MISIÓN 3 · Lección 5

Inteligencia Artificial en el Sector Industrial

La industria 4.0 se apoya en la Inteligencia Artificial para optimizar la producción, mejorar la calidad y anticipar fallos. En esta lección exploraremos cómo la IA transforma el sector industrial.

Aplicaciones principales

• Mantenimiento predictivo: detección temprana de fallos en maquinaria.
• Control de calidad: visión por computadora para detectar defectos en productos.
• Optimización de procesos: algoritmos que ajustan parámetros de producción en tiempo real.
• Robótica inteligente: robots autónomos y colaborativos (cobots).
• Gestión de la cadena de suministro: predicción de demanda y logística avanzada.

Ejemplo: mantenimiento predictivo

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier

# Variables: temperatura, vibración, presión
ensamblador = VectorAssembler(inputCols=["temperatura", "vibracion", "presion"], outputCol="features")
datos = ensamblador.transform(df)

modelo = RandomForestClassifier(labelCol="falla", featuresCol="features").fit(datos)
predicciones = modelo.transform(datos)
predicciones.select("falla", "prediction").show(5)

Ejemplo: control de calidad con visión artificial

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# CNN para clasificar productos defectuosos
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(128,128,3)),
    layers.MaxPooling2D((2,2)),
    layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2,2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(2, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Beneficios de la IA en la industria

• Menor tiempo de inactividad gracias al mantenimiento predictivo.
• Reducción de costos operativos y de producción.
• Mayor eficiencia energética y sostenibilidad.
• Productos con menos defectos y mayor calidad.

Retos en la industria

• Alto costo inicial de implementación.
• Integración con maquinaria y sistemas heredados.
• Requerimiento de personal capacitado en IA y Big Data.
• Ciberseguridad en fábricas conectadas.

Casos de éxito

• General Electric: mantenimiento predictivo en turbinas y motores.
• Siemens: fábricas inteligentes con gemelos digitales.
• Bosch: control de calidad con visión por computadora.
• Tesla: automatización y robótica avanzada en líneas de producción.

Impacto en el futuro

• Expansión de fábricas totalmente autónomas.
• Uso extendido de gemelos digitales en procesos industriales.
• Mayor colaboración humano-robot en la producción.
• Producción más flexible y personalizada.

Reflexión final

La IA en la industria es un motor clave para la transformación digital. Su implementación permitirá mayor competitividad, sostenibilidad y adaptación a las necesidades del mercado global.