A industria está en plena transformación. Aínda que a dixitalización e a intelixencia artificial han chegado máis tarde que noutros ámbitos, xa se materializou. As máquinas intelixentes están a entrar na industria e con iso moitos enxeñeiros de datos. A revista Elhuyar preguntou aos investigadores de BRTA en que consiste a intelixencia das máquinas industriais e puxéronse de manifesto os principais retos: comunicar as máquinas de forma intuitiva cos seres humanos e resolver a cuestión dos datos.
Do mesmo xeito que o home ten conciencia do seu corpo, una máquina pode saber cando sente mal. É a intelixencia máquina. Pode detectar si algo vai mal en si mesmo, facendo seguimento do seu traballo. E tamén ten a capacidade de decidir que necesita paira repararse a si mesmo: pode decidir que necesita un ciclo de lubricación, que una ferramenta está a desgastarse e que hai que cambiala, ou que ten que facer un ciclo de diamantado paira afiar a ferramenta. Así mesmo, poderán coñecer si os traballos que teñen programados están a executarse correctamente e, no seu caso, como corrixir os defectos de fabricación.
As máquinas intelixentes son máquinas próximas á capacidade humana. Pero ademais de autodiagnosticar e autoponer, esíxeselles capacidade de comunicación. Os talleres están a converterse xa en ecosistemas de máquinas intelixentes. A conectividad é, por tanto, clave.
Niso consiste a industria intelixente, chamada industria 4.0. A dixitalización e os datos proporcionan ás máquinas todas estas capacidades.A obtención e comparación de datos proporcionará ás máquinas a potencialidade de desenvolver todas estas capacidades humanas.
Os investigadores de BRTA están a investigar de cheo as tecnoloxías necesarias paira dixitalizar a industria. “Hai que ter en conta que na CAPV temos un sector que vai ser crítico na dixitalización da industria: o sector da máquina ferramenta. É dicir, nós fabricamos máquinas. Por tanto, estamos directamente implicados no camiño da dixitalización industrial na CAPV. Estamos a impulsar o proceso. E o sector debe ser consciente de iso”, explica Jon Kepa Gerrikagoitia, responsable de ciencia e tecnoloxía de BRTA.
As máquinas intelixentes permitirán optimizar o rendemento. O obxectivo é que a industria estea próxima á produción continua, libre dos problemas habituais que frean as máquinas, grazas á capacidade das máquinas de predicir problemas e autoajustarse constantemente. A capacidade de decisión das máquinas ten una limitación: o que o ser humano quere dar. Pode executar a súa decisión ou pola en coñecemento do operario da máquina como recomendación. Pódese decidir o grao de autonomía que se quere dar ás máquinas.
Captura, conexión, análise, interacción
Mikel Neno, Responsable de Estratexia en Fabricación Avanzada e Industria 4.0, considera que a adquisición da intelixencia require fornecer cinco grandes tecnoloxías:
En primeiro lugar, a máquina necesita o sentido da percepción paira realizar un autodiagnóstico, competencia que lle proporcionará a tecnoloxía de extracción de datos. Necesitará sensores específicos avanzados e tecnoloxía de adquisición de datos de control de máquinas.
En segundo lugar, as máquinas, en lugar de traballar de forma illada, deben traballar interconectadas. Deben cruzar variables de diferentes fontes de información paira saber si a produción está a realizarse correctamente, sempre en tempo real. A clave por tanto é a tecnoloxía de almacenamento e compartición de datos.
Doutra banda, necesita tamén intelixencia artificial paira contrastar toda esa información que se está xerando con modelos de normalidade, deducir que variables orixinaron a desviación da calidade e tomar decisións.
Pero tamén necesita interfaces paira relacionarse coas persoas dunha maneira máis intuitiva, paira axudar ao traballador que traballa na liña de produción a tomar a decisión final.
O ciclo de datos consta por tanto deste catro pasos: captura, conexión, análise e interacción. Pero ao longo de todo o ciclo existe un quinto factor indirecto: a seguridade. O establecemento de conexións ciberseguras só permitirá o avance real da industria dixital.
Datos, tema central de debate
A máquina utiliza os datos obtidos durante a produción paira realizar un autodiagnóstico continuo. Así mesmo, as que lles sexan fornecidas polos fabricantes de máquinas intelixentes. A intelixencia artificial necesita datos constantes paira aprender e é fundamental que a transmisión de datos sexa eficaz e segura. Existe una cuestión previa de propiedade de datos paira resolver.
“A de datos non é un tema sinxelo. Actualmente estanse definindo as regras paira o xogo. O software creceu moi rápido noutros ámbitos, pero no ámbito industrial non houbo estándares de datos. Esta falta de estándares supuxo un grave problema á hora de compartir os datos e foi necesario un gran traballo paira traballar estes estándares industriais, sen os cales é moi difícil avanzar na dixitalización e na intelixencia artificial”, afirma Gerrikagoitia. “É a principal sangría paira implantar una industria intelixente”, na mesma liña, Neno.
“Nos centros tecnolóxicos de BRTA estamos a traballar en todas estas cinco bases tecnolóxicas da industria intelixente”, Gerrikagoitia. “Estamos a traballar paira dotar de sentido industrial a estas tecnoloxías dixitais. Estamos moi ligados ao sector industrial e coñecemos moi de cerca os problemas das fábricas”, explica Neno.
A industria intelixente ten moitos retos de face ao futuro. “Ao mesmo tempo que as máquinas adquiren intelixencia, uno dos maiores desafíos é situar á persoa no centro, aínda que pareza contraditorio. Paira un maior desenvolvemento das capacidades dos algoritmos intelixentes é necesario que as persoas comuniquen á máquina que nunha situación concreta non se está considerando una variable significativa. A persoa deberá reconfigurar a máquina paira corrixir consígnalas. Por tanto, é imprescindible que esa comunicación bidireccional sexa moi intuitiva, que imite case a propia forma de comunicación humana”, di Neno.
“Temos outro reto tan importante como o anterior: chéganos un gran cambio cultural que nos vai a esixir un cambio na nosa forma de traballar. Os datos son inútiles si non confiamos en datos e máquinas. Nós mesmos pomos obstáculos. Una vez realizado este cambio cultural, o ecosistema industrial cambiará drasticamente, estou seguro”, afirma Gerrikagoitia.