar la transformación digital para mejorar los resultados de los clientes, la sustentabilidad y la calidad de vida.