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El impacto del metaverso industrial y la IA generativa en la fabricación inteligente

Liderazgo de pensamiento |
 20 de diciembre de 2023

La inteligencia artificial en informática ha allanado el camino hacia procesos nuevos y más inteligentes, lo que permite análisis predictivos más precisos, sistemas autónomos y mucho más. Recientemente, ha surgido una IA más avanzada (IA generativa), que aprovecha algoritmos de aprendizaje automático, abriendo nuevas puertas a capacidades aún más inteligentes.

IA generativa, desarrollada en parte a partir de redes generativas antagónicas (GAN)Es un tipo de IA que implica el entrenamiento de dos redes neuronales para que trabajen juntas y generen nuevos datos. Durante el último año, la IA generativa ha experimentado un auge vertiginoso en popularidad con la llegada de chatbots basados en IA, como ChatGPT.

En el sector manufacturero, la IA generativa también adquiere cada vez mayor importancia en las soluciones de fabricación inteligente, junto con otras tecnologías avanzadas como los gemelos digitales, la realidad aumentada y virtual, y las herramientas del internet industrial de las cosas (IIoT). Con su potencial para optimizar los procesos de fabricación, mejorar el diseño de productos y optimizar la eficiencia general de la industria manufacturera, no sorprende que se proyecte que el valor de mercado general de la IA generativa en el sector aumente de... US$$225 millones en 2022 a US$$6.963,45 millones para el año 2032.

Pero esta no es la única tecnología avanzada que está causando sensación en la industria. El uso del metaverso industrial —una representación virtual del mundo físico— se está volviendo más común a medida que más fabricantes se transforman digitalmente, lo que permite la integración de sistemas digitales y físicos. Juntos, la IA generativa y el metaverso industrial están revolucionando la industria manufacturera al permitir una mayor eficiencia, flexibilidad e innovación.

El potencial de la IA generativa en la fabricación

La IA generativa es una herramienta poderosa para los fabricantes, ya que permite la creación de nuevos diseños, procesos y productos que serían difíciles o imposibles de lograr con los métodos tradicionales. Mediante el uso de la IA generativa, los fabricantes pueden lograr mayores niveles de optimización de procesos, reducción de desperdicios y mejoras generales de calidad. Además, la IA generativa puede ayudar a los fabricantes a identificar nuevas oportunidades de innovación y crecimiento.

Estudio de caso de IA generativa: industria de la aviación

La IA generativa ya se está aplicando y probando dentro de la industria de la aviación para mejorar las comunicaciones y mejorar la experiencia de servicio al cliente, además de implementarla para optimizar la gestión de inventario. Además, los fabricantes de aeronaves pueden aprovechar la IA generativa para la fabricación de piezas de aeronaves, optimizando el proceso de diseño y prototipado con la ayuda de la automatización basada en IA y los gemelos digitales.

Se están tomando más medidas en la aviación en preparación para un uso más avanzado de la IA: la Agencia de Seguridad Aérea de la Unión Europea (AESA) publicó su Hoja de ruta de IA 2.0 A principios de mayo, se describió un plan detallado para integrar la IA en la industria.

Estudio de caso de IA generativa: industria automotriz

Otro ejemplo de IA generativa en acción es software de diseño generativo En la industria automotriz, los fabricantes han comenzado a utilizar este software basado en IA para crear una amplia gama de diseños de sistemas vehiculares nuevos y complejos gracias a la gran cantidad de datos y simulaciones que puede generar.

La IA generativa también permite a los fabricantes de vehículos analizar con mayor profundidad los datos de las máquinas y los sensores para obtener pronósticos de mantenimiento predictivo de alta precisión. Este análisis, basado en datos históricos, ayuda a identificar problemas con mucha mayor antelación, lo que permite a los fabricantes tomar medidas proactivas para prevenirlos y solucionarlos, logrando así una mayor eficiencia y una reducción de desperdicios.

Cómo la IA generativa puede mejorar el metaverso industrial

Si bien la IA generativa tiene un enorme potencial en la transformación digital de la industria manufacturera, no es la única solución digital avanzada que impulsa el sector. El auge del metaverso de la manufactura también ha propiciado una mayor optimización de procesos, gracias a la capacidad de crear mundos virtuales mediante gemelos digitales.

El uso de gemelos digitales en la fabricación ha permitido a los fabricantes obtener mayor flexibilidad, ya que pueden simular procesos operativos, entradas de máquinas y automatización en una versión virtualmente replicada de sistemas reales. Al combinar el poder de la IA generativa con el metaverso industrial, los fabricantes pueden alcanzar mayores niveles de eficiencia, agilidad e innovación.

Por ejemplo, los gemelos digitales creados mediante IA generativa pueden ser más precisos, pueden analizar más datos en tiempo real y mejorar el uso de la energía en comparación con los algoritmos tradicionales de inteligencia artificial y aprendizaje automático. 15.º informe anual de tendencias tecnológicas de Deloitte También afirma que la IA generativa, cuando se combina con la nueva computación espacial y el metaverso industrial, será un nuevo “catalizador de crecimiento” que permitirá a los fabricantes no solo lograr nuevos avances dentro de su industria, sino también capacidades elevadas.

Posibles desafíos del uso de la IA generativa en el metaverso industrial

Los beneficios potenciales del uso de IA generativa en el metaverso industrial son numerosos. Sin embargo, también existen desafíos que los fabricantes deben considerar al utilizar estas herramientas y soluciones avanzadas basadas en IA.

Los procesos de IA pueden ser exigentes Para organizaciones que no están adecuadamente equipadas para ejecutar funciones que consumen tantos recursos debido a la gran cantidad de datos requeridos. Dada la exigencia de los algoritmos de IA generativa, los fabricantes deben saber cómo equilibrar sus recursos para que la infraestructura existente pueda satisfacer las demandas operativas diarias de la organización.

Además, existen otros cuatro riesgos generales al utilizar IA generativa. Como se describe en Manual de gestión de riesgos de PwC para IAEstos son riesgos de datos, riesgos de modelo y sesgo, riesgos de solicitud o entrada, y riesgos de usuario.

Los fabricantes deben conocer estos riesgos y saber cómo gestionarlos. Esto incluye desarrollar estrategias adecuadas de gobernanza de la IA, garantizar que los datos no se corrompan, evitar el uso de datos influenciados por errores del usuario, etc.

Preparando su organización para la IA generativa

La IA generativa está teniendo un impacto significativo en la fabricación inteligente y el metaverso industrial. A medida que la Industria 4.0 madura, estas tecnologías de fabricación inteligente más nuevas y avanzadas pueden acercar a los fabricantes a sus objetivos de transformación digital para lograr una mayor eficiencia y flexibilidad, a la vez que reducen costes, desperdicios y tiempos de inactividad.

Sin embargo, los líderes de manufactura deben comprender que no pueden mejorar sus operaciones si no identifican las áreas que deben abordar. Con la ayuda de herramientas de benchmarking neutrales y marcos de evaluación de madurez como el Índice de preparación para la industria inteligente (SIRI)Pueden esperar grandes mejoras organizativas para llevar sus operaciones al siguiente nivel.

Obtenga más información sobre Índice de preparación para la industria inteligente o contáctanos aquí para iniciar una conversación.

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