Inteligencia artificial en la Impresión

Inteligencia artificial en la impresión

Con el fin de evaluar el potencial de la transformación digital para las empresas de la industria de la ingeniería mecánica y de plantas y, por lo tanto, también para los actores importantes de la industria de la impresión, ha analizado más de cerca la inteligencia artificial en la industria de la maquinaria en su revista en línea ” Transformación digital: la digitalización cambia el mundo ” (solo en alemán).

Con la inteligencia artificial , se dispone de una tecnología en la que se pueden estructurar, analizar y evaluar ingentes cantidades de datos. Las áreas de aplicación son múltiples: recomendaciones inteligentes, mejoras de procesos, detección de anomalías y errores, incluido el análisis de causa raíz, optimización del mantenimiento predictivo y el tipo y la velocidad con los que se diseñan y producen los productos.

Los cuatro pasos de la IA

Hay cuatro pasos básicos que deben tomarse en la mayoría de los casos cuando se trata de inteligencia artificial para alcanzar el resultado deseado. En su artículo “ Con la IA, el análisis y los datos inteligentes un paso adelante

Aquí se define el caso de uso y se describe una forma de cómo se pueden lograr los objetivos de los casos de uso. Particularmente importante en el campo de la IA es, por un lado, la definición de la tarea que la IA debe resolver y, por otro lado, los datos que la IA necesita para resolver la tarea de manera satisfactoria. Ambos puntos deben estar claramente definidos al inicio del proyecto.

Después de definir la base de datos necesaria, los datos se registran en el segundo paso. Estos datos pueden enriquecerse con etiquetas. En este paso se crea la base para la IA , por lo que es de particular importancia prestar atención a la alta calidad de los datos.

Luego sigue el tercer paso, en el que los datos recopilados y el conocimiento contenido en ellos se vierten en modelos. Sin embargo, el entrenamiento de los modelos también incluye una estrategia de evaluación, porque solo a través de una evaluación precisa podemos estar seguros de que hemos definido la tarea que le hemos dado a la IA con la precisión suficiente y hemos recopilado los datos correctos.

Por último, los modelos probados ahora se pueden usar productivamente. Sin embargo, este no es el final del proyecto, porque más datos pueden mejorar continuamente el modelo. El desarrollo de IA es un proceso iterativo que trabaja en estrecha colaboración con el proceso en el que participa la IA. La IA puede mejorar el proceso, lo que a su vez implica nuevas tareas para la IA y, por lo tanto, requiere nuevos datos.

Uso de la IA: ejemplos

La pregunta que queda ahora es: ¿Para qué se puede utilizar exactamente la IA en la industria de la maquinaria después de haber completado estos pasos? El primer ejemplo es la “optimización automática de los parámetros de configuración”. Con el uso del aprendizaje automático , se pueden acortar los pasos de trabajo en el proceso de producción de las empresas y, al mismo tiempo, aumentar la calidad hasta en un 75%. Optimiza el flujo de trabajo . La IA también se puede utilizar en el área de la evaluación de riesgos, por ejemplo, para determinar las influencias ambientales en la composición de los productos agrícolas, así como el pronóstico del riesgo de infestación por hongos.

Además, la IA puede identificar con éxito los factores que influyen en la calidad del producto. Los datos se utilizan como base y, con análisis adicionales, se puede determinar qué procesos se pueden mejorar significativamente. Además, se pueden identificar los factores que influyen en la calidad del producto. Esto asegura una mayor calidad a un menor costo. Por último, la IA también es útil en el área de control de calidad y optimización del proceso de producción . En procesos de producción extensos, como en un proyecto conjunto con varias empresas industriales de fabricación, una gran cantidad de factores que influyen juegan juntos para formar el producto terminado. Sin embargo, la verificación de errores solo es posible al final del proceso. Por lo tanto, en tales casos, se debe encontrar una forma común de identificarcondiciones de producción incluso antes de que se produzcan residuos. Además de la correlación de datos de los orígenes más diversos, la transformación correcta de los datos de los sensores es un desafío particular en tales casos. Con la ayuda de análisis estadísticos, se pueden derivar cambios en el uso de materias primas o ajustes en los parámetros del proceso a partir de los datos generados. Al optimizar estas variables de entrada, se pueden reducir los rechazos y, por lo tanto, también el ahorro de costos.

El potencial que ofrece la IA y la utilidad que ya brinda la convierten en un recurso muy valioso en el mundo de la industria de la maquinaria y la impresión.