Sistemas de análisis de predicción y toma de decisiones

Los beneficios de implementar IA en la industria también se reflejan en las tendencias del mercado.

Meticulous Research en su nuevo informe enfatiza que el mercado de inteligencia artificial en la industria crecerá aproximadamente un 40% cada año y, para 2027, alcanzará un valor de $ 27,000 mil millones. Además, Mordor Intelligence estimó que el tamaño del mercado de inteligencia artificial en la industria del petróleo y el gas sería de $ 2 mil millones en 2019. Las previsiones para 2025 serían de $ 3,810 mil millones y el crecimiento anual sería del 11%.

Previsión de demanda

Para mejorar sus procesos productivos, la bota La acería de Arkansas (EE. UU.) Big River Steel se ha fusionado con la empresa de consultoría de inteligencia artificial. Juntos eligieron como tarea prioritaria predecir la demanda utilizando modelos de aprendizaje automático. Los modelos se entrenaron con datos históricos de demanda de acero, indicadores macroeconómicos y datos de actividad de los clientes. Al planificar la actividad, el sistema tiene en cuenta la demanda previamente prevista. Estos factores crean las condiciones para mejorar la gestión de suministros y reducir el inventario en el almacén. Además, la volatilidad en esta industria hace que los nuevos enfoques analíticos sean más factibles.

Las empresas del sector automotriz pueden tener más experiencia en pronosticar la demanda. Esto lo ilustra, por ejemplo, Volkswagen AG Data: Munich Lab, que ha establecido más de cien proyectos para predecir la demanda por producto y región. La consultora Capgemini calculó que los grandes productores de componentes automotrices complejos podrían aumentar su beneficio operativo hasta en un 16% gracias a la implementación activa de IA.

Prediction Series proporciona la solución para predecir el consumo de energía eléctrica. La empresa se compromete a proporcionar un motor de generación de precios dinámico que incorpore el análisis de la demanda del cliente y la elasticidad de la oferta. Como confirma la empresa, lograron predecir con precisión la demanda incluso al día siguiente. Se estima que el mercado nacional de electricidad ahorra alrededor de $ 45 mil millones al año.

Al igual que los modelos clásicos, las empresas petroleras también utilizan modelos innovadores para predecir el consumo de energía eléctrica. Como muestra el informe de 2019, los modelos de interpretación clásicos son incluso mejores para los pronósticos anuales a nivel estatal del consumo de energía eléctrica. En este caso, se comprenderá más fácilmente la relación entre los datos del consumidor y los factores que influyen. Si bien la efectividad de los modelos de aprendizaje profundo puede ser mayor, aún se utilizan raramente.

Servicios de definición y previsión de riesgos

Los datos en forma de tablas y textos son las dos fuentes principales para utilizar métodos de aprendizaje automático. En la gestión de riesgos, los datos de texto son los informes de fallas y los datos de la tabla son los datos que indican su frecuencia.

Los servicios de pronóstico están muy de moda en la actualidad, sin embargo, su desarrollo y reorganización de todo el sistema de procesos de mantenimiento y reparación requiere datos de alta calidad. Los sistemas de detección de anomalías y los servicios de pronóstico son importantes aplicaciones de aprendizaje automático en la industria del petróleo y el gas. El uso de este método prefiere la difusión de sensores. Los defectos, por ejemplo en bombas, se pueden detectar en una etapa temprana, evitando así pérdidas futuras.

El proyecto BCG explica de forma sencilla los beneficios de aplicar estos enfoques al análisis de datos. Es muy útil para nosotros combatir los datos operativos y combatir el tiempo de inactividad de los equipos dinámicos y evaluar sus capacidades. El control de procesos abre nuevas posibilidades para trabajar con los puntos débiles de la producción.

Procesos de producción e inteligencia artificial

La gran variabilidad es típica en procesos complejos. Para generar un enfoque estandarizado para la gestión de procesos tecnológicos, se generan sistemas especializados basados ​​en el análisis de datos. El uso de estos sistemas es una prioridad, en primera instancia, para las industrias de procesos. Los primeros proyectos en esta área se pueden ver en la industria minera y siderúrgica.

La muestra NLMK es muy expresiva y muestra el pronóstico de una sustancia química cuando se agregan ciertos materiales. En 2019, la empresa química Accenture presentó el modelo financiero a una empresa estándar del sector químico. La compañía mostró cómo una empresa con unos ingresos de 11,3 mil millones de dólares al año es capaz de incrementar sus beneficios en un 10%. La empresa de tecnología bitrefine propuso una solución para una amplia gama de tareas. Se ha demostrado que la digitalización y optimización de los procesos de producción en diversos campos se puede incrementar con los ingresos: tratamiento de gases, producción de plásticos, industria química, etc.

Inteligencia artificial y control de calidad

Los sistemas de apoyo a las decisiones también incluyen control de calidad. Estos ayudan a monitorear las propiedades de los productos fabricados y determinar la lógica para eliminar anomalías. En este caso, también es el núcleo del sistema de IA que detecta los defectos mejor que el hombre, gracias a los métodos de aprendizaje profundo.

Un ejemplo es la fábrica de BMW en Dingolfing: los datos de los pedidos y las fotos de los coches se analizan mediante inteligencia artificial. La empresa Audi tiene instalado un sistema similar. El centro de prensa de la empresa en Ingolstadt garantiza que puedan deshacerse de todas las pérdidas debidas a inspecciones de mala calidad.

El control visual se puede utilizar para comprobar el montaje, el estampado, la calidad de la soldadura y la geometría del producto. El análisis de imágenes se realiza gracias al aprendizaje automático y el sistema proporciona cálculos en tiempo real.

Detección temprana de anomalías en el proceso tecnológico

Nadie dudará de que la seguridad humana es una de las principales prioridades de la industria: eliminar los riesgos para los humanos y delegar tareas peligrosas a las máquinas. Los sistemas de inteligencia artificial tienen una cualidad importante para detectar anomalías. El desarrollo de este potencial es uno de los objetivos de la industria. La interrupción de los procesos de producción pueden ser eventos que son difíciles de detectar para las personas mediante la revisión manual.

La empresa ucraniana Sciforce da un ejemplo de un cliente que quiere acelerar los algoritmos regulares de procesamiento de datos y aumentar la estabilidad del sistema. La empresa ha creado un proceso de detección de anomalías comerciales que incluye la detección de anomalías actuales y la predicción de futuras. Como modelo para esta detección se utilizaron codificadores automáticos y, para el pronóstico, se utilizaron redes de codificadores recurrentes. Los modelos lograron ofrecer una previsión precisa durante un período de hasta 10 minutos.

Demanda de nuevos enfoques

En los últimos años, las redes neuronales y otros conceptos de aprendizaje automático han florecido. Estos ya se están implementando en muchas áreas de actividad económica, pero aún no han llegado a la industria pesada. Este tipo de industrias utilizan métodos tradicionales de control de procesos. Cuando el modelo de negocio de una empresa desde el principio se basa en datos de alta calidad, puede proporcionar un valor significativo. Otro caso se observa con empresas de la industria pesada que se ocupan de activos físicos. Por lo tanto, estas empresas tardaron mucho en considerar los nuevos tipos de enfoques.

La mayoría de los proyectos aún se encuentran en etapas experimentales. Sin embargo, algunas grandes empresas ya están en camino de la digitalización. Estos incluyen General Electric y Volkswagen Group. Las estrategias de estas empresas engloban multitud de proyectos relacionados con la inteligencia artificial. Estos proyectos tienen como objetivo obtener un resultado rápido en la implementación de la IA: En los próximos años, los importantes desafíos que enfrentan la mayoría de las empresas que se han embarcado en la digitalización.