LEAN MANUFACTURING

Como empresa debemos lograr entender mejor nuestro entorno para  anticiparnos a los retos y necesidades futuras  adaptandonos al constante cambio.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Actualmente, muchas empresas tienen un cierto interés en incorporar la Inteligencia Artificial en su trabajo. A día de hoy, está demostrado que la IA supone una gran oportunidad de crecimiento en todas las empresas de diversos sectores.

En resumen, el uso de la Inteligencia Artificial se encuentra en plena evolución y lo seguirá haciendo en 2023, ya que forma parte de la sociedad y de nuestras vidas, siendo difícil ignorar su impacto.

Las fábricas inteligentes absorben estructuras automatizadas e incluyen habilitadores digitales que permiten a la maquinaria comunicarse entre sí y con los sistemas de la fábrica en su totalidad, a través de una configuración de IoT.

Estas competencias están cada vez más demandadas por las fábricas de todos los sectores, que buscan garantizar la competitividad de sus plantas de producción en un contexto cada vez más tecnológico.   

Aplicación de IA en la industria 4.0 

La inteligencia artificial se ha convertido en la tecnología más disruptiva llamada a revolucionar los modelos de gestión y de negocio de las organizaciones.

Sus principales aplicaciones en la industria 4.0 son: 

Optimización de OEE a través de la reparación y el mantenimiento predictivos. 

La optimización de la producción aprovecha los datos a nivel de máquina o línea en tiempo real y los convierte en indicadores clave de rendimiento (KPI) e información sobre la eficacia general de los equipos (OEE).

Esto se traduce en una mayor vida útil del equipo y en una mayor productividad y calidad del producto. Esto ocurre en cuatro etapas:

1. Recopilación de datos. Esta etapa consiste en recopilar información de fuentes y redes dispares
2. Descripción de los datos. ¿Qué ocurre? ¿Por qué ocurre? ¿Cuándo ocurre?
3. Comunicación de datos. Obtenga los datos correctos, para la persona adecuada, en el formato adecuado y en el momento oportuno
4. Toma de medidas. ¿Qué hacer al respecto? ¿Cómo se hace? ¿Cuándo se debe hacer?

Esta solución lo ayudará a:

• Minimizar el tiempo de inactividad de la producción; reducir las pérdidas
• Reducir los cuellos de botella
• Implementar decisiones a petición
• Mejorar el mantenimiento predictivo o proactivo
• Identificar los puntos fuertes y débiles operativos
• Proporcionar visibilidad de procesos de producción complejos
• Supervisar casi todos los aspectos de la producción
• Resolver problemas de calidad, seguridad y cumplimiento
• Gestionar los riesgos abordando los problemas para proteger las máquinas

Calidad 4.0 a través de la excelencia operativa, que mejora continuamente la calidad de producción. 

Algunas de sus ventajas:

• Permite la automatización y la monitorización en tiempo real de los procesos industriales.
• Ofrece una interfaz fácil de usar para la configuración y el diagnóstico de problemas.
• Integración con otros sistemas, como sistemas de control de procesos y sistemas de información empresarial.
• Análisis de datos en tiempo real y herramientas de visualización para ayudar a los usuarios a tomar decisiones informadas.
• Escalabilidad para adaptarse a las necesidades de diferentes tamaños de empresa.

Diseño generativo a través de algoritmos de IA y de automatización, que generan simultáneamente múltiples soluciones de diseño válidas un mismo objetivo. 

La adopción de la Inteligencia Artificial en el diseño y la programación presenta tanto desafíos como oportunidades para los profesionales y la industria en general.

Se exploran algunos de estos aspectos:

Desafíos:

• Ética y privacidad
• Dependencia de la tecnología
• Desplazamiento laboral

Oportunidades:

• Mayor eficiencia y productividad
• Innovación y creatividad
• Colaboración humano-máquina
• Nuevas áreas de especialización

Robótica a través de máquinas robotizadas y colaborativas que apoyan a los operarios para liberarles de tareas metódicas y/o extremadamente precisas. 

Los robots industriales se han convertido en un elemento imprescindible en la mayoría de los procesos de fabricación, realizando en la actualidad labores muy diversas, desde el transporte de materiales a tareas de montaje, pintura, manipulación, mecanizado o paletizado.

Así, podemos encontrar robots industriales genéricos, aptos para desempeñar varias tareas, y otros más específicos como por ejemplo robots para soldadura.

Por tanto, la morfología de los robots industriales puede ser diferente en función del cometido que desempeñen, destacando los manipuladores de 6 grados de libertad o las cinemáticas tipo SCARA o DELTA, entre otras.

Inteligencia Artificial en el Sector Logístico

Actualmente, la IA en el sector de la logística está teniendo un gran impacto en el mercado actual y seguirá haciéndolo en 2023.

Los robots con Inteligencia Artificial ayudan y ahorran tiempo en la productividad de los almacenes logísticos, en la recogida de productos o en el embalaje de los productos. La gran mayoría de los almacenes que utilizan la inteligencia artificial, ahorran tiempo y dinero.

¿Qué papel podrá desempeñar la Inteligencia Artificial en el sector logístico?

La Inteligencia Artificial ha revolucionado la industria logística al permitir una mejor planificación de rutas, optimización de inventarios y predicción de la demanda.

Con algoritmos de aprendizaje automático y análisis en tiempo real, la IA puede mejorar la eficiencia y la precisión de los procesos logísticos, lo que se traduce en una reducción de costos y un aumento en la satisfacción del cliente.

Además, la IA también puede ayudar a prevenir errores humanos y mejorar la seguridad de los trabajadores en almacenes y centros de distribución.

Formas donde la Inteligencia Artificial podría afectar a el mundo logístico :

Optimización de rutas y planificación de transporte: Puede ayudar a optimizar sus rutas, planificando las entradas y salidas en el transporte y haciendo su carga más eficiente.

Al utilizar algoritmos avanzados, puede analizar grandes cantidades de datos para determinar la mejor ruta posible, teniendo en cuenta factores como el tráfico, el clima y las restricciones de carga.

Gestión de inventario: Puede ayudar a las empresas a administrar su inventario, optimizando sus niveles y mejorando la precisión de las previsiones de demanda.

Esto puede reducir los costos de almacenamiento, personal y mejorar el servicio al cliente.

Mantenimiento predictivo: Puede ayudar a predecir cuándo un equipo o vehículo necesita mantenimiento preventivo, lo que puede reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia.

Automatización de procesos: Puede ayudar a automatizar procesos logísticos, como la clasificación y el etiquetado de paquetes, lo que puede mejorar la velocidad y precisión de los procesos, y reducir los errores humanos.

Personalización de la experiencia del cliente: Puede ayudar a personalizar la experiencia del cliente al utilizar datos de clientes y análisis de comportamiento para ofrecer soluciones de envío más rápidas y convenientes, así como para mejorar la comunicación y el servicio al cliente.

La Producción Lean

es un modelo de gestión que se enfoca en minimizar las pérdidas de los sistemas de manufactura al mismo tiempo que maximiza la creación de valor para el cliente final. Para ello utiliza la mínima cantidad de recursos, es decir, los estrictamente necesarios para el crecimiento.

TPM

El TPM (Mantenimiento Productivo Total) surgió en Japón gracias a los esfuerzos del Japan Institute of Plant Maintenance (JIPM) como un sistema destinado a lograr la eliminación de las llamadas <seis grandes pérdidas> de los equipos, con el objetivo de facilitar la implantación de la forma de trabajo “Just in Time” o “justo a tiempo”.