La inteligencia artificial está ampliando el potencial de automatización y allanando el camino hacia entornos de producción sin productos.

Las tecnologías centradas en la inteligencia artificial (IA) ya están enriqueciendo nuestra vida cotidiana, con ejemplos como el reconocimiento de imágenes y del habla. La base técnica es compleja: la inteligencia artificial se basa esencialmente en el cálculo de probabilidades y el reconocimiento de patrones. En un entorno industrial, las aplicaciones basadas en algoritmos de IA ofrecen oportunidades muy prometedoras. Esto se debe a que los requisitos de producción van mucho más allá de las actuales aplicaciones robóticas repetitivas.

En muchos ámbitos de la vida cotidiana, la IA ya ha dado lugar a soluciones espectaculares a problemas que no podían resolverse fácilmente, si es que lo hacían, adoptando enfoques convencionales. Entre ellas, el reconocimiento de imágenes y del habla o el pago seguro con tarjetas de crédito. En el ámbito de la robótica también es previsible que se puedan automatizar nuevas tareas con la IA sin necesidad de programarlas. La IA está lejos de ser la respuesta a todos los problemas. El esfuerzo de programación puede reducirse, el funcionamiento se hace más fácil y los procesos serán más flexibles. El factor decisivo es la cuestión de qué debe producirse. Las células de producción neutrales al producto, como las que ya existen en el SmartProduction Center de KUKA, son, como su nombre indica, muy flexibles. Esto significa que hoy se pueden producir puertas de coches y mañana lavadoras. De este modo, las instalaciones de producción pueden adaptarse rápida y fácilmente a las nuevas necesidades.

Cuando los grandes volúmenes de datos revelan patrones.

Los equipos y componentes de producción están cada vez más conectados en red: en eso consiste Industrie 4.0. La inteligencia artificial permite la utilización eficaz de los datos así adquiridos. Para ello, las aplicaciones correspondientes requieren no sólo grandes cantidades de datos, sino sobre todo los datos adecuados. En otras palabras, Smart Data en lugar de Big Data.
El valor añadido para las empresas es evidente: no sólo poseer datos, sino también poder utilizarlos. Para ello, las máquinas y los robots conectados en red envían sus datos a un software o a una aplicación en la nube, por ejemplo. A partir del volumen de datos, los algoritmos de IA identifican patrones y anomalías específicas. De este modo se obtiene información general sobre el proceso de producción, por ejemplo, información sobre las secuencias de fabricación diarias y los próximos trabajos de mantenimiento. Este «mantenimiento predictivo» permite detectar con antelación las averías inminentes y evitar así que se produzcan.
El mayor reto para las máquinas inteligentes es resolver tareas que son difíciles de formular como reglas matemáticas, como el reconocimiento del habla o el reconocimiento e identificación de imágenes y rostros.

Cómo el aprendizaje automático permite la fabricación sin productos.

Hasta ahora, los robots han estado predestinados en gran medida a las aplicaciones repetitivas. Realizan sus tareas prescritas con una precisión y repetibilidad constantes. La producción del futuro implica requisitos cada vez más complejos. Una variedad de la IA -el aprendizaje automático- está preparando a los sistemas robóticos para una producción flexible. Se trata de interpretar los datos, encontrar correlaciones y extraer información de ellos.
En la producción actual, las secuencias se coordinan de forma extremadamente eficiente entre sí; incluso las interrupciones breves o los tiempos de inactividad tienen enormes consecuencias económicas. El aprendizaje automático y la IA tienen el potencial de optimizar la productividad y la disponibilidad durante la producción en curso. Se consiguen otras mejoras en las áreas de calidad del proceso, tiempos de ciclo, consumo de energía e intervalos de mantenimiento. Esto se consigue mediante la planificación centralizada. Un paquete de software basado en algoritmos de IA controla de forma independiente el proceso de producción. Pero no según los conceptos convencionales, indicando a las máquinas cómo debe producirse algo. En cambio, el software planifica lo que hay que hacer, teniendo en cuenta los tiempos de ciclo y los plazos de entrega. Para la aplicación, lo único que importa son los recursos de producción disponibles.

La inteligencia artificial fomenta nuevas formas de colaboración entre humanos y robots.

Además de estos cambios tecnológicos, también hay margen para formas totalmente nuevas de cooperación entre humanos y máquinas. Programar máquinas o detenerlas en caso de emergencia simplemente hablando con ellas es totalmente concebible. También lo es el reconocimiento dinámico de imágenes para la programación por demostración. Otras aplicaciones potenciales son los escenarios de servicios inteligentes que pueden visualizarse directamente en el robot mediante gafas de realidad aumentada. O tabletas que pueden ser guiadas por un robot y mostrar información. Hay innumerables formas en las que la inteligencia artificial puede facilitarnos la vida. La IA no sólo afecta a nuestra vida privada, facilitándonos el manejo de las máquinas mediante el reconocimiento de voz o permitiéndonos realizar pagos más seguros, sino que también está transformando la industria: una producción versátil y optimizada que puede responder rápidamente a las necesidades individuales.