Contacto: NINA DYBDAL RASMUSSEN [email protected] 83 de cada operador para poder persuadir al personal incumplidor. En general, hay que trabajar con todo el equipo para identificar los obstáculos que impiden un cambio positivo y llegar a un consenso sobre el camino a seguir. P: ¿Cómo entrenar a la IA para que recopile datos más confiables? R: Comprenda sus retos y luego determine acciones específicas. Si conoce a fondo el problema que pretende resolver la IA, podrá orientar eficazmente la recolección de datos y otras acciones. Si el objetivo es reducir el número de piezas defectuosas, ¿el nivel de piezas rechazadas fluctúa o es constante? ¿Se limita a determinados modelos y líneas, o afecta a todas las piezas fundidas? ¿Podemos recopilar datos sobre lo que influye en los problemas de calidad o es algo que queda fuera del alcance de la IA? El análisis de datos no puede solucionar un cambio no documentado en el diseño del producto ni informar de que el personal está dejando caer, dañando o perdiendo piezas fundidas. La calidad de una IA depende de los datos utilizados para entrenarla y, posteriormente, para hacerla funcionar. Es esencial poner en marcha los procesos necesarios para recoger datos fiables y coherentes. Por ejemplo, los datos humanos pueden meter ruido debido a que diferentes turnos de producción registran resultados diferentes para la calidad del mismo acabado superficial de la fundición. El sesgo puede aparecer al capturar sistemáticamente datos de calidad en la categoría incorrecta. Los juicios algorítmicos (como el análisis de los datos de una cámara digital para estimar la calidad de la superficie) tienden a tener mucho menos ruido y, si los datos de entrenamiento del modelo son imparciales, también presentan mucho menos sesgo. P: ¿Cómo prevé que evolucione el papel de la IA en los próximos años? R: Si mantiene el rumbo, empezará a apreciar el valor real de la automatización. Avanzar en el cambio de sistemas y comportamientos lleva tiempo y puede ser frustrante. Persevere. Al abordar los retos pequeños y grandes, su fundición progresará en su viaje digital, ganará experiencia vital y verá cómo la IA empieza realmente a controlar su proceso. Con esta plataforma, la verdadera optimización se hace posible junto con una mejora gradual pero continua. A medida que la IA se convierte en algo habitual, los usuarios avanzados pueden empezar a avanzar hacia la automatización total. Tras implantar y adaptar con éxito la inteligencia artificial, el siguiente paso consiste en hacer que los PLCs utilicen por defecto los ajustes de máquina sugeridos por la inteligencia artificial en lugar de sustituirlos por sus propios ajustes. Es el primer paso para dejar que la IA controle directamente los PLC. P: ¿Cómo se utiliza actualmente la IA en las fundiciones pequeñas y medianas? R: Hasta ahora, la IA ha sido aplicada por las fundiciones más grandes, pero puede ser igualmente eficaz para las pequeñas y medianas. La IA puede ayudar a mejorar la eficiencia general de los equipos de muchas maneras: optimizando el plan de control en todas las fases del proceso, estabilizando la línea de producción e identificando y corrigiendo rápidamente cualquier desviación de los parámetros que requiera atención urgente en cualquier momento. En fundiciones de todo el mundo se están observando reducciones de la tasa de rechazo superiores al 40% y mejoras que oscilan entre el 66 y el 86%, y continúan los avances. P: ¿Y los problemas de ciberseguridad? R: Los servicios de IA e IIoT alojados en la nube suelen ser mucho más seguros que los sistemas internos tradicionales en las fundiciones. Pero, como ocurre con todos los sistemas informáticos, la máxima ciberseguridad requiere que todos desempeñen su papel: el cliente y sus usuarios, los desarrolladores de software del proveedor de servicios y su equipo operativo, junto con el servicio de hosting y otros proveedores. Deberá conocer los servicios de alojamiento web para garantizar el acceso global y saber dónde se procesan y almacenan los datos. También es fundamental entender la conectividad de la pasarela y cómo se transmiten los datos. Los clientes tienen un control centralizado completo de la identidad y los permisos de acceso de sus usuarios. En la nube, múltiples técnicas como el aislamiento de usuarios, las claves unidireccionales, la replicación de datos y la redundancia garantizan la privacidad de los usuarios y evitan la pérdida de datos. P: ¿Cómo se mantienen los sistemas de IA? R: Una IA suele reentrenarse periódicamente con los datos más recientes para maximizar su precisión y eficacia. Lo ideal es que la IA se reentrene trimestralmente, lo que garantizará su optimización para aplicarla a nuevos patrones en cuanto se disponga de suficientes datos históricos. Esta y cualquier otra administración, como la aplicación de las últimas actualizaciones de software o parches de seguridad, suele llevarse a cabo "tras bambalinas". No debería ser necesario ningún mantenimiento regular por parte del cliente, por lo que no hay tiempo de inactividad programado. La llegada de los robots creó mejores operarios de células robotizadas. Del mismo modo, podemos decir que la IA creará mejores operarios de fundición porque ellos también verán el impacto que tendrán en los resultados finales. EDICIÓN CAJA DE HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS
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