Qué es la Industria 4.0: Entender el impacto de la IA en la fabricación

En los últimos años, hemos oído hablar de grandes empresas que aprovechan la IA para transformar sus operaciones. En aquella época, la IA parecía un sueño lejano que requería ingentes recursos humanos, materiales y económicos. Sin embargo, con los recientes avances, cada vez es más evidente que la IA pronto podría estar al alcance de empresas manufactureras de todos los tamaños.

 

¿Qué posibilidades ofrece la IA cuando se combina con la Transformación Digital (DX) para revolucionar nuestros métodos de trabajo?

 

Personalmente, parece que el término "Industria 4.0" se ha desvanecido de la conversación cotidiana. Sin embargo, a escala mundial, incluso sin utilizar explícitamente el término "DX", existe un impulso concertado hacia la digitalización rápida para cambiar nuestra forma de trabajar. Entonces, ¿cómo está preparada la IA para alterar el panorama del desarrollo, el diseño y la fabricación?

 

Exploraremos el estado actual y el potencial futuro de la IA en los entornos de desarrollo, diseño y fabricación.

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Qué es la Industria 4.0

Industria 4.0 es un término acuñado por el Gobierno alemán en 2011 con el objetivo de automatizar y digitalizar el sector manufacturero mediante tecnologías avanzadas. Un elemento central de este concepto es la tecnología de gemelos digitales, que conecta objetos físicos con sus homólogos virtuales a través de IoT y la computación en nube. Esta iniciativa marca lo que a menudo se denomina la Cuarta Revolución Industrial.

La IA en la Industria 4.0: transformación de la fabricación

Antes de la oleada de la Transformación Digital (DX), el concepto de Industria 4.0 ya estaba haciendo olas. La Industria 4.0, con su énfasis en la Internet de las Cosas (IoT), implica la recopilación de datos a través de diversos sensores, el procesamiento de esos datos en ordenadores en la nube y el aprovechamiento de la Inteligencia Artificial (IA) para analizarlos. Esta integración tiene cada vez más aplicaciones en la industria manufacturera.

 

Un ejemplo notable procede de una presentación de 2017 en el evento anual de SolidWorks Japan. La imagen destacada era la de un detector de incendios con funciones de vigilancia meteorológica. Más allá del mero uso de 3D CAD y diversos métodos de análisis para la verificación del diseño, los datos de los sensores de este producto se vincularon con la plataforma IoT Xively (ahora parte de Google Cloud) para proporcionar análisis de big data a través de 3DEXPERIENCE NETVIBES. De este modo, la información meteorológica y sobre incendios llegó a los usuarios directamente desde la fase de diseño del producto, encarnando el concepto de gemelo digital.

El proceso V en el desarrollo: cómo puede mejorarlo la IA

¿Conoce el proceso V? En desarrollo y diseño, los proyectos suelen seguir este modelo en forma de V. El proceso V consta de dos etapas principales: el proceso de diseño y el proceso de verificación. La fase de diseño pasa del diseño del sistema al diseño de las unidades y, por último, al diseño de los componentes. Una vez finalizada la fase de diseño, se crean prototipos y comienza la fase de verificación para garantizar la calidad del producto.

 

Tradicionalmente, cada ronda de verificación suele dar lugar a rediseños y prototipos adicionales, lo que aumenta tanto los costes de desarrollo como los plazos. Sin embargo, un nuevo enfoque del proceso en V pretende mitigar estos contratiempos mejorando los modelos digitales mediante simulaciones repetidas, reduciendo así la necesidad de prototipos físicos y verificaciones exhaustivas. Este enfoque innovador se ejemplifica en el diseño basado en modelos (MBD), tema candente en la industria del desarrollo y el diseño desde hace varios años.

 

¿Puede la IA mejorar eficazmente la calidad del proceso de diseño en el marco del proceso V? Exploremos el potencial de la IA en diversas tareas de diseño.

Diseño del sistema

La IA puede ayudar a los diseñadores buscando diseños similares ya existentes, automatizando tareas de diseño conceptual y simulando estimaciones de costes. También puede generar automáticamente documentos de especificaciones conceptuales.

Diseño de unidades y componentes

La IA puede automatizar las tareas rutinarias de diseño y, al mismo tiempo, dar soporte a procesos de diseño no estándar. Puede ayudar en simulaciones y análisis, optimizar diseños mediante diseño generativo y biomimetismo, y buscar componentes similares.

 

Aunque la plena integración de la IA puede no ser inmediata, el aprovechamiento eficaz de los datos digitales en el desarrollo y el diseño puede allanar el camino para una adopción más amplia de la IA en el futuro.

Más mejoras con la IA

La IA puede mejorar significativamente el proceso de diseño de componentes mecánicos personalizados agilizando y optimizando varias fases del desarrollo. Una ventaja notable es la aplicación del diseño generativo, en el que los algoritmos de IA crean automáticamente múltiples alternativas de diseño basadas en restricciones y requisitos especificados. Esto permite a los ingenieros explorar una gama más amplia de soluciones innovadoras, que podrían ser demasiado lentas o complejas de desarrollar manualmente. La IA puede evaluar estos diseños en función de factores como la integridad estructural, el uso de materiales y la rentabilidad, ayudando a identificar rápidamente las configuraciones más óptimas. Además, los análisis predictivos basados en IA pueden prever posibles fallos de diseño y problemas de rendimiento mediante la simulación de las condiciones del mundo real, mitigando así los riesgos en una fase temprana del ciclo de desarrollo y reduciendo la necesidad de realizar prototipos físicos exhaustivos.

 

La IA también mejora la colaboración al integrarse a la perfección con diversas plataformas de software e ingeniería de CAD , garantizando el intercambio de datos y la comunicación en tiempo real entre distintos equipos y departamentos. Este enfoque interconectado favorece un flujo de trabajo más cohesionado, en el que las perspectivas y actualizaciones están disponibles de inmediato para todas las partes interesadas, fomentando un entorno de colaboración que mejora la productividad y la innovación. Además, las herramientas basadas en IA pueden automatizar tareas rutinarias y repetitivas como la redacción y la documentación, liberando a los ingenieros para que se centren en actividades de mayor valor, como la resolución creativa de problemas y la toma de decisiones estratégicas.

 

Al aprovechar el poder de la IA, el proceso de diseño no sólo se vuelve más eficiente y rentable, sino que también da lugar a productos de mayor calidad y más innovadores. Este avance tecnológico se alinea con los principios de la Industria 4.0, donde las tecnologías inteligentes y los conocimientos basados en datos impulsan la próxima ola de excelencia en la fabricación. En última instancia, la IA en el proceso de diseño de componentes mecánicos personalizados ejemplifica cómo la transformación digital puede desbloquear nuevos potenciales, lo que lleva a un tiempo de comercialización más rápido, costes de producción reducidos y un mejor rendimiento del producto.

Conclusión

La IA puede revolucionar la búsqueda de datos técnicos y orientar en la determinación de los parámetros óptimos de diseño. Con la ayuda de la IA, los diseñadores pueden centrarse más en tareas de gran valor, como el diseño conceptual y detallado.

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