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Hoy en día no se puede dejar de hablar de AI y de cómo va a cambiar el mundo, pero ¿cómo está afectando realmente al sector manufacturero?
Hace poco sentamos a nuestro cofundador, Theo Saville, y le preguntamos qué opina de la situación actual y hacia dónde nos dirigimos.
Q. ¿Cómo está transformando AI el sector manufacturero? Puede destacar algunas tendencias clave y áreas de impacto?
Theo: La respuesta honesta es que AI no está transformando actualmente la industria manufacturera, ya que aún no se han inventado los tipos de AI necesarios para marcar una verdadera diferencia en el sector.
La fabricación es mejor y más rápida si se encuentran formas de reducir los gastos generales y los costes, y/o de mejorar el rendimiento y la eficiencia. Sin embargo, los últimos avances en AI se han producido sobre todo en el ámbito del software -generación de imágenes y texto, y criba de datos- y se basan en grandes modelos lingüísticos. Para que AI sea útil en la fabricación, debe ser extremadamente robusta y determinista, y no basarse en conjuntos de datos difusos con una lógica ligeramente dudosa. El tipo de errores graciosos que vemos en Chat-GPT y otras soluciones a la hora de responder consultas y crear imágenes, si se trasladasen a un entorno fabril, destrozarían equipos caros muy rápidamente.
Dicho esto, CloudNC está a la vanguardia del desarrollo de AI para que pueda tener un verdadero impacto: nuestras soluciones automatizan el mecanizado y la programación CNC, y ya están haciendo que los fabricantes sean más eficientes y productivos. Lo que hemos hecho es una de las aplicaciones más avanzadas de la AI en la fabricación que se pueden conseguir -hemos estado trabajando en ella durante 9 años-, pero, en realidad, sólo se ha desplegado adecuadamente en el mercado durante unos pocos meses. Así que estamos justo al principio de descubrir cómo AI puede transformar la fabricación.
Q. Más allá del aumento de la eficiencia, ¿qué otras ventajas puede ofrecer AI a los fabricantes?
Theo: Ahora mismo, las ventajas son las mismas que en otras industrias: AI ofrece un acceso más rápido a la información, de modo que se pueden hacer preguntas sobre temas complicados y obtener respuestas mucho más rápidas y precisas sin tener que conocer y entender todos los detalles. Eso es algo especialmente aplicable a la fabricación, dado que antes la forma de encontrar respuestas era rebuscar en los libros de texto o encontrar a alguien experto que te ayudara.
Q: ¿Cuáles son algunos de los mayores retos que dificultan la adopción generalizada de AI en la fabricación?
Theo: En la actualidad, el mayor reto es que las soluciones disponibles (por ejemplo, Chat-GPT) están orientadas a las industrias de servicios, lo que dificulta la participación del sector manufacturero, sobre todo si los que quieren participar no son especialmente expertos en TI.
P: ¿Cómo pueden las empresas, especialmente las PYME, superar estos retos y aprovechar eficazmente las soluciones AI ?
Theo: Necesitan identificar tareas en las que una AI entrenada pueda ayudar específicamente. Una AI genérica probablemente no sea tan útil en este momento, a menos que seas un fabricante muy grande con una enorme cantidad de datos a los que puedas dar rienda suelta.
Nuestro CAM Assist AI es un buen ejemplo: es una solución creada específicamente para una tarea, que es acelerar el mecanizado de precisión mediante la automatización de la programación, resolviendo así un gran cuello de botella en el sistema. Esto puede ahorrar mucho tiempo a los fabricantes.
P: De cara al futuro, ¿qué interesantes posibilidades ve para la AI en la fabricación?
Theo: Aprovechar AI es una forma de abordar el déficit de cualificaciones haciendo que las personas sean varias veces más productivas de lo que podrían ser de otro modo. Al eliminar el trabajo aburrido y repetitivo con la AI, puedes dirigir a tus expertos hacia las áreas en las que sus conocimientos realmente marcan la diferencia.
P: ¿Cómo puede aprovecharse AI para optimizar los procesos de producción y la utilización de recursos en las fábricas, lo que conduciría a un entorno de fabricación más sostenible?
Theo: En general, ahora mismo no puede, ¡a menos que seas cliente de CloudNC! Las soluciones creadas para tener un impacto en la fabricación son escasas, ya que se trata de un caso de uso muy complicado. Dicho esto, empezaremos a ver un impacto en tareas sencillas como la recogida y colocación en almacenes: áreas en las que ser muy preciso no es un requisito tan crítico, y si algo sale un poco mal no pasa nada.
En el futuro, la gran diferencia que marcará AI será que permitirá una mayor eficiencia, lo que a su vez impulsará la deslocalización. La razón por la que la fabricación se trasladó al extranjero en primer lugar es que la mano de obra es más barata en el extranjero. Sin embargo, si se puede utilizar AI para que los maquinistas sean más productivos, la mano de obra dejará de ser un factor de coste tan importante y se podrá fabricar más cerca de casa.
P: A medida que AI desempeña un papel cada vez más importante en la toma de decisiones en el sector manufacturero, ¿qué consideraciones éticas deben tenerse en cuenta?
Theo: En términos generales, la mayoría de la gente no quiere trabajar en la industria manufacturera, y esa es una de las principales razones de la falta de cualificación. Así que una tecnología como la nuestra no desplaza ningún puesto de trabajo. Por el contrario, es una herramienta que hace más productivos a los trabajadores cualificados y a los recién llegados, y que hace sus trabajos más interesantes y mejor pagados.
P: ¿Qué habilidades y formación de la mano de obra se necesitan para garantizar una integración sin problemas de AI en las operaciones de fabricación y capacitar a los trabajadores humanos para colaborar eficazmente con estas máquinas inteligentes?
Theo: Un aspecto positivo de AI es que facilita la realización de tareas complejas con un nivel de cualificación más bajo. Sin embargo, eso significa que hay que alfabetizar digitalmente a la próxima generación de trabajadores para que puedan utilizar las herramientas que empresas como la nuestra están construyendo, para que puedan utilizarlas eficazmente. En la escuela, eso puede requerir sustituir algunas clases de inglés por ingeniería de software.
Q: El gobierno británico ha puesto en marcha varias iniciativas para promover la adopción de AI . Cómo pueden adaptarse estas iniciativas para responder a las necesidades específicas del sector manufacturero?
Como empresa, CloudNC ha recibido apoyo del Reino Unido en más de una ocasión. Los programas de subvenciones para tecnología avanzada son útiles, y el Reino Unido es un buen hogar para nosotros: tiene una sólida base de fabricación de alto valor, grandes inversores y talento, y la mezcla adecuada de la mayoría de las cosas.
Lo único que le falta es el tamaño del mercado de fabricación, por lo que, como empresa de software, hemos tenido que buscar ventas en el extranjero desde el primer día de nuestra comercialización.
P: ¿Puede AI desempeñar un papel en la deslocalización de la fabricación, o seguirán siendo los costes y la eficiencia los factores que favorezcan la producción en el extranjero?
Sí, y la AI de CloudNC ayuda específicamente haciendo que los maquinistas sean más eficientes, lo que a su vez hace que los fabricantes sean más productivos. Así que la deslocalización es el resultado.
P: Imagine un futuro en el que las "fábricas inteligentes" sean moneda corriente en el Reino Unido o Estados Unidos. Cómo sería ese futuro y qué beneficios y riesgos potenciales habría que tener en cuenta?
Hay un riesgo mucho mayor que el de tener muchas fábricas inteligentes en el Reino Unido o Estados Unidos, que es: ¿y si no hay fábricas ni base de fabricación alguna?
Un país necesita ser autosuficiente en ciertos aspectos -defensa, alimentación-, pues de lo contrario es vulnerable, sobre todo si acaba de perder a su mayor socio comercial. El Reino Unido y Estados Unidos necesitan fábricas competitivas para funcionar con eficacia, y espero que nuestras soluciones les ayuden a funcionar, y a funcionar de forma productiva.
