Hoy en día, el mundo parece estar consumido por el temor a la inteligencia artificial, también conocida como IA. Escritores, periodistas, redactores publicitarios, profesores y artistas temen que sus puestos de trabajo se vean afectados por las computadoras, pero en el sector manufacturero hemos estado aplicando un subconjunto de la IA durante décadas con resultados positivos.
Al igual que otras formas de IA, el aprendizaje automático (ML) recopila grandes cantidades de datos y analiza la información para tomar decisiones informadas sobre diversos aspectos del proceso de fabricación. La computación se basa en las “experiencias” de fabricación de forma rápida y precisa, lo que proporciona a una empresa el conocimiento colectivo de potencialmente millones de trabajadores y puntos de ejecución en un corto período de tiempo.
Para empresas como Potomac, ML puede proporcionar mejoras en los procesos de producción a través de varios caminos.
Mantenimiento predictivo
Antes, predecir el futuro era algo intuitivo y experiencial, que dependía a menudo de unas pocas experiencias humanas. Hoy, mediante el uso de metodologías y técnicas de análisis estadístico, grandes conjuntos de datos de nuestra planta de producción pueden modelar eventos como cuándo fallarán las máquinas. Obviamente, este conocimiento ha permitido a Potomac implementar sistemas para predecir y abordar resultados futuros antes de que sucedan.
Los fallos no planificados son la pesadilla de todas las líneas de fabricación, ya que detienen la producción y retrasan las entregas de pedidos. Al añadir herramientas de análisis predictivo, podemos mantener una alta probabilidad de entrega a tiempo de las piezas críticas de nuestros clientes.
Control de calidad
Si bien los tiempos de entrega rápidos son importantes para los clientes de Potomac, las piezas deben cumplir simultáneamente con especificaciones exigentes. Esto es especialmente cierto cuando se fabrican a escalas espaciales pequeñas para aplicaciones en microfluidos y dispositivos médicos. El análisis de causa raíz (RCA) es una herramienta más poderosa cuando se agrega ML a los procedimientos manuales de RCA para identificar patrones a partir de conjuntos de datos mucho más grandes. Los "Big Data" son entonces más precisos y están completamente basados en datos, lo que elimina el sesgo humano.
La automatización en los sistemas de control de calidad de Potomac garantiza que las piezas de nuestros clientes sean de la más alta calidad y cumplan con las especificaciones en todo momento.
Gestión de la cadena de suministro
Como aprendimos durante la pandemia de COVID-19, las interrupciones en las cadenas de suministro pueden paralizar por completo la producción manufacturera. Los algoritmos de ML también se pueden utilizar para revisar rápidamente grandes cantidades de datos sobre patrones de envío, inventario y tendencias de los clientes para anticipar las interrupciones e implementar soluciones alternativas para mantener la producción en marcha.
En Potomac, la entrega puntual y de alta calidad de las piezas críticas de nuestros clientes es primordial. El aprendizaje automático es solo una de las herramientas que utilizamos para liderar la industria en la fabricación de gran volumen de productos biotecnológicos, de microfluidos, aeroespaciales, automotrices y de consumo.
