IA industrial: la revolución ascendente.

Una proporción significativa de fallos en las instalaciones de fabricación se puede predecir mediante el análisis de datos de componentes individuales. Los análisis avanzados pero sin esfuerzo a nivel de servoaccionamiento permiten la autosupervisión y el diagnóstico de posibles problemas en las piezas circundantes de la máquina. Los variadores de frecuencia utilizan algoritmos de IA para diagnosticar las causas raíz de los fallos, mientras que los robots industriales mejoran sus rutas en tiempo real, lo que aumenta significativamente la eficiencia y mejora la calidad.
Un elemento crucial de este enfoque es la capacidad de responder instantáneamente a las anomalías del equipo o predecirlas con antelación. Los componentes inteligentes analizan los datos en tiempo real, lo que permite un rápido ajuste de parámetros o el apagado de la máquina antes de que se produzcan fallos graves.
«Basándonos en los comentarios de una gran cantidad de instalaciones de fabricación de todos los tamaños, sabemos que los componentes equipados con inteligencia basada en IA reducen en gran medida el tiempo de inactividad no planificado. Dichos análisis se realizan de forma automática y no requieren conocimientos de ciencia de datos», explica Piotr Siwek, director digital para EMEA de Mitsubishi Electric Factory Automation.De los componentes inteligentes a la fábrica inteligente

La escalabilidad de este enfoque para la implementación de la IA reduce significativamente los costes de implementación en comparación con las soluciones integrales en la nube. Tras implementar inteligencia a nivel de componente, las líneas de producción completas pueden beneficiarse del análisis de datos mediante la integración de sistemas de control PLC con algoritmos de IA. Ante la creciente demanda de análisis de datos en las fábricas, se pueden implementar soluciones de vanguardia manteniendo todos los datos de la fábrica en la propia empresa.

Una ventaja significativa de este enfoque es la mejora de la seguridad de los datos. El procesamiento local minimiza el riesgo de ciberataques y filtraciones de datos, lo cual es especialmente crucial para las instalaciones de fabricación que trabajan con datos o tecnologías sensibles.
«La clave del éxito reside en empezar con proyectos pequeños y medibles. En una fábrica europea, comenzamos con la implementación de IA en aplicaciones de soldadura. El análisis de datos de borde realizado con MaiLab logró una precisión cercana al 100 % en las predicciones de fallos. Los resultados de calidad animaron al cliente a expandir el proyecto a toda la línea de producción», añade Siwek.Cuando la nube cobra sentido

Los expertos del sector predicen la creciente importancia de las soluciones de IA híbrida, que combinan el análisis a nivel de componente con el uso selectivo de la nube. Las soluciones en la nube destacan en casos que requieren el análisis de datos históricos en múltiples instalaciones o la optimización de la cadena de suministro.

La nube ofrece capacidades inigualables en análisis avanzado de big data y aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos. Resulta especialmente valiosa para organizaciones globales que necesitan comparar y optimizar procesos en múltiples ubicaciones simultáneamente.
«El futuro está en las soluciones híbridas. Nuestra estrategia ascendente permite a los clientes construir bases digitales sólidas y elegir conscientemente qué procesos requieren soporte en la nube», resume Siwek.El futuro es escalable.

El enfoque evolutivo para la implementación de la IA industrial, comenzando a nivel de componente, presenta una alternativa práctica a las implementaciones integrales en la nube. Permite el desarrollo gradual de competencias digitales, reduce el riesgo de inversión y garantiza una rápida rentabilidad. A medida que las organizaciones y sus necesidades analíticas crecen, el sistema puede ampliarse con capas adicionales, incluyendo el uso selectivo de la nube donde aporta mayor valor.