Antoni Rovira, Rockwell: Inteligencia Artificial en la Industria

El 30 de noviembre de 2022 la empresa OpenAI lanzó ChatGPT, una aplicación chatbot de Inteligencia Artificial (IA) generativa para el gran público. Este software interacciona con sus usuarios mediante conversaciones en lenguaje natural, simulando las expresiones humanas. Además, incorpora técnicas de aprendizaje y mejora continua. El éxito de esta plataforma ha sido tal que en sus primeros dos meses de actividad ya alcanzó la cifra récord de 100 millones de usuarios. De todos modos, sus resultados todavía son causa de importantes críticas debido a su falta de precisión, sesgos o errores. El modelo de ChatGPT dispone de centenares de millones de parámetros, con un crecimiento constante, y además sometido a un entrenamiento continuado, haciendo posible su perfeccionamiento progresivo.

Pero ChatGPT no es un fenómeno único, desde hace años hay empresas desarrollando soluciones con IA, y ya existen aplicaciones reales destinadas a sectores/entornos concretos para los que han sido preparadas. Hay muchos ejemplos: Desde la automatización en la gestión de correos electrónicos, pasando por la selección de personal, o el soporte a los departamentos de ventas.

Hay múltiples empresas desarrollando soluciones que incluyen inteligencia artificial 

¿Cómo afecta todo esto a los procesos industriales? Ya existen diversos casos de uso concretos, veamos tres de ellos: 

• Aplicaciones de mantenimiento. Los más recientes softwares de gestión de mantenimiento asistido por ordenador (GMAO) ya integran la IA. Mediante el análisis de las órdenes de trabajo pueden detectar patrones repetitivos, como el desgaste continuo del mismo tipo de pieza o la correlación de averías. Y con técnicas de machine learning son capaces de realizar predicciones sobre posibles fallos futuros, necesidades de recambios, o cuál es la reparación más prioritaria. En definitiva, consiguen importantes ahorros en tiempo y coste.
• Detección de incidencias. La IA se utiliza en softwares de análisis de activos para observar el comportamiento continuado de equipos,  descubrir anomalías de funcionamiento que habitualmente pasan desapercibidas, y que al cabo de poco tiempo pueden  provocar una avería grave en la instalación. Un ejemplo son las aplicaciones de monitorización de vibraciones o análisis de consumo eléctrico en motores.
• Generación de código. En un proyecto de automatización podemos emplear centenares de horas de codificación, para conseguir el comportamiento adecuado del sistema. Parte de esas horas van destinadas a programar tareas básicas y repetitivas (tratamiento de entradas y salidas, gestión de alarmas, secuenciaciones, etc.). Ya existen plataformas de desarrollo para sistemas de control incorporando prototipos de IA generativa, cuyo objetivo es la creación automática del código más trivial y repetitivo. Esta ayuda nos liberará tiempo para poder centrarnos en las rutinas y desarrollos fundamentales del programa. Además, los asistentes con IA en lenguaje natural también servirán de apoyo a los programadores menos experimentados.
   

La IA ya está cambiando la forma de automatizar y gestionar procesos industriales. Estas tecnologías están modificando rápidamente las reglas de juego, y es muy recomendable conocerlas bien para poder encontrar casos de uso que nos beneficien.

Antoni Rovira

Manager de Software y Control en Rockwell Automation Iberia

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Este artículo aparece publicado en el nº 551 de Automática e Instrumentación pág. 13.