A la computación digital siempre le ha costado encontrar un espacio en manufactura, donde la computación analógica y los robots han sido más prevalentes. La Inteligencia Artificial Generativa se está encargando de cambiar esto, permitiendo la conversación con los robots y también ahora con soluciones como el Agente de Operaciones de Fábrica de Microsoft. Este es algo así como ChatGPT para fábricas, el cual facilita la comunicación con la operación y está alojado en la Nube. El producto es un agente de razonamiento que opera sobre los datos de fabricación.

La descripción de la necesidad

La máquina básica para rectificar un rodamiento de bolas de acero ha sido la misma desde alrededor de 1900, pero los fabricantes han estado automatizando de manera constante todo aquello que la rodea. Hoy, el proceso es impulsado por una cinta transportadora y, en su mayor parte, es automático. La tarea más urgente para los humanos es averiguar cuándo las cosas van mal, e incluso este proceso está en camino a ser entregado a la IA. La fábrica de Schaeffler en Hamburgo comienza con alambre de acero que se corta y se prensa para formar bolas rugosas. Esas bolas se endurecen en una serie de hornos y luego se pasan por tres rectificadoras, cada vez más precisas, hasta que son esféricas con una precisión de una décima de micrón. El resultado es uno de los componentes más versátiles de la industria moderna, que crea juntas de baja fricción para todo tipo de uso, desde tornos hasta motores de automóviles.

Ese nivel de precisión requiere pruebas constantes, pero cuando aparecen defectos, rastrearlos puede presentar un rompecabezas. Las pruebas pueden mostrar un defecto que ocurre en algún punto de la línea de ensamblaje, pero la causa puede no ser obvia. Tal vez el par de torsión de una herramienta de atornillado no sea el correcto o una muela de amolar recién reemplazada esté afectando la calidad. Para localizar el problema es necesario comparar datos de varios equipos industriales, ninguno de los cuales fue diseñado con este problema en mente.

Agente de Operaciones de Fábrica – Microsoft

El año pasado, la fábrica Schaeffler se convirtió en uno de los primeros usuarios del Factory Operations Agent de Microsoft, un nuevo producto impulsado por los Modelos Grandes de Lenguaje y diseñado específicamente para fabricantes. La herramienta de estilo chatbot puede ayudar a localizar las causas de los defectos, el tiempo de inactividad o el consumo excesivo de energía. El agente es capaz de comprender preguntas y traducirlas con precisión y exactitud en comparación con modelos de datos estandarizados. Por lo tanto, un trabajador de fábrica podría hacer una pregunta como «¿Qué está causando un nivel de defectos más alto de lo habitual?» y el modelo podría responder con datos de todo el proceso de fabricación. El agente está profundamente integrado en los productos empresariales existentes de Microsoft, en particular Microsoft Fabric, su sistema de análisis de datos. Esto significa que, Schaeffler puede entrenar a su agente con datos de todas sus cientos de plantas en el mundo.

El beneficio principal no es el chatbot en sí, aun cuando este ayuda. Es más bien, la combinación de esta plataforma de datos de OT [tecnología operativa] en el backend y el chatbot que depende de dichos datos. A pesar del nombre, no se trata propiamente de un Agente de IA: no tiene objetivos y sus poderes se limitan a responder cualquier pregunta que haga el usuario. Puede configurar el agente para que ejecute comandos básicos a través del estudio Copilot de Microsoft, pero el objetivo no es que el agente tome sus propias decisiones. Se trata principalmente de una IA como herramienta de acceso a datos.

Eso es particularmente valioso en la fabricación, donde rastrear un conjunto de errores puede significar comparar datos entre sistemas de control de calidad, software de Recursos Humanos y sistemas de control industrial como hornos y taladros de precisión. En el sector, esto se conoce como la brecha de TI/OT: la desconexión entre la tecnología de la información, como las hojas de cálculo, y la tecnología operativa que se utiliza en una fábrica. Las empresas de IA creen que los grandes modelos de lenguaje como el Factory Operations Agent podrán trabajar en esa brecha, lo que le permitirá responder a preguntas básicas de resolución de problemas en forma conversacional.

Manufacturing Data Engine – Google

Habrá muchos sistemas en competencia que esperan desempeñar un papel en la planta de producción. En septiembre pasado, Google lanzó una actualización de su Manufacturing Data Engine destinado específicamente a desbloquear los datos almacenados en dispositivos industriales, y tanto Microsoft como Google mantienen plataformas donde los desarrolladores independientes pueden probar sistemas con diferentes estrategias de ajuste y diferentes tolerancias al riesgo.

Esa competencia es buena para el campo, pero el uso creciente de la IA industrial también aumenta las apuestas por la seguridad, en particular en la planta de producción, donde las fallas pueden ser una cuestión de vida o muerte. El Factory Operations Agent solo manipula datos en lugar de controlar directamente la maquinaria, pero aún existen preocupaciones. La mayor preocupación de los modelos de IA como el Agente de Operaciones de Fábrica es simplemente que los usuarios no reconocerán cuándo el sistema comienza a fallar, o no sabrán cómo intervenir una vez que lo haga.

Se hace referencia AI Assistants Join the Factory Floor. La imagen es cortesía de Bing Image Creator.