Escalando la IA en las operaciones de fabricación

Perspectivas de los usuarios

Un ajuste perfecto

Si la primera revolución industrial se puso en marcha por vapor, entonces la Industria 4.0 está impulsada por inteligencia artificial. Y con su capacidad de automatizar, digitalizar y optimizar, la IA es la opción perfecta para las operaciones de fabricación, desde el desarrollo de productos hasta el control de calidad. Un sistema de visión por computadora, por ejemplo, permitió a GM detectar 72 instancias de falla de componentes, evitando un tiempo de inactividad masivo (un solo minuto del cual puede costarle a una compañía de ese tamaño hasta $ 20,000) 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 – Escalando la IA en las operaciones de fabricación – 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 y la explicabilidad, para facilitar la adopción por parte de los equipos operativos.

El enfoque y la escala son críticos

Para aprovechar los múltiples beneficios que AI puede aportar a las operaciones de fabricación, las organizaciones deben ir más allá de la etapa piloto / prueba de concepto y desplegarse a gran escala. Con estos fines, recomendamos implementar prototipos de IA exitosos en entornos de ingeniería en vivo, invertir en establecer una base de datos y sistemas y talento de IA, y escalar la solución de IA en toda la red de fabricación. La IA es el combustible para cohetes detrás de la Industria 4.0, y su ajuste natural con la fabricación significa que las organizaciones que pueden ejecutar estas capacidades son las que realmente despegarán en el futuro.

AI in manufacturing ope...

Tamaño de archivo: 3.38 MB File type: PDF

Infographic – AI in MfG...

Tamaño de archivo: 3.27 MB File type: PDF

Sound Bites

Neeraj Tiwari, Director de la organización JV de fabricación en Fiat Chrysler China

Capacitamos a un sistema de inteligencia artificial para detectar ensamblajes incorrectos o componentes faltantes, como tornillos pequeños que son difíciles de detectar para un ojo humano. El sistema es extremadamente rápido y eficiente, lo que permite sacar las piezas defectuosas del transportador principal en una línea separada al área de retrabajo donde pueden corregirse. El proceso no solo ahorra muchos problemas de calidad para el cliente final, sino también la pérdida de un valioso tiempo de producción.

Eugene Kusse, Director de fábrica, Upfield (una spin-off de Unilever)

Al trabajar en la industria alimentaria, tenemos la responsabilidad de garantizar que los alimentos que producimos sean seguros para el consumo y cumplan con los criterios de calidad más estrictos. Tenemos una política y procedimientos rigurosos para garantizar que evitemos los riesgos asociados con el incumplimiento de esos criterios..

Siddharth Verma, Director global y vicepresidente de IoT Services, Siemens

En los primeros días, cuando la precisión del sistema era baja, predijo algunas fallas que resultaron ser falsas alarmas. En estos puntos, es importante recordar a todos que es una predicción que tiene la probabilidad de ser correcta o incorrecta. A medida que mejoró la precisión, el sistema pudo predecir muchas fallas por adelantado y ahorró una gran cantidad de costos y tiempo de inactividad, demostrando su valía.

Datos Clave

30%

reducción en las ventas perdidas logradas por 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 OEM automotrices han entregado implementaciones de IA a escala a partir de enero de 2019

About the Capgemini Research Institute

Instituto de Investigación Capgemini

El grupo de expertos interno de Capgemini número 1 en todo lo relacionado con lo digital.

Experts

Anne-Laure Thieullent

Vice President, Artificial Intelligence and Analytics Group Offer Leader