En mi blog anterior, hablamos sobre las diferentes formas en que una máquina puede aprender, e introdujimos brevemente la noción de "inteligencia artificial industrial" para ayudar a comprender cómo la inteligencia artificial se utiliza en aplicaciones industriales en el mundo real. En este blog, veremos cómo la inteligencia artificial industrial está dando forma a la estrategia de digitalización de las industrias con uso intensivo de capital y exploraremos los principales casos de uso que están impulsando la adopción de inteligencia artificial en el sector industrial.

Aplicando la inteligencia artificial en el sector industrial

En los últimos años, ha habido una inversión considerable para democratizar el acceso a las tecnologías de inteligencia artificial a través de varias plataformas, marcos y juegos de herramientas de inteligencia artificial y machine learning (ML). Esto ha acelerado la existencia de casos de uso basados en inteligencia artificial, pero no necesariamente quiere decir que exista un valor comercial significativo, especialmente en el sector industrial. Para superar este obstáculo en la adopción, es necesario aumentar la democratización de las aplicaciones a los desafíos industriales específicos con un enfoque en resultados comerciales.

La clave para hacer que la IA funcione en aplicaciones del mundo real es obtener el aprendizaje correcto y, lo que es más importante, hacerlo valioso y práctico en un contexto empresarial industrial. Por ello, el desarrollo de aplicaciones habilitadas para inteligencia artificial debe guiarse deliberadamente por el conocimiento del dominio para obtener un valor comercial real. 

Aquí es donde llegamos al paradigma de la inteligencia artificial industrial, que combina la ciencia de datos y la inteligencia artificial con software y la experiencia de dominio para ofrecer resultados comerciales completos para las necesidades comerciales específicas de las industrias intensivas en uso de capital. 

Para profundizar un poco más, la inteligencia artificial industrial se puede definir como una disciplina sistemática, colaborativa e integradora, la cual se centra en el desarrollo, la integración y la implementación de varios algoritmos de machine learning como aplicaciones industriales específicas, adecuadas para un requerimiento y con un valor comercial sostenible para las industrias de procesos con uso intensivo de capital.

En AspenTech, combinamos modelado de vanguardia, ingeniería de primeros principios, tecnología avanzada de IA/ML y una cartera completa de soluciones para la optimización de activos que permite una metodología sistemática de inteligencia artificial industrial. Esto es lo que permite la integración perfecta de modelos computacionales con sistemas físicos en todo el ciclo de vida de los activos industriales. El poderoso paradigma de la inteligencia artificial industrial supera los obstáculos de madurez de las nuevas tecnologías, se enfoca en casos de uso para el mundo real y ofrece un retorno medible de la inversión en iniciativas impulsadas por inteligencia artificial en toda la empresa.

 

Como ejemplo, en AspenTech nos encontramos en una posición única para democratizar las soluciones basadas en inteligencia artificial en las organizaciones de uso intensivo de capital. La combinación de ingeniería de primeros principios (física y química) en el corazón de estos activos altamente complejos, junto con inteligencia artificial, transformará la forma en que se realiza el trabajo y elevará la eficiencia operativa que se puede obtener. Piense en la física y en la química como si fueran la "infraestructura" para operaciones seguras y eficientes, mientras que las capacidades de inteligencia artificial actúan como los "habilitadores" de los procesos semiautónomos e inteligentes.

 

En las industrias de procesos, el comportamiento real de los activos, procesos y sistemas con interconexiones complejas se definen por las características de diseño y la capacidad (límites) del activo, los cuales son capturados en el modelo del activo dictado por la física y la química del proceso. La inteligencia artificial, al igual que las capacidades previas de control adaptativo y multivariable, se usa para comprender mejor la operación del activo dentro de la física y la química del proceso y las limitantes de diseño del proceso.

Principales casos de uso de inteligencia artificial industrial para empresas con uso intensivo de los activos

 

En el reciente Informe de mercado de inteligencia artificial industrial 2020-2025 hecho por IoT Analytics, el equipo de analistas identificó un total de 33 casos de uso diferentes que utilizan herramientas y técnicas de inteligencia artificial en fuentes de datos conectadas y activos de empresas industriales. Este estudio estima que el tamaño del mercado global de inteligencia artificial industrial alcanzará en 2025 unos $72.5 mil millones de dólares, comparado con los $11 mil millones de dólares en 2018.

Según sus resultados, estos son los 3 principales casos de uso de la inteligencia artificial industrial:

1. El mantenimiento predictivo es el caso de uso más grande para la inteligencia artificial industrial, estimando que representa más del 24% del mercado total en 2019. El mantenimiento predictivo utiliza análisis avanzados y machine learning para determinar la condición de un activo único o de un conjunto completo de activos (por ejemplo, una planta de proceso). El objetivo empresarial es predecir cuándo se debe realizar el mantenimiento. 
   

   
   El mantenimiento predictivo generalmente combina varias lecturas de sensores (a veces fuentes externas de datos) y realiza análisis predictivos en miles de eventos registrados. Para entender un caso de uso real de inteligencia artificial industrial en acción, puede mirar estos videos que muestran cómo Aspen Mtell® utiliza agentes autónomos basados en ML para predecir fallas de equipos, detectar desviaciones del comportamiento normal y prescribir acciones detalladas para mitigar o resolver problemas futuros.

    

2. Calidad, confiabilidad y aseguramiento es la segunda categoría de casos de uso de inteligencia artificial industrial, abarcando el 20.5%. Uno de los desafíos clave es permitir a los tomadores de decisiones a maximizar la economía de las decisiones comerciales al ir más allá del nivel del equipo y predecir con precisión el comportamiento futuro de los activos en todo el sistema.

    

3. La optimización de procesos es quizás el caso de uso más obvio y convincente, pero también sigue siendo uno de los más difíciles de implementar. Esto implica múltiples capacidades basadas en inteligencia artificial en todo el sistema: automatización de tareas humanas repetitivas, toma de decisiones en tiempo real para varias aplicaciones, aumento del ciclo de vida de los activos y optimización de la cadena de valor en diferentes dimensiones de negocio.

 

Este caso de uso emplea métodos avanzados de machine learning, incluido el aprendizaje por refuerzo y redes neuronales sofisticadas de deep learning, para inferir información e inteligencia a partir de diferentes fuentes de datos, activos y procesos.

Obtenga más información sobre cómo las soluciones digitales de próxima generación pueden ayudarle a alcanzar nuevos niveles de agilidad y eficiencia en nuestro reciente informe ejecutivo : Las tecnologías operativas de próxima generación hacen posible la empresa inteligente en un mundo cambiante.