Dificultades para la implementación de la inteligencia artificial en la industria.

Problemas de la implementación de la inteligencia artificial en la industria y los métodos para su solución

La implementación de la inteligencia artificial ayuda a las empresas a reducir costes. La automatización de los procesos ofrece la posibilidad de reducir la plantilla y, junto a esta, el porcentaje de productos defectuosos. Estas tecnologias son empleado por empresas informaticas bancos ya nivel internacional. Ekaterina Lyapina, experta en inteligencia artificial de "Zyfra", e Ilya Izmailov, director de transformación, explicaron la causa de la aparición tardía de la tecnología en la industria pesada y ofrecieron sus opiniones.

Problemas de implementación de tecnología en la industria.

La aplicación de inteligencia artificial (IA) puede aumentar la productividad un 14%. Las nuevas tecnologías se implementan en el sector comercial y el sector bancario, pero no en la industria pesada. Este sector tradicionalmente se considera problemático para cualquier innovación y está bastante rezagado en la cantidad de soluciones de TI implementadas.

La principal dificultad consiste en el alto precio del error. Las grandes industrias no pueden permitirse los ensayos con la IA hasta que no sean seguras de su eficiencia. Para ello, es necesario contratar nuevos especialistas, llevar a cabo estudios e invertir grandes cantidades de dinero. La falta de datos y su baja calidad no permiten implementar la IA: se necesita realizar muchos análisis y contratar nuevos empleados. Todas estas dificultades frenan el proceso de desarrollo.

La industria pesada esta acostumbrada a las inversiones a largo plazo, a 10-20 años, y que no supongan cambios bruscosos en los procesos de negociación o implementación de nuevas tecnologías. Para abrir una nueva empresa, se requiere enromes inversiones. A continuación, se necesita ajustar el proceso con el fin de incrementar la productividad, y es allí donde la IA puede ayudar.

Hasta ahora, el sector industrial no se ve moralmente preparado para ello. Solo el 31% de las empresas en Gran Bretaña creen que es hora de comensar a implementar la inteligencia artificial. Esto demuestra la lentitud del proceso de reestructuración del sector industrial.

Las tareas pequeñas y muy especializadas son fáciles de resolver con la ayuda de la IA, pero las tareas grandes requieren un trabajo conjunto con otras empresas. Las grandes empresas de la industria pesada todavía no habla de la implementación total de la inteligencia artificial en sus operaciones y evaluar solo pequeños proyectos. Con la ayuda de estos se pueden evaluar las ventajas potenciales de la inteligencia artificial y capacitar el personal.

La implementación de IA para optimizar procesos ofrece resultados rápidos y medibles, por lo que los principales nuevos proyectos surgen precisamente en este entorno. La prudencia y las costumbres obstaculizan el desarrollo y no permiten que el sector industrial pase a otro nivel de producción con la implementación de tecnología de inteligencia artificial.

Soluciones integrales en el campo de la IA

Los pioneros ya implementan tecnologia punteras en la producción. Una de estas compañias es Tulipán. Es una startup en el campo de las interfaces, a partir de la cual se desarrolla la plataforma IIoT con aplicaciones inteligentes. Corporación Fanucel fabricante de sistemas de automatización, también emplea la IA: con su ayuda esta empresa japonesa enseña a los robots. Freeport-McMoran es el fabricante de cobre con los costos más bajos y además emplea tecnologías modernas. En una cantera inteligente en Arizona, EE. UU., probaron con éxito las posibilidades de la IA.

Las tecnologías de la inteligencia artificial siguen su desarrollo y están listas para ofrecer sus servicios. Uno de los ejemplos es el sistema de análisis predictivo en la industria discreta. Con la ayuda de este sistema se puede pronosticar el desgaste de una máquina o avisar sobre la sustitución oportuna. Estas prácticas llevarán a la disminución de riesgos por defectos del equipo y también facilitarán su mantenimiento.

Otro ejemplo son las soluciones informáticas para la medición virtual del consumo que ayudan a medir el consumo de gas, vapor o fluidos con la ayuda de la IA. La principal ventaja de esta tecnología es la alta precisión de las medidas (95 %) imposible para un caudalímetro convencional.

Esta tecnología es muy adecuada para su uso en la industria del petróleo, por ejemplo. Un caudalímetro virtual permite ofrecer indicadores de extracción en tiempo real, lo que afectará muy positivamente a toda la empresa. Este dispositivo, al igual que otros basados ​​en la IA, requiere una constante actualización y recopilación de datos para autoaprendizaje. Esto permitirá aumentar la precisión de las mediciones.

La aparición de nuevas tecnologías de inteligencia artificial puede cambiar significativamente el punto de vista del inversor sobre estos negocios y convertirse en un impulso para crear otros proyectos.

¿Por qué no se implementa todava?

La causa está en la administración y las tradiciones. No todas las empresas del sector industrial disponen de un departamento informático propio que participe plenamente en el proceso de gestión empresarial. A diferencia de otros sectores, los directores prestan más atención a las finanzas y al beneficio a largo plazo. Las empresas de ventas minoristas y comercio electronico comenzaron a involucrar a los especialistas en tecnologías de la información mucho antes, por las características del sector y para obtener antes los resultados de sus inversiones.

La participación de los representantes empresariales en proyectos con uso de IA tiene un papel clave en la obtención de beneficios. Los resultados positivos dependen del apoyo oportuno de la administración. El mercado puede crecer más rápido, incluso en las condiciones de una base pequeña. Los siguientes factores tienen una influencia positiva:

  • la transformación digital en el sector industrial está de moda;
  • las experiencias positivas de la implementación en otras empresas;
  • los resultados positivos de la implementación de proyectos piloto y los efectos económicos estadísticamente importantes;
  • la implementación integral de proyectos piloto exitosos;
  • la disponibilità de programas estatales de apoyo a las iniciativas en este amíto;
  • la disponibilidad de personal y empresas para la transformación.

De momento la Falta de interes de la industria pesada hacia la IA no se ve muy reflejada en los indicadores de negocio, sin embargo, se podridán logar algunas mejoras. Se necesita un conocimiento profundo y comprensión de los procesos de negocios propios de la industria. Para ello inviten a especialistas en servicios de consultoría, pero estos no se ariesgan a ofrecer una estrategia poco eficiente que cueste a la empresa mucho dinero.

En las grandes compañías del sector industrial, los empleados del departamento de TI ya pueden ofrecer recomendaciones para alcanzar una mayor productividad. Utilizan datos y modelos existentes para crear pronósticos y minimizar errores.

¿Cómo empezar?

Cuando la empresa finalmente decide implementar tecnologías basadas en inteligencia artificial, es necesario desarrollar la metodología de experimentación, evaluar la disponibilidad de expertos en el tema y calcular los costos. En esta etapa ya se presentan problemas por falta de conocimiento y experiencia.

La opción de colaborar con una gran empresa del sector TI es mucho más atractiva. Debido a las grandes expectativas puestas en las tecnologías de la información, es necesario comenzar la implementación de la inteligencia artificial en un proyecto pequeño: formar el personal, preparar los equipos, evaluar cómo influirá esto en los ingresos.

La solución más importante será la creación del cargo de director de transformación digital. Esta persona desarrollará la estrategia y hará la hoja de ruta para la implementación de las tecnologías de la información. Para alcanzar los resultados deseados, se necesita que el departamento de TI realice un trabajo adecuado. La iniciativa tiene que fluir de arriba hacia abajo y, para su implementación, se necesita un líder fuerte para el puesto de director de transformación digital. Su tarea consiste en organizar un trabajo coordinado entre la IA y los seres humanos.

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