Una fábrica inteligente puede esperar: dificultades para la implementación de la inteligencia artificial en la industria

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industria 4.0

Problemas de implementación de la inteligencia artificial en la industria y los métodos para su solución

La implementación de la inteligencia artificial ayuda a las empresas a reducir gastos. La automatización de los procesos ofrece la posibilidad de reducir la plantilla y, junto con esto, el porcentaje de producto defectuoso. Estas tecnologías son empleadas por empresas informáticas y bancos a nivel internacional. Ekaterina Lyapina, experta en inteligencia artificial de «Zyfra», e Ilya Izmailov, director de transformación, explicaron la causa de la aparición tardía de la tecnología en la industria pesada y ofrecieron sus opiniones.

Problemas de implementación de la tecnología en la industria

La aplicación de la inteligencia artificial (IA) puede incrementar la productividad un 14 %. Las nuevas tecnologías son implementadas en el ámbito comercial y el sector bancario, pero no en la industria pesada. Este sector tradicionalmente se considera problemático para cualquier innovación y se encuentra bastante retrasado en lo referente al número de soluciones de TI implementadas.

La principal dificultad consiste en el alto precio del error. Las grandes empresas industriales no pueden permitirse los ensayos con la IA hasta que no estén seguras de su eficiencia. Para ello, es necesario contratar nuevos especialista, llevar a cabo estudios e invertir grandes cantidades de dinero. La falta de datos y su baja calidad no permiten implementar la IA: se necesita realizar muchos análisis y contratar nuevos empleados. Todas estas dificultades frenan el proceso de desarrollo.

La industria pesada está acostumbrada a las inversiones a largo plazo, a 10-20 años, y que no supongan cambios bruscos en los procesos de negociación o implementación de nuevas tecnologías. Para abrir una nueva empresa, se requieren enromes inversiones. A continuación, se necesita ajustar el proceso con el fin de incrementar la productividad, y es allí donde la IA puede ayudar.

Hasta ahora, el sector industrial no se ve moralmente preparado para ello. Solamente el 31 % de las empresas en Gran Bretaña creen que es hora de comenzar a implementar la inteligencia artificial. Esto demuestra la lentitud del proceso de restructuración del sector industrial.

Las tareas muy especializadas y pequeñas son fáciles de solucionar con la ayuda de la IA, pero las tareas grandes requieren de un trabajo conjunto con otras compañías. Las grandes empresas de la industria pesada todavía no hablan de la implementación total de la inteligencia artificial en sus operaciones y evalúan tan solo proyectos pequeños. Con la ayuda de estos se pueden evaluar las ventajas potenciales de la inteligencia artificial y capacitar el personal.

La implementación de la IA para optimizar procesos ofrece resultados rápidos y mensurables, por lo que los principales nuevos proyectos emergen precisamente en este ámbito. La prudencia y las costumbres frenan el desarrollo y no permiten al sector industrial pasar a otro nivel de producción con la implementación de tecnologías de inteligencia artificial.

Soluciones integrales en el ámbito de la IA

Los pioneros ya implementan tecnologías punteras en la producción. Una de estas compañías es Tulip. Es un startup en el ámbito de interfaces, en cuya base está desarrollada la plataforma de IIoT con aplicaciones inteligentes. Fanuc Corporation, el fabricante de sistemas de automatización, también emplea la IA: con su ayuda esta empresa japonesa enseña a los robots. Freeport-McMoran es el fabricante de cobre con los gastos más bajos y también emplea tecnologías modernas. En una cantera inteligente en Arizona, EE. UU., probaron con éxito las posibilidades de la IA.

Las tecnologías de la inteligencia artificial siguen su desarrollo y están listas para ofrecer sus servicios. Uno de los ejemplos es el sistema de análisis predictivo en la industria discreta. Con la ayuda de este sistema se puede pronosticar el desgaste de una máquina o avisar sobre la sustitución oportuna. Estas prácticas llevarán a la disminución de riesgos por defectos del equipo y también facilitarán su mantenimiento.

Otro ejemplo son las soluciones informáticas para la medición virtual del consumo que ayudan a medir el consumo de gas, vapor o fluidos con la ayuda de la IA. La principal ventaja de esta tecnología es la alta precisión de las mediciones (95 %) imposible para un caudalímetro convencional.

Esta tecnología es muy apta para su uso en la industria petrolera, por ejemplo. Un caudalímetro virtual permite ofrecer indicadores de extracción en tiempo real, lo que afectará muy positivamente toda la empresa. Este dispositivo, al igual que otros basados en la IA, requiere una constante actualización y recopilación de datos para autoaprendizaje. Esto permitirá incrementar la precisión de las mediciones.

La aparición de nuevas tecnologías de inteligencia artificial puede cambiar de manera importante el punto de vista de los inversores sobre estos negocios y convertirse en un impulso para crear otros proyectos.

¿Porqué no se implementa todavía?

La causa está en la administración y las tradiciones. No todas las empresas del sector industrial tienen su propio departamento de TI que participe plenamente en el proceso de gestión del negocio. A diferencia de otros sectores, los directores prestan más atención a las finanzas y al beneficio a largo plazo. Las empresas de ventas minoristas y comercio electrónico comenzaron a involucrar especialistas en tecnologías de información mucho antes, debido a las características del sector y para obtener resultados de sus inversiones cuanto antes.

La participación de los representantes de negocio en proyectos con el uso de IA tiene un papel clave para la obtención de beneficios. Los resultados positivos dependen del apoyo oportuno de la administración. El mercado puede crecer más rápido, incluso en las condiciones de una base pequeña. Los siguieses factores tienen una influencia positiva:

  • la transformación digital en el sector industrial está de moda;
  • las experiencias positivas de la implementación en otras empresas;
  • los resultados positivos de la implementación de proyectos piloto y los efectos económicos estadísticamente importantes;
  • la implementación integral de proyectos piloto exitosos;
  • la disponibilidad de programas estatales de apoyo a las iniciativas en este ámbito;
  • la disponibilidad de personal y empresas para la transformación.

De momento la falta de interés de la industria pesada hacia la IA no se ve muy reflejada en los indicadores de negocio, sin embargo, se podrían lograr algunas mejoras. Se necesita un profundo conocimiento y comprensión de los procesos de negocios propios de la industria. Para ello invitan a especialistas en servicios de consultoría, pero estos no se arriesgan a ofrecer una estrategia poco eficiente que cueste a la empresa mucho dinero.

En las grandes compañías del sector industrial los empleados del departamento de TI ya pueden ofrecer recomendaciones para alcanzar una mayor productividad. Ellos utilizan los datos y modelos existentes para crear pronósticos y minimizar errores.

¿Cómo empezar?

Cuando la compañía al fin se decide a implementar tecnologías basadas en la inteligencia artificial, es necesario desarrollar la metodología de experimentación, evaluar la disponibilidad de expertos en el tema y calcular los gastos. En esta etapa ya se presentan problemas por falta de conocimiento y experiencia.

La opción de colaborar con una compañía grande del sector de las TI puede ser mucho más atractiva. Debido a las elevadas esperanzas puestas en las tecnologías de las información, es necesario comenzar la implementación de la inteligencia artificial en un proyecto pequeño: formar al personal, preparar los equipos, evaluar cómo esto influirá en los ingresos.

La solución más importante será la creación del puesto de director de transformación digital. Esta persona desarrollará la estrategia y confeccionará la hoja de ruta para la implementación de las tecnologías de la información. Para alcanzar los resultados deseados, se necesita que el departamento de TI realice un trabajo adecuado. La iniciativa ha de fluir desde arriba hacia abajo y, para su implementación, se necesita un líder fuerte para el puesto de director de transformación digital. Su tarea consiste en organizar un trabajo coordinado entre la IA y el ser humano.

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