Inteligencia Artificial en la Optimización de los Sistemas de Control

Abstract

RESUMEN: Hoy en día, las industrias tienden a utilizar procesos cada vez más complejos, motivados por los exigentes requisitos de competidores y clientes. De esta forma, la inteligencia artificial surge como una de las tecnologías de la cuarta revolución industrial, destacando por su posibilidad de proporcionar soluciones, especialmente vinculadas al control de la calidad. En el presente documento, se abordan las nociones básicas que subyacen de esta tecnología, de tal manera que se refleja su importancia en el entorno industrial. Para ello, se exponen los conceptos centrales que sustentan su funcionamiento, siendo estos los algoritmos, el Big Data y la capacidad de cómputo. Al mismo tiempo, se presentan los doce principios básicos de diseño hallados en la literatura de la inteligencia artificial industrial, junto con las principales áreas de aplicación, siendo estas la optimización de procesos, la ergonomía y la colaboración humano-robot, el mantenimiento predictivo y el control de calidad. Debido a su relevancia, la última mencionada abarca el punto central de este trabajo, de tal forma que se busca contextualizar la idea del control de calidad productivo y su importancia actual. En este punto, se establecen casos de éxito documentados en la bibliografía existente, dando así respuesta a los tipos de industrias que llevan consigo estas soluciones dentro de sus procesos de fabricación y las ventajas proporcionas gracias a la realización del mencionado control inteligente. En este sentido, aparecen mayoritariamente la industria siderometalúrgica, automoción, alimentación y textil como destacadas. Además, a partir de los posibles beneficios teóricos que presenta la inteligencia artificial, se analiza, mediante un caso de estudio, la relevancia de este tipo de tecnologías en el ámbito concreto del control de calidad a través de la opinión de dos expertos. Por un lado, el director de Siali Technologies, empresa desarrolladora de sistemas de inspección de calidad en procesos de producción, de tal manera que se pueda contrastar el motivo real por el que las empresas adoptan estas soluciones. Por otro lado, un cliente de esta última empresa mencionada, SEG Automotive, referente en el sector de la automoción, para así conocer el motivo de su decisión a introducir el uso de la inteligencia artificial dentro de sus líneas de producción, donde la seguridad y el control es sumamente importante.

ABSTRACT:Nowadays, industries tend to use increasingly complex processes, driven by the demanding requirements of competitors and customers. In this way, artificial intelligence emerges as one of the technologies of the fourth industrial revolution, standing out for its possibility of providing solutions, especially linked to quality control. In this document, the basic notions underlying this technology are addressed, in such a way as to explain its importance in the industrial environment. To this end, the central concepts that underpin its operation, namely algorithms, Big Data and computational capacity, are presented. At the same time, the twelve basic design principles found in the industrial artificial intelligence literature are presented, along with the main areas of application, these being process optimisation, ergonomics and human-robot collaboration, predictive maintenance and quality control. Due to its relevance, the last mentioned covers the central point of this work, in such a way that it seeks to contextualise the idea of productive quality control and its current importance. At this point, success cases documented in the existing bibliography are established, thus providing an answer to the types of industries that carry these solutions within their manufacturing processes and the advantages provided thanks to the implementation of the aforementioned intelligent control. In this sense, the iron and steel, automotive, food and textile industries are mainly highlighted. Furthermore, based on the possible theoretical benefits of artificial intelligence, the relevance of this type of technology in the specific field of quality control is analysed by means of a case study through the opinion of two experts. On the one hand, the director of Siali Technologies, a company that develops quality inspection systems in production processes, so that the real reason why companies adopt these solutions can be contrasted. On the other hand, a customer of the latter company, SEG Automotive, a benchmark in the automotive sector, in order to find out the reason for their decision to introduce the use of artificial intelligence in their production lines, where safety and control is extremely important.