La inteligencia artificial generativa (GenAI) en el sector de la fabricación es la interacción de prácticas históricas y tecnología innovadora. En este artículo, se profundiza sobre el papel de esta tecnología en el futuro de la producción.
Perspectiva histórica: técnicas estadísticas y adaptativas
La fabricación ha confiado históricamente en los métodos estadísticos para la optimización. Ya a mediados de los años ochenta, se emplearon técnicas estadísticas adaptativas para mejorar los procesos de producción y agilizar las cadenas de suministro. Estos métodos buscaban mejorar la eficiencia y la calidad.
A finales de los años ochenta del siglo XX y principios del siglo XXI, IBM lanzó Watson, una solución innovadora que combinaba las técnicas estadísticas con las interfaces de lenguaje. Watson permitía a los usuarios interactuar con los datos utilizando lenguaje cotidiano, acabando así con la brecha entre los humanos y el análisis. Estas tecnologías ya estaban haciendo estragos en la fabricación, aunque a diferentes niveles.
Un nuevo nivel: la IA generativa
Si avanzamos hasta nuestros días, seremos testigos de la irrupción de la GenAI en la fabricación. La IA generativa va más allá de los enfoques estadísticos tradicionales. Utiliza modelos de lenguaje y análisis para mejorar la comunicación entre los usuarios y los sistemas. Pero no acaba ahí.
El papel de los datos y los gemelos digitales
Los datos son críticos para aprovechar el poder de la GenAI. La información fluye desde diferentes fuentes, tanto estructuradas como no estructuradas. Esta tecnología nos permite integrar diferentes flujos de datos en un entorno digital: un gemelo digital.
Un gemelo digital representa el entorno del mundo real en forma de datos. Sirve de base para el análisis y la optimización. Un gemelo digital puede reducir los costes de desarrollo y el tiempo de comercialización al eliminar la necesidad de crear prototipos físicos. Puede advertir a los ingenieros de posibles fallos en los productos para evitar paradas imprevistas y mejorar su rendimiento. Cuando se combina con los datos operativos de los clientes y los socios, como compañías de mantenimiento, ayuda a todos los miembros de la cadena de valor a gestionar mejor los productos y los activos, así como la maquinaria industrial.
