Inteligencia artificial a escala en operaciones industriales

La perspectiva de los expertos

Un ajuste perfecto

Si la primera revolución industrial se puso en marcha con las máquinas a vapor, la cuarta está siendo impulsada por inteligencia artificial. Y con su capacidad de automatizar, digitalizar y optimizar, la IA es la opción perfecta para las operaciones insdustriales, desde el desarrollo de productos hasta el control de calidad. Un sistema de visión por ordenador, por ejemplo, permitió a GM detectar 72 fallos en componentes, evitando un tiempo de inactividad incontable (un solo minuto de parón puede costarle a una compañía de ese tamaño hasta 20.000 dólares, por ejemplo) mientras que un sistema de aprendizaje automático mejoró significativamente la precisión del pronóstico de demanda de Danone ( reduciendo el error de pronóstico en un 20%, pérdida de ventas en un 30%, obsolescencia del producto en un 30% y carga de trabajo del planificador de demanda en un 50%).

Enorme potencial en todos los ámbitos

El último informe del Instituto de Investigación Capgemini – Inteligencia artificial a escala en operaciones industriales – muestra que el mantenimiento inteligente, junto con la inspección de la calidad del producto y la planificación de la demanda, constituyen un buen punto de partida para que los fabricantes centren sus esfuerzos en las operaciones de fabricación. Eso es porque:

  • Ofrecen un claro valor comercial / beneficios
  • Son relativamente fáciles de implementar
  • Existe una disponibilidad inmediata de datos y conocimientos
  • Existe la posibilidad de agregar características que ayuden a la visibilidad, para facilitar la adopción por parte de los equipos operativos.

El enfoque y la escala son críticos

Para aprovechar los múltiples beneficios que la inteligencia artificial puede aportar a las operaciones, las compañías deben superar la etapa piloto y de pruebas de concepto y desplegarse a gran escala. Para estos fines, recomendamos implementar prototipos de IA exitosos en entornos de ingeniería, invertir en una base de datos y sistemas y talento de IA, y escalar la solución de IA en toda la red de fabricación. L

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AI in manufacturing ope...

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Infographic – AI in MfG...

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Sound Bites

Neeraj Tiwari, Director manufacturing JV organization at Fiat Chrysler China

We trained an AI system to detect improper assemblies or missing components, such as small screws that are hard to detect for a human eye. The system is extremely fast and efficient, allowing defective parts to be taken off the main conveyor on a separate line to the rework area where they can be corrected. The process not only saves a lot of quality issues at the end-customer but also loss of valuable production time.

Eugene Kusse, Factory director, Upfield (a spin-off of Unilever)

Working in the food industry, we have a responsibility to ensure that the food we produce is both safe for consumption and meets the toughest quality criteria. We have strict policy and procedures in place to ensure that we avoid any of the risks associated with not meeting those criteria.

Siddharth Verma, Global head and VP – IoT Services, Siemens

In the early days, when the accuracy of the system was low, it predicted a few failures which turned out to be false alarms. At these points, it is important to remind everyone that it is a prediction which has a probability of being right or wrong. As accuracy improved, the system was able to predict many failures in advance and saved a lot of cost and downtime, proving its worth.

Conclusiones clave

30%

de reducción en perdida de ventas en Danone mediante el uso del aprendizaje automático para predecir la variabilidad de la demanda

29%

cuota de casos de uso implementados en mantenimiento

14%

de los fabricantes de automóviles han implementado la inteligencia artificial a escala desde enero de 2019

Sobre le Instituto de Investigación de Capgemini

Expertos

Raul Bartolomé

Expert in Digital transformation and innovation

Pascal Brosset

EVP-CTO, Digital Manufacturing