Cómo la IA generativa está cambiando el sector industrial
El sector industrial ha cambiado mucho durante la última década. La llegada de nuevas tecnologías está haciendo que un sector tan arraigado en la tradición haya cambiado su forma de operar hacia un modelo más automatizado y eficiencia y nos encontremos en la conocido como Industria 4.0.
Con la llegada de la IA generativa se abren aún más opciones para transformar el sector industrial y hemos recopilado los puntos más importantes.
Panorama industrial actual
Los desafíos a los que se está enfrentando el sector durante los últimos meses, como las interrupciones del suministro, la subida de los precios, la dificultad para encontrar talento o la necesidad de crear procesos más sostenibles, están poniendo numerosas barreras a la hora de mejorar los resultados empresariales.
Para abordar estos problemas, ya son muchos los empresarios del sector industrial que están transformando sus procesos con tecnologías impulsadas por la IA. Esta está creando nuevas oportunidades que ayudan a mejorar el rendimiento operativo, reducen costes y agilizan procesos.
Mientras que los sistemas tradicionales de IA están diseñados para realizar tareas específicas, como el reconocimiento de imágenes o el NPL, las aplicaciones que requieren más creatividad, como la generación de imágenes o vídeos, necesitan de la ayuda de la IA generativa.
Esta tecnología está transformando la forma de operar y trabajar en las empresas y el sector industrial no es una excepción.
IA generativa para transformar las operaciones industriales
Como hemos dicho más arriba, la IA lleva años transformando y generando nuevas oportunidades de negocio en diversos sectores. La llegada de la IA generativa ha creado nuevas y ha comenzado a cambiar las operaciones industriales. ¿De qué forma?
Mejora los procesos de producción
La IA generativa puede automatizar tareas que antes se hacían manualmente o por programación mediante reglas. Puede optimizar la programación de la producción, la asignación de recursos y la gestión de inventarios, lo que se traduce en una mejora de la eficiencia operativa y reducción de los costes.
Da soporte informativo
Se puede usar la IA generativa para generar automáticamente texto para respaldar las operaciones, ya sea dando instrucciones de mantenimiento para soporte remoto o en la creación de procedimiento operativos.
Mantenimiento predictivo
La IA generativa puede producir nuevos patrones de fallos que pueden no encontrarse en el historial, pero que podrían ocurrir. Así se pueden hacer predicciones más precisas y planes de mantenimiento adaptables que van más allá de los sistemas tradicionales.
Gestión de la cadena de suministro
Tiene la capacidad de optimizar la logística, la gestión de inventarios y la previsión de demanda gracias a que analiza grandes cantidades de datos (históricos de ventas, patrones de demanda de los clientes, tendencias de mercado…) para optimizar las operaciones de la cadena de suministro.
De hecho, facilita la toma de decisiones autónoma en procesos como la optimización de las rutas de transporte, la gestión de los niveles de inventario y la predicción de las fluctuaciones de la demanda.
Convertir la información en resultados
Es capaz de convertir texto en código o imágenes que permiten acelerar los procesos relacionados con la fabricación. Por ejemplo, en la automatización de procesos mediante la creación de códigos de programación al introducir texto.
Mejora de la robótica
Si se aplica la IA generativa en robótica, se pueden automatizar las acciones de los robots, por ejemplo, a través de comando de voz sin necesidad de un entrenamiento o capacitación específica. Se pueden utilizar para operaciones como el suministro automatizado de materiales o herramientas, mejorando así la eficiencia de la producción, reduciendo los costos de ingeniería y los tiempos de aceleración.
Optimización del diseño
El diseño generativo usa IA y algoritmos avanzados para generar automáticamente soluciones basadas en unos criterios específicos que aportar el usuario. Explora una gran cantidad de posibles soluciones a un problema, teniendo en cuenta factores como los materiales, los procesos de fabricación, las limitaciones de costes, etc.
Mejor rendimiento de los activos
Desde el análisis de confiabilidad hasta la gestión de riesgos, se generan una gran cantidad de datos, lo que puede generar dificultades a la hora de acceder a la información necesaria de forma rápida. La IA generativa es capaz de producir respuestas y explicaciones sensibles al contexto, eliminando la necesidad de ingeniería de datos o habilidades de codificación, solo con una interfaz de usuario de procesamiento de NPL.
Control de calidad
También es muy útil en la fabricación de productos al automatizar los procesos de inspección y detección de defectos, ya que puede analizar datos visuales, acústicos y de otros sensores para identificar defectos en tiempo real. También lo puede hacer de diversas fuentes, como los procesos de producción, la cadena de suministro y los comentarios de los clientes para así identificar patrones y tendencias que ayuden a mejorar la calidad y satisfacción del cliente.
Más sostenible
La IA generativa también puede optimizar el consumo de energía y la sostenibilidad ambiental al mejorar los procesos de fabricación, reduciendo los residuos e identificando materiales y prácticas ecológicas.
Estas mejoras están aún en su fase inicial por los avances tan recientes que ha tenido esta tecnología, por lo que puede ser complicado comprender cómo puede encajar en nuestro negocio. Sin embargo, la IA generativa tiene el potencial de revolucionar las operaciones industriales.
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