La inteligencia artificial se ha establecido en muchas áreas industriales. Los miembros de la Asociación de la Industria Alemana de Piezas Torneadas también están cada vez más involucrados en la cuestión de cómo los métodos basados en datos pueden apoyar los procesos de fabricación.
En la fabricación de piezas torneadas, la inteligencia artificial (IA) se encuentra con estructuras establecidas, tolerancias ajustadas y un alto componente de experiencia. Su potencial radica en hacer los procesos más estables, transparentes y eficientes, analizando datos y reconociendo patrones. Esto permite representar en el mecanizado los flujos de procesamiento, características de calidad o relaciones entre parámetros.
También en la Asociación de la Industria Alemana de Piezas Torneadas, los fabricantes de piezas torneadas, constructores de máquinas y proveedores de software discuten sobre posibilidades de aplicación concretas, requisitos y límites. 'En todas estas conversaciones, siempre llegamos a la misma conclusión', enfatiza el director ejecutivo de la asociación, Werner Liebmann: 'Para que la inteligencia artificial pueda desplegar su utilidad, los responsables deben primero definir objetivos claros, describir sus procesos de manera precisa y, sobre todo, poder acceder a datos sólidos.'
El beneficio medible de la IA está en el foco
Algunos miembros de la asociación ya utilizan la inteligencia artificial de manera productiva, mientras que otros se acercan al tema de manera consciente y gradual. Existe consenso en que la IA no es un fin en sí mismo. No debe digitalizar los procesos existentes por el mero hecho de hacerlo, sino apoyar donde aporta un beneficio medible. Esto incluye principalmente áreas donde hay grandes volúmenes de datos, se toman decisiones recurrentes o el conocimiento experiencial es difícil de obtener. Al mismo tiempo, queda claro que el camino hacia la IA sigue siendo exigente. El esfuerzo por estructurar datos, adaptar sistemas y capacitar es alto. Las soluciones estándar son raras, muchas aplicaciones requieren modificaciones individuales. A esto se suman recursos humanos limitados y la necesidad de definir claramente la seguridad de los datos y las reglas internas de la empresa.
Muchos fabricantes de piezas torneadas no ven en el uso de la IA el reemplazo de personal por máquinas, sino un cambio en las tareas. Las actividades rutinarias pueden ser apoyadas de manera automatizada, mientras que los empleados pueden involucrarse más en tareas complejas. Es importante que las decisiones sean comprensibles y la responsabilidad recaiga en el ser humano. La aceptación se genera donde los responsables involucran temprano al personal y comunican el beneficio para la vida laboral.
Desde la perspectiva de los proveedores de software, la IA es menos una ruptura radical que una evolución de los sistemas digitales existentes. Los datos de producción, calidad y procesos estructurados forman la base. La IA acelera su evaluación y ayuda a hacer visibles las relaciones. Sin embargo, el verdadero proceso de aprendizaje ocurre en la operación: las empresas deben adaptar sus soluciones existentes a los flujos reales y desarrollarlas con la aplicación.
Está claro: con el aumento del uso de la IA, la complejidad técnica aumenta. Las dependencias de sistemas estables aumentan y las posibilidades de intervención cambian.
El conocimiento especializado, la experiencia y el juicio humano siguen teniendo su valor. La inteligencia artificial complementa estas competencias, pero no las reemplaza.
Desde la cotización hasta la producción
En la implementación práctica, muchos fabricantes de piezas torneadas inicialmente se concentran en campos de aplicación claramente definidos. A menudo, no se centran en los procesos de mecanizado directos, sino en actividades complementarias con un alto contenido de datos y flujos recurrentes. En Julius Klinke GmbH & Co. KG, por ejemplo, los primeros enfoques de IA se utilizan en la cotización técnica, la planificación de la ocupación de máquinas y en tareas administrativas. El objetivo del director ejecutivo Julius Klinke es llegar más rápido a resultados sólidos y preparar los procesos de decisión. Enfatiza el papel de apoyo de la tecnología: 'La última decisión debe quedar en manos del ser humano. La IA debe proporcionarnos una orientación fundamentada, no directrices.'
Un paso más allá está EZU-Metallwaren GmbH & Co. KG, donde la inteligencia artificial ya se utiliza en la producción. El enfoque está en el aprendizaje automático y el control de calidad virtual. Los sistemas basados en IA supervisan los procesos, estabilizan la producción en serie y reducen el desperdicio. El director ejecutivo Andreas Zumkeller describe el beneficio de manera claramente medible: 'Tenemos menos piezas defectuosas con mayores tiempos de funcionamiento de las máquinas y menores costos para herramientas y personal.' Al mismo tiempo, señala que el camino hacia allí estuvo marcado por fases de aprendizaje y que las definiciones claras de objetivos deciden sobre el éxito.
En Wilhelm Schauerte GmbH & Co. KG, el enfoque hasta ahora ha sido menos en la fabricación directa. Stefan Schauerte describe efectos concretos:
'En la recalificación, por ejemplo, el proceso hoy se realiza de manera completamente automatizada.' También en la planificación de pruebas, al comparar productos de prueba de fábrica y al controlar las facturas de entrada, la IA apoya a sus empleados. El objetivo del director ejecutivo es, en una primera etapa, reducir las actividades rutinarias y liberar capacidades para tareas más exigentes.
Desde la gestión del conocimiento hasta la garantía de calidad
Hasta ahora, Maier GmbH & Co. KG utiliza la inteligencia artificial solo de manera puntual. Las primeras aplicaciones afectan la configuración de instalaciones y la resolución sistemática de errores. El director ejecutivo Thomas Braun asocia esto principalmente con expectativas sobre la gestión del conocimiento. 'Espero que podamos archivar mejor la información correcta y encontrarla más rápido cuando surjan problemas en los procesos', dice. Al mismo tiempo, Braun señala los límites de las soluciones actuales. Muchas aplicaciones deben ser adaptadas individualmente, lo que consume tiempo y recursos. Sin embargo, a largo plazo, Braun no ve alternativa: 'La automatización y la IA son requisitos centrales para mantener la fabricación industrial en Alemania.'
También Gewatec GmbH & Co. KG ve campos de aplicación a lo largo de toda la cadena de valor gracias a la IA. El proveedor de software trabaja en evaluaciones basadas en IA en áreas como la planificación de la producción, la recopilación de datos operativos y el aseguramiento de la calidad. El director de ventas, Peter Bauer, ve el valor añadido principalmente en vincular datos existentes: “La IA abre nuevas posibilidades para evaluar indicadores más rápidamente y derivar recomendaciones de acción”. Sin embargo, el proceso de aprendizaje decisivo tiene lugar en la empresa. Los sistemas deben adaptarse a los procesos reales y evolucionan con cada aplicación.
Elemento importante para la competitividad
La inteligencia artificial no solo cambiará la fabricación, sino también las condiciones marco de la creación de valor industrial. Los modelos digitales de piezas y procesos de producción están ganando importancia y se pueden utilizar a lo largo de la cadena de suministro. Para la industria de piezas torneadas, la cuestión ya no es tanto si, sino cuándo y cómo implementarlo de manera sensata. Al mismo tiempo, la práctica muestra que la IA no es una herramienta de eficiencia a corto plazo. El esfuerzo por estructurar datos, adaptar y capacitar sigue siendo alto, especialmente para pequeñas y medianas empresas. La falta de estándares y recursos limitados frena la implementación, pero al mismo tiempo aumenta la presión de acción.
Werner Liebmann, director general de la Asociación de la Industria de Piezas Torneadas Alemanas, resume: “La inteligencia artificial no es un fin en sí mismo.”
Pero puede ser un elemento importante para operar la fabricación industrial en Alemania de manera económica. Los requisitos son objetivos realistas, empleados calificados y condiciones marco favorables a la innovación.
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