Antoni Rovira (Rockwell): Modelo de madurez de la IA industrial

La empresa de consultoría IoT Analytics indica que el 31% de las organizaciones industriales ya dispone de soluciones con Inteligencia Artificial (IA) total o parcialmente adoptadas, y se espera un rápido crecimiento de estas disciplinas.
 

Según Rockwell Automation podemos clasificar las tecnologías de fábrica mediante la “Pirámide de madurez de la IA Industrial”. Consiste en un modelo de cinco niveles, donde los más bajos requieren poca complejidad técnica, aunque aportan menos valor. Cuanto más elevado es el nivel hay mayores barreras tecnológicas que afrontar, pero en cambio sus beneficios son mucho más relevantes. La clasificación es la siguiente: 

El 31% de las organizaciones industriales ya dispone de soluciones con Inteligencia Artificial
 

• Nivel 1 - Observación: Es el estrato más bajo, de menor dificultad y ampliamente extendido en las fábricas actuales. Incluye aplicaciones que proporcionan: valores, estadísticas y representaciones visuales de datos. Por ejemplo: si en lugar de una industria nos refiriéramos a un automóvil, el indicador de la cantidad de combustible pertenecería a esta zona.

• Nivel 2 - Explicación: Es la capa donde ya se generan correlaciones entre variables, realizando un cierto diagnóstico y análisis de la causa raíz. La complejidad técnica es baja. Por ejemplo: en el caso del automóvil, aquí encontraríamos a la electrónica de diagnóstico que interviene antes de arrancar el vehículo.

• Nivel 3 - Inferencia: Agrupa las soluciones de análisis predictivo, es decir, estiman un resultado a partir de un conjunto de variables de influencia. En esta ocasión la complejidad técnica es moderada, al ser necesarios recursos de alto rendimiento para machine learning y computación, aunque estas dificultades se están mitigando rápidamente. Por ejemplo: en un coche, si se dispone de un pequeño sistema dedicado, es posible predecir la autonomía en kilómetros a partir del volumen de combustible actual y de los últimos consumos.

• Nivel 4 – Decisión: Aquí se realiza el análisis prescriptivo, es decir, se determina la mejor acción a realizar para maximizar la probabilidad de conseguir un objetivo. La dificultad técnica es alta, requiriendo conocimientos avanzados de control. Por ejemplo: en el automóvil, el navegador por GPS cumpliría con esta función, al guiarnos hacia el destino deseado por la ruta más adecuada (rápida, corta, económica, etc.) y dinámicamente irnos proponiendo alternativas más optimizadas.

• Nivel 5 – Acción: Es el estrato de más complejidad técnica, pero también es el que mayor valor aporta. Agrupa a aquellas soluciones asociadas a los controles autónomos en sistemas complejos, por tanto, requiere actuación física y capacidad de respuesta en lazo cerrado. Por ejemplo: en el automóvil podemos encontrar estas tecnologías en los vehículos auto-conducidos, aunque es un caso aún no comercializado. En cambio, en los coches actuales ya disponemos de la opción de velocidad automática, con lectura de señales de tráfico, seguimiento de carriles, detección por radar y sistemas ópticos. En esta aplicación, el sistema puede acelerar y reducir el vehículo autónomamente (actuación física) como respuesta a toda la sensórica y otros datos.
 

En resumen, el modelo de madurez de la IA industrial permite clasificar fácilmente las diversas tecnologías y soluciones presentes en las fábricas actuales.

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Este artículo aparece publicado en el nº 557 de Automática e Instrumentación pág. 12.