Atrás quedaron los días de las tablas escritas a mano. Los planes de producción se han digitalizado y se gestionan mediante aplicaciones de PC y sistemas especializados. Por eso se demandan sistemas de control de la producción mejorados con IA. ¿Qué aportará la IA a la gestión de la producción? En este blog aprenderá por qué las organizaciones están introduciendo la IA en la gestión de la producción, las ventajas que aporta y ejemplos de su uso.
¿Por qué llama la atención la introducción de la IA en la gestión de la producción?
¿Por qué se utiliza más la tecnología de IA en la gestión de la producción? Consideremos la relación con la IA al tiempo que examinamos la finalidad del control de la producción.
Finalidad del control de la producción
El control de la producción supervisa las actividades de producción para garantizar la rentabilidad y la calidad. También gestiona la optimización de la “fabricación” y la “venta” de productos, algo crucial en la industria manufacturera.
Para más información, lea nuestro blog sobre control de producción, control defabricación y control de calidad.
Diferencias entre gestión de producción, gestión de fabricación y control de calidad |. Stratus
Las organizaciones gestionan diversas operaciones de producción, como el aprovisionamiento de materias primas, la gestión de inventarios, la información sobre entregas y los métodos de transporte. El alcance de esta gestión es amplio, y el trabajo es extremadamente complejo.
Los sistemas de gestión de la producción están ayudando a las empresas a llevar a cabo estas complejas operaciones.
Lea más sobre las funciones y beneficios de los sistemas de gestión de la producción en nuestra entrada del blog a continuación.
Funciones y beneficios del sistema de control de la producción |. Stratus
Ventajas de la IA en la gestión de la producción
La IA se utiliza ahora en las operaciones de gestión de la producción. Antes de la IA, había muchos problemas en la gestión de la producción que eran difíciles de resolver, incluso después de introducir un sistema de gestión de la producción. Para equilibrar las pesadas cargas de trabajo de cada departamento, las organizaciones deben dividir el personal y coordinarse eficazmente entre los departamentos.
Además, las materias primas, los submateriales, el trabajo en curso y las piezas subcontratadas también están sujetos a la gestión del control de producción. Es importante tener en cuenta que siempre existe el riesgo de omisiones en los acuerdos y de pedidos incorrectos.
Dependiendo del sector, no es infrecuente que las previsiones de la demanda y las hipótesis sobre la tasa de defectos sean completamente impredecibles o se realicen basándose en la experiencia y la intuición.
Las tareas de gestión de la producción dependían en gran medida de la habilidad de la persona encargada. La personalización a menudo perjudicaba el contenido del trabajo. El uso de la IA en la gestión de la producción atrae la atención para resolver estos problemas. Un mejor control y la precisión de las previsiones mejorarán las operaciones de gestión de la producción. Por este motivo, se está implantando la IA para mejorar la precisión de la producción.
Entonces, ¿cuáles son las ventajas de utilizar la IA para la gestión de la producción? Veámoslo con más detalle.
Eliminación de la escasez de recursos humanos y de la dependencia de las capacidades individuales
Las operaciones de control de la producción dependen a menudo de las habilidades de la persona encargada, lo que puede aumentar la carga de trabajo. La escasez de recursos humanos, que sufren muchas empresas de la industria manufacturera, también está provocando un aumento de la carga de trabajo de los responsables de producción.
Cuando el sistema de gestión de la producción funciona con IA, puede reducir la cantidad de trabajo manual que necesita el responsable. El uso de la IA ayuda a eliminar la dependencia de las habilidades individuales y a reducir la carga de cada persona, eliminando la escasez de recursos humanos.
Previsión de la demanda a partir de un enorme tratamiento de la información
Elaborar planes de producción a partir de previsiones de demanda es también una importante tarea de gestión de la producción. Se requiere un nivel muy alto de destreza para hacer predicciones basadas tanto en la experiencia y la intuición del responsable como en la información acumulada hasta el momento.
Con la introducción de la IA, es posible procesar grandes cantidades de información y datos en poco tiempo, y también será posible crear patrones para piezas que antes se basaban en la intuición sin fundamentos claros. Se puede utilizar más información para la previsión de la demanda, y la IA se puede entrenar para mejorar aún más la precisión de las previsiones.
Responder a las necesidades mediante una corrección flexible y rápida del rumbo
La era de la producción en serie de un número limitado de modelos ha pasado, y las necesidades del mercado se están diversificando, de modo que sólo la producción de alta mezcla y bajo volumen puede satisfacerlas.
Sin embargo, los recursos de las fábricas que llevan a cabo la producción son limitados, como el personal, la ubicación y el equipamiento. No es realista preparar líneas de producción individuales para una gran variedad de productos. Por esta razón, es necesario llevar a cabo las actividades de producción mientras se cambian los tipos de productos a fabricar mediante un plan de producción detallado y un sistema de producción flexible. En respuesta a las necesidades siempre cambiantes, las organizaciones deben revisar el plan de producción cada vez.
Con la introducción de la IA, se puede reducir la carga de corregir el curso de la planificación de la producción y mejorar la precisión. A medida que las necesidades cambian a un ritmo acelerado, también aumenta la importancia de la IA para mantener el ritmo.
Intercambio de información precisa y en tiempo real
La información que debe compartirse con otros departamentos cambia constantemente debido a los cambios en las necesidades y a las continuas correcciones de rumbo en las operaciones de gestión de la producción.
A medida que los fabricantes siguen mejorando la eficiencia de la producción, los retrasos en el intercambio de información en procesos que requieren una gestión del ciclo de fabricación en unidades de 0,1 segundos conllevan el riesgo de crear importantes desperdicios. Por ello, muchos sistemas de control de la producción están equipados con funciones de intercambio de información y datos.
La introducción de la IA aumenta drásticamente la cantidad de información y datos que se pueden procesar. Junto con esto, aumentará la importancia de compartir información en tiempo real.
Cómo utilizar la IA en la gestión de la producción de su empresa
Para utilizar la IA en la gestión de la producción, es necesario introducir un sistema de gestión de la producción que incorpore la IA.
Si no ha introducido un sistema de control de la producción en la actualidad, es importante que considere la posibilidad de implantarlo. Asimismo, si ya ha introducido un sistema de gestión de la producción y no tiene previsto utilizar la IA en ese sistema, debe plantearse cambiar de sistema.
Hay que tomar varias decisiones para implantar el nuevo sistema:
- Método de desarrollo
Comprar un sistema empaquetado o desarrollar uno nuevo - Introducción postura
¿Se gestiona en su propio ordenador o servidor, o en cloud? - Cómo cambiar
Cómo cambiar del sistema existente
Puede leer más sobre estas opciones y cómo implementarlas en nuestro blog enlazado a continuación.
Funciones y ventajas del sistema de control de la producción | Stratus
Al introducir un nuevo sistema de gestión de la producción con IA, es necesario desarrollar una función de recopilación de datos para mejorar la eficiencia. Para hacer un buen uso de la IA, la integridad y precisión de los datos es esencial.
También es importante tener en cuenta los sensores necesarios para recopilar datos de alta precisión, los tipos de datos requeridos y los mecanismos -como una Edge Computing plataforma – que recopile y analice los datos en tiempo real.
Ejemplos de gestión de la producción mediante IA
Hay algunos casos en los que las operaciones de gestión de la producción se han iniciado con IA parcial. Por ejemplo, el uso de la IA está progresando en las siguientes operaciones:
IA para la planificación de la producción
Elaborar un plan de producción puede ser una de las mayores cargas de trabajo en la gestión de la producción. Aunque los sistemas convencionales de gestión de la producción pueden organizar, vincular, compartir y visualizar la información, la planificación final de la producción tenía que hacerse manualmente.
Por ejemplo, una importante empresa alimentaria ha introducido un sistema de gestión de la producción basado en IA y la aprovecha para formular planes de producción. Un mecanismo que permite a la IA aprender la planificación de la producción realizada por expertos en gestión de la producción calcula un plan de producción optimizado para esta empresa.
Con el aprendizaje de la IA, ahora es posible crear planes de producción con un alto grado de precisión que supera la planificación humana.
Optimizar la producción y el inventario con IA
Muchos directores de producción tienden a mantener una gran cantidad de existencias para evitar riesgos como la escasez de productos y de materiales. Esta mentalidad de aversión al riesgo es también un factor que aumenta gradualmente los costes.
Una empresa introdujo un sistema de gestión de la producción basado en IA que consiguió reducir el exceso de inventario causado por la psicología humana. La IA encuentra la cantidad óptima de inventario, lo que permite determinar la cantidad de producción y el calendario de producción óptimos.
Previsiones de la demanda y cambios de planes en respuesta a los cambios del entorno
Las ventas de bebidas fluctúan en función del tiempo, lo que dificulta la previsión de la demanda. Este fabricante de bebidas utiliza la IA para agilizar la gestión de la producción.
En el pasado, la previsión de la demanda, complicada debido a factores externos -incluido el clima-, no podía ser gestionada por máquinas y se realizaba mediante criterio humano. Sin embargo, la introducción de la IA lo ha hecho posible, permitiendo al sistema crear planes de producción que reflejan factores externos, incluido el clima.
La inspección de calidad mediante IA mejora el nivel de calidad
En el proceso de inspección, casi siempre hay trabajo que debe hacerse manualmente. El reto es que es difícil que los inspectores realicen las inspecciones exactamente con los mismos estándares. Por ejemplo, en las inspecciones visuales hay margen para la subjetividad y es imposible eliminar por completo las discrepancias de juicio. Además, pueden salir productos defectuosos por descuido.
Existe un caso de éxito en la introducción del control de calidad basado en IA en el proceso de inspección. La imagen captada por el dispositivo con cámara se compara con los datos de criterios de aceptación acumulados y se utiliza la IA para juzgar automáticamente. Esto permite emitir juicios con una precisión que supera con creces la de la inspección humana.
El progreso de la IA en la gestión de la producción
En este blog, presentamos qué tipo de cambios se pueden crear incorporando la IA a la gestión de la producción, y cómo se pueden hacer más eficientes las operaciones de gestión de la producción.
La gestión de la producción es muy compleja, ya que gestiona todo lo relacionado con las actividades de producción. Hay que manejar una gran cantidad de información, y la capacidad de los trabajadores para gestionar una producción de gran mezcla y bajo volumen tiene un límite. Por ello, la atención se centra en los sistemas que combinan la IA con los sistemas de gestión de la producción para que las máquinas puedan encontrar soluciones óptimas a partir de una gran cantidad de información.
