Casos de uso destacados de la IA en fabricación

Los fabricantes buscan constantemente formas de implementar tecnologías innovadoras en sus empresas; sin embargo, muchos se sienten intimidados por la enormidad de las posibles aplicaciones.

Descarga este nuevo recurso para conocer destacados casos de uso de la inteligencia artificial (IA) en la fabricación. Descubre cómo hoy en día las empresas pueden aprovechar las prestaciones predictivas del IoT industrial.

Detección de defectos

Predecir los defectos no es tan sencillo como medir un punto de datos. En cambio, las predicciones precisas requieren la medición de tantos parámetros como sea posible que puedan causar defectos. Los modelos de aprendizaje automático (ML), a la vez robustos y ágiles, son esenciales para utilizar datos operativos del mundo real a fin de pronosticar el estado de un activo en función de una gran variedad de parámetros. Esta previsión basada en IA/ML puede ayudar a los fabricantes a identificar cuándo necesitan atención o mantenimiento los activos antes de que fallen.

Control de calidad en la fabricación

Es una de las principales preocupaciones de las empresas porque repercute directamente en la integridad de la marca y en la satisfacción de los clientes. Una calidad deficiente también supone un aumento de los gastos, ya que implica la reelaboración y la retirada de productos, y el aumento en los costes de las garantías. Sin embargo, las nuevas tecnologías basadas en la IA pueden detectar problemas de calidad que los controles tradicionales son incapaces de encontrar, así como mejorar el proceso de calidad mediante la detección de anomalías en las condiciones de funcionamiento. De este modo, los ingenieros de control de calidad pueden prever posibles problemas de calidad y solucionar las condiciones de producción subyacentes antes de que surjan problemas graves.

Planificación de la producción

Las empresas de fabricación capaces de prever y planificar con exactitud la producción están mucho mejor preparadas para optimizar sus recursos, lo que incrementa los beneficios y la satisfacción de los clientes. Cuando la IA o el ML se aplican a los datos en el proceso de producción, la previsión deja de ser una mera conjetura. Los fabricantes pueden basarse en modelos más precisos y fiables.

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