La inteligencia artificial en la informática ha allanado el camino hacia procesos nuevos y más inteligentes, lo que permite análisis predictivos más precisos, sistemas autónomos y más. Recientemente, ha surgido una IA más avanzada (IA generativa) que aprovecha algoritmos de aprendizaje automático, lo que abre nuevas puertas a capacidades aún más inteligentes que antes.
IA generativa, desarrollada en parte a partir de redes generativas antagónicas (GAN), es un tipo de IA que implica entrenar dos redes neuronales para que trabajen juntas para generar nuevos datos. Durante el último año, la IA generativa ha experimentado un aumento meteórico en popularidad con la llegada de chatbots impulsados por IA, como ChatGPT.
En el sector manufacturero, la IA generativa también está adquiriendo cada vez más importancia en las soluciones de fabricación inteligente junto con otras tecnologías avanzadas como los gemelos digitales, la realidad aumentada y virtual y las herramientas de la Internet industrial de las cosas (IIoT). Con su potencial para optimizar los procesos de fabricación, mejorar el diseño de productos y mejorar 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 aumentará 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 generando revuelo 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 porque permite la creación de nuevos diseños, procesos y productos que serían difíciles o imposibles de lograr con los métodos tradicionales. Al utilizar 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.
Caso práctico 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 mejorar la gestión de inventario. Además, los fabricantes de aeronaves pueden aprovechar la IA generativa para fabricar piezas de aeronaves, optimizando el proceso de diseño y creación de prototipos con la ayuda de la automatización impulsada por IA y los gemelos digitales.
Se están tomando más medidas dentro de 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 la IA 2.0 A principios de mayo, se describió un plan detallado para integrar la IA en la industria.
Caso práctico 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 impulsado por 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 producir.
La IA generativa también permite a los fabricantes de vehículos analizar con mayor profundidad los datos de las máquinas y los sensores de los vehículos para realizar previsiones de mantenimiento predictivo de gran precisión. Este análisis, que utiliza datos históricos, ayuda a identificar problemas mucho antes, lo que permite a los fabricantes tomar medidas proactivas para prevenirlos y solucionarlos, con el fin de lograr una mayor eficiencia y reducir los residuos.
Cómo la IA generativa puede mejorar el metaverso industrial
Aunque la IA generativa tiene un enorme potencial en la transformación digital de la industria manufacturera, no es la única solución digital avanzada que está impulsando el sector. El auge del metaverso de la fabricación también ha llevado a una mayor optimización de los procesos que antes, gracias a la capacidad de crear mundos virtuales con la ayuda de gemelos digitales.
El uso de gemelos digitales en la fabricación ha ayudado a los fabricantes a obtener una mayor flexibilidad, ya que pueden simular procesos operativos, entradas de máquinas y automatización en una versión virtualmente replicada de los sistemas del mundo real. Al combinar el poder de la IA generativa con el metaverso industrial, los fabricantes pueden lograr 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. Deloitte publica su 15º informe anual sobre tendencias tecnológicas 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 de utilizar IA generativa en el metaverso industrial son numerosos. Sin embargo, también existen desafíos que los fabricantes deben tener en cuenta al utilizar herramientas y soluciones tan avanzadas impulsadas por IA.
Los procesos de IA pueden ser exigentes Para organizaciones que no están debidamente equipadas para ejecutar funciones que consumen muchos recursos debido a la gran cantidad de datos necesarios. Dado lo exigentes que pueden ser los algoritmos de IA generativa, los fabricantes deben saber cómo equilibrar sus recursos para que la infraestructura existente pueda satisfacer las demandas operativas diarias dentro de la organización.
Además, existen otros cuatro riesgos generales asociados al uso de 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 aviso o entrada y riesgos de usuario.
Los fabricantes deben conocer estos riesgos y saber cómo gestionarlos, lo que incluye desarrollar las estrategias adecuadas de gobernanza de la IA, garantizar que los datos no se corrompen, evitar el uso de datos influenciados por errores de los usuarios, 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 madure más, 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, al tiempo que reducen los costos, los desechos y el tiempo de inactividad.
Sin embargo, los líderes de la industria deben comprender que no pueden mejorar sus operaciones si no pueden identificar las áreas que deben abordar. Con la ayuda de herramientas de evaluación comparativa neutrales y marcos de evaluación de la madurez como el Índice de preparación de la industria inteligente (SIRI)Pueden esperar grandes mejoras organizativas para llevar sus operaciones al siguiente nivel.
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