“Nos llega un cambio cultural que alterará el ecosistema industrial”

2021/09/28 Elhuyar Zientzia Iturria: Elhuyar aldizkaria

La industria está en plena transformación. Si bien la digitalización y la inteligencia artificial han llegado más tarde que en otros ámbitos, ya se ha materializado. Las máquinas inteligentes están entrando en la industria y con ello muchos ingenieros de datos. La revista Elhuyar ha preguntado a los investigadores de BRTA en qué consiste la inteligencia de las máquinas industriales y se han puesto de manifiesto los principales retos: comunicar las máquinas de forma intuitiva con los seres humanos y resolver la cuestión de los datos.

Ed. Shutterstock

Al igual que el hombre tiene conciencia de su cuerpo, una máquina puede saber cuándo se siente mal. Es la inteligencia máquina. Puede detectar si algo va mal en sí mismo, haciendo seguimiento de su trabajo. Y también tiene la capacidad de decidir qué necesita para repararse a sí mismo: puede decidir que necesita un ciclo de lubricación, que una herramienta se está desgastando y que hay que cambiarla, o que tiene que hacer un ciclo de diamantado para afilar la herramienta. Asimismo, podrán conocer si los trabajos que tienen programados se están ejecutando correctamente y, en su caso, cómo corregir los defectos de fabricación.

Las máquinas inteligentes son máquinas cercanas a la capacidad humana. Pero además de autodiagnosticar y autoponer, se les exige capacidad de comunicación. Los talleres se están convirtiendo ya en ecosistemas de máquinas inteligentes. La conectividad es, por tanto, clave.

Jon Kepa Gerrikagoitia Arrien, responsable de ciencia y tecnología de BRTA. Ed. BRTA

En eso consiste la industria inteligente, llamada industria 4.0. La digitalización y los datos proporcionan a las máquinas todas estas capacidades.La obtención y comparación de datos proporcionará a las máquinas la potencialidad de desarrollar todas estas capacidades humanas.

Los investigadores de BRTA están investigando de lleno las tecnologías necesarias para digitalizar la industria. “Hay que tener en cuenta que en la CAPV tenemos un sector que va a ser crítico en la digitalización de la industria: el sector de la máquina herramienta. Es decir, nosotros fabricamos máquinas. Por tanto, estamos directamente implicados en el camino de la digitalización industrial en la CAPV. Estamos impulsando el proceso. Y el sector debe ser consciente de ello”, explica Jon Kepa Gerrikagoitia, responsable de ciencia y tecnología de BRTA.

Las máquinas inteligentes permitirán optimizar el rendimiento. El objetivo es que la industria esté próxima a la producción continua, libre de los problemas habituales que frenan las máquinas, gracias a la capacidad de las máquinas de predecir problemas y autoajustarse constantemente. La capacidad de decisión de las máquinas tiene una limitación: lo que el ser humano quiere dar. Puede ejecutar su decisión o ponerla en conocimiento del operario de la máquina como recomendación. Se puede decidir el grado de autonomía que se quiere dar a las máquinas.

Captura, conexión, análisis, interacción

Mikel Niño, responsable de estrategia de Tecnalia en Fabricación Avanzada e Industria 4.0. Ed. Tecnalia

Mikel Niño, Responsable de Estrategia en Fabricación Avanzada e Industria 4.0, considera que la adquisición de la inteligencia requiere suministrar cinco grandes tecnologías:

En primer lugar, la máquina necesita el sentido de la percepción para realizar un autodiagnóstico, competencia que le proporcionará la tecnología de extracción de datos. Necesitará sensores específicos avanzados y tecnología de adquisición de datos de control de máquinas.

En segundo lugar, las máquinas, en lugar de trabajar de forma aislada, deben trabajar interconectadas. Deben cruzar variables de diferentes fuentes de información para saber si la producción se está realizando correctamente, siempre en tiempo real. La clave por tanto es la tecnología de almacenamiento y compartición de datos.

Por otro lado, necesita también inteligencia artificial para contrastar toda esa información que se está generando con modelos de normalidad, deducir qué variables han originado la desviación de la calidad y tomar decisiones.

Pero también necesita interfaces para relacionarse con las personas de una manera más intuitiva, para ayudar al trabajador que trabaja en la línea de producción a tomar la decisión final.

El ciclo de datos consta por tanto de estos cuatro pasos: captura, conexión, análisis e interacción. Pero a lo largo de todo el ciclo existe un quinto factor indirecto: la seguridad. El establecimiento de conexiones ciberseguras sólo permitirá el avance real de la industria digital.

Datos, tema central de debate

La máquina utiliza los datos obtenidos durante la producción para realizar un autodiagnóstico continuo. Asimismo, las que les sean suministradas por los fabricantes de máquinas inteligentes. La inteligencia artificial necesita datos constantes para aprender y es fundamental que la transmisión de datos sea eficaz y segura. Existe una cuestión previa de propiedad de datos para resolver.

“La de datos no es un tema sencillo. Actualmente se están definiendo las reglas para el juego. El software ha crecido muy rápido en otros ámbitos, pero en el ámbito industrial no ha habido estándares de datos. Esta falta de estándares ha supuesto un grave problema a la hora de compartir los datos y ha sido necesario un gran trabajo para trabajar estos estándares industriales, sin los cuales es muy difícil avanzar en la digitalización y en la inteligencia artificial”, afirma Gerrikagoitia. “Es la principal sangría para implantar una industria inteligente”, en la misma línea, Niño.

Es importante que la comunicación entre máquina y persona sea intuitiva, que imite casi la propia forma de comunicación humana. Ed. Tecnalia

“En los centros tecnológicos de BRTA estamos trabajando en todas estas cinco bases tecnológicas de la industria inteligente”, Gerrikagoitia. “Estamos trabajando para dotar de sentido industrial a estas tecnologías digitales. Estamos muy ligados al sector industrial y conocemos muy de cerca los problemas de las fábricas”, explica Niño.

La industria inteligente tiene muchos retos de cara al futuro. “Al mismo tiempo que las máquinas adquieren inteligencia, uno de los mayores desafíos es situar a la persona en el centro, aunque parezca contradictorio. Para un mayor desarrollo de las capacidades de los algoritmos inteligentes es necesario que las personas comuniquen a la máquina que en una situación concreta no se está considerando una variable significativa. La persona deberá reconfigurar la máquina para corregir las consignas. Por lo tanto, es imprescindible que esa comunicación bidireccional sea muy intuitiva, que imite casi la propia forma de comunicación humana”, dice Niño.

“Tenemos otro reto tan importante como el anterior: nos llega un gran cambio cultural que nos va a exigir un cambio en nuestra forma de trabajar. Los datos son inútiles si no confiamos en datos y máquinas. Nosotros mismos ponemos obstáculos. Una vez realizado este cambio cultural, el ecosistema industrial cambiará drásticamente, estoy seguro”, afirma Gerrikagoitia.