Si lo vemos desde el punto de vista de replicar acciones humanas, una calculadora sería potencialmente una forma de Inteligencia Artificial; si lo vemos desde la perspectiva del aprendizaje desde las formas humanas: a través del entrenamiento, esta definición agruparía modelos y sistemas mucho más complejos.

En la siguiente gráfica podemos ver el crecimiento en el desempeño de reconocimiento de distintos datos de entrada no estructurados, y cómo los mejores modelos comienzan a superar el desempeño de los humanos en el reconocimiento de patrones naturales, como por ejemplo, las imágenes.

El anterior es un repaso conceptual de la categoría tecnológica a la cual pertenece la tendencia tecnológica que analizaremos a continuación: Visión computarizada (reconocimiento de imágenes mediante IA).

¿Qué es la visión computarizada (reconocimiento de imágenes)?

La tendencia de Visión Computarizada utiliza dispositivos de entrada de imágenes, como cámaras para capturar fotos o videos y aplica algoritmos de inteligencia artificial (IA) para analizar los datos extraídos de estas imágenes digitales. Los sistemas más básicos de IA visual están entrenados para diferenciar objetos entre sí, mientras que las versiones más avanzadas pueden rastrear objetos a través de puntos de vista, asociar imágenes con otros contextos en distintos formatos y aprender por sí mismos.

Un ejemplo de reconocimiento de imágenes mediante Visión Computarizada e integración con un modelo de análisis optimizado para el diálogo (GPT-4):

Como se puede apreciar, se trata de tareas de reconocimiento, clasificación y análisis, para dar como resultado una respuesta a una instrucción de texto específica que trasciende el reconocimiento, ya que requiere de asociación con el contexto de la solicitud. Además, se aprecia cierto nivel de empatía en la respuesta (en este caso específico).

La Visión Computarizada se ha desarrollado junto con el avance del aprendizaje automático profundo, aprovechando la calidad creciente y la disminución del costo de los dispositivos que captan imágenes, y la capacidad creciente y los costos de modelos de lenguaje robustos. En 2020, el mercado de visión artificial a nivel mundial valía 9400 millones de dólares y, a medida que la IA, los sistemas de visión y el procesamiento informático mejoran continuamente, se anticipa que este mercado se cuadriplicará con creces hasta los 41400 millones de dólares estadounidenses en 2030.

Vivimos tiempos disruptivos, el avance desde los primeros modelos de reconocimiento de imágenes hasta los modelos más avanzados es asombroso. La integración con modelos de lenguaje natural no es una visión a futuro, desde el lanzamiento de GPT-4 en marzo de 2023, es una realidad. Las posibilidades de aplicación aun se están explorando por estos días. De acuerdo a la infografía de capacidades de reconocimiento, los modelos actuales pueden realizar una clasificación con un desempeño superior al de los seres humanos; probemos:

Clic en una de las imágenes de ejemplo, carguen la imagen en el modelo, luego clic en «Caption It!»

¿Qué tal les pareció? Si aprecian bien, podemos dar instrucciones específicas al modelo anterior, de manera que no solo le pedimos un reconocimiento de la imagen, sino también inferencias e información de acuerdo a una instrucción de texto expresada en lenguaje natural.

Aplicaciones en Logística: ¿Puede la Visión Computarizada remover restricciones logísticas?

Inventarios, procesamiento de órdenes y envíos

Muchas tareas que se desarrollan desde el CEDI hasta las góndolas en puntos minoristas involucran a humanos para evaluar o confirmar visualmente los elementos de un producto, caja o estiba a medida que pasa por las instalaciones. Muchas de esas tareas de reconocimiento y clasificación visual se pueden delegar gradualmente a sistemas de IA habilitados para visión por computadora. Y no hablamos del tradicional OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres), hablamos de sistemas robustos que tengan la capacidad de reconocer imágenes en diversos formatos y analizarlas en distintos contextos, en interacción con instrucciones no estructuradas (por ejemplo, lenguaje natural).

Un caso de uso práctico que proponen los especialistas de DHL es dimensionar un envío o medir su área o volumen (también determinar el tamaño de la flota). Esto puede ser difícil cuando los envíos son grandes o tienen formas extrañas, o se encuentran en cintas transportadoras que se mueven rápidamente. Empresas como Metrilus, con sede en Alemania, han desarrollado recientemente soluciones de bajo costo que automatizan este proceso de dimensionamiento, capturando medidas en milisegundos y enviando estos datos al sistema de gestión de almacenes (algoritmos de optimización). La medición precisa y la detección de volumen permiten seleccionar el empaque que mejor se ajuste para evitar el envío aéreo, lo que reduce el desperdicio y mantiene la sostenibilidad a la vanguardia de la logística.

Otro caso de uso es la identificación de objetos para recoger y empacar. Actualmente, la mayoría de los pedidos se recogen a mano, y aquellos que utilizan visión por computadora en soluciones robóticas tienden a identificar un producto por su código de barras o código QR. Pero los avances en la visión artificial han permitido que los robots identifiquen decenas de miles de productos con gran precisión, independientemente de la presencia de códigos de identificación.

Con este nivel de IA visual, los proveedores de logística pueden optimizar los procesos, reduciendo los costos, apoyando la gestión del flujo y aumentando el rendimiento del sistema.

También podemos mencionar las aplicaciones de esta tecnología en góndola, desde las prestaciones para disminuir agotados, hasta el soporte de accesibilidad para usuarios con limitaciones físicas. Imáginese la integración de la visión computarizada con un sistema de reabastecimiento automatizado, que active no solo la solicitud de pedido hacia el proveedor, sino la solicitud de reabastecimiento interno de la góndola.

La Visión Computarizada puede procesar la detección de uno o varios objetos y clasificar una serie de elementos a partir de una sola imagen

Probemos con la siguiente imagen procesada por un modelo sencillo.

Descarguen la imagen y utilicenla en el siguiente modelo: Descargar imagen

Caso de estudio

Desafíos de esta tecnología

Perspectivas 2023

La tendencia de la Visión Computarizada tiene campos de aplicación en prácticamente todos los procesos logísticos y a lo largo de una cadena de suministro. La tecnología puede ser de gran ayuda para la gestión del flujo y por ende en las organizaciones logísticas en la optimización de operaciones, el control de los activos, la mejora de la salud y seguridad de los trabajadores, y la reducción de costos. La integración con modelos de lenguaje robustos serán el paso siguiente a nivel logístico.

A medida que los proyectos piloto de hoy superen sus pruebas, se prevé una implementación rápida en los próximos años, ya que se trata de una tecnología de alto impacto en la logística.

*Recomiendo revisar el concepto de: Cadena de Suministros Digital.

Recuerde:

«Una nueva tecnología traerá beneficios para la empresa, si y solo si, tiene la capacidad potencial de remover restricciones activas del sistema» Eliyahu Goldratt

De manera que en el ejercicio de desarrollo de la Ruta Tecnológica, considere cuáles son las restricciones del sistema logístico (convencionales y transaccionales); cuáles son las reglas de operación actuales que están condicionadas por las restricciones; cómo la Visión Computarizada puede remover las restricciones del sistema; cuáles serían las nuevas reglas de operación con esta nueva tecnología y cómo se puede mejorar.

La entrada Visión Computarizada se publicó primero en Ingenieria Industrial Online.

Si lo vemos desde el punto de vista de replicar acciones humanas, una calculadora sería potencialmente una forma de Inteligencia Artificial; si lo vemos desde la perspectiva del aprendizaje desde las formas humanas: a través del entrenamiento, esta definición agruparía modelos y sistemas mucho más complejos.

En la siguiente gráfica podemos ver el crecimiento en el desempeño de reconocimiento de distintos datos de entrada no estructurados, y cómo los mejores modelos comienzan a superar el desempeño de los humanos en el reconocimiento de patrones naturales.

El anterior es un repaso conceptual de la categoría tecnológica a la cual pertenece la tendencia tecnológica que analizaremos a continuación: Inteligencia Artificial Interactiva.

¿Qué es la Inteligencia Artificial Interactiva?

La Inteligencia Artificial, en su forma general, requiere del procesamiento de datos de entrada de múltiples fuentes, ya sea en el entrenamiento como en la instrucción. La tendencia de la Inteligencia Artificial Interactiva implica algoritmos de inteligencia artificial (IA) que pueden procesar la entrada de los usuarios humanos, como texto, voz y gestos, y proporcionar una respuesta razonable. Formas avanzadas de esta tecnología pueden interpretar varios estilos de escritura y acentos, sostener conversaciones complejas, realizar tareas complejas más allá de comandos simples y simular un sentido de empatía con los usuarios humanos. Si usted se está introduciendo en estos temas, debe considerar que se trata de probablemente la revolución tecnológica más potente de los últimos años: ¡Cambió las reglas de juego!

Emergiendo de la tendencia general de la IA, hay varios tipos de IA interactiva con aplicaciones variables que van desde la geolocalización y navegación, detección y reconocimiento facial, chatbots, asistentes digitales, dictado de voz a texto, salidas de texto a voz, procesamiento de imagen a texto y pagos electrónicos, por nombrar algunos. La tendencia, sobre todo con el lanzamiento de la cuarta generación GPT, es: procesamiento desde cualquier formato a cualquier formato; y esto despliega infinitas aplicaciones.

En logística y la cadena de suministro, este tipo de interacción tiene la capacidad potencial de lograr que las actividades cotidianas de los empleados sean menos manuales y, al mismo tiempo, puedan ofrecer una experiencia más automatizada al cliente. El foco disruptivo y polémico radica en que ya no se trata de una sustitución de tareas humano-pantalla operativas, también tareas humano-pantalla analíticas. ¿Cuál será el rol humano en la Cadena de Suministro? Sin duda, y como mínimo, será la toma de decisiones asistida, es decir, el ser humano en el corto plazo desempeñará sus tareas dentro de la Cadena de Suministro con alguna forma de asistencia basada en Inteligencia Artificial Interactiva; siendo más arriesgado, creo que el rol del ser humano puede relegarse a la supervisión de las tareas ejecutadas por un modelo de IA.

Expertos desde DHL consideran que se esperan más desarrollos en los próximos 5 años para la tendencia de la IA Interactivaen Logística (yo creería que en mucho menos tiempo). Esto tendrá un impacto poderoso en los enfoques empresariales centrados en el cliente para las empresas de logística, ya que se están identificando casos de uso en una multitud de procesos de flujo de trabajo en todos los niveles transaccionales en la cadena de suministro. La adopción y escalabilidad continua de la tecnología de IA interactiva dentro de almacenes y otros entornos operativos, así como en flujos de trabajo de oficina, demuestran las oportunidades para la colaboración humano-máquina.

Aplicaciones en Logística: ¿Puede la Inteligencia Artificial Interactiva remover restricciones logísticas?

Para responder a esta pregunta, es necesario cuestionar lo que sabemos y creemos acerca de la logística. En este sentido, se puede evocar uno de los principios de la Teoría de Restricciones de Goldratt: nunca asumir que ya se sabe todo.

En general, los objetivos de la logística son asegurar que el cliente o consumidor tenga acceso al producto correcto, en el momento adecuado, en el lugar preciso, en la cantidad correcta, con la calidad correcta y a un precio justo. Para ello, es fundamental asegurar la disponibilidad del producto en el punto de venta, ya que esto es el resultado de la sinergia de toda la cadena de suministro. Como bien lo dijo Goldratt, «en la cadena de suministro, ningún eslabón habrá alcanzado el resultado hasta que el cliente final no haya comprado».

Sin embargo, aunque estos objetivos siguen siendo importantes, el actor clave de la cadena, el consumidor, no se mantiene estático, sino que ha sufrido cambios disruptivos en sus hábitos de consumo. En la actualidad, nos enfrentamos a un consumidor hiperconectado que ha transformado la ruta de consumo. Esto es relevante en términos logísticos, ya que para el consumidor hiperconectado, la disponibilidad física del producto es solo un factor más en la ruta de consumo. Este tipo de consumidor se rige por sesgos particulares, como el poder del ahora, el sesgo de escasez, el sesgo de autoridad, la prueba social y el compromiso asumido. Por lo tanto, para este tipo de consumidor, la disponibilidad del producto no es necesariamente más importante que la visibilidad digital de dicha disponibilidad.

Por ejemplo, si un punto de venta tiene 1000 unidades de un SKU y no logra hacer que dicha disponibilidad sea visible digitalmente para el consumidor, difícilmente logrará una ventaja competitiva frente a otro punto de venta que tenga solo 10 unidades disponibles pero que logre una visibilidad digital del stock (además de su ubicación geográfica). Esto se debe a que el consumidor final ha incorporado a su ruta de consumo procesos como la investigación, la navegación digital y la consulta digital del punto físico y la disponibilidad, incluso antes de realizar la compra física.

La logística 4.0 consiste en la integración entre el mundo físico y digital, aprovechando los impulsos de conectividad, procesamiento, almacenamiento y accesibilidad, y haciendo uso de tecnologías habilitadoras que permiten dicha integración. El objetivo es eliminar las restricciones logísticas convencionales, como la disponibilidad, así como aquellas propias de la era digital que tienen impacto en la logística, a través de soluciones y aplicaciones. El objetivo final sigue siendo el mismo: conectar al consumidor con el producto en las condiciones adecuadas. Este cambio de chip, nos permite evaluar a la Inteligencia Artificial Interactiva como tendencia tecnológica capaz de remover restricciones logísticas transaccionales.

Automatización de la interacción con el cliente / Nivel de servicio

Con la experiencia del cliente en el centro del objetivo logístico, los departamentos de servicio al cliente y soporte son muy importantes para las empresas de logística. Los chatbots pueden ayudar a estas empresas a manejar consultas de centros de llamadas de baja y mediana intensidad sobre, por ejemplo, solicitudes de entregas, edición de pedidos, seguimiento de envíos y respuestas a preguntas frecuentes. Los chatbots también pueden facilitar valiosas métricas de análisis, lo que permite a la empresa comprender mejor las necesidades del cliente y mejorar la experiencia del cliente. En un futuro cercano, la relación con el cliente será automatizada y la promesa de servicio será propuesta por algún modelo de Inteligencia Artificial Interactivo, que tenga acceso a los flujos de datos relacionados con los flujos físicos.

Como resultado, los chatbots representan el canal de comunicación de marca de más rápido crecimiento de hoy en día, con una tasa de manejo de chat de inicio a fin del 68,9% en 2020 (un aumento del 260% en la resolución de extremo a extremo desde 2017), y se espera que la contribución a las transacciones de comercio electrónico alcance los 112 mil millones de dólares para 2023 (creo que, dada la salida en vivo de la API de GPT, esta predicción será ampliamente superada).

Con la IA interactiva, la automatización del servicio al cliente también se extiende al procesamiento de la entrada del usuario a través de otros canales de comunicación comúnmente utilizados, como respuestas de correo electrónico inmediatas, servicios telefónicos automatizados, integración con plataformas de mensajes de texto e incluso, asistencia digital en punto físico de venta. Esto amplía los ámbitos en los que los clientes pueden obtener respuestas inmediatas y satisfactorias a sus consultas.

IA Interactiva en el lugar de trabajo

En el contexto de los lugares de trabajo digitales, los chatbots son comúnmente utilizados en casi todos los sectores, ya que pueden permitir que los trabajadores accedan a la información necesaria para completar su trabajo.

Según Gartner, el 70% de los trabajadores de oficina interactuarán con plataformas de chatbots a diario para finales de 2022. Estas plataformas, al igual que en aplicaciones de servicio al cliente, pueden proporcionar información y respuestas inmediatas a los trabajadores de oficina, ayudando a la organización a difundir detalles sobre la gestión del cambio, recursos humanos, soporte de helpdesk, servicios generales, informes de anomalías y organización de reuniones.

Para las operaciones logísticas, los chatbots pueden optimizar el manejo y la gestión de inventario, seguimiento de cargas y programación de entregas, así como actualizaciones de gestión de relaciones con clientes (CRM) y sistemas de gestión de almacenes (WMS), el software dedicado de Realidad Extendida, los Gemelos Digitales. La adopción de tecnología de IA interactiva dentro de la cadena de suministro automatiza los flujos de trabajo y la gestión de pedidos, liberando a los empleados de operaciones para enfocarse en tareas más complejas y de mayor valor. En caso de que un chatbot no pueda completar una consulta, asigna la tarea a un humano para una acción adicional mientras notifica al solicitante sobre este estado.

El siguiente es un ejemplo de Inteligencia Artificial Interactiva que se integra a la tendencia tecnológica de la Realidad Extendida para el desarrollo de un proceso logístico convencional: Packing:

La consulta del operario se expres en su lenguaje natural y se procesa a través de Inteligencia Artificial Interactiva: ¡Jarvis en el CEDI!

IA Intercativa para la accesibilidad en puntos minoristas

Desafíos de esta tecnología

Perspectivas 2023

Si bien hemos visto saltos de desarrollo en IA en los últimos años, sigue generando interés e inversión y se predice que crecerá a largo plazo en la expansión de aplicaciones de IA interactivas capaces de impulsar un valor económico significativo; los desarrollos de IA interactiva en lo corrido de este año son exponenciales. Los cuatro bloques de impulsores clave de más datos (conectividad), mejores algoritmos y mayor potencia informática (procesamientos y almaceanmiento) y accesibilidad, indican que es probable que estos casos de uso se materialicen y escalen.

De acuerdo con los especialistas de DHL: La logística y la cadena de suministro son fundamentales para los crecientes niveles de adopción de IA cada año. Se predice que la tasa de adopción de IA en la industria sea del 42,9% CAGR, alcanzando un valor de 6,5 mil millones de dólares para 2023. Al adoptar la tecnología de IA interactiva, la industria logística puede responder de manera efectiva a los desafíos operativos del creciente demanda B2B y B2C de entrega inmediata de bienes.

*Recomiendo revisar el concepto de: Cadena de Suministros Digital.

Recuerde:

«Una nueva tecnología traerá beneficios para la empresa, si y solo si, tiene la capacidad potencial de remover restricciones activas del sistema» Eliyahu Goldratt

De manera que en el ejercicio de desarrollo de la Ruta Tecnológica, considere cuáles son las restricciones del sistema logístico (convencionales y transaccionales); cuáles son las reglas de operación actuales que están condicionadas por las restricciones; cómo la Inteligencia Artificial Analítica puede remover las restricciones del sistema; cuáles serían las nuevas reglas de operación con esta nueva tecnología y cómo se puede mejorar.

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El primer reto consiste entonces en simplificar el concepto, y para ello podemos partir por plantearnos ¿Cómo llegamos hasta aquí?

Uno de los principales factores que nos traen hasta aquí es la incorporación – cada vez mayor – de sensores. La capacidad de integrar sensores a casi cualquier dispositivo hace que también aumente la capacidad de recopilar y transmitir datos en tiempo real, para su posterior análisis. El avance de la tecnología de sensores, su diseño cada vez más pequeño, sus precios cada vez más bajos, y su capacidad de integración cada vez mayor, hace que su aplicación trascienda del uso en sistemas de producción, e incluso podemos interactuar con ellos día a día en un entorno doméstico.

Tal como lo mencionamos, la proliferación de sensores está generando un gran volumen subyacente de datos. El avance en Big Data permite el tratamiento de dichos datos, para su análisis inclusive en tiempo real.

Una acumulación masiva y rápida de datos – y hasta aquí creo que ya se evidencia cierto grado de convergencia tecnológica – requiere de un gran almacenamiento y grandes avenidas digitales; la nube juega un rol central, ya que solo a través de ella tal realidad se puede realizar por completo; por lo que la computación en la nube (cloud computing) se convierte en una fuerza importante para impulsar el surgimiento de lo que denominamos Industria 4.0.

Hasta aquí quiero que se detenga y piense por un momento si lo que se ha descrito le ha ayudado a organizar la idea del concepto que tiene acerca de Industria 4.0 y las tecnologías impulsoras: Industria 4.0 se trata de un ecosistema holístico, la clave está en la integración.

Ahora echemos un vistazo al software. El software ha jugado durante décadas un rol central en nuestra vida. En primer lugar, la capacidad de transmitir desde cualquier sistema, hacia cualquier sistema dentro del software integrado, así como hacer que más sistemas sean interoperables (Recuerde, la clave está en la integración). En segundo lugar, el software permite el avance en las interfaces humano – computadora; no solo el tipo convencional de interfaces, sino que también puede fusionar objetos simulados con la realidad para que estos soporten los procesos de toma de decisiones. En tercer lugar, se trata de que la “inteligencia” de la máquina esté integrada dentro del software. Las comillas desde luego no son casualidad, a través del desarrollo conceptual de la Industria 4.0 encontraremos que gran parte del uso de la palabra “inteligencia” corresponde a una estrategia de mercadeo, y que cuando nos referimos a Cuarta Revolución Industrial, Industria 4.0, Manufactura Inteligente, Smart Manufacturing, Logística 4,0 o Smart Logistics; probablemente estemos abordando el mismo tema, eso sí, con seis certificaciones diferentes disponibles en el mercado. ¡Una calculadora es un dispositivo inteligente!

Le sugiero un segundo alto en el camino. Hasta ahora tenemos: Una generación masiva de datos, provenientes desde cualquier actor de la cadena de valor (objetos, personas, máquinas, etc); y software con mayor capacidad de procesamiento de información, software más “inteligente” (mejores algoritmos).

¿Y las personas?  Bueno, gracias al desarrollo exponencial de la informática móvil, las personas pueden gestionar, diseñar, verificar y monitorear casi cualquier configuración desde casi cualquier tipo de dispositivo, desde cualquier ubicación. Esto agrega mucha flexibilidad en términos de sincronización, y también impulsa muchas de las aplicaciones de la industria 4.0. Debo decir por experiencia que, conversando con algunas de las figuras más escépticas en cuanto a la concepción de Industria 4.0 como revolución; concluyo que no han logrado escapar del alcance de la hiperconexión. Una de las mayores fuerzas impulsoras de la Industria 4.0 llegó de la manera más surrealista posible: Pandemia global. Hoy por hoy, la mayor parte de los hogares están cada vez más conectados; las oficinas, locales comerciales y las sociedades mismas. Esta es un área temática de confort, cada cual puede elaborar su juicio con tan solo mirar a su alrededor; son cuestiones que seguramente ya han escuchado muchas veces; de hecho, les propongo un ejercicio breve: Piense por un momento en cuántos equipos tienen conectados a Internet desde su hogar; también piense por un momento si un reloj “inteligente” es en realidad un “reloj inteligente”.

La vigencia de este artículo, como nunca antes, tiene duración limitada. Al momento de escribirlo, los Sistemas Físicos Cibernéticos (CPS por sus siglas en inglés), son una novedad. Los CPS son el resultado de dotar a los componentes físicos existentes, de capacidad de computación y de comunicación, para convertirlos en objetos “inteligentes”. Las capacidades de entrenarse a partir de las interacciones con su entorno los diferencian del IoT y el IIoT (Internet de las Cosas e Internet Industrial de las Cosas). Aun así, hasta hoy, en la mayor parte de los casos, este entrenamiento autónomo le permite generar acciones rudimentarias (toma de decisiones), para reaccionar ante diferentes tipos de situaciones (lo que muchos denominarán: dispositivos cada vez más “inteligentes”).

Tenemos robots con capacidad de realizar gran cantidad de tareas: en el hogar, en el trabajo, en las fábricas; también tenemos, desde luego, automatizaciones de procesos mejoradas, que involucran, o no, robots; puede ser un proceso automático de análisis de datos, por ejemplo. Se trata de un ecosistema holístico, integrado, hiperconectado y veloz.

Pero entonces, ¿Qué es exactamente Industria 4.0? Bien, existen diversas escuelas de pensamiento en términos de definir qué es exactamente, pero, si lo que desea es jugar seguro, sería correcto decir que la aplicación de CPS en la manufactura y la logística; más el uso de IoT y de IoS (Internet de los Servicios) en los procesos de fabricación, son en realidad la consolidación de la Industria 4.0, todo lo demás es tecnología atomizada.

Si queremos definir a las principales características de Industria 4.0 en una sola palabra, quizá sea correcto utilizar Integración. Claro está, partiendo desde la base de un sistema hiperconectado: Integración del sistema total.

Ahora bien, puede surgir un próximo interrogante ¿Con qué objetivo queremos integración?  El mercado se aboca hacia la personalización, y en ese sentido, integrar las necesidades del cliente por medio de datos – de muchos datos – como un input de la organización, puede resultar ventajoso, puede representar velocidad de reacción sobre el entorno, puede representar crecimiento. Ahora bien, respecto a los datos quiero acotar: cada vez hay más datos, pero así mismo en estos datos cada vez hay más señales, y cada vez hay más ruido.

Las ventajas de la Industria 4.0 respecto a la conexión con el mercado son difícilmente refutables. Sin embargo, la aplicación efectiva de la Industria 4.0 sobre los sistemas de producción, es, por decirlo menos, en cada caso particular susceptible de análisis crítico; máxime cuando implica un proceso de transformación tecnológica (Inversión). La pregunta clave, en todos los casos será: ¿Qué tanto contribuye la tecnología a alcanzar la meta de la organización?

Si hay algo positivo de los procesos de transformación digital consiste en que nos obliga a mirar a las organizaciones como sistema; no existe forma alternativa de responder la pregunta anterior sin aplicar un enfoque holístico. Seguramente estos son planteamientos de Eliyahu Goldratt, sin embargo debo reconocer que los escuché de parte de Matías Birrell:  «Si la aplicación de la Industria 4.0 puede contribuir al mejoramiento del sistema, del objetivo del todo, del acercamiento a la meta; seguramente la implementación del grado adecuado de digitalización representará competitividad y crecimiento».

Por lo demás, y citaré a Javier Arévalo, Consultor de Goldratt, (pensador sistémico):

“El motivador para automatizar está basado en la mayoría de los casos en uno o varios supuestos erróneos. Primero, existe una concepción o entendimiento errado acerca de qué es ser productivos y cómo esto se materializa con los indicadores de desempeño locales y conectados al global de una manera eficaz. Hoy en día la mayoría de las empresas están cometiendo este error y lo pagan caro. Gastan más de lo que deben, tienen más inventario del necesario y su confiabilidad es mala. Para muestra un botón. Les hago referencia a la noticia generada por Tesla cuando Elon Musk, ante los continuos incumplimientos en las entregas de su modelo 3 y los problemas para cumplir las predicciones primero, las promesas segundo y las nuevas estimaciones, tercero, donde reconoce que su error fue pensar que se puede construir una planta totalmente automatizada. Eso significa con robots en todos lados y con sistemas de transporte y manejo del flujo. Es decir, totalmente acoplada”.

Ahora bien, quiero aclarar que este artículo no se trata de un manifiesto contra la Industria 4.0, todo lo contrario, es una invitación a asumir los procesos de transformación digital con pensamiento crítico.

Piense por un momento en la logística, esta parte del proceso de la Cadena de Suministros ha sido el eje de la aplicación tecnológica efectiva en la industria. Es difícil concebir una operación de consumo masivo sin el WMS adecuado; es complejo imaginarse la gestión del flujo de un Centro de Distribución sin una tecnología de apoyo como RFID. La geolocalización representa ventajas difícilmente cuestionables y el ERP, esta herramienta de registro transaccional se ha constituido en vital.

Sin embargo, así como la logística ha sido testigo del éxito de la aplicación efectiva de los desarrollos tecnológicos; también existe suficiente registro que evidencia las vicisitudes de los procesos de transformación digital. En logística sabemos de sobra que una misma solución de WMS ha triunfado y fracasado en tantas empresas como sea posible; que la tecnología no es magia, que no soluciona los problemas automáticamente, y que el éxito de un proceso de transformación digital depende más del enfoque, del proceso y de las personas que de la solución.

A continuación, les dejo algunos de los cuestionamientos que se plantea el profesor Eric Tsui de Hong Kong Polytechnic University, al rededor de la Industria 4.0:

¿Dónde identificamos y cómo identificamos la mejor forma de conectar a los humanos con las máquinas? ¿En qué forma? ¿En qué protocolo? ¿Tenemos las habilidades para hacerlo?

¿Cree que las organizaciones están completamente preparadas para enfrentarse a la industria 4.0? ¿Está la gente preparada para ello? ¿Qué pasa con la mentalidad de la gente? ¿Están preparados para afrontar todos estos retos? ¿Están dispuestos a asumir estos desafíos? ¿Tienen las habilidades, la mentalidad y la perspicacia para asumir esto?

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La cuarta revolución industrial (comúnmente llamada Industria 4.0) es la tendencia actual hacia la automatización e intercambio de información en las tecnologías de manufactura. Desde el aumento en la velocidad hasta la mejora en la comunicación, la Industria 4.0 está transformando a nuestra sociedad rápidamente. Matt Carter, de item West, presentó las seis principales tendencias tecnológicas impulsando a la Industria 4.0 y cómo reclutar y entrenar personal en estos nuevos avances de la manufactura durante un seminario web con la revista Assembly Magazine.

¿Qué está impulsando a la Industria 4.0?

Hay seis tecnologías impulsando a la Industria 4.0: Automatización, el Internet de las Cosas, Plataformas Digitales, Impresión 3D, Realidad Aumentada (RA) y Realidad Virtual (RV) e intercambio de información en tecnologías de manufactura. Matt abordó cada tecnología y explicó la importancia de cada una en el mundo de la manufactura.

Automatización

La Automatización es la tendencia #1. Esta es simplemente los avances que vemos en la robótica. Desde movimientos más fluidos hasta mayor precisión, los robots están empezando a completar tareas cada vez más complejas que anteriormente sólo los humanos podían realizar. Muchas fábricas están empezando a usar robots colaborativos (llamados cobots) que trabajan junto con personas para asistir en tareas complejas. Estos cobots son capaces incluso de aprender tareas, lo cual es sólo el comienzo de la Inteligencia Artificial (IA). Los sistemas computacionales ahora son capaces de realizar tareas como percepción visual, reconocimiento de voz y toma de decisiones, todo gracias a los avances en la Inteligencia Artificial. En manufactura, la IA es usada principalmente para mejorar el control de calidad. Por ejemplo, Siemens utiliza IA en las plantas de acero para analizar los datos de operación para detectar anomalías y optimizar su planta.

Internet de las cosas

La segunda tendencia de la Industria 4.0 es el internet de las cosas. Lo que esto significa es que sensores en dispositivos recolectan información sobre el objeto y su ambiente y comparten esta información en el internet. El ejemplo más común es Fitbit y su habilidad para contar nuestros pasos o medir la frecuencia cardiaca y enviar esa información a nuestros teléfonos. Sin embargo, las aplicaciones industriales son aún más impresionantes. Desde medir 150,000 puntos de información por minuto en la locomotora de GE, hasta el uso de sensores por parte de Airbus para monitorear sus plantas, esta tendencia es una gran ventaja para la manufactura. Algunas de las mayores ventajas son el mantenimiento preventivo, la auto-optimización de producción y el manejo de inventario automatizado. Éste es un gran avance porque estos sensores recolectan la información y permiten monitorearla y actuar cuando sea necesario.

Plataformas digitales

La tendencia #3 son las plataformas digitales que le permiten al usuario compartir algo completamente en línea. Desde PayPal hasta Facebook, las plataformas digitales se han vuelto comunes en nuestra sociedad, pero los manufactureros están usando las plataformas digitales para colaborar con empleados, clientes, proveedores y socios. Un ejemplo es el Engineeringtool de item, un espacio de trabajo digital para completar proyectos de ingeniería directamente desde tu navegador. Con ingeniería basada en reglas, corrección de errores y funciones de arrastrar y soltar, es fácil posicionar perfiles y colocar automáticamente trabajo de maquinado y tornillos con precisión milimétrica. ¡Incluso puedes transferir proyectos a tu propio ambiente CAD! Es una forma más fácil de compartir tus diseños con colegas y socios alrededor del mundo.

Impresión 3D

La tendencia #4 es el proceso de creación de un objeto con una máquina adhiriendo material capa por capa, más comúnmente conocido como impresión 3D. La manufactura es en donde la impresión 3D, o Manufactura Aditiva (término industrial para impresión 3D), puede tener el mayor impacto comercial significativo. La Manufactura Aditiva (impresión 3D) ofrece múltiples ventajas, como prototipado eficiente, creación de piezas o productos completos bajo pedido, producción de nuevos diseños que no eran posibles con procesos tradicionales y reducción de desperdicio material. Por ejemplo, GE Aviation está trabajando en la impresión de partes de motor selectas. Nuevas posibilidades de diseño. Nuevas aplicaciones de materiales. Es una nueva frontera.

Realidad Virtual (RV) y Realidad Aumentada (RA)

La siguiente tendencia (tendencia #5) son la Realidad Virtual (RV) y Realidad Aumentada (RA). La Realidad Virtual (RV) es una simulación generada por computadora de una imagen o ambiente en 3D con el que una persona puede interactuar de una forma aparentemente real o física utilizando equipo electrónico especial, como un casco con una pantalla dentro, o guantes equipados con sensores. La Realidad Virtual es totalmente inmersiva, lo que se significa que cubre por completo el campo de visión y da la sensación de estar dentro del ambiente creado. La Realidad Aumentada (RA) es una tecnología que superpone una imagen generada por computadora en la visión del mundo real del usuario. Coloca gráficos sobre tu visión del mundo real. Ambas tecnologías son más que un videojuego o un truco; ofrecen instrucciones claras/ayuda para el montaje complejo, guía para el mantenimiento y soporte experto.

Toda esa tecnología ¿Qué es más importante?

Las personas. Ninguna empresa puede crecer sin buenas personas impulsando la compañía hacia adelante. Entonces, ¿Cómo encontrar y conservar personal experto en tecnología con todas estas innovaciones? Lo primero es reclutar. Los empleados más jóvenes de áreas tecnológicas suelen estar motivados por incentivos más allá del salario. Muchos buscan un empleo que brinde una sensación de realización personal, por lo que hay que establecer un vínculo claro entre el puesto y el propósito mayor de la empresa. Incluso puedes planear a largo plazo ofreciendo programas de mentores y pasantías remuneradas que impulsen a los estudiantes a seguir carreras en CTIM (o STEM por sus siglas en inglés). Sin embargo, las empresas no deberían enfocarse solamente en encontrar nuevo talento. Los empleados actuales conocen mejor el proceso y los puntos débiles, pero las empresas necesitan invertir en entrenamiento, asegurándose de que el entrenamiento sea atractivo y fácil de entender. Reclutar y entrenar personal son dos factores vitales en los cuales enfocarse mientras todas estas innovaciones se establecen.

Ninguna empresa puede crecer sin buenas personas impulsando la compañía hacia adelante

¿Cómo funciona el Engineeringtool de item?

¡Conozca más acerca de ergonomía y estaciones de trabajo!

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“Industria 4. 0”. A menudo, la gente asume que todo el mundo sabe exactamente de qué se trata, y lo mismo puede decirse de otros temas populares relacionados como el “Internet de las cosas”. Entonces, ¿Qué significa todo esto en realidad? ¿Cuáles son los principios en juego? ¿Qué tipo de papel tiene la gente en todo esto?

Para responder a estas preguntas, estamos considerando tres aspectos que creemos que son esenciales.

1. La Industria 4. 0 es el siguiente paso en un largo proceso de desarrollo

El término Industria 4. 0 fue inventado por primera vez en la feria de Hannover Messe en 2011. Proviene de una iniciativa del mismo nombre lanzada por el Gobierno Federal Alemán como parte de su amplia Estrategia de Alta Tecnología. Describe tanto la cuarta etapa del proceso de industrialización como un objetivo específico. Las anteriores revoluciones industriales han sido bien documentadas. Mientras que la primera revolución se inició con la mecanización (palabra clave: el telar), las dos siguientes fueron desencadenadas por la producción en masa y la integración de los ordenadores en el proceso de producción.

Entonces, ¿Cómo difiere la Industria 4.0 de la fase de industrialización que la precedió? En pocas palabras, se trata de una red entre el hombre y la máquina y entre diferentes máquinas. El objetivo clave es combinar dos principios que son en realidad opuestos, en sentido estricto: la fabricación en línea de producción y la fabricación a medida. También se conoce como personalización en masa.

2. Todos los caminos conducen a la fábrica inteligente

El concepto de una fábrica inteligente hace que la idea, bastante abstracta de la Industria 4.0, sea más fácil de entender. Aquí es donde entra en juego el Internet de las cosas, es decir, las partes no humanas que se comunican entre sí. Podría ser una planta que envía una señal de que necesita nuevo material y la fábrica inteligente automática e independientemente reenvía esta información. La comunicación entre estas “cosas” tiene lugar a través de Internet o de una nube. Todos los elementos involucrados están representados por un agente de software.

Esto resuelve el problema de que las piezas de trabajo no tienen la capacidad técnica de comunicarse por sí mismas. Otra esfera relacionada con la Internet de las cosas se refiere a los “sistemas ciberfísicos”, en los que la pieza de trabajo es el elemento físico y el agente informático el elemento digital. Los seres humanos pueden seguir interviniendo activamente, por ejemplo, utilizando dispositivos móviles para vigilar los procesos o modificar los parámetros individuales. Aunque algunas pequeñas y medianas empresas están preocupadas por la Industria 4. 0, esta ansiedad es infundada, ya que las plantas existentes no tienen que ser reemplazadas en la mayoría de los casos. A menudo, las plantas preexistentes pueden actualizarse con bastante facilidad para permitir la comunicación basada en la tecnología de la información.

3. La Industria 4.0 todavía necesita gente

Dadas las visiones de futuro que la Industria 4.0 promete cumplir, es comprensible que algunos puedan al principio temer por sus trabajos. Después de todo, hay un montón de películas de ciencia-ficción por ahí para apoyar esa visión. Sin embargo, aunque estos temores y otros similares son comprensibles, también son en última instancia injustificados. Por supuesto que no hace falta decir que la forma en que trabajamos cambiará en el futuro, pero la Industria 4.0 no se trata de reemplazar a la gente con máquinas inteligentes, al contrario, los trabajadores tendrán tareas más complejas que realizar.

Más que nunca, se pide a los empleados de las empresas industriales que adopten un enfoque interdisciplinario, tomen decisiones rápidamente por iniciativa propia y se adapten a procesos complejos.

¡Nadie tiene que temer a sus (futuros) colegas robóticos!

Industry 4.0 Webinar (Inglés – Subtitulado)

¡Conozca el mundo de soluciones de ITEM!

Item

Item es la empresa pionera en sistemas de construcción modular para aplicaciones industriales y líder en el mercado global. Lleva diseñando y comercializando soluciones de construcción para maquinaria, accesorios y plantas desde 1976. En la actualidad, la cartera de productos de item consta de más de 3.000 componentes de alta calidad, diseñados para uso en bases de máquinas, bancos de trabajo, soluciones de automatización y aplicaciones de producción lean.

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Para asegurar que la inteligencia artificial en la ingeniería apoye a las personas en su trabajo, se requiere un enfoque de diseño especial.

Dos factores son clave para el uso exitoso de la inteligencia artificial en combinación con otras nuevas tecnologías.

Estos dos factores se unen en uno de los tres nuevos campos de investigación del departamento de Desarrollo Organizacional del Laboratorio de Máquinas Herramientas e Ingeniería de Producción (WZL) de la Universidad RWTH de Aachen – «Inteligencia Aumentada». Los científicos están trabajando aquí junto con socios nacionales e internacionales de la investigación y la industria para encontrar soluciones de la IA para la producción que proporcionen un apoyo específico a la inteligencia humana. Para asegurar que estas soluciones para la inteligencia humana y artificial se desarrollen con un enfoque especial en las consideraciones prácticas, un laboratorio de investigación especial fue recientemente diseñado en forma de AIXLAB. Esto también se basa en el sistema ergonómico de mesas de trabajo de item.

Experimenta la innovadora IA de cerca en una sala de escape

El objetivo de AIXLAB es establecer un centro transdisciplinario para estudiantes, investigadores, desarrolladores y usuarios que entiendan el potencial de la inteligencia artificial para apoyar a las personas y quieran ayudar a darle forma. La «Sala de escape» del WZL – uno de los ganadores de 2018 del concurso universitario «Mundos de trabajo del futuro» organizado por el Ministerio Federal de Educación e Investigación de Alemania – constituyó la base del concepto de AIXLAB. La idea básica de la Sala de Escape era mostrar al personal de producción del futuro como prototipos.

Con este fin, se creó una mesa de trabajo industrial como ejemplo y se le complementó con tecnologías digitales que se habían desarrollado en el curso de proyectos de investigación. De acuerdo con la idea fundamental de las salas de escape, se encargó a pequeños grupos la tarea de resolver problemas prácticos relevantes para la calidad utilizando las tecnologías proporcionadas, para poder salir de la sala. “Este enfoque recreativo ha demostrado los beneficios y posibilidades de las tecnologías digitales a estudiantes de escuelas de formación profesional, estudiantes universitarios y representantes de empresas, entre otros«, dice el jefe del departamento.

Los humanos y la inteligencia artificial trabajando mano a mano

AIXLAB es el resultado del deseo del grupo de investigación de progresar en el uso centrado en el ser humano de la IA en la producción industrial. Cuando se trata del campo de investigación del departamento de Desarrollo Organizacional y su orientación temática extendida, las letras «IA» significan Inteligencia Aumentada. La reorientación del concepto original abarca dos aspectos clave que están representados en el nombre por la letra X:

Esto proporciona a la AIXLAB dos versiones extendidas de su nombre: «AIXPERIMENTATIONLAB» y «AIXPERIENCELAB».

El primer campo de prueba y demostración mostrado en AIXLAB representa un escenario de producción manual. Con la ayuda de item, se instalaron cuatro mesas de trabajo de montaje modular con iluminación ergonómica. La modularidad de las mesas de trabajo ofrece la base ideal para cumplir con la diversa gama de requisitos que implica la experimentación y la demostración. Como resultado, las mesas de trabajo pueden adaptarse con poco gasto, por ejemplo, para realizar estudios o probar nuevos hallazgos. El laboratorio de investigación para la colaboración entre los humanos y la inteligencia artificial está actualmente en construcción. El trabajo se ha retrasado debido a la pandemia de coronavirus.

La inteligencia humana y la artificial se adaptan de excelente manera

Después de haber sido construidas físicamente en un entorno de laboratorio, las soluciones basadas en la IA desarrolladas en los proyectos de investigación actuales se integran en el campo de pruebas y demostraciones existente. Un ejemplo de esto es el sistema de asistencia al montaje del proyecto de investigación AuQuA. Se está desarrollando, junto con científicos de la Universidad de Sao Paulo, un soporte fácil de usar para el ensamblaje manual. Esto se basa en guías de montaje basadas en la realidad aumentada que pueden ser generadas y optimizadas con la ayuda de algoritmos de aprendizaje de máquina.

Además, las tecnologías digitales existentes (como las aplicaciones de RA y RV y los tableros inteligentes de KPI) se adaptan al caso de uso de ensamblaje manual y se conectan en red de acuerdo con los principios del Internet de la producción.

¡Conozca el Sistema ergonómico de las mesas de trabajo de ITEM!

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Item es la empresa pionera en sistemas de construcción modular para aplicaciones industriales y líder en el mercado global. Lleva diseñando y comercializando soluciones de construcción para maquinaria, accesorios y plantas desde 1976. En la actualidad, la cartera de productos de item consta de más de 3.000 componentes de alta calidad, diseñados para uso en bases de máquinas, bancos de trabajo, soluciones de automatización y aplicaciones de producción lean.

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