Dos compañeros de trabajo converlan detrás de una celda de fabricación en un taller.

Aprovechando la IA en una empresa digital sostenible

Para mantenerse a la vanguardia, las empresas deben convertirse en empresas digitales sostenibles. Al aprovechar tecnologías avanzadas, estas empresas también pueden mejorar la agilidad y la eficiencia. Esta discusión se centra en el papel de la IA en la mejora de la calidad de 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 ha sido moldeado por pensadores innovadores que podrían concebir enfoques novedosos para los desafíos a los que se enfrentaban. De hecho, la edad de piedra no terminó porque nos quedamos sin piedras, sino por el desarrollo de soluciones nuevas y más efectivas a los problemas de la época.

El futuro se está moldeando de la misma manera. Las tendencias multidimensionales que se extienden a través de 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 para administrar sus negocios. Específicamente, las empresas deben transformarse en empresas digitales sostenibles para administrar los ciclos de vida de productos y producción tanto en el mundo real como en el digital.

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

Principales puntos clave:

Características importantes de una empresa digital sostenible
Cómo encaja la IA en una empresa digital sostenible
Cómo los fabricantes pueden aplicar la IA hoy 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 transformación digital: Siemens Electronics, Erlangen

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

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

La inteligencia artificial industrial (IA) es una de las tecnologías avanzadas que se utilizan en el sitio. Donde una IA centrada en el consumidor puede ayudar a generar texto para un discurso de boda o imágenes para su perfil de redes sociales, los sistemas industriales de IA implementados en la maquinaria de control de fábrica, administrar las operaciones en el taller y analizar datos para indicar el rendimiento y guiar la toma de decisiones. Estos sistemas industriales de IA deben ser robustos, confiables y seguros, incluso cuando se trabaja en estrecha colaboración con trabajadores humanos.

Hoy, vamos a explorar cómo la fábrica de electrónica Siemens en Erlangen está haciendo uso de IA de grado industrial para respaldar una mayor descarbonización, calidad y tiempo de comercialización.

El viaje de transformación digital: Siemens Electronics, Erlangen

Antes de que los procesos, máquinas y sistemas puedan mejorarse, deben entenderse a través de la recopilación y el análisis de 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. La recopilación y comprensión de estos datos es fundamental para la administración de una fábrica digital moderna, pero la gran cantidad de datos hace que su agregación y análisis sean una tarea desafiante.

An employee checks an industrial robot.</br>

A worker checks a laptop on the shop floor.

Industrial AI: eficiencia, velocidad, calidad

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

La IA también permite verdaderos esquemas de mantenimiento predictivo para garantizar que el tiempo de inactividad de la máquina nunca sea una sorpresa para los operadores de fábrica. Los datos de la máquina y de mantenimiento se analizan y comparan con casos anteriores para identificar patrones y posibles soluciones. La fábrica hace uso del 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 suficiente acumulación, causar un tiempo de inactividad no planificado. Para evitar demoras tan costosas, la solución de mantenimiento predictivo supervisa la corriente y la velocidad del husillo para detectar anomalías e incluso predecir futuros estados críticos.

Los procesos inteligentes son mejores procesos

La IA también puede ser transformadora para procesos y máquinas individuales, incluso permitiendo una colaboración más estrecha entre humanos y robótica en el taller de una manera eficiente y segura. La fábrica de electrónica Siemens en Erlangen emplea IA y visión por computadora para permitir que los brazos robóticos puedan recoger y colocar piezas con la misma flexibilidad y destreza que un operador humano. Los brazos robóticos tradicionales no tienen capacidad para distinguir entre diferentes partes, lo que requiere que las piezas estén preclasificadas y organizadas. La incorporación de IA en los sistemas de control para robots les permite identificar y tomar varias partes de una caja sin clasificar y colocarlas exactamente donde pertenecen.

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

Uso de IA para mejorar la precisión y la eficiencia

Los procesos más sensibles también se pueden automatizar dando a la robótica destreza manual como la de una mano humana. La integración de sensores de fuerza y par en el efector final de un brazo robótico controlado por IA le permite sentir y ajustar con precisión la fuerza que está utilizando para manipular un objeto. Esto es crucial para procesos que involucran piezas delicadas y pequeñas, como componentes de una placa de circuito impreso (PCB). De hecho, los brazos robóticos que manejan tareas tan delicadas pueden requerir el mismo “Fingerspitzengefühl” que el de un cirujano que sutura una herida.

En la fábrica de electrónica Siemens en Erlangen, la producción de PCB implica el ajuste de componentes electrónicos cableados a través de pequeños orificios en el sustrato, llamados tecnología de orificios (THT). La THT implica piezas muy sensibles y delicadas que se enchufan en agujeros muy pequeños en la PCB, a menudo de apenas décimas de milímetro de diámetro. La IA permite que la robótica maneje los componentes con cuidado, asegurando que estén colocados con precisión y asegurados sin incurrir en daños. Con todo, la automatización de una tarea tan delicada aumenta la calidad del proceso y libera a los trabajadores humanos del tedio y la mala ergonomía asociada con tal tarea.

Además de los beneficios inmediatos de la IA, como una mayor calidad de producción y costos reducidos, la adición de IA en el entorno del taller también ha contribuido a la sostenibilidad de la fábrica. La mayor precisión y precisión del proceso automatizado de ajuste THT reduce la chatarra y, por lo tanto, el desperdicio de material y energía, lo que hace que la fábrica sea más eficiente en general. Dado que la robótica inteligente ya no requiere piezas preclasificadas, las incrustaciones de plástico que antes se requerían para organizar las piezas clasificadas se han vuelto obsoletas. El resultado es la eliminación de miles de piezas de plástico que en última instancia terminan siendo residuos.

El futuro de las empresas digitales sostenibles

Una empresa digital puede aprovechar la IA y las grandes cantidades de datos generados todos los días para identificar y actuar sobre las oportunidades de descarbonización, reducir el uso de recursos, el reciclaje y más, tanto en los procesos internos como en las cadenas de suministro globales. Las decisiones tomadas en el diseño de productos, por ejemplo, representan el 80% del impacto ambiental de un producto que llegue al mundo real; en otras palabras, el desperdicio no es más que un defecto de diseño. Una empresa digital sostenible puede usar una combinación de Digital Twin integral, datos e IA para comprender los costos relativos de sostenibilidad de varias decisiones de diseño, optimizando para un rendimiento eficiente, uso de materiales y reciclabilidad.

En producción, la IA puede ayudar a optimizar los programas de producción para satisfacer la demanda, identificar oportunidades para la eficiencia energética y, como en Erlangen, mejorar enormemente la calidad de producción y reducir los desechos de chatarra y material. Y, quizás lo más importante, la IA puede convertirse en una poderosa herramienta en la gestión de cadenas de suministro globales elaboradas, ayudando a las empresas a seleccionar proveedores y construir sistemas logísticos basados en el costo, la calidad y la sostenibilidad. A medida que continuamos evolucionando y expandiendo las capacidades de una empresa digital sostenible, instalaciones como Siemens Electronics Factory 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>