Por el personal de AI Trends
Muchas iniciativas de IA están vagamente definidas, carecen de la tecnología y la infraestructura de datos adecuadas y, a menudo, no cumplen con las expectativas, según un nuevo informe de Plutoshift sobre la implementación de la IA por parte de las empresas manufactureras.
Plutoshift, proveedor de una solución de IA para la supervisión del rendimiento, encuestó a 250 profesionales de la fabricación con visibilidad de los programas de IA de su empresa. En general, la encuesta encontró que las empresas de fabricación están ganando experiencia mientras adoptan un enfoque mesurado para implementar la IA.
Entre los hallazgos específicos:
- El 61 % dijo que su empresa tiene buenas intenciones, pero que necesita reevaluar la forma en que implementa los proyectos de IA;
- el 17% dijo que su empresa estaba en plena etapa de implementación de su proyecto de IA;
- El 84% aún no puede actuar de forma automática y continua sobre su inteligencia de datos, mientras que algunos están recopilando datos;
- El 72 % dijo que a su empresa le llevó más tiempo del previsto implementar la infraestructura técnica/de recopilación de datos necesaria para aprovechar la IA.
- Solo el 57 % dijo que su empresa implementó proyectos de IA con un objetivo claro, mientras que casi el 20 % implementó iniciativas de IA debido a la presión de la industria o de los compañeros para utilizar la tecnología.
- El 17% dijo que su empresa implementó proyectos de IA porque su empresa sintió la presión de utilizar esta tecnología de la industria.
- El 60% dijo que su empresa tuvo problemas para llegar a un consenso sobre una estrategia práctica y enfocada para implementar la IA.
Entre sus conclusiones, el informe indicó: “Para utilizar realmente los datos, las empresas de fabricación necesitan una infraestructura y una plataforma de datos que esté diseñada en torno al monitoreo del rendimiento para el mundo físico. Eso significa obtener la capacidad de tomar datos de cualquier punto del flujo de trabajo, analizar esos datos y proporcionar predicciones confiables en cualquier punto. En este momento, pocas empresas reportan estas capacidades completas y reconsiderarían su dirección”.
El CEO y fundador de Plutoshift, Prateek Joshi, declaró en un comunicado de prensa sobre la encuesta, “Las empresas están avanzando con la adopción de IA a nivel empresarial. A pesar del progreso, la realidad que a menudo no se informa es que las iniciativas de IA están vagamente definidas. Las empresas que se encuentran en medio de esta transformación generalmente carecen de la tecnología y la infraestructura de datos adecuadas. Al final, estas implementaciones pueden no cumplir con las expectativas. Las ideas de este informe nos muestran que las empresas se beneficiarían enormemente al adoptar un enfoque más medido y fundamentado para implementar la IA”.
Los jugadores más grandes que invierten y obtienen una valiosa experiencia con IA
Otra forma de medir cómo la IA penetra o penetrará en la fabricación es examinar lo que están haciendo los jugadores más importantes. Siemens, GE, FANUC y KUKA están realizando importantes inversiones en enfoques impulsados por el aprendizaje automático para mejorar la fabricación, como se describe en un relato reciente en emergencia. Están utilizando IA para reducir los costos de mano de obra, reducir los defectos de los productos, acortar los tiempos de inactividad no planificados y aumentar la velocidad de producción.
Estos gigantes están utilizando las herramientas que están desarrollando en sus propios procesos de fabricación, lo que los convierte en desarrolladores, casos de prueba y primeros clientes de muchos avances.
El conglomerado alemán, Siemens, ha estado usando redes neuronales para monitorear sus plantas de acero y mejorar la eficiencia durante décadas. La empresa afirma haber invertido alrededor $ 10 mil millones en empresas de software de EE. UU. (a través de adquisiciones) durante la última década. En marzo de 2016, Siemens lanzó Mindsphere, descrito como un "sistema operativo IoT" y un competidor del producto Predix de GE. Siemens describe Mindsphere como una nube inteligente para la industria, capaz de monitorear flotas de máquinas en todo el mundo. En 2016, integró IBM Watson Analytics en su servicio de herramientas.
Siemens describe una historia de éxito de IA con su esfuerzo por mejorar las emisiones de las turbinas de gas. “Después de que los expertos hicieran todo lo posible para optimizar las emisiones de óxido nitroso de la turbina”, dijo El Dr. Norbert Gaus, Jefe de Investigación en Digitalización y Automatización de Siemens Corporate Technology, “nuestro sistema de IA pudo reducir las emisiones entre un diez y un quince por ciento adicional”.
Siemens prevé incorporar su experiencia en inteligencia artificial dentro de Click2Make, su tecnología de producción como servicio. Fue descrito en una cuenta en Fast Company en 2017 como una “fábrica autoconfigurable”. Siemens visualiza un mercado en el que las empresas presentan diseños y fábricas con las instalaciones y el tiempo y manejan el pedido que iniciaría un proceso de licitación automático. El fabricante podría responder con la configuración de fábrica. Esa es la idea.
La estrategia de software de fabricación de GE es un trabajo en progreso
GE, que ha tenido altibajos con su estrategia de software, tiene más de 500 fábricas en todo el mundo que está transformando en instalaciones inteligentes. GE lanzó su Brilliant Manufacturing Suite para clientes en 2015. El la primera Ese año se construyó “Brilliant Factory” en Pune, India, con una inversión de 200 millones de dólares. GE reclamaciones mejoró la efectividad del equipo en un 18%.
El año pasado, GE vendió la mayoría de los activos de su unidad Predix. una cuenta en Mediana describió los motivos de la reducción, incluida la decisión de construir un centro de datos en la nube de Predix y no reconocer la competencia de Amazon, Microsoft y Google. Otra crítica fue que no se sabía que Predix fuera amigable para los desarrolladores. Las plataformas exitosas necesitan contenido para desarrolladores, y los desarrolladores necesitan el apoyo de una comunidad.
La estrategia de software de GE en la fabricación es un trabajo en progreso.
FANUC ha invertido en IA
FANUC, la empresa japonesa que produce robótica industrial, ha realizado importantes inversiones en IA. En 2015, Fanuc adquirió una participación en Preferred Networks, una startup de inteligencia artificial, para integrar el aprendizaje profundo en sus robots.
In principios de 2016, FANUC anunció una colaboración con Cisco y Rockwell Automation para desarrollar e implementar FIELD (FANUC Intelligent Edge Link and Drive). Esto se describió como una plataforma industrial de IoT para la fabricación. Solo unos meses después, con NVIDIA para usar sus chips de IA para sus "las fábricas del futuro".asociado con NVIDIA para usar sus chips de IA para sus "las fábricas del futuro".
FANUC está utilizando el aprendizaje de refuerzo profundo para ayudar a algunos de sus robots industriales. Realizan la misma tarea una y otra vez, aprendiendo cada vez hasta que logran la precisión suficiente. Al asociarse con NVIDIA, el objetivo es que varios robots puedan aprender juntos. La idea es que lo que un robot podría tardar ocho horas en aprender, ocho robots pueden aprender en una hora. El aprendizaje rápido significa menos tiempo de inactividad y la capacidad de manejar productos más variados en la misma fábrica. capacitarse a sí mismos. Realizan la misma tarea una y otra vez, aprendiendo cada vez hasta que logran la precisión suficiente. Al asociarse con NVIDIA, el objetivo es que varios robots puedan aprender juntos. La idea es que lo que un robot podría tardar ocho horas en aprender, ocho robots pueden aprender en una hora. El aprendizaje rápido significa menos tiempo de inactividad y la capacidad de manejar productos más variados en la misma fábrica.
KUKA trabajando en la colaboración humano-robot
KUKA, el fabricante de robots industriales de propiedad china con sede en Alemania, está invirtiendo en la colaboración entre humanos y robots. La empresa ha desarrollado un robot que puede trabajar junto a un humano de forma segura, gracias a sus controles inteligentes y sensores de alto rendimiento. KUKA los utiliza; BMW también es un cliente.
Los robots que pueden trabajar de manera segura con humanos podrán implementarse en fábricas para nuevas tareas, mejorando la eficiencia y la flexibilidad.
Lea el estudio de fabricación de Plutosoft comunicado de prensa; lea los artículos originales en emergencia, Fast Company y Mediana.
