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Según un estudio de Capgemini, más del 50 % de los principales fabricantes europeos están implementando la IA de alguna manera. Alemania lidera con un 69 % de fabricantes que la utilizan. En Japón, esa cifra es del 30 %, y en Estados Unidos es del 28 %. China cierra la lista con un 11 %.

Sin embargo, esto es solo el comienzo. La mayoría de los expertos ya hablan de la Industria 4.0, considerada la cuarta revolución industrial en la que los algoritmos de aprendizaje automático crean sistemas autónomos que hacen realidad la fábrica inteligente.

Un algoritmo de IA está diseñado para aprender la mejor manera de realizar una tarea sin utilizar instrucciones específicas. En su lugar, utiliza datos de entrada y retroalimentación para desarrollar un modelo, a menudo a través de millones de repeticiones de prueba y error.

Los sistemas de IA para la fabricación pueden utilizar el aprendizaje autónomo de manera similar. Mitsubishi, por ejemplo, ha desarrollado un sistema de IA que enseña a los robots nuevas tareas permitiéndoles desarrollar acciones óptimas a través de prueba y error.

Hoy en día, las aplicaciones más comunes de la IA en la fabricación se centran en el control de calidad y el mantenimiento predictivo. Muchas empresas también la utilizan en la producción, el desarrollo de productos y la gestión de la cadena de suministro.

En el mantenimiento predictivo, los sistemas de IA pueden monitorear datos de una multitud de máquinas y sistemas en busca de señales tempranas de posibles problemas. Pueden tomar medidas para prevenir paros en la fábrica.

El fabricante de neumáticos japonés Bridgestone utiliza una herramienta de IA con sensores que inspecciona 480 elementos físicos diferentes para garantizar que todos los neumáticos se ensamblan en condiciones óptimas.

La IA también se utiliza cada vez más en el proceso de diseño, especialmente en la fabricación aditiva (impresión 3D). En lo que se llama diseño «generativo», el algoritmo de IA recibe los objetivos y parámetros de diseño a seguir, como materiales y restricciones de costos, y luego prueba miles de opciones de diseño diferentes para encontrar la mejor.

Los sistemas de IA también pueden ser muy costosos de desarrollar y solo son tan buenos como los datos que se les proporcionan. Muchas empresas aún no tienen el nivel de experiencia necesario para escalar soluciones de IA en toda su red de fabricación.

Hasta ahora, la mayoría de los usos de la IA en la fabricación tienen lugar «bajo el capó» de una manera que los consumidores no ven ni experimentan. Pero esto es algo que está a punto de cambiar.

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