Cómo la IA incorporada encaja en el futuro de la fabricación

La IA incorporada no es solo una nueva palabra de moda en la industria, ni se refiere únicamente a robots impulsados ​​por IA que se mueven por una fábrica. La IA incorporada es un marco para definir y describir sistemas ya implementados en entornos industriales y distinguirlos de otras aplicaciones de IA.

La IA incorporada se refiere a modelos de IA que controlan máquinas mediante una combinación de sensores para percibir, razonar e interactuar con la tarea en tiempo real. Las aplicaciones de IA incorporada combinan la percepción del entorno en tiempo real con capacidades de aprendizaje automático, lo que permite que los modelos operen eficazmente robots, vehículos o herramientas en entornos dinámicos. Stefan Nusser, director de producto de Intrinsic, ofrece un ejemplo: “Consideremos, por ejemplo, una celda de trabajo de ensamblaje electrónico que se puede reprogramar para realizar diferentes pasos con piezas actuales y futuras. Esto cambia radicalmente la economía de la automatización”.

La variabilidad es un desafío clave que la IA incorporada puede mejorar considerablemente. Un portavoz de Boston Dynamics explicó: “La automatización tradicional funciona bien en entornos altamente estructurados y repetitivos, pero presenta dificultades a medida que aumenta la variabilidad. La IA incorporada aporta valor al permitir que los robots se adapten, razonen y respondan en tiempo real”. Las implementaciones de IA incorporada, como las herramientas de ensamblaje de robots industriales en la fabricación y los robots móviles autónomos (AMR) en la logística, se están consolidando, y el crecimiento de la IA incorporada en entornos industriales apenas ha comenzado.

Aplicaciones actuales

La IA incorporada está aportando valor en aplicaciones industriales. Un portavoz de Boston Dynamics ofrece un ejemplo de cómo la IA incorporada puede mejorar el rendimiento sin necesidad de realizar cambios en el hardware. "Nuestro robot humanoide, Atlas, puede secuenciar piezas de forma autónoma, decidiendo cómo reaccionar ante variables inesperadas en tiempo real, en lugar de seguir un guion rígido. De igual forma, utilizamos el aprendizaje por refuerzo para ayudar a nuestro robot cuadrúpedo Spot a dominar superficies resbaladizas en entornos como cervecerías. Mediante el aprendizaje por refuerzo, realizamos miles de simulaciones para desarrollar una nueva forma de caminar que permitía al robot atravesar superficies resbaladizas sin caerse. Esta se implementó posteriormente como una actualización de software para todos los robots Spot, sin necesidad de cambios de hardware".

Existen otras aplicaciones industriales de empresas como Amazon, Tesla y Siemens donde los sistemas de IA interactúan actualmente con el mundo físico:

• La robótica adaptativa incluye robots de escoger y colocar que utilizan sensores para adaptarse a las variaciones en la orientación de los objetos, así como robots diseñados para tareas de ensamblaje autónomo.
• Inspección de calidad táctil, que ajusta los ángulos de los sensores y detección de anomalías basada en el aprendizaje.
• Los robots de logística de almacén, tanto humanoides como con forma rodante, mueven, levantan y colocan mercancías mientras observan el entorno, practican la evitación de obstáculos y se adaptan según sea necesario para completar la tarea.
• Los cobots industriales asisten a los operadores humanos en entornos industriales.

La IA incorporada no es solo un concepto, sino que ya aporta valor en aplicaciones industriales. Nusser, de Intrinsic, añade: “Estamos en las primeras etapas de la IA incorporada y prevemos que surgirán nuevas y emocionantes soluciones de IA incorporada en los próximos años. En los últimos años, hemos visto la entrada al mercado de soluciones de IA incorporada que ofrecen un atractivo retorno de la inversión (ROI), especialmente en visión artificial y percepción robótica. Esta industria ya ha generado un valor increíble, sobre todo en sectores como la logística y, cada vez más, el ensamblaje”.

Aplicaciones Emergentes

La IA incorporada evoluciona rápidamente a medida que las soluciones entran al mercado, comparte Nusser. “En el futuro, veremos implementaciones de IA incorporada más versátiles, como una base móvil con un brazo que puede moverse de una aplicación a otra, o una celda de trabajo con dos brazos que puede realizar diversas tareas de manipulación sin necesidad de accesorios, y, en última instancia, un robot humanoide con la versatilidad de un trabajador humano. Esto supone un cambio significativo respecto a una celda específica con una abrazadera para sujetar la pieza de trabajo en una ubicación conocida y un manipulador con control de posición”.

Aplicaciones industriales emergentes en el horizonte:

• Actualmente se están presentando robots humanoides listos para producción para aplicaciones industriales. Estos se encuentran entre las soluciones robóticas flexibles más prometedoras, capaces de complementar la fuerza laboral existente y cubrir las necesidades de tareas diseñadas para un factor humano.
• Cobots mejorados de propósito general que pueden detectar, planificar y asistir a trabajadores humanos sobre la marcha, interpretando lenguaje natural en tiempo real, actuando como colaboradores en planta.
• Las líneas de producción totalmente autónomas y en última instancia las instalaciones totalmente autónomas, representan el pico de la IA incorporada: una fábrica donde cada paso del proceso y componente puede operar con mínima supervisión.

Diseño basado en funciones

Los robots humanoides reciben la mayor atención mediática y son claramente una aplicación emergente importante. Sin embargo, la IA incorporada en logística, cadena de suministro, ensamblaje, control de calidad, seguridad y flujo de trabajo en fábrica no se verá necesariamente optimizada por una forma humanoide. La IA incorporada en un área de trabajo fija es un ejemplo obvio: una celda de trabajo puede incluir docenas de brazos y ojos robóticos que realizan tareas dinámicas según las órdenes de trabajo. A medida que las fábricas se diseñan cada vez más para la IA incorporada, la necesidad de factores de forma de robots humanoides podría disminuir. Las fábricas actualmente en funcionamiento fueron diseñadas para trabajadores humanos y a menudo la forma más eficaz de cubrir las funciones requeridas es con un robot que imita la forma humana. Las aplicaciones greenfield pueden aprovechar simulación en el diseño de máquinas con el objetivo de optimizar las líneas de producción con soluciones en mente que incorporen la IA. La movilidad (p. ej., con ruedas, patas o con orugas fijas), la manipulación (p. ej., brazos, abrazaderas, herramientas intercambiables) y la percepción se pueden personalizar según los requisitos específicos de la aplicación, optimizando así el espacio y los costes.

IA incorporada en la planta de producción

Existen muchas consideraciones a tomar en cuenta al implementar cualquier solución de IA, así mismo es importante mencionar que la IA incorporada presenta requisitos únicos que superan a los de otras soluciones de IA. Nusser explica: “En el caso de la IA incorporada, podemos controlar maquinaria como un robot móvil o un manipulador robótico. La seguridad, la previsibilidad y la trazabilidad son significativamente más importantes en este caso. La ventaja de comenzar en la fabricación reside en los altos estándares de seguridad y los entornos estructurados/semiestructurados en los que operamos. La IA incorporada funciona bien en estos escenarios, en primer lugar, y con una infraestructura que se integra bien con los sistemas de seguridad existentes”.

La gestión del ciclo de vida de la IA, el entrenamiento de modelos, la seguridad, las limitaciones de espacio, el flujo de procesos, las condiciones irregulares de la planta y la integración efectiva con sistemas heredados son algunos de los factores que deben tenerse en cuenta, además de las consideraciones típicas de datos y computación para las soluciones de IA.

IA incorporada como servicio

Planificar la implementación de la IA requiere comprender e implementar procesos robustos de entrenamiento de modelos y gestión del ciclo de vida. Nasser compara la IA con el software en el sentido de que necesita actualizarse periódicamente según los nuevos datos. Explica: “La IA está intrínsecamente conectada y tiene un elemento de continuidad. A diferencia de la automatización tradicional, su ciclo de vida es más similar al del software que al del hardware. La IA necesita actualizarse a medida que la tecnología evoluciona y, aún más importante, a medida que evolucionan los datos que sustentan los modelos en los que se basa la IA incorporada. Estos modelos se desvían. Por eso, la IA incorporada requiere conectividad y, en nuestra opinión, se ofrece mejor como servicio”.

Sobre el entrenamiento de robots

Para Boston Dynamics, entrenar la IA incorporada en el robot específico que controlará es clave. "La IA incorporada requiere lo que llamamos una 'brecha de incorporación cero': la IA debe entrenarse en los sensores y actuadores específicos del robot", afirman. A diferencia de la IA digital, utilizamos plataformas especializadas para procesar localmente modelos complejos y multimodales para su manipulación en tiempo real. El entrenamiento requiere datos de alta calidad de teleoperaciones y simulaciones para garantizar que el robot comprenda el espacio que ocupa y cómo operar en situaciones reales donde los factores ambientales cambian constantemente".

Seguridad por diseño

La seguridad por diseño es un aspecto esencial de la IA incorporada empleada en entornos industriales. Cuando las máquinas operan de forma autónoma, en particular los robots móviles que pueden interactuar con espacios de trabajo ocupados por personas, la seguridad debe ser una consideración primordial. Tradicionalmente, la seguridad se ha considerado un requisito que incrementa los costos y reduce la eficiencia. Con la automatización habilitada por la IA incorporada, la seguridad por diseño aumenta la eficiencia y reduce los costos al minimizar los riesgos y el tiempo de inactividad, reducir las primas de seguros y minimizar los posibles honorarios legales y multas regulatorias. La IA incorporada ya detecta su entorno y se adapta a las condiciones cambiantes. Al planificar la seguridad como un elemento de diseño integrado, la IA incorporada puede aumentar el rendimiento y reducir el riesgo de lesiones al operador.

Identificar los pasos del proceso donde pueden surgir problemas puede ser crucial. Nusser explicó: “La IA incorporada es más generalizada y multipropósito que la automatización tradicional. Una fuente común de fricción que observamos es cuando una solución de IA incorporada cambia de una aplicación a otra. En una implementación inteligente, el robot utiliza la percepción y la detección, el agarre, la planificación del movimiento y la inserción basados ​​en IA para ajustarse a las diferentes piezas sobre la marcha. Sin embargo, persiste cierta fricción. A medida que el hardware y el software se vuelvan más potentes y generalizados en los próximos años, esta fricción disminuirá”.

El espacio físico puede ser un factor complejo para las soluciones móviles. Los humanos se adaptan de forma natural a la iluminación irregular, los cambios en los revestimientos de las superficies, las grietas, las pendientes o las escaleras. Si se colocan estructuras temporales, desorden o exceso de inventario en caminos normalmente abiertos, las personas comprenden de inmediato cómo adaptarse a ese cambio. Las soluciones de IA incorporada requieren consideraciones integrales de mapeo y diseño para comprender y adaptarse a entornos dinámicos.

Visibilidad de datos

La visibilidad de datos es un factor importante para cualquier solución de IA. Una arquitectura de datos unificada que integra datos estandarizados y contextualizados de todos los sistemas de TI y TO disponibles permite a las organizaciones alimentar modelos y simulaciones para generar información y optimizar las operaciones. La visibilidad de datos es esencial para el funcionamiento eficiente de los sistemas de IA integrados. Más allá de los datos que recopilan con sus propios sensores, la comprensión de la información de otras partes del proceso y las instalaciones permite la sincronización y optimización de todas las tareas de producción.

Adopción de la fuerza laboral

Un aspecto menos discutido en la integración de la IA incorporada es la aceptación cultural. Para que las implementaciones de IA tengan éxito, los operadores deben aprovechar al máximo su potencial y confiar en que la solución de IA realizará las tareas de forma competente. Una oportunidad para asegurar dicha aceptación es cuando una organización se esfuerza por comprender todos los aspectos del proceso existente desde todos los niveles al considerar inicialmente las soluciones de IA. Al crear un equipo de evaluación que incluya operadores, gerentes, personal de mantenimiento, expertos en TI e ingenieros de automatización, las soluciones se pueden evaluar, poner en marcha y gestionar para incorporar las aportaciones de todos los niveles operativos. Este equipo aporta valor más allá de la evaluación, guiando y supervisando la solución a través de una implementación por fases.

La evolución industrial de la IA incorporada

A medida que la IA incorporada se generalice, se convertirá rápidamente en un requisito para competir eficazmente. El mercado de soluciones de IA se ha expandido drásticamente, y se espera que las implementaciones de IA incorporada sigan esta tendencia, con numerosos productos que llegarán al mercado en 2026. Nusser comparte la visión de futuro de Intrinsic. “Vemos la aparición de soluciones de automatización más generalizadas como la principal tendencia: las soluciones de software se volverán más inteligentes y se adaptarán mejor a las circunstancias cambiantes en tiempo real. Esperamos que la IA con agentes, especialmente las HMI conversacionales, faciliten la gestión de la IA y la robótica y las hagan más accesibles para quienes no son expertos. El hardware también se está volviendo gradualmente más generalista, impulsado por una tendencia de evolución más lenta, limitada por las leyes de la física. Por ejemplo, no existe una ‘mano’ universal lista para su uso en producción en automatización; actualmente, los brazos robóticos deben seleccionarse cuidadosamente para satisfacer los requisitos específicos de cada aplicación”. A medida que el hardware y el software evolucionen y adquieran mayor capacidad para ofrecer soluciones eficientes, la IA incorporada se volverá común en los entornos industriales.

El desarrollo de soluciones de IA incorporada está en curso y seguirá ampliando su gama de aplicaciones. Un portavoz de Boston Dynamics describe un futuro con humanoides de uso general con percepción similar a la humana. “El principal obstáculo tecnológico es perfeccionar el aprendizaje visual para acortar la distancia entre el movimiento humano y el robótico. Desde una perspectiva industrial, la transición de las plantas industriales a las de servicios, y finalmente al hogar, será un proceso largo”. Las implementaciones industriales son increíblemente complejas, pero esa complejidad permite a los proveedores de IA incorporada desarrollarse en los entornos más exigentes, allanando el camino para futuras aplicaciones comerciales.

La IA incorporada está impulsando la transición de soluciones de automatización rígidas y basadas en reglas, a procesos de producción ágiles y definidos por software. Ya se está generando valor en numerosas aplicaciones, y las capacidades de las soluciones de IA incorporada se están expandiendo rápidamente. La ventaja competitiva dependerá de la integración de datos, de la seguridad desde el diseño y de la gestión del ciclo de vida. Las fábricas que planifiquen hoy la IA incorporada definirán la próxima era del rendimiento industrial, donde la adaptabilidad, la resiliencia y la optimización continua se convertirán en la nueva base.