Asset optimization en fábricas con inteligencia artificial

Hoy en día no cabe duda de que asset optimization es uno de los fines principales para los que se emplea la inteligencia artificial dentro del sector industrial. Por ello, es conveniente que conozcas las claves de este concepto, sus beneficios más importantes y, por supuesto, las formas en las que puedes disfrutarlos mediante la aplicación de esta tecnología.

¿Qué es asset optimization?

El término asset optimization engloba a todos los procesos que tienen lugar en una empresa destinados a encontrar el mejor uso de sus activos, ya sean materiales o humanos. Con ellos, se busca aprovechar al máximo todos los recursos del negocio, así como sus instalaciones.

Mediante asset optimization, los activos están aportando el máximo valor posible a la cadena de producción. Además, al hacer un uso inteligente de estos, también estamos alargando su vida útil, reduciendo los costes asociados a su ciclo de vida y asegurando que estarán el mayor tiempo disponible.

¿Qué aporta asset optimization a la industria?

Adoptar en una smart factory acciones de asset optimization trae consigo una importante cantidad y variedad de ventajas. Vamos a resumirte las principales:

• Optimiza la gestión estratégica del negocio.
• Mejora el Retorno de Inversión o ROI de la empresa, incrementando beneficios y reduciendo costes.
• Se aporta más valor a los clientes, con productos y servicios de mayor calidad.
• Se genera un entorno más seguro para los trabajadores.
• Se consigue un ahorro energético notable, así como la reducción de la huella de carbono.
• Un respeto por el entorno que cala en la sociedad, ganando en imagen de marca.
• Mayor tiempo de disponibilidad de los activos, reduciendo las paradas planificadas y no planificadas.
• Reducción de defectos en los productos.
• Mayor y mejor aprovechamiento de los recursos humanos. Trabajadores más felices, motivados y productivos.

Inteligencia artificial para asset optimization

Dentro del amplio abanico de acciones posibles de asset optimization en entornos industriales, tienen una posición privilegiada aquellas que implican el uso de soluciones basadas en inteligencia artificial.

De hecho, asset optimization se relaciona estrechamente con el análisis exhaustivo de datos sobre el desempeño de las líneas de producción. Por tanto, el uso de algoritmos de machine learning y deep learning encajan a la perfección dentro de los procesos propios para la gestión perfeccionada de recursos.

Mantenimiento predictivo y prescriptivo de los equipos

Dentro de las aplicaciones más relevantes de la inteligencia artificial para asset optimization, están las que se encargan del mantenimiento predictivo y prescriptivo de los equipos. Estas se ocupan de optimizar el cuidado de la maquinaria, anticipándose al fallo y agilizando la planificación de las tareas de reparación, de manera que estén siempre operativas y se alargue su tiempo medio de vida.

Si optamos por el mantenimiento prescriptivo, los algoritmos de inteligencia artificial son incluso capaces de generar nuevos conocimientos con los datos analizados. De esta manera, pueden proponer nuevas acciones de mejora en función de las circunstancias y el contexto.

Control de calidad

Pero con el mantenimiento predictivo y prescriptivo no acaban los usos de la inteligencia artificial para asset optimization. Otro aspecto a considerar es el de el control de calidad de los productos y de las materias primas. Por ejemplo, con técnicas de visión por computador o visión artificial se pueden automatizar estas tareas, minimizando los errores humanos, además de ser más ágiles en el proceso.

Esto también tiene un efecto colateral, que consiste en que los operarios que hasta entonces se encargaban de la inspección visual ahora pueden dedicar sus esfuerzos a labores de mayor valor añadido, sintiéndose más útiles y valorados.

En industria agroalimentaria

Otra muestra del valor de la inteligencia artificial para asset optimization lo tenemos en sectores como el agroalimentario. Aquí, la capacidad predictiva propia de esta tecnología es capaz de decirnos en qué momento es mejor recolectar los productos. Todo ello a partir del análisis de datos como los relacionados con el clima, el estado del fruto y del terreno o su precio de mercado.

De esta forma, sabremos con mayor precisión cuántos jornaleros necesitaremos para estas labores, el tiempo que se invertirá y conseguiremos hacernos con la mayor cantidad posible de producto en buen estado y que éste nos proporcione la mayor rentabilidad posible.

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Detección precoz de los defectos de fabricación

Finalmente, no queremos dejar escapar la posibilidad de hablar de cómo la IA es capaz de detectar precozmente la aparición de defectos durante la fabricación. Con el estudio de la información recopilada a través de sensores, los responsables de producción podrán actuar antes de que surjan estos defectos, optimizando recursos como las materias primas, los propios equipos y la energía necesaria para su funcionamiento.

El Asset Optimization maximiza el rendimiento de tus activos

La optimización de activos es un pilar clave en la digitalización del departamento de producción, permitiendo gestionar los recursos de manera eficiente para aumentar la productividad y reducir costos. Según un estudio de Future Markets Insights, las soluciones de gestión de activos se están expandiendo rápidamente, ya que las empresas buscan maximizar el valor de sus recursos tecnológicos. Esto incluye el uso de herramientas avanzadas que optimizan el ciclo de vida de los activos, minimizan fallos y mejoran el rendimiento.

Llegando al final de este artículo, habrás notado lo versátil que es la inteligencia artificial para realizar operaciones de asset optimization. Si te decides por empezar a contar con ella, desde Datision podemos ayudarte a sacarle el máximo partido mediante un proyecto personalizado a la medida de tu fábrica. Contacta a uno de nuestros asesores para guiarte hacia la nueva Industria 4.0.