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USO DE LA IA EN LA INDUSTRIA PRODUCTIVA

Jeniffer Castillo

Created on March 17, 2024

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Marzo 2024

ACTIVIDAD DE APRENDAJE 2

Prof. Jorge Eduardo Pereira Calvo

UNIVERSIDAD SAN MARCOS

JENIFFER CASTILLLO ARGUEDAS

Inteligencia Artificial en la Manufactura

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Administración de la Producción I

Introducción

En la última década, el uso de la Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado un crecimiento exponencial en diversas industrias, y la manufacturera no es una excepción. La IA está revolucionando la forma en que se diseñan, producen y gestionan productos en las cadenas de producción, brindando una serie de beneficios que van desde la optimización de procesos hasta la personalización de productos a gran escala. La aplicación de la IA en la industria manufacturera abarca una amplia gama de áreas, que incluyen la automatización de procesos, el mantenimiento predictivo, la mejora de la calidad, la gestión de inventarios y la optimización de la cadena de suministro, entre otros. Al aprovechar grandes cantidades de datos generados por sensores, sistemas de producción y equipos industriales, la IA permite tomar decisiones más inteligentes y eficientes en tiempo real, lo que conduce a una mayor productividad y rentabilidad. En este trabajo, se representa cómo la IA está transformando la industria manufacturera y examinando ejemplos concretos de su aplicación que presenta esta tecnología en este contexto. Desde la mejora de la eficiencia operativa hasta la creación de nuevos modelos de negocio, la IA está redefiniendo el panorama de la manufactura moderna y promete seguir siendo un motor clave de innovación en los años venideros.

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Justificación

Es crucial conocer el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la manufactura por varias razones: Competitividad empresarial: La IA está transformando la manera en que se llevan a cabo las operaciones en la industria manufacturera. Comprender cómo se puede aplicar la IA para mejorar la eficiencia, la calidad y la flexibilidad de los procesos productivos puede proporcionar una ventaja competitiva significativa a las empresas que adopten estas tecnologías. Innovación y desarrollo tecnológico: La IA está en constante evolución, y su aplicación en la manufactura está generando nuevas oportunidades de innovación y desarrollo tecnológico. Conocer las últimas tendencias y avances en el campo de la IA permite a las empresas estar al tanto de las posibilidades que ofrece esta tecnología para mejorar sus operaciones y productos. Mejora de la productividad y reducción de costos: La IA puede ayudar a optimizar los procesos de producción, prever y prevenir fallos en equipos, reducir los tiempos de inactividad y mejorar la calidad de los productos. Comprender cómo se puede utilizar la IA para mejorar la productividad y reducir los costos puede ser fundamental para el éxito a largo plazo de una empresa manufacturera. Impacto en el empleo y la fuerza laboral: La adopción de tecnologías basadas en IA en la manufactura puede tener un impacto significativo en la fuerza laboral, cambiando la naturaleza de ciertos trabajos y creando nuevas oportunidades de empleo en áreas relacionadas con la tecnología. Es importante entender cómo estos cambios pueden afectar a los trabajadores y cómo se pueden mitigar posibles impactos negativos. Sostenibilidad y responsabilidad social: La IA también puede jugar un papel importante en la mejora de la sostenibilidad y la responsabilidad social en la manufactura. Al optimizar los procesos y reducir el desperdicio, la IA puede ayudar a reducir el impacto ambiental de la producción industrial. Comprender cómo se puede utilizar la IA para promover prácticas más sostenibles y socialmente responsables en la manufactura es fundamental para abordar los desafíos ambientales y sociales actuales.

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El uso de la IA en la industria manufacturera es de suma importancia debido a una serie de beneficios y oportunidades que ofrece: Optimización de procesos: La IA puede analizar grandes cantidades de datos en tiempo real para identificar patrones y tendencias, lo que permite optimizar procesos de producción, reducir tiempos de ciclo y minimizar desperdicios. Mejora de la calidad: Mediante técnicas de visión por computadora y análisis de datos, puede detectar defectos o anomalías en productos con mayor precisión y rapidez que los métodos tradicionales, lo que contribuye a mejorar la calidad y reducir los costos de retrabajo. Mantenimiento predictivo: predecir fallos en maquinaria y equipos industriales mediante el análisis de datos de sensores y registros de mantenimiento, permitiendo realizar intervenciones preventivas antes de que ocurran averías costosas y tiempos de inactividad no planificados. Personalización de productos: permite adaptar la producción a las necesidades específicas de los clientes mediante la configuración flexible de líneas de producción y la fabricación de productos personalizados a gran escala, lo que mejora la satisfacción del cliente y la competitividad en el mercado. Gestión eficiente de inventarios: Al analizar datos históricos de demanda y patrones de consumo, puede optimizar la gestión de inventarios, reducir los niveles de stock y minimizar los costos asociados al almacenamiento y obsolescencia de productos. Optimización de la cadena de suministro: puede mejorar la planificación y coordinación de la cadena de suministro mediante el análisis de datos en tiempo real sobre la demanda, la capacidad de producción y los niveles de inventario, lo que permite tomar decisiones más informadas y eficientes.

Importancia

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(Wagner, 2020)

(Reportero Industrial Mexicano, 2022)

(Vynmsa, 2023)

Cadena de Suministro

Impresión 3D y fabricación aditiva

Optimización de Procesos

Automatización Inteligente

Ingresos POR EL USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL en empresas en america latina

Los avances en tecnología han permitido a los fabricantes aprovechar la IA para aumentar la eficiencia de sus procesos de fabricación, mejorar la calidad de sus productos y reducir los costos de producción. Esto ha permitido mejorar la competitividad y mantener la vanguardia en el campo de la manufactura industrial. Con el uso de tecnologías avanzadas, como la automatización, la IA permite a los fabricantes obtener información y conocimiento de los procesos de fabricación para mejorar la calidad de los productos y aumentar la productividad

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Inteligencia artificial en procesos de manufactura

Inteligencia Artificial en la Manufactura

Usos de la IA en la Manufactura

(Escala, 2017)

(Siemens Knowledge Hub, 2018)

IA en Manufactura «MindSphere»

IA en MarketingMejorar la personalización y la eficiencia de las campañas de publicidad. Empresas como Coca-Cola utilizan la IA para analizar datos de redes sociales y crear campañas de publicidad que se adapten a las preferencias del consumidor.

IA en TransporteOptimización de rutas y la reducción de emisiones. Las empresas líderes en su implementación son Uber y Tesla. Por ejemplo, Uber utiliza la IA para optimizar las rutas de sus conductores, reduciendo así el tiempo de viaje y la emisión de gases de efecto invernadero. Mientras que Tesla utiliza la IA para mejorar la conducción autónoma de sus vehículos, mejorando la seguridad y reduciendo la necesidad de intervención humana.

IA en ManufacturaOptimización de la producción y la reducción de costos. Empresas líderes en su implementación son Siemens y General Electric. Por ejemplo, Siemens ha desarrollado un sistema de mantenimiento predictivo basado en la IA llamado «MindSphere», que ayuda a prevenir fallas en la maquinaria antes de que ocurran, reduciendo así los costos de mantenimiento y reparación.

IA en RetailPersonalización de la experiencia de compra y la optimización de la cadena de suministro. Las empresas líderes en su implementación son Amazon y Walmart. Por ejemplo, Amazon utiliza la IA para recomendar productos a los usuarios en función de sus hábitos de compra anteriores, mientras que Walmart utiliza la IA para predecir la demanda y optimizar el inventario en sus tiendas.

IA en FinanzasIdentificación de patrones y detección de fraudes. Las empresas líderes en su implementación son JP Morgan y Goldman Sachs. Por ejemplo, JP Morgan ha desarrollado una herramienta de detección de fraudes llamada «Contract Intelligence», que utiliza la IA para analizar contratos y detectar posibles fraudes.

IA en saludAyudar en el diagnóstico de enfermedades y la interpretación de imágenes médicas. Las empresas líderes en su implementación son IBM Watson Health y Google Health. Por ejemplo, IBM Watson Health ha desarrollado un sistema de diagnóstico basado en la IA llamado «Watson for Oncology», que ayuda a los médicos a identificar tratamientos personalizados para pacientes con cáncer.

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Casos de éxito en el uso de la Inteligencia Artifical

En conclusión, el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la industria manufacturera representa una evolución significativa en la forma en que se diseñan, producen y gestionan los productos. Esta tecnología ofrece una serie de beneficios clave, incluida la optimización de procesos, la mejora de la calidad, el mantenimiento predictivo, la personalización de productos y la optimización de la cadena de suministro. Además, la IA impulsa la innovación y el desarrollo tecnológico en el sector manufacturero, proporcionando una ventaja competitiva a las empresas que adoptan estas tecnologías. Después de ver tantos ejemplos de cómo la inteligencia artificial está siendo utilizada en diversas industrias, es evidente que esta tecnología está transformando la manera en que las empresas trabajan y se relacionan con sus clientes. La capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos, aprender de ellos y proporcionar recomendaciones personalizadas, está revolucionando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes.. En última instancia, el uso de la IA en la manufactura es un catalizador para la transformación digital y la innovación en el sector, que promete continuar impulsando avances significativos en la forma en que se produce y entrega valor a los consumidores en la economía global.

Conclusión

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Para las empresas de manufactura interesadas en aprovechar el potencial de la Inteligencia Artificial (IA), aquí hay algunas recomendaciones clave: Evaluar las necesidades y oportunidades específicas: Antes de implementar cualquier solución de IA, es crucial comprender las áreas de la operación donde la IA podría tener el mayor impacto. Esto podría incluir la optimización de procesos, la mejora de la calidad, el mantenimiento predictivo, la personalización de productos o la gestión de la cadena de suministro. Desarrollar una estrategia: Desarrollar una estrategia clara y coherente para la implementación de la IA en la empresa. Esto implica establecer objetivos claros, identificar los recursos necesarios y establecer un plan de acción detallado para la implementación y el seguimiento de las iniciativas de IA. Invertir en infraestructura y talento adecuados: La implementación efectiva de la IA requiere una infraestructura tecnológica sólida y personal capacitado en análisis de datos, aprendizaje automático y otras disciplinas relacionadas con la IA. Es importante invertir en la infraestructura y el talento adecuados para apoyar las iniciativas de IA de la empresa. Comenzar con proyectos piloto: Antes de implementar la IA a gran escala, es recomendable comenzar con proyectos piloto en áreas específicas de la operación. Esto permite a la empresa probar diferentes enfoques y tecnologías de IA, evaluar su viabilidad y determinar el impacto potencial antes de implementarlos a escala. Colaborar con socios y proveedores: Las empresas de manufactura pueden beneficiarse de colaborar con socios y proveedores externos que tengan experiencia en IA y puedan proporcionar soluciones y conocimientos especializados. Esto puede ayudar a acelerar la implementación y reducir los riesgos asociados con la adopción de nuevas tecnologías. Monitorear y adaptarse continuamente: Una vez implementadas las soluciones de IA, es importante monitorear continuamente su desempeño y realizar ajustes según sea necesario. La IA es un campo en constante evolución, por lo que las empresas deben estar preparadas para adaptarse a medida que cambian las condiciones del mercado y surgen nuevas oportunidades y desafíos.

Recomendaciones

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Bibliografía

Escala. (2017). Escala Blog. Retrieved from Inteligencia artificial en la industria: 7 ejemplos que debes conocer: https://escala.com/blog/inteligencia-artificial-en-la-industria-ejemplos-exitososReportero Industrial Mexicano. (2022, Setiembre 23). YouTube. Retrieved from Inteligencia artificial en procesos de manufactura: https://www.youtube.com/watch?v=5n-3Mbya7EQ Siemens Knowledge Hub. (2018, Setiembre 17). YouTube. Retrieved from What is MindSphere?: https://www.youtube.com/watch?v=G8kYuQ0SPWY Vynmsa. (2023, Noviembre 27). Vynmsa. Retrieved from El uso de la Inteligencia Artificial en la manufactura: Innovación y eficiencia: https://vynmsa.com/blog/uso-inteligencia-artificial-manufactura/ Wagner, R. (2020). WPC Internacional. Retrieved from INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LA GRAFICA: https://wpcinternacional.wordpress.com/2020/09/28/inteligencia-artificial-ia-en-la-grafica-ahora/

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