La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en uno de los conceptos más atractivos para la manufactura a nivel global, y México ya se ha subido a este tren cuyo destino, esperan todos, sea la súper eficiencia.
El Foro Económico Mundial establecía un valor de 3 mil 200 millones de dólares para el sector de IA en manufactura, una cifra que para 2028 habrá rebasado los 20 mil millones de dólares, para marcar un crecimiento anual de doble dígito.
Sin embargo, una duda que asoma con cierta frecuencia en las fábricas mexicanas radica en la magnitud que requiere el proyecto, la inversión y las herramientas, y esto, probablemente, es un indicativo de que estamos haciendo las preguntas incorrectas.
Cuando hablamos de Inteligencia Artificial enfocada en la fábrica debemos de pensar en la viabilidad y efectividad, más que en la inversión y en el hardware.
Si tuvieramos que redactar un paso a paso, en Fracttal consideramos que esta implementación radicaría en lo siguiente:
Identificación de las necesidades y objetivos. Debemos preguntarnos “¿qué queremos lograr?” y “¿qué áreas se deben beneficiar con esta implementación?
Probablemente nuestro problema está en optimizar una cadena de suministros o en el exceso de costes operativos, o quizá nuestro objetivo es únicamente la mejora de la calidad de nuestro producto. Si queremos llegar a una buena decisión, debemos empezar por saber qué estamos buscando.
Evaluación de la infraestructura. Otro punto relevante es entender de dónde partimos para así determinar en qué puntos estratégicos se deben integrar las soluciones de Inteligencia Artificial.
Es posible que primero debamos atender cuestiones muy básicas, como el almacenamiento de datos y la conectividad disponible. Aquí si debemos empezar a reflexionar sobre la inversión en nueva infraestructura y en capacidad de hardware y software.
Generación de data. Hasta hace pocos años navegábamos a ciegas en muchas áreas de la fábrica. Sin embargo, hoy es posible generar información precisa y obtener herramientas para brindar un orden relevante y estructurado. Gracias a estos datos podemos empezar a construir o contratar herramientas que nos brinden los algoritmos que sirvan para nuestros objetivos.
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