Dos compañeros de trabajo charlan detrás de una célula de fabricación en un taller.

Aprovechar la IA en una empresa digital sostenible

Para mantenerse a la vanguardia, las empresas deben convertirse en empresas digitales sostenibles. Al aprovechar las tecnologías avanzadas, estas empresas también pueden mejorar la agilidad y la eficiencia. Este debate se centra en el papel de la IA en la mejora de la calidad de la producción, el tiempo de comercialización y la eficiencia de los recursos en las fábricas modernas.

Dando forma al curso de la historia

El curso de la historia lo han moldeado pensadores innovadores que podían concebir enfoques novedosos de los desafíos a los que se enfrentaban. De hecho, la Edad de Piedra no terminó porque se nos acabaran las piedras, sino por el desarrollo de soluciones nuevas y más eficaces a los problemas de la época.

El futuro se está moldeando prácticamente de la misma manera. Las tendencias multidimensionales que abarcan los negocios, la sociedad y la tecnología están impulsando nuevos desafíos para las empresas modernas. Superar estos desafíos requerirá que las empresas innoven y adopten nuevos métodos de gestión de sus negocios. En concreto, las empresas deben transformarse en empresas digitales sostenibles para gestionar los ciclos de vida de los productos y la producción tanto en el mundo real como en el digital.

La característica clave de una empresa digital es su capacidad de unir el mundo real y el digital, recopilar datos de las operaciones y convertirlos en información que impulsa las mejoras en el mundo real. Unir estos dos mundos permite el flujo de datos entre todas las partes interesadas que participan en el ciclo de vida del producto, la producción y el servicio. Este libre flujo de datos aumenta la capacidad de una empresa digital para adaptarse a las demandas del mercado, innovar más rápido y mejorar la calidad, al tiempo que reduce las emisiones de carbono y el uso de recursos.

Conclusiones clave:

Características importantes de una empresa digital sostenible
Cómo encaja la IA en una empresa digital sostenible
Cómo pueden los fabricantes aplicar la IA hoy en día para ayudar a los esfuerzos de descarbonización y mejorar la calidad y el tiempo de comercialización

Factory worker operating machinery in an electronics manufacturing facility

Two employees walk and talk on the shop floor at Siemens Electronics Factory, Erlangen.

El viaje de la transformación digital: Siemens Electronics, Erlangen

De Siemens fábrica de electrónica de última generación en Erlangen, Alemania se enfrentó a los mismos desafíos que muchos fabricantes intentan superar. La fábrica necesitaba encontrar formas de producir productos y, al mismo tiempo, priorizar la descarbonización, la velocidad, la calidad y la rentabilidad. La fábrica de electrónica Siemens en Erlangen, que produce convertidores de frecuencia SINAMICS y controladores CNC SINUMERIK para Siemens y sus clientes, también tuvo que navegar por la integración de soluciones digitales inteligentes en la infraestructura y los sistemas antiguos de la fábrica.

La fábrica reconoció que estos desafíos no podían superarse sin adoptar la digitalización para continuar con la transformación continua en una empresa digital sostenible que comenzó décadas antes. Las soluciones digitales para la ingeniería, la gestión del taller, la gestión del ciclo de vida de los productos y más proporcionan la base. Con ellas, se pueden crear tecnologías y funciones más avanzadas para mejorar aún más las operaciones en Erlangen.

La inteligencia artificial (IA) industrial es una de las tecnologías avanzadas que se utilizan en la planta. Mientras que una IA centrada en el consumidor puede ayudar a generar texto para un discurso de boda o imágenes para su perfil en las redes sociales, los sistemas de IA industrial desplegados en la fábrica controlan la maquinaria, gestionan las operaciones en el taller y analizan los datos para indicar el rendimiento y guiar la toma de decisiones. Estos sistemas de IA industriales deben ser robustos, fiables y de seguridad comprobada, incluso cuando trabajan en estrecha colaboración con trabajadores humanos.

Hoy, analicemos cómo la fábrica de electrónica de Siemens en Erlangen utiliza la IA de nivel industrial para fomentar una mayor descarbonización, calidad y tiempo de comercialización.

El viaje de la transformación digital: Siemens Electronics, Erlangen

Antes de poder mejorar los procesos, las máquinas y los sistemas, hay que entenderlos mediante la recopilación y el análisis de los datos. Una empresa digital genera inmensas cantidades de datos durante las operaciones diarias. En un entorno de fábrica, esto puede incluir información sobre el consumo de energía de varios sistemas y de toda la planta, datos de rendimiento, datos operativos en tiempo real procedentes de máquinas conectadas y más. Recopilar y entender estos datos es fundamental para la gestión de una fábrica digital moderna, pero la enorme cantidad de datos hace que su agregación y análisis sean una tarea difícil.

An employee checks an industrial robot.</br>

A worker checks a laptop on the shop floor.

IA Industrial: eficiencia, velocidad, calidad

Afortunadamente, los flujos de datos conectados de una empresa digital representan una oportunidad de oro para que la aplicación de la IA acelere el análisis de estos inmensos conjuntos de datos. Esto impulsará las optimizaciones en varios aspectos de la fábrica, tanto en el taller como en otros sistemas, mucho más rápido que antes. La fábrica de electrónica de Siemens en Erlangen, por ejemplo, ha aprovechado los datos de toda la fábrica para implementar medidas inteligentes de eficiencia energética, lo que reduce su consumo de energía un 25% y su huella de carbono neta un 50%. Además, las mejoras específicas en la eficiencia de la producción han ayudado a reducir la energía utilizada para producir cada producto en un 50%.

La IA también permite verdaderos planes de mantenimiento predictivo para garantizar que el tiempo de inactividad de las máquinas no sorprenda a los operadores de las fábricas. Los datos de la máquina y el mantenimiento se analizan y comparan con casos anteriores para identificar patrones y posibles soluciones. La fábrica utiliza el mantenimiento predictivo en un proceso de fresado que se produce como parte de la producción de placas de circuito impreso. El proceso de fresado produce un polvo fino que se acumula en los husillos de fresado y puede dificultar la rotación de los husillos o, con una acumulación suficiente, provocar un tiempo de inactividad no planificado. Para evitar retrasos tan costosos, la solución de mantenimiento predictivo monitoriza la corriente y la velocidad del husillo para detectar anomalías e incluso predecir los estados críticos futuros.

Los procesos inteligentes son mejores procesos

La IA también puede transformar los procesos y las máquinas individuales, e incluso permitir una colaboración más estrecha entre los humanos y la robótica en el taller de manera eficiente y segura. La fábrica de electrónica de Siemens en Erlangen emplea la IA y la visión artificial para permitir que los brazos robóticos recojan y coloquen las piezas con la misma flexibilidad y destreza que un operador humano. Los brazos robóticos tradicionales no tienen la capacidad de distinguir entre diferentes piezas, por lo que las piezas deben clasificarse y organizarse previamente. La incorporación de la IA en los sistemas de control de los robots les permite identificar y coger varias piezas de una caja sin clasificar y colocarlas exactamente donde pertenecen.

Al hacer que el robot sea más inteligente, robots rentables pueden realizar este tipo de tediosas operaciones de recoger y colocar de forma completamente automática. Por supuesto, antes de poder lanzar estos brazos robóticos inteligentes, hay que entrenarlos. Como empresa digital, la fábrica puede emplear simulaciones basadas en la física y el Digital Twin para entrenar virtualmente los algoritmos de reconocimiento, selección y colocación de piezas. Los datos sintéticos de entrenamiento se generan y etiquetan automáticamente, lo que aumenta la velocidad y reduce el esfuerzo necesario para entrenar los brazos robóticos.

A manufacturing cell that contains robots enabled by AI to pick and place parts.

A Siemens expert points out a digital twin of a PCB production process on a screen to a colleague.</br>

Utilizar la IA para mejorar la precisión y la eficiencia

También se pueden automatizar procesos más delicados dando a la robótica una destreza manual como la de una mano humana. La integración de los sensores de fuerza y par en el efector final de un brazo robótico controlado por la IA le permite detectar y ajustar con precisión la fuerza que utiliza para manipular un objeto. Esto es crucial para los procesos en los que intervienen piezas pequeñas y delicadas, como los componentes de una placa de circuito impreso (PCB). De hecho, los brazos robóticos que se encargan de tareas tan delicadas pueden requerir el mismo «Fingerspitzengefühl» que el de un cirujano suturando una herida.

En la fábrica de electrónica Siemens de Erlangen, la producción de PCB implica colocar componentes electrónicos cableados a través de pequeños orificios del sustrato, lo que se denomina tecnología de orificios pasantes (THT). Eso implica conectar piezas muy sensibles y delicadas en orificios muy pequeños de la PCB, a menudo de tan solo décimas de milímetro de diámetro. La IA permite a la robótica manipular los componentes con cuidado, garantizando que se colocan con precisión y se aseguran sin que se produzcan daños. En general, la automatización de una tarea tan delicada aumenta la calidad del proceso y libera a los trabajadores humanos del tedio y la mala ergonomía asociados a esa tarea.

Además de los beneficios inmediatos de la IA, como el aumento de la calidad de la producción y la reducción de los costes, la incorporación de la IA al entorno del taller también ha contribuido a la sostenibilidad de la fábrica. El aumento de la precisión y la exactitud del proceso automatizado de ajuste del THT reduce el desecho y, por lo tanto, el desperdicio de material y energía, lo que hace que la fábrica sea más eficiente en general. Como la robótica inteligente ya no requiere piezas clasificadas previamente, las incrustaciones de plástico que antes se necesitaban para organizar las piezas clasificadas han quedado obsoletas. El resultado es la eliminación de miles de piezas de plástico que, al final, acaban siendo residuos.

El futuro de las empresas digitales sostenibles

Una empresa digital puede aprovechar la IA y las enormes cantidades de datos que se generan cada día para identificar y aprovechar las oportunidades de descarbonización, reducir el uso de los recursos, el reciclaje y más, tanto en los procesos internos como en las cadenas de suministro mundiales. Las decisiones que se toman en el diseño del producto, por ejemplo, representan el 80% del impacto medioambiental de un producto que llega al mundo real; en otras palabras, los residuos no son más que un defecto de diseño. Una empresa digital sostenible puede utilizar una combinación del completo Digital Twin, los datos y la IA para entender los costes de sostenibilidad relativos de varias decisiones de diseño y optimizar el rendimiento, el uso del material y la reciclabilidad eficientes.

En la producción, la IA puede ayudar a optimizar los programas de producción para adaptarse a la demanda, a identificar oportunidades de eficiencia energética y, como en Erlangen, a mejorar considerablemente la calidad de la producción y a reducir el desperdicio de chatarra y material. Y, quizás lo más importante, es que la IA puede convertirse en una herramienta poderosa en la gestión de cadenas de suministro mundiales elaboradas, ya que ayuda a las empresas a seleccionar proveedores y a crear sistemas logísticos en función de los costes, la calidad y la sostenibilidad. A medida que seguimos evolucionando y ampliando las capacidades de una empresa digital sostenible, instalaciones como la fábrica de electrónica de Siemens en Erlangen ofrecen un campo de pruebas crucial para tecnologías y soluciones que pueden ayudar a los clientes a transformarse para superar los desafíos de hoy y de mañana.

A Siemens expert points out a Digital Twin of a product on a screen to a colleague.</br>