La inteligencia artificial (IA) lleva más de una década impulsando el aumento de la productividad en la fabricación. Diversas aplicaciones, que van desde el mantenimiento predictivo hasta la detección de defectos, han demostrado el valor de los modelos de IA acoplados a los datos.

Sin embargo, en los últimos meses, hemos sido testigos de una nueva fase de la revolución de la IA, en la que los primeros en adoptarla ya están experimentando notables ganancias de productividad. En este artículo, exploraremos cómo estas tecnologías emergentes, como la IA abierta y los grandes modelos lingüísticos, están remodelando el panorama de la fabricación.

Casos de uso de la IA en la fabricación

1. Extracción de información valiosa con preguntas en lenguaje natural

Dentro de las operaciones de fabricación, existe abundante información escrita, incluidos procesos, manuales y documentos relacionados con diversas tareas.

Aprovechando un gran modelo lingüístico (LLM) con una interfaz chatGPT, estos datos textuales pueden triturarse eficazmente y extraer información valiosa en cuestión de segundos.

Los trabajadores, ingenieros y operarios pueden ahora acceder a esta riqueza de conocimientos sin esfuerzo, revolucionando la forma en que buscan y recuperan la información necesaria. Es como tener un asistente inteligente que les guíe a través de procedimientos complejos.

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2. Agilizar la comunicación y el tiempo de respuesta

Cuando un trabajador se encuentra con un problema en la planta de producción, comunicarlo con prontitud y precisión es crucial. Utilizando tecnologías de IA generativa como ChatGPT, los trabajadores pueden comunicar fácilmente el problema y, mediante una clasificación automatizada y una lógica empresarial sencilla, el sistema puede iniciar las acciones adecuadas, como activar pruebas de calidad, respuestas de mantenimiento o buscar ayuda de los supervisores.

Este proceso de comunicación racionalizado reduce significativamente el tiempo de respuesta, garantizando la resolución oportuna de los retos operativos. (Descargue AI Messenger de la biblioteca Tulip ). Con el tiempo, las resoluciones pueden ser sugeridas directamente al operador por la IA utilizando el enfoque demostrado en el párrafo #1.

A medida que se resuelven los problemas, la resolución puede guardarse como una descripción de texto para crear un conjunto de datos en lenguaje natural de soluciones satisfactorias. Esto puede ponerse a disposición de la IA para que devuelva problemas similares y su resolución satisfactoria e incluso una recomendación de la siguiente mejor acción.

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3. Capacitar a los usuarios no técnicos con las consultas SQL

La inteligencia empresarial (BI) desempeña un papel fundamental en la obtención de conocimientos reales a partir de los datos de fabricación. Sin embargo, las herramientas tradicionales de BI suelen requerir conocimientos especializados, lo que limita su accesibilidad a los expertos en datos. La llegada de soluciones impulsadas por IA desafía este statu quo.

Con la ayuda de la IA, las personas sin amplia experiencia en BI pueden ahora crear consultas SQL y extraer perspectivas significativas de los datos en cuestión de segundos. A medida que la IA siga avanzando, incluso sugerirá consultas y proporcionará análisis comparativos, haciendo que la toma de decisiones basada en datos sea más accesible e intuitiva que nunca.

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4. Reinventar los procedimientos normalizados de trabajo (PNT)

Los procedimientos normalizados de trabajo (PNT) son vitales en industrias como la farmacéutica, donde las operaciones complejas y rutinarias deben ejecutarse con precisión. Tradicionalmente, la creación de PNT ha sido un proceso que ha requerido mucho tiempo y una documentación meticulosa. Sin embargo, con la integración de la plataforma de operaciones de primera línea de Tulip y las API de OpenAI, ha llegado una nueva era en la creación de PNT.

Aprovechando el poder de la IA y las aplicaciones, los trabajadores pueden ahora generar automáticamente los PNT, ahorrando tiempo y recursos sustanciales. Esta transformación permite a las organizaciones centrarse más en la excelencia operativa y la mejora de los procesos, mejorando en última instancia la eficiencia global.

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Conclusión

El impacto de la IA en la productividad de la fabricación está evolucionando rápidamente. Desde la extracción de información a partir de datos textuales y la facilitación de una comunicación eficaz hasta la capacitación de usuarios no técnicos con capacidades de análisis de datos y la automatización de la creación de procedimientos normalizados de trabajo, la IA está revolucionando la industria.

Los primeros en adoptarlas ya están cosechando los beneficios de estas tecnologías innovadoras, experimentando un aumento de la productividad, una mejora de la eficacia y una agilización de las operaciones.

A medida que la IA siga avanzando, podemos esperar aplicaciones aún más creativas y transformadoras que darán forma al futuro de la fabricación, conduciéndonos hacia niveles de productividad y competitividad sin precedentes - Tulip es la forma más fácil de extraerle valor, ahora y en el futuro.

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