Fabricación automatizada: invertir en inteligencia artificial
Las herramientas avanzadas de mantenimiento predictivo ocupan los primeros puestos de la inversión de muchos fabricantes de automatización. Estas herramientas utilizan la inteligencia artificial para detectar averías con antelación y repararlas a tiempo. Esto reduce el coste general de la automatización y aumenta su disponibilidad.
Las plataformas para el despliegue de modelos de aprendizaje automático a medida también son cada vez más comunes. Estos modelos gestionan procesos de producción específicos. Los procesos van desde el corte por láser hasta la fundición de hierro. Esto permite que los procesos sean más rápidos y eficaces, y al mismo tiempo requieren menos supervisión por parte de los operarios.
ABB y Viking Analytics
ABB es una empresa líder en el mercado de la automatización industrial y los sistemas eléctricos. Ha observado un aumento en la demanda de herramientas de mantenimiento predictivo por parte de sus clientes actuales y potenciales. Por ello, ha comprado acciones de Viking Analytics, una empresa sueca dedicada al desarrollo de software de monitorización de condiciones.
MultiViz Vibration es el nombre del programa que Viking ha desarrollado para medir las vibraciones con ayuda de la inteligencia artificial. ABB ha integrado el motor de análisis predictivo de Viking en el despliegue de su propio Ability Asset Manager. La solución combinada tiene la capacidad de prever y prevenir averías en la maquinaria.
En el año 2020, Viking Analytics ganó el desafío ABB Electrification Startup. Desde entonces, las dos empresas han trabajado juntas en aplicaciones y en la visualización de datos procedentes de sensores de monitorización de condiciones.
En el pasado, Viking Analytics trabajó en otras aplicaciones de inteligencia artificial en la automatización industrial. Para lograrlo, era necesario que las fundiciones de hierro fuesen capaces de aplicar procedimientos de vertido automatizados. Desarrolló algoritmos de aprendizaje automático para realizar ajustes rápidos que, de otro modo, requerirían la intervención de un operario experimentado.
Siemens Xcelerator
Xcelerator es una plataforma de software bajo la que Siemens despliega muchas aplicaciones diferentes de inteligencia artificial. Incluidos MindSphere y Predictive Services.
MindSphere es la principal solución de automatización industrial e Internet de las cosas de Siemens. Pone en marcha una amplia gama de soluciones inteligentes. Desde el mantenimiento predictivo hasta la detección de obstrucciones en las líneas de alcantarillado.
Siemens ha utilizado modelos de aprendizaje automático de MindSphere en muchas de sus propias plantas de producción. El objetivo es detectar averías en desarrollo, planificar el mantenimiento, evaluar la estabilidad del proceso y predecir la calidad del producto.
Además, un modelo de IA que MindSphere ha entrenado previamente es capaz de prever los atascos en el alcantarillado. Monitoriza el comportamiento del alcantarillado en respuesta a las lluvias torrenciales y alerta a los operarios de cualquier patrón de comportamiento inusual.
Predictive Services es la solución de Siemens para monitorizar el estado de los sistemas de accionamiento, las prensas y las máquinas depaneladoras. Utiliza la inteligencia artificial para analizar el estado de funcionamiento de una máquina y ayuda a planificar las actividades de mantenimiento. Ha supuesto un aumento del 10 % en la disponibilidad de la línea en una empresa que fabrica papel tisú. Esto se consigue prediciendo las averías de los motores y priorizando el mantenimiento durante las paradas de producción.
Maisart de Mitsubishi
Maisart es la marca con la que Mitsubishi comercializa sus aplicaciones de la inteligencia artificial. Esto incluye su Compact AI, el aprendizaje profundo de diseño automatizado y la IA con funciones de aprendizaje inteligente.
Compact AI se lanzó como una aplicación de mantenimiento predictivo basada en IA. Reduce los costes de mantenimiento y las averías antes de tiempo en los servosistemas y variadores de frecuencia de Mitsubishi. La aplicación recurre a la inteligencia artificial para detectar tanto el desgaste mecánico como los signos de corrosión en los circuitos electrónicos.
Mitsubishi ha desarrollado otras soluciones que incluyen inteligencia artificial en aplicaciones de automatización industrial. Ha utilizado algoritmos de aprendizaje automático previamente entrenados en sus productos de mecanizado de descarga eléctrica y corte por láser. Estos algoritmos optimizan las estrategias de mecanizado y adaptan constantemente sus parámetros. También ha desarrollado modelos de lenguaje natural para que sus interfaces hombre-máquina puedan interpretar instrucciones imprecisas de los usuarios.
De cara al futuro, Mitsubishi ha estado trabajando en un prototipo de aplicación basado en el aprendizaje cuántico automático. Lo hace mediante el reconocimiento de rasgos detectados por sensores de imagen sin contacto y de frecuencia ultraalta. Los modelos de aprendizaje cuántico automático son más rápidos y eficaces que los convencionales.
EcoStruxure de Schneider
El software de automatización industrial y de edificios de Schneider Electric, EcoStruxure, es la base de su propuesta de inteligencia artificial. Permite a los usuarios de la automatización industrial desarrollar e implementar sus propias aplicaciones de IA. Gracias a una plataforma de computación de frontera con Linux, los algoritmos inteligentes se ejecutan directamente junto a los equipos gestionados. Lo que la hace ideal para la automatización distribuida y los entornos que utilizan infraestructuras de automatización heredadas.
Schneider Electric ha probado esta solución de inteligencia artificial en bombas de varilla para el bombeo de petróleo. Cada bomba de varilla dispone de un dispositivo de control llamado dinamómetro. Estos miden las variaciones de carga durante cada ciclo de bombeo. Los operarios analizan los datos del dinamómetro para determinar el estado y el rendimiento de la bomba de varilla.
Para ello es necesario invertir una gran cantidad de tiempo y dinero en recursos humanos. Schneider Electric ha utilizado la inteligencia artificial para identificar automáticamente patrones en los datos que puedan mostrar averías, fugas y desgaste de los componentes. El método disminuye la probabilidad de que se produzcan averías inesperadas en los equipos y reduce los costes en gastos de mantenimiento.
