¿Y si pudieras crear lo que quisieras con sólo pulsar un botón?
Es un sueño de la humanidad, representado (y parodiado) hasta la saciedad en la ciencia ficción, desde Star Trek a Iron Man o el Enano Rojo: que con un solo clic, un ordenador inteligente pueda crear cualquier cosa que necesites: desde bebidas calientes y comida hasta un exoesqueleto superpoderoso, y todo lo demás.
Por supuesto, faltan muchos años para que esta visión se haga realidad. Pero los recientes avances en AI generativa significan que no estamos tan lejos como pensamos.
Artificiales. ¿Inteligente?
Vivimos en un mundo en el que herramientas de inteligencia artificial como Chat-GPT y DALL-E pueden crear nuevas palabras, imágenes y vídeos con sólo introducir unos pocos datos. Los resultados pueden ir desde lo curioso(¿nuevos episodios de Los Simpson AI?) a lo aterrador (aquí está la AI de Bing diciéndole a un periodista del NYT en un chat que quiere estar vivo), pasando por lo realmente impresionante.
Por ejemplo, todas las imágenes de este artículo se generaron introduciendo el eslogan actual de CloudNC, "Delivering single-click manufacturing to the world", en Mid Journey, un creador de AI. La AI generó estas imágenes en menos de un minuto: buscar equivalentes de un diseñador humano real desde cero podría llevar días o incluso semanas.
Las IA pueden, por tanto, crear facsímiles convincentes de la vida real con gran rapidez. Aunque este poder creará problemas -desde estudiantes que utilicen Chat-GPT para cumplir sus tareas de redacción hasta conspiranoicos que lo utilicen para generar noticias falsas-, los beneficios potenciales son exponenciales. La creatividad informática sin esfuerzo está al alcance de nuestra mano, permitiéndonos acortar la creación de palabras, imágenes, diseños o código.
Generar respuestas con AI
Entonces, ¿cómo encaja CloudNC en este nuevo futuro? Bueno... ¿por qué no preguntarle a una AI ?
Le hice esta pregunta a la herramienta Chat-GPT de OpenAI: "¿Cómo puede utilizarse AI generativa para mejorar la fabricación?". Esto es lo que respondió:
" AI generativa puede utilizarse para mejorar la fabricación de varias maneras:
- Optimización del diseño: La AI generativa puede utilizarse para optimizar el diseño de productos o componentes generando un gran número de diseños y evaluándolos en función de una serie de criterios de rendimiento. Gracias a la AI generativa, los fabricantes pueden explorar y evaluar rápidamente una amplia gama de alternativas de diseño, identificando diseños que no solo son óptimos en términos de rendimiento, sino también factibles de fabricar.
- Optimización de procesos: La AI generativa puede utilizarse para optimizar los procesos de fabricación generando y analizando grandes cantidades de datos relacionados con los parámetros del proceso, los ajustes del equipo y la calidad del producto. Mediante el análisis de estos datos, la AI generativa puede identificar mejoras en los procesos que pueden aumentar la eficiencia, reducir los residuos y mejorar la calidad del producto.
- Mantenimiento predictivo: La AI generativa puede utilizarse para predecir cuándo fallarán los equipos de fabricación y programar las actividades de mantenimiento en consecuencia. Mediante el análisis de datos procedentes de sensores y otras fuentes, la AI generativa puede identificar patrones que indiquen fallos inminentes de los equipos, lo que permite a los fabricantes abordar de forma proactiva las necesidades de mantenimiento antes de que se vuelvan críticas.
- Control de calidad: La AI generativa puede utilizarse para mejorar el control de calidad analizando datos de sensores y cámaras para detectar defectos en productos y componentes. Al utilizar la AI generativa para identificar y clasificar los defectos, los fabricantes pueden mejorar sus procesos de inspección y reducir el número de productos defectuosos que llegan al mercado.
- Optimización de la cadena de suministro: La AI generativa puede utilizarse para optimizar la cadena de suministro analizando datos relacionados con la demanda, los niveles de inventario y la logística. Al analizar estos datos, la AI generativa puede identificar oportunidades para optimizar los niveles de inventario, reducir los costes de transporte y mejorar los plazos de entrega, lo que se traduce en una cadena de suministro más eficiente y rentable.
En general, la AI generativa tiene el potencial de mejorar significativamente la fabricación mediante el aumento de la eficiencia, la reducción de los residuos, la mejora de la calidad del producto y la optimización de las operaciones de la cadena de suministro."
No está nada mal. De hecho, en CloudNC ya estamos desarrollando soluciones para algunos de estos problemas con CAM Assist.
AI te hará libre
Entonces, ¿funciona nuestra tecnología de la misma manera que Chat-GPT y DALL-E? Pues hay muchas similitudes. Todas se basan y se entrenan en conjuntos de datos sólidos, utilizando la orientación de ejemplos de la vida real para dar forma a las respuestas a nuevas preguntas.
En el caso de CloudNC, al utilizar nuestras soluciones, un usuario puede cargar un modelo 3D de cualquier pieza que desee crear. Nuestro software determina de forma autónoma las herramientas necesarias, cómo se van a utilizar y redacta el código para indicar a una máquina CNC cómo fabricarla, lo que aporta la sencillez de utilizar una impresora 3D al complejo mundo del mecanizado de precisión.
Esta asistencia automatiza la generación de la programación de la producción de la pieza a partir de la indicación que ha recibido el software, de forma similar a como Chat-GPT crea una copia a partir de un texto o DALL-E produce una imagen. De hecho, se acelera el proceso de diseño, cortocircuitándolo para que el camino desde la ideación hasta la creación sea órdenes de magnitud más corto de lo que antes era posible.
Para que quede claro, aún no estamos en un mundo en el que podamos pulsar un botón y ordenar a una AI que genere un artículo de nuestra elección: eso aún es ciencia ficción, y lo seguirá siendo durante algún tiempo. (La fabricación de cualquier cosa con un solo clic aún está lejos).
Sin embargo, es evidente que podemos acelerar drásticamente ciertas partes del proceso de generación de cualquier cosa con la tecnología, ya sea con Chat-GPT, DALL-E o CloudNC. Y eso significa que estamos mejorando mucho en la eliminación de los cuellos de botella que obstaculizan la producción, permitiendo que prospere la innovación, lo que en última instancia nos beneficiará a todos.
