La empresa de software de IA con sede en Boston, Neurala, anunció recientemente el lanzamiento de su filial europea, Neurala Europe, con sede en Italia. Al establecer una presencia europea, Neurala impulsará sus esfuerzos en el sector industrial, aprovechando la experiencia local y los socios europeos, VAR, para brindar un mejor soporte a sus clientes de fabricación. En una entrevista con EEWeb, el CEO y cofundador de Neurala, Max Versace, dijo que esta nueva fase ofrece la oportunidad de interactuar más de cerca con la industria mediante la introducción de IA en toda la línea de producción. Versace está encantada con la ocasión. Ve una oportunidad de volver a sus raíces y crear un puente entre Italia y Estados Unidos. Con el inicio de la Industria 4.0, los fabricantes se han vuelto más abiertos al cambio mediante la implementación de nuevas soluciones. Versace destacó cómo los fabricantes han reconocido la necesidad de revolucionar procesos como la inspección de calidad y la gestión de recursos para seguir siendo competitivos.
Max Versace de Neurala
IA y habilidades
Uno de los mayores desafíos en la implementación de IA en entornos industriales es la brecha de habilidades y el costo. En 2020, la Comisión Europea Fue publicado Una primera visión cuantitativa de la adopción de la tecnología de IA en las empresas europeas. Versace enfatizó que la encuesta encontró que una de las principales barreras para que las empresas adopten la IA es contratar personal con las habilidades adecuadas (57 %), y la mitad de los encuestados Strong (52 %) mencionó el costo de la contratación. “Existe la percepción de que será difícil y costoso. Requerirá una gran inversión en nuevos equipos con un gran costo inicial, y llevará mucho tiempo y esfuerzo poner en marcha la IA”, dice. Versace. “En pocas palabras, no se justifica desde el punto de vista del ROI. a través de El software se ejecuta en una amplia variedad de hardware, no requiere GPU costosas y es extremadamente fácil de usar, lo que hace que la configuración y el entrenamiento sean rápidos. ”
Otro desafío a considerar es la necesidad de grandes cantidades de datos equilibrados. AI proporciona dispositivos con capacidades computacionales y de análisis de datos que pueden realizar un “razonamiento” complejo similar al que hacen los humanos. Sin embargo, esta inteligencia no se limita a las máquinas. También se aplica a los sistemas de software. Este concepto distingue el límite entre la robótica y el aprendizaje automático o IA, donde las máquinas, el software y la conectividad (nube y big data) son los principales componentes básicos.
Versace agrega: Se requieren datos buenos y malos para que tanto la IA como el aprendizaje profundo funcionen correctamente. Tomando la inspección de calidad como ejemplo, se necesitan datos incorrectos para que el algoritmo pueda aprender qué se considera “incorrecto” o “malo”. Por supuesto, este es un obstáculo para los fabricantes que producen principalmente productos de calidad. ”
inspección de tapas de botellas
IA para la Industria 4.0
La fabricación es una industria muy tradicional, pero Versace señala que 2020 ha cambiado todo eso. Cara de infección por covid-19. Entre estos desafíos, el distanciamiento social y los cierres están limitando la cantidad de personas en las plantas de producción en particular, lo que dificulta el acceso de los empleados, los integradores de sistemas y los clientes a las fábricas. En 2020, la industria se dio cuenta de que los métodos de fabricación tradicionales eran incapaces de cumplir con los nuevos requisitos de distanciamiento social más estrictos de la pandemia.
“El segundo son los problemas de presupuesto y costos”, agregó. “Los fabricantes, como cualquier negocio, necesitan ganar dinero. Está buscando invertir en un producto con un alto retorno de la inversión, tome como ejemplo la inspección de calidad, una tarea relativamente tediosa y que requiere mucho tiempo que se puede automatizar con la ayuda de la solución de IA adecuada. El software Vision AI se puede utilizar para mejorar las inspecciones de calidad y, en última instancia, reducir los gastos generales de la industria”.
Versace señaló que la IA es una oportunidad para todos, no solo para los operadores industriales, sino para el sector de la automatización en su conjunto. “Mientras que las inspecciones solían ser esporádicas o aleatorias porcentualmente, los fabricantes ahora pueden lograr índices de inspección del 100 %. Identifique automáticamente defectos en productos y empaques, lo que ayuda a las instalaciones de fabricación a encontrar defectos temprano, reduce el desperdicio y el tiempo de inactividad, y VIA aborda las brechas de habilidades. Esto permite a los fabricantes que tienen Nunca antes había trabajado con IA para entrenar y usar Vision AI, y VIA puede ejecutarse directamente en el hardware existente en la planta de producción, eliminando el acceso a Internet y la nube. Hará que la IA sea accesible para los usuarios de automatización industrial que no quieren depender de la conectividad para
Cuando la IA se encuentra con el IoT, también conocido como AIoT, existe un gran potencial para que la IA aumente a los trabajadores humanos. Los pisos de fabricación y las máquinas industriales de hoy en día están equipados con muchos sensores y cámaras económicos para recopilar datos sobre el producto, así como diagnósticos básicos del equipo industrial. Versace dijo: “En este ejemplo, la IA trabaja en conjunto con el operador humano aprendiendo cómo es la ‘ejecución de producción normal’ de una máquina en particular. Esto permite a los operadores gestionar varias máquinas e identificar problemas en la producción. Antes de la introducción de la IA, este era un problema que requería una gran supervisión humana y provocaba interrupciones en la producción. ”
Hay innumerables beneficios al usar IA que no se pueden negar. Para las empresas, la tecnología de IA ofrece el regalo de la automatización, aumentando la productividad y la eficiencia, lo que genera mayores ganancias y empleo. Del mismo modo, la automatización de procesos repetitivos libera a los humanos para que se centren más en cuestiones importantes. Por estas razones, las empresas utilizan cada vez más los sistemas de IA para mejorar sus procesos.
Este artículo fue publicado originalmente en nuestro sitio hermano EE Times Europa.