+1 315 210 4488
+91 99888 06489
17 de Octubre de 2024
Hoy en día, la IA se considera una de las tecnologías prometedoras después de Internet. ¡Y por supuesto por qué no!
Debido a su avanzada capacidad de toma de decisiones y resolución de problemas, similar a la humana, no es sorprendente que industrias como la manufacturera estén adoptando fácilmente la tecnología de inteligencia artificial.
La fusión de la inteligencia artificial en la industria manufacturera ha provocado un cambio transformador en los procesos industriales, lo que ha llevado a una mayor innovación en todo el sector manufacturero.
De hecho, es una gran ayuda para la fabricación inteligente, ya que la IA no sólo controla y automatiza sus procesos centrales, sino que también identifica defectos en las piezas y mejora la calidad de los productos fabricados.
Pero, ¿cuál es la decisión potencial sobre la fusión del mercado de la inteligencia artificial en la industria manufacturera?
Bueno, con tantos datos producidos diariamente por el IoT industrial y las fábricas inteligentes, la inteligencia artificial tiene varios usos potenciales en la fabricación.
Los fabricantes recurren cada vez más a la IA, el aprendizaje automático y las redes neuronales de aprendizaje profundo para analizar mejor los datos y tomar decisiones.
De hecho, el mantenimiento predictivo, la gestión de la cadena de suministro, los gemelos digitales y los cotbots son algunos ejemplos de IA en la fabricación que a menudo muestran su papel fundamental en la industria. Aunque no son sólo estos 4, hay más en la fila.
A continuación, en esta publicación, compartimos una guía detallada sobre ejemplos de inteligencia artificial en la industria manufacturera. ¡Sigue leyendo!
Mercado de inteligencia artificial en la industria manufacturera
Entonces, antes de comenzar con el ejemplo de la IA en el sector manufacturero, comencemos por comprender el mercado de la inteligencia artificial en la industria manufacturera.
Según los informes de Sky Quest, el mercado de inteligencia artificial en el tamaño de la industria manufacturera se valoró en 2.58 mil millones de dólares en 2022 y se espera que crezca de 3.20 mil millones de dólares en 2023 a 64.63 mil millones de dólares en 2031 a una tasa compuesta anual del 45.6% durante el período previsto (2024-2031). ).
Este crecimiento significativo indica una creciente adopción de la IA en la industria manufacturera.
Los avances en las tecnologías de IA mejoran la eficiencia, la productividad y la toma de decisiones en la industria.
Aquí está la instantánea del mercado de inteligencia artificial en la industria manufacturera de 2024 a 2031
Los 9 casos de uso principales de la IA en la fabricación
Entonces, aquí viene la parte importante: ¡ejemplos de inteligencia artificial en la industria manufacturera! Los emprendedores pueden disfrutar de varios beneficios al implementar la IA en la industria manufacturera.
¿Quieres saber cómo? A continuación, compartimos los 9 casos de uso principales con sus ejemplos de IA en la fabricación. ¡Sigue leyendo a continuación!
1. Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo, con sus aplicaciones de inteligencia artificial, podría revolucionar la industria manufacturera. La IA permite a la empresa de fabricación anticipar y monitorear de manera proactiva las fallas de los equipos, reduciendo el tiempo de inactividad y mejorando los programas de mantenimiento.
Utiliza técnicas de análisis predictivo y aprendizaje automático de última generación para lograrlo.
Esto generalmente gira en torno al “gemelo digital”, un activo virtual que representa una actividad de activos sostenible y registra datos en tiempo real. De hecho, la IA a nivel de producción puede combinar los datos del sensor con el gemelo digital para identificar tendencias y anomalías y predecir errores potenciales.
Estos gemelos digitales mejoran el rendimiento general de la línea de producción, identifican las pérdidas de energía y optimizan el proceso de fabricación.
Con ejemplos de IA en la fabricación, como análisis avanzados y gemelos digitales, el mantenimiento predictivo de la IA revoluciona la fabricación, mejorando la eficiencia y la rentabilidad.
2. Gestión de la cadena de suministro
La IA ayuda a las empresas de la industria manufacturera a reinventar las operaciones de su cadena de suministro, generando enormes ganancias en precisión, eficiencia y rentabilidad.
El uso de una cadena de suministro de IA aumenta la posibilidad de mejorar la previsión de la demanda, optimizar la logística y un control de inventario eficaz.
Los algoritmos de aprendizaje automático examinan datos pasados, identifican tendencias y predicen con precisión cambios en la demanda. Los fabricantes de autopartes utilizan ML para predecir la demanda, maximizar los inventarios y reducir los gastos.
3. Cotbots
La producción impulsada por IA requiere Cobots (robots colaborativos), que aumentan la producción ayudando a los operadores humanos. Estos cobots, que utilizan algoritmos de inteligencia artificial para detectar objetos y navegar por ubicaciones complejas mientras trabajan con trabajadores humanos, ayudan con el embalaje y la selección en las instalaciones de cumplimiento.
Esta estrategia cooperativa garantiza un rendimiento óptimo del equipo, reduce los costos de mantenimiento y minimiza el tiempo de inactividad. Dado que aumentan la eficiencia al ayudar a los operadores humanos, los robots colaborativos o, para abreviar, cobots, son cruciales para la fabricación impulsada por la IA. Ayudan con el embalaje y la selección de otras tareas cuando trabajan en las instalaciones de cumplimiento.
Las empresas de fabricación pueden utilizar cobots potenciados por el aprendizaje automático para acelerar el cumplimiento de pedidos, optimizar la logística y perfeccionar los procesos operativos. Estos robots dotados de IA exhiben precisión y adaptabilidad al ejecutar tareas complejas.
4. Seguro de calidad
La integración de la IA en la fabricación está marcando el comienzo de mayores niveles de precisión y coherencia, lo que está transformando los métodos de control de calidad. Los fabricantes utilizan tecnología de inteligencia artificial para examinar fotografías o videos de artículos y componentes mediante algoritmos de visión por computadora.
Estos algoritmos funcionan mejor que los humanos a la hora de detectar defectos, irregularidades y desviaciones de las normas de calidad con una precisión inigualable.
El control de calidad predictivo es otra área donde están presentes las tendencias de la IA en la fabricación. Al examinar los datos de los sensores pasados y presentes, los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones y tendencias que pueden indicar posibles problemas de calidad.
Al adoptar una postura proactiva, los fabricantes pueden anticipar los problemas y tomar medidas correctivas antes de afectar negativamente la calidad del producto terminado.
El control de calidad es uno de los ejemplos de IA en la fabricación que garantiza que los sistemas de IA utilicen análisis de imágenes y vídeos para identificar de forma rápida y precisa defectos en componentes electrónicos, garantizando que se cumplan estrictos criterios de calidad.
Esta aplicación de IA mejora la eficiencia y precisión de la producción, permitiendo a las empresas manufactureras entregar productos de alta calidad a escala.
5. Gestión de almacenes
Con soluciones impulsadas por IA, la gestión de almacenes en el sector industrial se está transformando al aumentar la precisión, la eficiencia y el ahorro de costes.
La inteligencia artificial (IA) mejora la gestión de inventario al predecir con precisión la demanda utilizando datos de ventas, niveles de inventario y tendencias del mercado. Esta optimización puede minimizar los costos de transporte y aumentar la disponibilidad del producto.
6. Optimización de la línea de montaje
La IA desempeña un papel clave en la optimización de la línea de montaje, lo que mejora la flexibilidad, la eficiencia y la precisión de los procesos industriales.
Los algoritmos de aprendizaje automático también permiten el mantenimiento predictivo, ahorran tiempo de inactividad y optimizan el flujo de trabajo mediante la evaluación de indicadores de rendimiento históricos y datos de sensores en tiempo real.
Al detectar defectos o anomalías, los sistemas de visión por computadora impulsados por IA garantizan la calidad del producto.
La automatización inteligente reduce el desperdicio y maximiza el uso de recursos modificando los parámetros de producción en respuesta a los cambios en la demanda.
A través del aprendizaje y la adaptación constantes, la IA crea entornos adaptables y basados en datos, que aumentan la productividad, reducen los costos y mantienen estrictos estándares de producción.
7. La gestión del inventario
La gestión de inventario ineficiente puede provocar excesos en las empresas manufactureras. Los fabricantes pueden utilizar la tecnología de inteligencia artificial para gestionar registros de pedidos, actualizarlos o agregar o eliminar inventario.
La IA respalda el proceso de fabricación pronosticando las fluctuaciones de la demanda y planificando el suministro.
Sin embargo, basándose en los datos del mercado y las tendencias estacionales, las herramientas impulsadas por IA pueden predecir fácilmente la demanda de productos específicos por parte de los clientes. Con esa información, los fabricantes pueden planificar el suministro y la utilización de recursos y responder eficientemente a la demanda.
El uso de la IA en la industria manufacturera ha dado lugar a algunos avances sustanciales en la gestión de almacenes.
8. Gemelos digitales
Un gemelo digital es una representación virtual de las instalaciones de producción, servicios y productos. Esta representación virtual coincide con los atributos físicos de su contraparte del mundo real mediante el uso de sensores, cámaras u otros métodos de recopilación de datos.
Los fabricantes integran componentes innovadores que recopilan datos anteriores sobre la condición, el estado o la posición del artículo físico en tiempo real. Estos componentes están conectados a un sistema basado en la nube que recibe y procesa todos los datos de fabricación.
Las empresas constructoras pueden utilizar la tecnología de gemelos digitales para analizar el rendimiento del edificio y ajustarlo según sea necesario para aumentar la eficiencia. Esto es posible gracias a las instantáneas de los gemelos digitales de sus homólogos físicos.
Los datos almacenados se transmiten a un operador humano remoto que puede ver las sugerencias del gemelo. Las sugerencias se emiten habitualmente cuando el gemelo digital detecta un problema y quiere ofrecer soluciones o posibles mejoras al operador humano.
9. Fabricación aditiva
La fabricación aditiva, también conocida como impresión 3D, ensambla productos capa por capa. Se diferencia de la fabricación convencional, que implica la eliminación de material. La IA en la automatización industrial también facilita la impresión 3D.
Garantiza que se realicen buenos diseños y que los materiales se utilicen de forma adecuada. La IA para empresas manufactureras también puede corregir errores de diseño en tiempo real durante la impresión.
Entendámoslo con el ejemplo de 3 en el sector del juguete. Hizo posible que los diseñadores, incluso los niños, crearan e imprimieran su propio tipo de juguetes.
Se pueden dibujar objetos o importar archivos 3D diseñados en otro lugar para crear diseños CAD imprimibles personalizados.
5 industrias manufactureras influenciadas por la integración de IA en sus aplicaciones
Entonces, no hay duda de que la industria manufacturera está a la vanguardia con la inteligencia artificial.
¿Quieres saber cómo? Aquí estamos discutiendo el papel de la inteligencia artificial en la industria manufacturera:
1. Industria automotriz
La IA puede mejorar la precisión y exactitud necesarias en la industria de fabricación de automóviles. Ford, por ejemplo, utiliza cobots para realizar soldaduras, pegados y controles de calidad. En treinta y cinco segundos, puede lijar toda la carrocería de un automóvil utilizando seis cobots.
De manera comparable, las instalaciones de BMW en Spartanburg, que producen el 60% de los BMW vendidos en Estados Unidos, emplean robots gestionados por IA para reasignar personal y ahorrar 1 millón de dólares al año.
Para 2027, se prevé que la industria de la IA automotriz alcanzará los 7 mil millones de dólares, lo que la convertirá en una de las industrias pioneras en el uso de la IA en la producción.
2. Industria electrónica
La IA puede desempeñar un papel clave en la reducción de errores de producción, mejorar el diseño de productos y acortar el tiempo de comercialización en la fabricación electrónica, que también exige precisión debido a sus componentes complejos.
Por ejemplo, la planta de Samsung en Corea del Sur utiliza brazos mecánicos, robots y vehículos automatizados (AGV) para inspecciones de calidad, transporte de materiales y ensamblaje de teléfonos como el Z Flip 5 y el Galaxy S23.
Estos instrumentos pueden ayudar a las empresas a cumplir estrictos requisitos de calidad, como examinar entre 30,000 y 50,000 componentes.
Para ahorrar tiempo y brindar más control sobre el costo y la velocidad, Nvidia está utilizando IA para optimizar la ubicación de diseños complejos de transistores en sustratos de silicio. Optimicó un diseño con 2.7 millones de celdas y 320 macros en menos de tres horas, demostrando su eficacia.
Un mayor uso de la participación de la IA se está convirtiendo en un objetivo principal para las organizaciones de electrónica debido al gran mercado y al progreso continuo en la IA.
3. Industria aeroespacial y de defensa
Producir componentes exactos aumenta la seguridad y el rendimiento del sistema, mientras que la producción impulsada por IA mejora la seguridad y confiabilidad del producto.
Se prevé que el mercado de la IA de la aviación se desarrolle a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de más del 20% y esté valorado en 686.4 millones de dólares en 2022.
Con la tecnología de Neural Concept, Airbus pudo reducir el tiempo de predicción aerodinámica de los aviones de una hora a 30 milisegundos mediante el aprendizaje automático.
Con este tipo de mejora de la productividad, los equipos de diseño pueden investigar 10,000 modificaciones más en el mismo período de tiempo en comparación con el método de ingeniería convencional asistido por computadora.
Del mismo modo, Rolls-Royce emplea IA en la fabricación de aviones con el concepto Blue Data Thread en asociación con IFS.
Este método aumenta el tiempo hasta la retirada del primer motor en un 48 % mediante el uso de gemelos digitales e inteligencia artificial (IA) para el mantenimiento predictivo.
4. Industria de Alimentos y Bebidas
La naturaleza de “alta velocidad” de la producción de alimentos y bebidas requiere un control de calidad sofisticado, especialmente en la industria de bienes de consumo de rápido movimiento (FMCG).
Esto puede verse obstaculizado por productos y equipos defectuosos, pero la integración de la IA puede mejorar la productividad, la asequibilidad, la calidad del producto y la seguridad.
Existe una demanda específica de startups que se especialicen en tecnología de mantenimiento predictivo.
Consideremos a Augury Inc. como ejemplo. Cuatro fábricas de Frito-Lay vieron reducidos los tiempos de inactividad y los gastos no planificados gracias a sus sistemas de mantenimiento predictivo, lo que permitió a Frito-Lay de PepsiCo agregar 4,000 horas de capacidad de fabricación al año.
5 Industria farmacéutica
Bueno, hablando del papel de la IA en la industria farmacéutica, déjanos decirte que normalmente se necesitan diez años para desarrollar un medicamento y dos años adicionales para comercializarlo.
Desafortunadamente, el 90% de los medicamentos fallan en la etapa de pruebas clínicas, lo que reinicia el reloj. Pero ya no más. La IA es una tecnología prometedora que mejorará el control de calidad y acelerará la creación de nuevos medicamentos.
Por ejemplo, Pfizer redujo el tiempo de cálculo entre un 80 % y un 90 % utilizando la supercomputación y la inteligencia artificial de IBM para diseñar el medicamento Paxlovid para el COVID-19 en cuatro meses.
Estas son tres de las áreas en las que la IA puede aliviar los desafíos del descubrimiento de fármacos:
- Predicción de la estructura de proteínas: Los sistemas de inteligencia artificial han ayudado a los investigadores a comprender con precisión los planos de moléculas complejas, lo que posiblemente les ahorre años de laboriosa labor de laboratorio. Esto ha cambiado por completo el campo de la predicción de la estructura de las proteínas.
- Previsión de funciones: Los modelos de inteligencia artificial (IA) pueden pronosticar las acciones de moléculas enormes y comprender la unión y el movimiento de proteínas y anticuerpos, lo que puede mejorar la creación de respuestas terapéuticas.
- Diseño de Nuevas Terapias: Los sistemas de inteligencia artificial crean proteínas, anticuerpos y estructuras de ARNm para enfermedades como el cáncer utilizando enormes cantidades de datos. Por ejemplo, Genesis Therapeutics emplea inteligencia artificial para crear y pronosticar la eficacia, la especificidad y los posibles efectos secundarios de nuevos medicamentos.
El uso de la IA para descubrir nuevos tratamientos podría dar como resultado 50 nuevos medicamentos y 50 mil millones de dólares en ventas en el transcurso de diez años.
Los gigantes farmacéuticos están invirtiendo en más de 80 empresas que impulsan el descubrimiento de medicamentos impulsado por la IA.
Combine el verdadero potencial de la IA en la industria manufacturera a través de RichestSoft
No es de extrañar que la inteligencia artificial haya revolucionado la industria manufacturera en varios aspectos.
Sin embargo, recuerde que si bien la IA en la industria manufacturera está funcionando mejor, para comprender completamente su impacto, una empresa de fabricación definitivamente necesitará el apoyo de expertos en desarrollo de IA personalizado, que no es otro que el RichestSoft.
RichestSoft's ofrece lo mejor Servicios de integración de IA y tiene experiencia en el desarrollo de productos de inteligencia artificial y aprendizaje automático de vanguardia diseñados específicamente para empresas de fabricación, lo que ha posicionado a la empresa como líder en la industria.
De hecho, desarrollamos logística basada en datos y gestión de la cadena de suministro utilizando análisis y automatización robótica de procesos (RPA) impulsados por IA. nosotros en RichestSoft Impulsa la innovación y crea soluciones personalizadas de IA/ML que redefinen los estándares de la industria manufacturera.
El negocio de fabricación libera todo el potencial de la IA y el aprendizaje automático al asociarse con nosotros, lo que conduce a una gran transformación y a destacarse en este entorno competitivo.
Envolver
Esto es todo lo que debes saber sobre el papel de la IA en la industria manufacturera.
Esperamos que los ejemplos y casos de uso de inteligencia artificial en la industria manufacturera que le proporcionamos le hayan ayudado a comprender el poderoso papel de la IA en la industria manufacturera.
Sin embargo, recuerde que para aprovechar el verdadero potencial de la inteligencia artificial en la industria manufacturera necesitará expertos como RichestSoft!
Somos el proveedor de servicios de inteligencia artificial de buena reputación que ayudará a los empresarios manufactureros a construir su nombre en la industria.
Ya sea que esté buscando servicios de integración de IA o una aplicación impulsada por IA para su negocio, sinceramente lo ayudaremos a alcanzar sus objetivos. Así que no busques más, ¡contáctanos ahora!
