Inteligencia artificial (IA) en la fabricación
La creciente digitalización de la industria en el camino hacia la Industria 4.0 pone a la inteligencia artificial (IA) y sus aplicaciones en la fabricación en el punto de mira. Los algoritmos de IA y el aprendizaje automático están revolucionando la producción y la ingeniería. Los robots y las máquinas controladas de forma inteligente no solo optimizan los procesos de producción, sino que también ofrecen aplicaciones innovadoras para el mantenimiento de las fábricas. Sin embargo, junto con el inmenso potencial de la IA, hay nuevos retos cuando se trata de integrar la inteligencia en las máquinas y utilizar eficazmente grandes cantidades de datos. Integrar la IA en la fabricación requiere un profundo conocimiento de las tecnologías.
El rápido ritmo de la digitalización también ha dado paso a la era de la inteligencia artificial en la industria. La palabra de moda IA engloba muchos conceptos, tecnologías y aplicaciones que están revolucionando la fabricación. Pero el nacimiento de la inteligencia artificial se remonta a muchos años atrás. En 1955, un equipo de científicos presentó una propuesta innovadora en un seminario del Dartmouth College. Su objetivo era crear una máquina capaz de simular capacidades como el procesamiento del lenguaje, la abstracción y la autooptimización. En aquel momento, esto era ciencia ficción, pero hoy en día la inteligencia artificial es una parte esencial de la fabricación moderna.
Cómo las aplicaciones de IA están revolucionando la fabricación industrial
¿Qué significa el término "inteligencia artificial"? La IA en la fabricación abre un universo de posibilidades. Las máquinas y robotscon IA no sólo pueden optimizar los procesos, sino también analizar grandes cantidades de datos y realizar un mantenimiento predictivo. Los sensores controlan la salud de las máquinas, mientras que las tecnologías inteligentes predicen posibles fallos y programan el mantenimiento.
Desde la Conferencia de Dartmouth de 1956 y las hipótesis básicas sobre inteligencia artificial que allí se formularon, los conceptos fundamentales y los algoritmos han seguido evolucionando. La diversidad de la inteligencia artificial se manifiesta en varios subcampos, cada uno de los cuales abarca diferentes aplicaciones y tecnologías, dependiendo de su enfoque.
Las áreas clave de la IA incluyen:
- Aprendizaje automático
- Redes neuronales
- Procesamiento del lenguaje natural
- Algoritmos genéticos
- Creatividad computacional
El aprendizaje automático, en particular, está emergiendo como un área importante de la inteligencia artificial, especialmente en la producción y la fabricación. El aprendizaje automático implica el análisis de datos por sistemas asistidos por ordenador que pueden reconocer correlaciones de forma independiente y desencadenar las acciones apropiadas. La disciplina del aprendizaje automático está estrechamente relacionada con el campo de los macrodatos, ya que la era digital está generando cada vez más datos que difícilmente pueden gestionarse con métodos convencionales.
La convergencia de las tecnologías de la información y la producción ha dado lugar a la automatización industrial y a la aparición del Internet industrial de los objetos, en el que las máquinas, los sistemas y los procesos CNC están cada vez más conectados en red. Los datos que generan son un recurso valioso. El reto ahora es utilizar estos datos de forma eficiente y crear valor para los clientes.
La IA convierte los datos en conocimiento
Existe un gran interés por la inteligencia artificial, y con razón. No es ningún secreto que se pueden generar valiosos conocimientos a partir de los datos obtenidos, lo que aporta un valor económico real. Este potencial se extiende a la propia producción, así como a todos los procesos anteriores y posteriores. En el ámbito del aprendizaje automático en particular, la IA ofrece una gran cantidad de aplicaciones potenciales que afectan a todas las áreas de la cadena de valor.
Los datos son el combustible de las nuevas aplicaciones de aprendizaje automático. Se están convirtiendo en una valiosa materia prima que proporciona continuamente nuevos escenarios de aplicación para el aprendizaje automático. En particular, existen inmensas oportunidades en la optimización y automatización de procesos. Los datos permiten generar información adicional que conduce a nuevos conocimientos sobre productos y procesos. Esto, a su vez, inicia un proceso de mejora continua que puede continuar en un bucle sin fin y optimizarse constantemente.
Aplicaciones de IA en fabricación y producción
La eliminación de virutas asistida por IA de DMG MORI está estableciendo nuevos estándares en la industria manufacturera. Las virutas son una causa común de paradas y averías de las máquinas. El "AI Chip Removal" utiliza inteligencia artificial para analizar la producción de virutas y eliminarlas automáticamente.
La tecnología se basa en dos cámaras de alta resolución situadas en el interior de la máquina que proporcionan continuamente imágenes nítidas de la zona de trabajo. Basándose en estas imágenes, el sistema"AI Chip Removal" analiza la acumulación de virutas y aprende cada vez más sobre las condiciones de trabajo. De este modo, la inteligencia artificial determina el método de limpieza óptimo. Ajusta automáticamente la orientación de las boquillas de refrigerante a la posición de las virutas y, si es necesario, garantiza una eliminación óptima de las virutas.
Eliminación de virutas con IA
Inteligencia artificial para mejorar la eficiencia de la fabricación
El uso de la inteligencia artificial para el análisis de datos es cada vez más importante para la eficiencia de los procesos de fabricación y, por lo tanto, también está ganando importancia en DMG MORI. El objetivo es mejorar significativamente el rendimiento, la precisión y la rentabilidad de las máquinas herramienta, las soluciones de automatización y los procesos de mecanizado combinando la IA y "reflejando" los resultados en gemelos digitales. Mediante la creación de imágenes digitales de máquinas y procesos, se pueden realizar simulaciones para predecir posibles problemas e identificar oportunidades de optimización. La IA desempeña un papel importante en el análisis y la interpretación de los resultados de la simulación.
DMG MORI utiliza la inteligencia artificial de diversas formas para mejorar el rendimiento de sus máquinas CNC y hacer que los procesos de fabricación sean más económicos. Esto convierte a la empresa en pionera en la integración de tecnologías de IA y tiene un impacto significativo en el futuro de la industria manufacturera.