¿Qué son?

Una máquina inteligente es un dispositivo integrado con tecnologías que pueden ir desde la detección simple y al accionamiento, control, optimización y funcionamiento autónomo completo operando como parte de un sistema mayor que podría conocerse como “Smart Manufacturing” o “The Conected Enterprise”; capaz de recolectar información que pueda ser procesada por algoritmos de computación cognitiva tales como inteligencia artificial (IA), machine learning o deep learning, todo lo cual utiliza para razonar, resolver problemas, tomar decisiones. e incluso, en última instancia, tomar medidas.

Las máquinas inteligentes incluyen robots, autos autónomos, maquinas industriales y otros sistemas de computación cognitiva que están diseñados para cumplir con tareas y sin la más mínima intervención humana posible.

Las máquinas inteligentes son interruptores digitales debido al impacto positivo y negativo que tienen, y seguirán teniendo, en la sociedad. En las plantas de producción, se espera que las ventajas competitivas que estas tecnologías son capaces de proporcionar traigan mayores márgenes de ganancia y conduzcan a procesos de fabricación más eficientes. Sin embargo, también se espera que las máquinas inteligentes cambien dramáticamente la naturaleza del trabajo y otras normas sociales, tal como en su momento las distintas revoluciones industriales han ayudado a impulsar una mejor calidad de vida a pesar de que en su momento se visualizo como una amenaza para los trabajos pesados que desempeñaban hombres, mujeres y hasta niños.

¿Cómo funcionan?

Las máquinas inteligentes de hoy pueden parecer revolucionarias, como algo fuera de la ciencia ficción, sin embargo, las máquinas inteligentes son el siguiente paso en una larga historia de avances incrementales en máquinas y los procesos. De hecho, las máquinas inteligentes podrían remontar sus raíces a la mecanización temprana y la primera Revolución Industrial, cuando, en el siglo XVIII, se utilizaron máquinas rudimentarias para automatizar algunas tareas humanas.

La llegada de las computadoras en el siglo XX sentó las bases modernas para las máquinas inteligentes. Los avances tecnológicos relacionados, como Internet, los sistemas de almacenamiento de datos y los sensores, dieron a los desarrolladores informáticos la capacidad de recopilar y analizar un volumen de datos sin precedentes hacia el cambio de siglo, lo que aceleró aún más el aumento de las máquinas inteligentes.

Esas capacidades llevaron a la inteligencia empresarial (BI) y al análisis avanzado, mediante el cual las computadoras ejecutan algoritmos para analizar datos para identificar patrones y luego usar esos patrones para generar información sobre eventos pasados ​​y actuales y, posteriormente, ofrecer información sobre lo que sucedería y lo que podría ocurrir Si se tomaran ciertas acciones futuras.

Esta capacidad de análisis, a su vez, condujo al aprendizaje automático y al aprendizaje profundo, donde las propias computadoras realmente aprenden de conjuntos de datos adicionales; Más concretamente, estas máquinas inteligentes utilizan sus nuevos conocimientos para adaptarse y ajustar su producción.

Las máquinas inteligentes también se basan en otros avances tecnológicos modernos, como el desarrollo de redes neuronales, el reconocimiento de imágenes y voz así como el procesamiento del lenguaje natural.

Ejemplos de tecnologías de máquinas inteligentes

Nosotros podemos tener una maquina la cual tiene como tarea la producción en seria de cierto producto; a través de los sensores se puede recolectar información sobre las condiciones actuales del proceso (piezas producidas, cantidad de materia prima utilizada, tiempos de trabajo, consumos energéticos, diagnostico de la salud de la maquina, etc) toda esa información es almacenada en bases de datos y desde aquí dependiendo del tipo de información puede ser canalizada al personal administrativo la información que sea de su interés.

Por ejemplo, a los jefes de producción les interesará el numero de piezas producidas vs el tiempo de operación o vs la cantidad de material empleado para producir un lote y así poder calcular la eficiencia de la máquina.

A un jefe de mantenimiento podría interesarle los tiempos de trabajo para conocer cuales fallas son las que mas se presentan en la maquina y poder tomar medidas efectivas que logren disminuir esos tiempos de paro, o podría interesarle toda esa información de autodiagnóstico que le entregan los sensores sobre las condiciones en las que opera la máquina.

Un departamento de materiales podría verse beneficiado a partir de los datos recolectados sobre las cantidades de materia primas que esta empleando durante la producción para en momento dado llegar a predecir cuales son los materiales que se deben estar surtiendo en los almacenes y cada cuanto tiempo.

Así podríamos ir nombrando a todos los departamentos dentro de una planta que a su forma podrían beneficiarse de toda la información recolectada en una Smart Machine.

Una segunda etapa para llegar a la Smart manufacturing o Conected enterprice es contar con los algoritmos que procesen toda esa gran cantidad de información y logren en cierta manera “digerirla” para que sea presentada a cada departamento en forma de acciones concretas que le ayuden a tomar las mejores decisiones o incluso ejecutar automáticamente las acciones que al final se verá reflejado c un incremento de la productividad de su trabajo; siguiendo los ejemplos anteriores podríamos mencionar:

Al departamento de producción podría presentarse en forma de un calendario que le indique en base a los pedidos, días festivos, disponibilidad o costo de las materias primas o muchas variables mas en que momento producir tal o cual producto y así poder entregar mejores resultados.

A un departamento de mantenimiento podría estarle indicando de manera predictiva mensajes sobre cuales son los elementos que va siendo necesario darles mantenimiento antes de que lleguen a fallar catastróficamente, cuando comprar ciertas piezas de refacción para tenerlas listas para los mantenimientos preventivos o incluso generar conexiones remotas a los ingenieros que les ayuden a resolver problemas de la maquina desde cualquier parte del mundo y así lograr niveles de eficiencia en el mantenimiento que de otra manera serian imposible alcanzar.

A un departamento de suministro de materiales podría ayudarle de tal manera que en base a un modelo de producción se logre calcular cada cuanto tiempo se comprar las materias primes y por ejemplo que un sistema en automático arroje los pedidos a sus proveedores para contar con los materiales en las cantidades y tiempos adecuados. 

¿Porque ahora?

Las Smart machine se están adoptando desde hace un par de años como medida de preparación para alcanzar en un momento la Smart Manufacturing, The  Conected Enterprise, industria 4.0 o cual sea el nombre que queramos dar a esta actual revolución; Además, se espera que las máquinas inteligentes sean la clase de tecnología más disruptiva en la próxima década. La firma de investigación tecnológica Gartner coloca la computación cognitiva, la inteligencia artificial, la automatización inteligente, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo bajo el paraguas de las máquinas inteligentes.

La tecnología de propósito general (GPT) es un término económico para la innovación que es excepcionalmente disruptivo, exitoso a largo plazo y que crece para influir en muchos aspectos de la vida diaria. Los ejemplos de GPT en la historia incluyen aprender a usar el hierro, aprovechar el vapor para el transporte y desarrollar Internet. ¿El analista Tom Austin dice que las máquinas inteligentes son “el nuevo GPT” y los que no asuman esta revolucionaria evolución irán desapareciendo en esta etapa de transición?

¿Tu estas dispuesto a esperar extinguirte?