Inteligencia artificial, la simbiosis del humano y la máquina

                              Autor: Luis Galo Corzo, responsable de IA Lantek

Es más, como toda tecnología, puede tener una tasa de error debido a que se basa en algoritmos que buscan el mejor resultado posible, que, en ocasiones, puede que no sea el mejor, por ello es necesaria la supervisión de un profesional que evite o controle los posibles errores –otro punto que refleja que la IA no podrá nunca llegar a sustituir a los humanos, por lo menos en el corto-medio plazo. Pero ¿llegará un momento en el que el algoritmo haya aprendido tanto que el humano no tenga que intervenir? Igual en un futuro lejano puede que sí, aunque no lo veo en procesos complejos, ahora mismo aprenden de lo que hacemos los humanos. El tiempo avanza y siempre surgen nuevas versiones, nuevos procesos y tecnologías. Mientras haya opciones nuevas para elegir, la IA y las personas tendrán que caminar en paralelo.

En este sentido, veremos cómo reemplazará tareas y reposicionará empleos, pero al igual que ocurrió en anteriores revoluciones surgirán nuevos puestos de trabajo que tendrán que dar soporte a las nuevas necesidades que se generen, tales como entrenador de sistemas artificiales, técnicos de mantenimiento de IA, etc. Es la dinámica de la transformación industrial, donde igual que antaño hay un periodo de transición, que en la actualidad estamos atravesando con el desarrollo de la Industria 4.0. y la hiperconectividad

¿En qué es en lo que nos puede ayudar hoy la IA en el mundo del sheetMetal?  Veamos algunos ejemplos:

• Optimizar chatarra. Uno de los hándicaps en la producción de piezas metálicas es la enorme cantidad de chatarra que se genera. Con la IA se consigue optimizar la colocación y corte de las piezas para reducir al máximo la generación de desperdicio de material, con el consiguiente abaratamiento de la producción. Cuanta menos chatarra se genere, menor será el coste. 

• Detección de anomalías. Presupongamos que vamos a fabricar una pieza que tiene cuatro procesos entre los procesos de corte, punzonado, pintura y soldadura. Si uno de ellos presenta algún problema, se identifica y el programa envía una señal de alerta. De momento, se requiere de la presencia de un técnico para que resuelva la incidencia. Hay procesos sencillos ya automatizados donde no es necesario, pero el foco es que con el aprendizaje automático (Machine Learning) llegará un día donde no será necesario que intervenga, excepto en ocasiones especiales. Hay casos donde la solución óptima no es la adecuada, en estas situaciones los humanos somos muy elásticos, somos capaces de tomar malas decisiones a propósito en momentos puntuales basándonos en muy pocos datos para ajustar un determinado proceso.

• Reparto de carga de trabajo. La IA visualiza de forma completa todos los datos que fluyen de una planta durante el proceso de producción de tal manera que, si una máquina de corte se para, automáticamente desvía la producción a otra evitando interrupciones en la fabricación.

• Automatización de ofertas. Con una herramienta de IA se pueden realizar ofertas de una forma mucho más rápida y eficiente.

• Predicción de pedidos. A partir de los datos históricos se pueden analizar patrones de comportamiento de la demanda, visualizar tendencias y, así, anticipar la evolución del consumo, tanto al alza como incluso a la baja. Del mismo modo, hacer previsiones sobre la compra de material, personal…

En definitiva, el fin último es automatizar los procesos para agilizar la producción y permitir a las personas tomar mejores decisiones y más rápidas. Con la ayuda de la IA podemos acelerar la toma de decisiones en los procesos productivos y automatizar operaciones manuales sencillas.

De lo que se trata, por tanteo, es de buscar la mejora de los procesos industriales mediante el uso de técnicas de IA aplicadas a herramientas como CAD/CAM, MES o ERP, entre otras, ayudándole en su día a día para hacer la tarea más sencilla, a la vez que más eficiente y productiva. Estas herramientas requieren de conocimientos avanzados y con la IA se puede reducir la necesidad de conocimiento profundo de los procesos y de los programas.   

Estos softwares inteligentes pueden trabajar tanto en el entorno Cloud como en local, si bien, en la nube ofrece ventajas como:

• Más fácil de controlar y, en consecuencia, mayor seguridad.

• Un acceso a datos sin precedentes, pues los entornos cloud hacen posible crear volúmenes de datos mucho más grandes que los sistemas clásicos de almacenamiento en instalaciones físicas.
• Decisiones más inteligentes. Las organizaciones pueden identificar patrones y tendencias más fácilmente al conectar sus datos en la nube, pues la IA lleva el análisis de los datos a un nuevo nivel permitiendo realizar predicciones mucho más acertadas.
• Fácilmente escalable.
• Es muy flexible y se puede adaptar a las necesidades de demanda de capacidad del usuario de forma automática.
• En consecuencia, con lo anterior, se optimizan costes y se elimina la dependencia de las infraestructuras convencionales y todo lo que conllevan en cuanto a mantenimiento, actualización, etc. 
• Democratiza el acceso a la tecnología haciéndola accesible a cualquier empresa.  

Los mensajes son claros. Como organización, seas del tamaño que seas, la IA te ayudará a optimizar los procesos y a visualizar la producción de la fábrica o taller. La posibilidad está ahí, solo hay que elegir adaptarse y evolucionar, pues la IA va a aumentar la eficiencia de los procesos reduciendo los costes de producción. No podemos cerrar la puerta a esta realidad que ya está en la palma de nuestra mano (los móviles), en los vehículos, en los hogares. La transformación digital es ya una realidad y no hay vuelta atrás. La explosión que se ha producido del teletrabajo y la mayor automatización de los procesos, situación que se ha visto acelerada a raíz de la pandemia, solo son indicadores de que debemos estar preparados para nuevos entornos, y en la IA tenemos un aliado.