Inteligencia artificial para tareas de envasado
No hace mucho tiempo, la inteligencia artificial era sólo un campo de juego para los gigantes del software. Pero ahora ha llegado a los departamentos de desarrollo de los fabricantes de máquinas y empresas de logística.
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La inteligencia artificial (IA) ya está omnipresente en algunas tareas de la industria del embalaje y la logística. Aunque la tecnología está todavía en su infancia, ya se puede empezar a ver cómo elevará la automatización a un nivel completamente nuevo. Según una encuesta de la consultora Deloitte, la escasez de capacidades de IA que a menudo se proyecta para Alemania sólo frenará este desarrollo, pero de ninguna manera lo detendrá. Muchas empresas están colaborando con gigantes tecnológicos como Google y Microsoft. Otros dependen de sus propias habilidades de desarrollo para integrar sistemas con capacidad de aprendizaje en sus procesos.
La aplicación de la inteligencia artificial es un paso obvio, aunque sólo sea porque ya se están recopilando muchos datos hoy en día. Ya sea que la información provenga de sensores, almacenamiento o marketing, cada segmento de una empresa es una fuente de información valiosa que necesita ser extraída. Así que los datos ya están ahí. Pero para que merezcan la pena, se necesitan sistemas inteligentes y, cada vez más, inteligencia artificial. Con los algoritmos adecuados, las máquinas pueden detectar patrones en los datos y tomar decisiones de forma autónoma. Y cuando la industria de la maquinaria de envasado habla de inteligencia artificial, lo que suele significar el aprendizaje automático.
Los robots van a la escuela: Aprendizaje por repetición
El aprendizaje automático es en realidad sólo un subsegmento de la inteligencia artificial, aunque ambos se utilizan a menudo como sinónimos. Se trata en realidad de optimizar los procesos de producción de tal manera que, por ejemplo, puedan ser realizados automáticamente por robots de embalaje. Pero para ello, los sistemas de reconocimiento de imágenes son un requisito indispensable. Por ejemplo, si se van a automatizar las tareas de recogida y colocación, los robots reciben información de la cámara en línea sobre la posición, ubicación o calidad del producto que se va a envasar. Entonces pueden agarrarlo con seguridad, o ignorarlo si está defectuoso. Hoy en día, esta tarea ya está totalmente automatizada y se utiliza para preagrupar componentes de embalaje como tapas y contenedores, o para colocar los productos alimenticios de forma fiable en bandejas.
Pero cada vez son más los fabricantes de productos de consumo que, al cambiar frecuentemente de gama de productos, tienen que introducir también en sus máquinas de embalaje lotes cada vez más pequeños. La necesidad resultante de cambiar el formato de las máquinas y reprogramar los controles provoca paradas en la producción. Los robots inteligentes pueden reducir considerablemente el tiempo de reequipamiento, por lo que los grupos de productos se pueden empaquetar mucho más rápido.
Los robots detectan patrones y comparan el comportamiento, lo que les permite reconocer rápidamente nuevos productos de forma automática y ajustar el proceso de envasado en consecuencia. Esa habilidad se basa en conceptos como el aprendizaje profundo, fundado en redes neuronales que pueden ser entrenadas a partir de patrones o imágenes. El principio del reconocimiento de patrones puede aplicarse con la misma eficacia para predecir las fallas o el desgaste de las máquinas.
Cuando los robots planean: Mantenimiento predictivo y procesos optimizados
El mantenimiento predictivo utiliza los datos de los sensores y de la máquina para permitir conclusiones sobre el rendimiento o los eventos inminentes. El aprendizaje automático permite al equipo distinguir entre condiciones normales y desviaciones. La recopilación de tanta información permite detectar problemas en una máquina de forma temprana y solucionarlos de forma planificada antes de que se produzca una parada de producción por averías. En otras palabras, estos eventos se vuelven aprendibles y detectables. Como resultado, los fabricantes de máquinas pueden programar visitas de servicio, optimizar aún más la disponibilidad de las máquinas y ofrecer así a sus clientes una mayor productividad.
Inteligencia artificial en logística
Además del mantenimiento predictivo, el procesamiento industrial de imágenes y los controles para los robots de embalaje, la inteligencia artificial también se utiliza cada vez más para la logística interna y externa. Los vehículos guiados automatizados (AGVs) realizan cada vez más tareas de forma similar a los robots: obtienen sus comandos directamente de un sistema de TI de nivel superior - por ejemplo, cuando los materiales necesitan ser recuperados del almacén a la línea de producción - y luego realizan sus tareas de forma totalmente autónoma.
En los procesos logísticos de nivel superior, el análisis predictivo proporciona una base para realizar predicciones precisas sobre los cambios que se pueden esperar en los flujos de materiales. Por ejemplo, según la BVL, la asociación alemana de la industria logística, se están utilizando métodos basados en la inteligencia artificial para analizar el riesgo de los proveedores, proyectar las fluctuaciones de los tipos de cambio en las compras internacionales y prever las posibles dificultades de suministro y su impacto en la producción. El Centro Fraunhofer para la Investigación Aplicada en Servicios de la Cadena de Suministro (SCS) ha retomado como tema la inteligencia artificial y presentará sus resultados actuales como parte de la TechBox en FachPack 2019. El 26 de septiembre de 2019, los ponentes debatirán temas como cómo los despachadores pueden utilizar las soluciones de predicción y optimización basadas en datos para aplicar los recursos de forma más eficiente y, de este modo, ahorrar costes y aumentar la satisfacción de los clientes.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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