14/06/2021Artículo original
A finales de 2020 Google Cloud realizó una encuesta entre más de 1.100 altos ejecutivos pertenecientes a empresas de producción de más de 500 empleados en 7 países (Alemania, Corea del Sur, Estados Unidos, Francia Japón y Reino Unido) y ahora acaba de publicar los resultados.
El informe de Google Cloud Industries titulado “Artificial Intelligence acceleration among manufacturers” revela que la pandemia de COVID-19 puede haber provocado un aumento significativo en el uso de la inteligencia artificial entre las empresas de fabricación, así como la implantanción de otros habilitadores digitales.
En el enlace anterior puedes descargar el informe en inglés, al final del mismo encontrarás unas tablas con las preguntas realizadas y los resultados, pero te ofrecemos los resultados más interesantes.
¿Quiénes (sectores), dónde (procesos) y por qué se usa cada vez más IA en la industria?
¿Quién?
Las tres principales industrias que implementan IA en la actualidad son:
- La automoción / OEM (76%)
- Los proveedores de automoción (68%) y
- Los fabricantes de maquinaria pesada (67%).
El uso de IA está aumentando rápidamente en los siguientes sectores:
- Metales (75%),
- Ensamblaje industrial (72%) y
- Maquinaria pesada (69%).
¿Dónde?
Las cinco áreas principales donde se implementa la IA incluyen:
- Inspecciones de calidad (39%): por ejemplo, si se usa IA para la inspección visual de los productos terminados, los trabajadores de la línea de producción pueden invertir el tiempo que antes dedicaban a hacer inspecciones repetitivas de productos, a llevar a cabo tareas más complejas.
- Gestión de la cadena de suministro (36%): en campusMVP hemos dedicado un artículo completo al uso de la IA en la cadena de suministro.
- Gestión de riesgos (36%)
- Controles de calidad de productos y / o líneas de producción (35%), y
- Gestión de inventarios (34%)
Aunque no debemos olvidar que la IA también se aplica a muchos otros casos de uso, desde alimentar fábricas conectadas hasta ayudar con el mantenimiento predictivo, tal y como indica el informe. Los modelos personalizados de aprendizaje automático pueden predecir eventos de la máquina que, si no se controlan, podrían causar tiempos de inactividad no programados e impactar negativamente en los programas de producción. La inteligencia artificial puede ayudar a reducir los errores críticos que conducen a retrasos, al tiempo que optimizan el consumo de energía y respaldan la logística y la programación de tareas complejas.
¿Por qué?
La investigación realizada por Google muestra que las empresas que actualmente utilizan la inteligencia artificial en las operaciones diarias buscan principalmente:
- Asistencia con la continuidad del negocio (38%),
- ayudar a que los empleados sean más eficientes (38%) y
- en general, que sean útiles para los empleados (34%).
Barreras para el uso de IA
La barrera más común señalada en este informe es la falta de personal cualificado. Parece que el paso del tiempo no ha subsanado este obstáculo ya señalado en un estudio anterior realizado por la comisión europea que ya analizamos aquí.
Otros obstáculos son:
- Carecer de la infraestructura tecnológica adecuada para implantar IA
- Coste de implementación
- La IA no es una tecnología probada
- No contar con apoyo para implementar la tecnología
