Algunos de los mayores tiempos de inactividad de una operaci\u00f3n de producci\u00f3n pueden deberse a que una pieza central de la maquinaria est\u00e1 fuera de l\u00ednea debido a una falla mec\u00e1nica o el\u00e9ctrica. Por lo general, la falla se puede prevenir f\u00e1cilmente siguiendo el programa de mantenimiento preventivo recomendado de la m\u00e1quina. A menudo, los MP (Mantenimiento Preventivo) se pasan por alto o no se optimizan para completar la mejor l\u00ednea de tiempo. Con el poder de los dispositivos, sensores, datos\u00a0 y algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico de IoT (Internet de las cosas), los fabricantes pueden utilizar muchos puntos de datos de la m\u00e1quina para predecir aver\u00edas. Los programas de MP se pueden optimizar antes de la aver\u00eda prevista para mantener las m\u00e1quinas en las mejores condiciones y el piso de producci\u00f3n funcionando sin problemas.<\/p>\n
Optimizar la cadena de suministros<\/em><\/strong><\/p>\n La administracion de la cadena de suministros interna puede ser un gran desaf\u00edo en s\u00ed mismo. La l\u00ednea de producci\u00f3n depende en gran medida del inventario para mantener las l\u00edneas alimentadas y produciendo productos. Cada paso del proceso requiere una cierta cantidad de componentes para funcionar; una vez consumido, debe reponerse a tiempo para continuar procesando. Mantener el piso de la planta abastecido con todo el inventario necesario es un desaf\u00edo que la IA puede ayudar a manejar. La IA puede analizar las cantidades de los componentes, las fechas de vencimiento y optimizar la distribuci\u00f3n en toda la f\u00e1brica.<\/p>\n Optimizacion de la producci\u00f3n<\/em><\/strong><\/p>\n La optimizaci\u00f3n de procesos puede ser una tarea con muchos datos que involucran innumerables conjuntos de datos hist\u00f3ricos. Identificar qu\u00e9 par\u00e1metros de proceso producen la m\u00e1s alta calidad del producto no es una tarea f\u00e1cil. Los ingenieros de manufactura y calidad ejecutan docenas de dise\u00f1os de experimentos<\/em><\/strong> para optimizar los par\u00e1metros del proceso todo el tiempo, pero a menudo pueden ser costosos y llevar mucho tiempo. Con la r\u00e1pida velocidad de procesamiento de datos de la IA, los ingenieros pueden encontrar la receta de proceso optimizada para diferentes productos. Preguntas como “\u00bfQu\u00e9 velocidad o temperatura del transportador debo ingresar para obtener el mayor rendimiento?, etc. \u00a0La IA aprender\u00e1 constantemente de todos los puntos de datos de producci\u00f3n para mejorar continuamente los par\u00e1metros del proceso<\/p>\n Rendimiento (Yield) Predictivo<\/em><\/strong><\/p>\n Las conversaciones sobre predicci\u00f3n de rendimiento (Yield) \u00a0siempre surgen cuando se habla de la IA en la manufactura. \u00a0El ROI (Retorno sobre la inversi\u00f3n) de tener un modelo de IA de predicci\u00f3n de alta precisi\u00f3n es ilimitado. La predicci\u00f3n del rendimiento puede preparar mejor la cadena de suministro y la gesti\u00f3n del inventario para las necesidades futuras de los componentes. Saber si el rendimiento ser\u00e1 menor de lo esperado puede alertar a la gerencia de producci\u00f3n para aumentar el tiempo de producci\u00f3n para satisfacer las necesidades de la demanda. La predicci\u00f3n del rendimiento es un problema complejo con una gran cantidad de datos que requerir\u00e1 que la inteligencia artificial lo resuelva.<\/p>\n Realidad virtual y aumentada<\/em><\/strong><\/p>\n Con las tecnolog\u00edas de realidad aumentada y virtual mejorando cada d\u00eda, con m\u00e1s empresas importantes que desarrollan dispositivos para este mercado, es solo cuesti\u00f3n de tiempo antes de que la industria manufacturera adopte completamente su uso. La realidad virtual puede ayudar a capacitar mejor a los fabricantes de productos para que realicen tareas de montaje o mantenimiento preventivo. La realidad aumentada proporciona informes en tiempo real impulsados \u200b\u200bpor el aprendizaje autom\u00e1tico en la f\u00e1brica o en el campo, lo que ayuda a identificar r\u00e1pidamente los productos defectuosos y las \u00e1reas de mejora operativa. Las aplicaciones de fabricaci\u00f3n con Realidad aumentada\/Realidad virtual \u00a0son infinitas y pueden desempe\u00f1ar un papel importante en la resoluci\u00f3n de los desaf\u00edos actuales<\/p>\n .\u00a0Gesti\u00f3n de energ\u00eda<\/em><\/strong>\u00a0<\/em><\/strong><\/p>\n La IA puede ayudar en el \u00e1rea de administracion de la energ\u00eda que a menudo se pasa por alto. La mayor\u00eda de los ingenieros no tienen tiempo para analizar el costo del consumo de energ\u00eda de la f\u00e1brica. Tener una mirada de inteligencia artificial en el consumo de energ\u00eda de una operaci\u00f3n de producci\u00f3n puede reducir significativamente los costos de operaci\u00f3n. Adem\u00e1s, los costos reducidos pueden asignar m\u00e1s fondos para los recursos de mejora de procesos, lo que conduce a un mayor rendimiento y calidad. \u00bfQu\u00e9 pasar\u00eda si tuviera un sistema que detectara autom\u00e1ticamente problemas de producci\u00f3n en tiempo real, antes de que ocurran? Los beneficios ser\u00edan el mantenimiento predictivo, el inventario y la detecci\u00f3n de valores at\u00edpicos de productos de una manera accesible e intuitiva, lo que llevar\u00eda la excelencia operativa a nuevos niveles .Esto cambiar\u00eda las reglas del juego para su ventaja competitiva.<\/p>\n
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