Una exploración exhaustiva de las aplicaciones de la inteligencia artificial en la industria manufacturera

Conozca a fondo el ámbito de la inteligencia artificial (IA). Centrándose especialmente en las aplicaciones transformadoras de la inteligencia artificial en la industria manufacturera. La IA adopta múltiples formas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador, la robótica, los sistemas expertos y los sistemas multiagente. El objetivo es aclarar el funcionamiento de estas tecnologías y sus posibles aplicaciones en la gestión de la cadena de suministro.

Desde algoritmos de resolución de problemas que imitan la toma de decisiones similar a la humana hasta modelos avanzados de IA capaces de comprender y sintetizar el lenguaje humano. Aprenda cómo cada tipo de IA puede mejorar su cadena de suministro al aumentar la eficacia, la previsibilidad y la adaptabilidad.

¿El aprendizaje automático es una forma de IA?

Los algoritmos delaprendizaje automático e IA pueden aprender de los datos de entrada y responder en función de ese aprendizaje. Desempeñan un papel fundamental en muchas otras formas más específicas de software de inteligencia artificial. Existen tres enfoques principales respecto al aprendizaje automático: el aprendizaje supervisado, el no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.

El aprendizaje supervisado es aquel en el que un algoritmo de aprendizaje automático se entrena tanto con los datos de entrada como con el resultado esperado. El algoritmo descubre qué datos de entrada causan la respuesta esperada. Un ejemplo de ello en la gestión de la cadena de suministro es el uso del reconocimiento de imágenes para rechazar productos irregulares en una línea de fabricación.

El aprendizaje no supervisado es aquel en el que un algoritmo recibe únicamente datos de entrada en los que tiene que identificar patrones. Esta técnica es capaz de identificar patrones en conjuntos de datos de muy grandes dimensiones procedentes de la cadena de suministro. Algunos ejemplos son la predicción de la demanda futura de productos y la detección de irregularidades en los procesos de producción.

Por último, el aprendizaje por refuerzo es aquel en el que un algoritmo aprende a responder basándose en recompensas. El algoritmo responde a datos de entrada y recibe comentarios positivos o negativos en función de su respuesta. El aprendizaje por refuerzo resulta útil en aplicaciones que gestionan inventarios de la cadena de suministro.

La IA y el procesamiento del lenguaje natural

El objetivo del procesamiento del lenguaje natural es que una aplicación de inteligencia artificial comprenda o cree lenguaje humano. Las modernas implementaciones de software de inteligencia artificial, como ChatGPT de OpenAI y Google Bard, dependen de grandes modelos lingüísticos.

Estos modelos utilizan redes neuronales con numerosos parámetros entrenados en un gran conjunto de textos estructurados. En el futuro, podrían ser omnipresentes en las cadenas de suministro mundiales. Dichas aplicaciones podrían automatizar las interacciones con los clientes, incluidas las respuestas a consultas de preventa y la asistencia posventa. Pero el procesamiento del lenguaje natural no está solo destinado a hablar con la gente.

También se atisba como posibilidad el trazado automatizado de cadenas de suministro utilizando solo información escrita preexistente.

La IA y la visión por ordenador

Las aplicaciones de visión por ordenador son algoritmos que pueden analizar imágenes o vídeos. Se puede considerar que estos algoritmos son de IA cuando pueden responder a sus entradas de la misma manera que un humano. Las entradas pueden proceder de una o varias cámaras u otros dispositivos de detección.

Esta tecnología detecta y clasifica objetos y eventos en las cadenas de suministro. Por ejemplo, un dron equipado con una cámara y habilitado con un software de inteligencia artificial podría supervisar grandes campos de cultivos. Podría analizar la entrada de vídeo para hacer un mapa de la propagación de plagas, enfermedades y deficiencias nutricionales.

Robótica

Los robots suelen ser lo primero en lo que pensamos ante aplicaciones de inteligencia artificial en la gestión de la cadena de suministro. Se trata de robots que no se limitan a seguir un conjunto predefinido de instrucciones programadas en un controlador lógico.

La IA puede capacitarles para llevar a cabo tareas mucho más difíciles que requieren decisiones rápidas y complejas. Es decir, decisiones que un trabajador humano u operario tomaría normalmente. Estos sensores robóticos pueden incorporar tecnología de inteligencia artificial. Como aquellos que permiten a los robots manipular objetos irregulares, móviles o frágiles.

Sistemas expertos

Los sistemas expertos son una de las primeras formas de inteligencia artificial. Utilizan una base de conocimientos y un conjunto de reglas lógicas para resolver problemas de una manera predefinida. Este tipo de sistema puede plantear al usuario una serie de preguntas aclaratorias para determinar la respuesta correcta.

Los responsables de la cadena de suministro pueden utilizar un sistema experto para facilitar las decisiones relacionadas con la selección de proveedores. Un experto humano diseña el sistema para hacer las preguntas necesarias con el fin de evaluar la calidad del proveedor.

El sistema experto puede evaluar a un proveedor. Para ello, utiliza la lógica de decisión tras formular algunas preguntas a un directivo. Esto permite al sistema decidir si el proveedor es bueno o no.

Sistemas multiagentes

Se trata de grupos de muchas aplicaciones diferentes de inteligencia artificial que actúan al mismo tiempo. Colaboran para alcanzar objetivos que pueden ser complementarios o contradictorios. A menudo, abordan problemas que resultan difíciles o imposibles de resolver para un solo programa.

Un ejemplo es el trabajo conjunto de varios chatbots en la negociación del mejor precio para un producto o servicio. Cada chatbot puede estar negociando con un proveedor diferente y disponer de información de referencia exclusiva y una estrategia de negociación personalizada.

La inteligencia artificial presenta un montón de oportunidades para transformar la gestión de la cadena de suministro en la industria manufacturera. Desde algoritmos de aprendizaje automático que mejoran la capacidad de predicción hasta sistemas expertos que ayudan en la selección de proveedores. Desde la robótica que mejora la eficacia hasta los sistemas multiagente que optimizan las negociaciones, la IA abre nuevas puertas a la excelencia operativa. Sin embargo, la clave para aprovechar todo el potencial de estas tecnologías reside en una comprensión matizada de su funcionamiento y aplicaciones.

Si desea profundizar en las aplicaciones de la IA en la gestión de la cadena de suministros, ¡le animamos a que lea nuestra guía!