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El papel de la IA industrial en 2022

Reimpresión cortesía de Information Age

Selección del editor

Sanjay Jhawar, cofundador y director de estrategia de RealWear, analiza el papel que desempeñará la IA industrial en las operaciones de la empresa en 2022

El papel de la IA industrial en 2022

El próximo año, la IA industrial seguirá ayudando a los fabricantes a generar valor a partir de las operaciones.

El término Inteligencia Artificial (IA) ha sido popularizado por empresas como Google ” (Encender linterna) y Amazonas y, a menudo, tiene connotaciones de robots, asistencia de lenguaje natural o automóviles autónomos. Si bien todos estos son ejemplos populares de los casos de uso más interesantes para la IA, la tecnología, a menudo invisible, ya está comenzando a afectar la vida cotidiana. En el mundo industrial, AI es una tecnología para la que estamos encontrando cada vez más usos y una que será un gran enfoque para las empresas en 2022.

Para las aplicaciones industriales, la IA combina la ciencia de datos con el aprendizaje automático y la experiencia en el dominio para realizar una amplia variedad de funciones críticas que pueden ir desde monitorear la infraestructura esencial hasta garantizar que la maquinaria continúe funcionando de la mejor manera posible. Para aprovechar plenamente los beneficios de la IA, las empresas industriales deben trabajar para comprender qué procesos pueden beneficiarse más de la IA y centrarse en un conjunto muy específico de posibles eficiencias operativas, ganancias de calidad y mejoras de seguridad. Las empresas también deben identificar y superar cualquier desafío que impida la implementación de IA, la calidad de los datos y la accesibilidad de los datos, por ejemplo. También es vital que los empleados estén informados sobre el valor y las limitaciones de la IA, para que puedan aprender a confiar y adoptar la tecnología en función de sus méritos.

En 2022, espere que los casos de uso de la IA sean más pragmáticos y menos prosaicos que los que se caracterizan en las películas. Los casos de uso, como reconocer si los pernos de una rueda en una fábrica de automóviles están colocados correctamente, son un proceso operativo importante y utilizan la visión por computadora impulsada por IA. La IA también comenzará a aparecer en las aplicaciones que la gente ya usa; el etiquetado de fotos es un ejemplo de ello. Con la tecnología actual de hoy, tenemos la capacidad de tomar fotos claras y vibrantes para fines de auditoría; sin embargo, estos no son útiles a menos que estén etiquetados para detección y búsqueda. Hoy, si se identifica un problema de piezas en la foto, el usuario puede agregar manualmente una etiqueta a la imagen. En los próximos doce meses, la IA en el propio dispositivo comenzará a analizar las fotos de forma segura para nosotros, reconocerá los objetos dentro de ellos en función de imágenes similares que se etiquetaron previamente de forma manual y las etiquetará automáticamente en tiempo real.

Desde nuestra propia experiencia, realidad asistida que permite a los técnicos que usan dispositivos especiales en la cabeza compartir información en tiempo real con sus empleados y socios híbridos se está volviendo cada vez más común en el mundo industrial. Ahora vamos a dar un paso más. Al monitorear lo que hacen los usuarios más expertos y más rápidos, el software basado en IA puede guiar de manera inteligente a un trabajador de primera línea novato a través de procedimientos rutinarios de fabricación, inspección, servicio o auditoría, con poca o ninguna intervención humana. Esto se volverá cada vez más común en 2022, cuando los trabajadores en entornos hostiles o peligrosos tengan acceso a software basado en IA.

Sin embargo, es importante reconocer que la IA industrial no anulará la necesidad de experiencia humana, al menos en el futuro previsible. Las computadoras pueden monitorear los sensores de IoT en una planta de energía automáticamente, pero en última instancia, un ser humano en el circuito debe comprender los datos necesarios para garantizar que los sistemas de IA en su lugar sean óptimos. La IA puede ayudar a priorizar qué alarmas son lo suficientemente importantes como para requerir una derivación inmediata a un técnico experimentado o son indicativas de un problema de mantenimiento subyacente.

Si bien no todos necesitamos obtener un doctorado en IA, es importante que el personal de operaciones y los líderes empresariales establezcan un mayor conocimiento de las herramientas y técnicas de IA y su aplicabilidad a los problemas industriales. Las audiencias industriales generales, incluida la Línea de negocio (LOB) y TI, necesitan comprender cómo aplicarlo en sus propios negocios. Para impulsar la adopción, es importante hablar sobre casos de uso y herramientas estandarizadas para crear una experiencia de IA que todos en TI y en todo el LOB puedan disfrutar. Mire este espacio para 2022 y más allá.

Sanjay Jhawar

Escrito por Sanjay Jhawar, cofundador y director de estrategia de RealWear

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