El sector electrónico, y en especial el de la fabricación electrónica, ha estado siempre en la vanguardia de la innovación. Las mejoras impulsadas por la tecnología no solo han transformado la electrónica para bien, sino que han sido además la razón de las grandes transformaciones de todos los demás sectores.
Con el avance de la inteligencia artificial (IA), el sector de la fabricación electrónica se prepara para otra gran revolución que enviará ondas a los mercados comercial, industrial y de consumo y los transformará.
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Ya en 2019, los fabricantes de electrónica exhibían productos de consumo —vigilabebés, televisores y dispositivos de traducción— equipados con componentes eléctricos potenciados por IA. Se dice además que Intel, Apple, Google, Samsung y muchas otras empresas han adoptado la fabricación electrónica con IA.
De hecho, en un estudio de 2017, la mayoría de las organizaciones de los sectores industrial y de alta tecnología situaban entre sus prioridades impulsar la productividad mediante la automatización y el aprendizaje automático.
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¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial emplea sistemas informáticos y máquinas para simular las capacidades de la mente humana a la hora de resolver problemas y tomar decisiones. Funciona en general consumiendo y evaluando grandes cantidades de datos de entrenamiento etiquetados, identificando correlaciones y patrones y aplicando esos patrones para predecir situaciones futuras.
La programación de IA se centra normalmente en tres capacidades cognitivas que la hacen útil en cualquier sector en el que se aplique. Son estas:
- El proceso de aprendizaje es el aspecto de la programación que garantiza que la IA pueda adquirir datos y procesarlos para almacenar información aprovechable. Se establecen algoritmos que sirven de guía paso a paso para que los dispositivos informáticos completen tareas concretas.
- El proceso de razonamiento es la parte que permite a los sistemas informáticos seleccionar el conjunto de algoritmos adecuado para obtener el resultado más apropiado.
- El proceso de autocorrección permite a los sistemas informáticos ajustar y afinar constantemente los algoritmos para garantizar resultados más precisos en el futuro.
La IA en la fabricación electrónica
El proceso de fabricación genera normalmente toneladas de datos analíticos procedentes de los sensores de la maquinaria y los equipos. Una gran cantidad de datos, junto con los cientos de variables que hay que considerar, puede resultar difícil de analizar para una persona. Los sistemas informáticos con inteligencia artificial, en cambio, pueden evaluar patrones con rapidez y facilidad y predecir los efectos de cada variable incluso en condiciones complicadas.
Estas son algunas áreas de la fabricación en las que la IA brilla:
Optimización de procesos
Con la ayuda de la programación de IA en sus herramientas de minería de procesos, los fabricantes pueden identificar y corregir cuellos de botella y otros problemas relacionados en su proceso productivo. Incluso cuando una empresa tiene varias plantas en regiones distintas, una herramienta de minería de procesos con IA le permite asegurarse de que las operaciones son ágiles y funcionan de forma constante para alcanzar sus objetivos.
Mantenimiento predictivo
Los sistemas de IA, con la ayuda de los datos de los sensores, pueden programarse para identificar posibles paradas y accidentes relacionados con la maquinaria, lo que permite a los fabricantes programar mantenimientos y reparaciones antes de que se produzcan grandes interrupciones. Así pueden aumentar la eficiencia y reducir los costes de las averías.
Robótica
Desde finales de los años setenta, los robots industriales, también llamados robots de fabricación, se emplean en las operaciones industriales. Automatizan tareas repetitivas y monótonas y permiten a las personas liberar tiempo para centrarse en los aspectos más productivos de la operación. Eliminan además el error humano en la producción o, al menos, lo reducen a una tasa insignificante.
Con el avance de la IA, los robots de fabricación pueden ahora vigilar su propio rendimiento y precisión y autocorregirse para mejorar. Algunos pueden equiparse además con visión artificial, que emplea cámaras, sensores y capacidad de cálculo para capturar y evaluar imágenes y completar con precisión tareas industriales incluso en situaciones aleatorias y complejas.
Predicción del precio de las materias primas
Los precios de las materias primas son en general inestables, y eso no es nada nuevo para un fabricante, que debe adaptarse a una volatilidad extrema para seguir siendo competitivo. La programación de IA puede diseñarse para predecir los precios de los materiales con mucha más precisión que una persona. La IA puede además ajustar su algoritmo mediante su proceso de autocorrección para hacer una previsión más exacta en el futuro.
Gestión de inventario
Igual que la IA puede predecir los precios de las materias primas con más precisión que las personas, también es buena prediciendo la demanda y gestionando los suministros para lograr una gestión de inventario más ajustada. Así, un fabricante puede asegurarse de que sus operaciones no se interrumpan por falta de existencias.
Diseño generativo
Un fabricante puede crear con rapidez y comodidad varias opciones de diseño de un mismo producto con la ayuda de la IA. A un sistema de diseño generativo se le pueden dar parámetros de diseño (límites de coste, peso, tamaño, materiales, etc.) que la IA puede usar para crear miles de diseños posibles a partir de esas restricciones.
Analítica en el borde
La analítica en el borde es la recogida, el procesado y el análisis de datos en algún punto no central de la red (es decir, en el «borde» de la red) en lugar de en otro sistema centralizado o en la nube. La analítica ocurre normalmente cerca de un sensor, un nodo periférico, un conmutador de red u otros dispositivos conectados a equipos y maquinaria, o en ellos mismos.
La mayor parte de los datos se analiza en el borde, lo que alivia la carga de la red. Solo la información importante se sube a la red para un análisis más exhaustivo. El resultado es un análisis de negocio más rápido y preciso.
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