18 Oct MESA DE DIÁLOGO: ¿Estamos preparados para la implantación de tecnologías de inteligencia artificial?
El evento concluyó con una mesa de diálogo en la que se abordó como tema genérico si el sector industrial estaba preparado para la implantación de tecnologías de Inteligencia Artificial. El moderador de la mesa fue David Muñoz, ingeniero, encargado de la digitalización de los procesos de producción en Ford donde está implantando la estrategia de ‘cero defectos’ en las factorías.
Como integrantes de la mesa contamos con Joaquín Carretero, director de estrategia 4.0 de Nunsys; con Diego Ospina, responsable de I+D en CT Ingenieros de Catalunya, y con Manuel Suárez, CEO de Tyris AI.
En su presentación, David Muñoz propuso a los asistentes imaginarse un futuro disruptivo en 2045 donde, como en la edad media, los señores feudales sean las granes empresas tecnológicas (Apple, Google, Amazon…) y el resto de la sociedad sean los plebeyos que acaban trabajando para ellos. De manera muy gráfica también señaló el hecho de que, al igual que la velocidad que adquieren los cambios climáticos por el calentamiento global impide a las especies adaptarse y provoca su extinción (actualmente estamos en la sexta gran extinción), el cambio tecnológico pone en peligro de extinción los diferentes sectores económicos. La velocidad del cambio es el elemento que puede acabar con las empresas y apuntó que tenemos tres opciones: no hacer nada, dejarse llevar o diseñar un plan. Es evidente que los asistentes a la jornada han optado por la opción de diseñar un plan y para ayudarles en esa tarea, se plantea esta mesa de diálogo.
Los objetivos a alcanzar con esta conversación: aprender que todo se puede digitalizar; que no hay que tener miedo a la digitalización; trazar un camino para implantarla y salir de la jornada con un compañero de viaje para llevarla a cabo.
Comienza la mesa con la presentación de Joaquín Carretero, de Nunsys:
“Actualmente trabajo como director de estrategia 4.0 en Nunsys. Realicé un master de industria 4.0, el primero de España, y como proyecto fin de master se me ocurrió, viendo que no había una estructura documental, que todo esto estaba un poco deslavazado: decidí elaborar una relación entre las necesidades que había en las empresas y las tecnologías habilitadoras que existían en ese momento para suplir esas necesidades.
Total, que me aventuré a redactar una guía que al final se ha convertido en un documento de 120 páginas donde explico qué es, qué tecnologías nos pueden ayudar y sobre todo abre camino a la necesidad de una estrategia a largo plazo y centradas en el cliente.
Esta publicación se fue publicando en Linkedin por fascículos y a partir de ahí se amplió mi red de contactos y empezaron a contar conmigo para entrevistas, ponencias y gracias realmente a ese trabajo que fue bastante arduo, conseguí una posición en este mundo de la industria 4.0”.
Turno de presentación para Diego Ospina, de CT Ingenieros de Catalunya:
CT Ingenieros de Catalunya es una empresa que pertenece a CT Engineering Group. Prestamos servicios de ingeniería para todo el sector del transporte: automoción, aeronáutica, naval y ferroviaria, además de plantas de energía. Es de capital 100 % español, tenemos plantas en todo el territorio nacional además de Alemania, Inglaterra, India.
Ofrecemos servicios de ingeniería en toda la cadena. Tenemos un ADN innovador. A veces nos sale bien, otras no. Si nos tenemos que equivocar, queremos fracasar rápido para volverlo a intentar cuanto antes. Estamos intentando poner en marcha nuestro embudo de innovación. Tenemos cinco proyectos en marcha de industria 4.0 (desarrollo de resinas termoplásticas, robótica…). Nos han permitido empezar a tener un cierto impacto en nuestro entorno. Ahora, además de los servicios tecnológicos y de ingeniería, hemos detectado cierta confusión en cuanto a lo que la industria 4.0 puede ofrecer a las empresas, y hemos creado una consultoría estratégica en transformación digital donde acompañamos a nuestros clientes en el proceso de definir sus líneas estratégicas, sus proyectos piloto prioritarios y, sobre eso, se diseñen proyectos concretos que puedan añadir valor realmente a su proceso.
Comienza el diálogo con la primera pregunta: ¿Qué lógica debe seguir un empresario para detectar que le hace falta un proyecto de IA?
Carretero: “A veces no hay fácil. La IA está pensada para resolver problemas muy eficientemente. Pero cuesta identificarlos a veces. Por ejemplo, un problema de clasificación, a veces se pone una persona para ver qué es apto o no, ahí la IA puede ayudar y hacerlo más rápido. Cuando hay algún problema del tipo de reconocer variaciones, conocer comportamientos anómalos… todo eso se puede solucionar con 4.0.
Muchas veces esos problemas tienen una solución clásica y la persona encargada no sé da cuenta de que hay tecnología que puede mejorar el sistema. Buscar lo óptimo puede conllevar unos beneficios enormes”.
Ospina: “Puede haber dos estrategias: que el cliente detecte problemas y la que hemos visto que es la más apropiada: desarrollar un plan de transformación digital personalizada. No todas las tecnologías habilitadoras (ocho) pueden servir realmente a todas las empresas. Se buscan tres cosas: o reducción de costes, o mejorar margen, o nuevo modelo de negocio”.
Pregunta: ¿Cuáles son los requisitos para introducir estas tecnologías? ¿Cómo hacer uso de los activos humanos de la empresa para que sigan siendo útiles?
Suárez: “Es muy importante la pérdida del miedo al cambio que suponen la implantación de estas tecnologías. Lo importante es la formación que tenemos que dar a los operarios. La principal resistencia es que se va a quitar trabajo a operarios, el proceso no se va a hacer igual… la respuesta no es dejar sin trabajo a la gente. La respuesta es formar a las personas. Adaptarnos a este cambio de paradigma. Que los operarios que ahora hacen un proceso que va a hacer en un futuro de manera óptima un sistema de IA, que se formen para pasar a ser los responsables de esa tecnología y del control y la programación de esa tecnología”.
Pregunta: ¿Qué hacemos con las instalaciones? ¿Y si tengo máquinas del siglo pasado?
Carretero: “Un proyecto de IA donde se predice siempre tiene un riesgo, siempre hay un porcentaje de error y uno de éxito. Lo bueno es saber a qué nos enfrentamos, qué considera la empresa que es un porcentaje de éxito real y que estemos por encima de ese umbral. Muchas veces las máquinas, aunque sean modernas, no están preparadas. Lo normal es que no dispongan de muchos sensores. Ahora ya empieza a haber unos interfaces de comunicación con las máquinas, algo más modernas. Esto está cambiando a ritmo vertiginoso, pero todavía hay mucho que hacer. Se puede sensorizar externamente, auscultar a la máquina donde le duela y estar vigilando cuál es su estado de salud, cuál puede ser un síntoma de anomalía”.
Pregunta: ¿Es caro?
Joaquín Carretero: “no es caro. Un proyecto de estos puede tener un baremo de entre 10.000 y 30.000 euros. ¿Y de qué depende asumir la inversión o no? Nosotros hemos ido a trabajar para muchas empresas donde nos han dicho “si con 10.000 euros puedo comprar 10 motores y tengo cubiertos 20 años, ¿para qué quiero un proyecto de estos?”. Eso puede funcionar para máquinas que no te hacen perder dinero si se paran, que son críticas en tu proceso de producción, pero hay otras que, si se paran, supone un gran problema. En esos casos, este tipo de proyectos se amortizan rápidamente y los responsables de mantenimiento están más tranquilos. Primero hay que identificar el dolor y ver si el dolor realmente justifica este tipo de proyectos”.
Pregunta: ¿La propiedad de los datos de quién es? Es un tema legal, no técnico y a veces eso nos impide lanzar proyectos disruptivos.
Ospina: “Nosotros, los proyectos donde hemos tenido que trabajar con datos, la negociación de la propiedad de datos se hace directamente y se define a priori qué parte de los datos son de cada parte. Nuestra experiencia es que cada proyecto se particulariza este aspecto y es algo que hay que dejar definido. Nos obligan a dejarlo definido antes. ¿cómo va a evolucionar cuando se escalen los proyectos? Yo lo desconozco”.
Suárez: “Es importante diferenciar. El tema de los datos es muy importante. Puedes coger datos de varios sitios pero luego los procesas y generas un modelo de analítica predictiva que es el resultado del procesamiento de una gran cantidad de datos, ¿de quién es la propiedad intelectual? Hay grandes corporaciones quetodos estos temas es lo que primero que pone sobre la mesa y tienen que escalar aguas arriba para tener ciertas autorizaciones y definir de quién es la propiedad intelectual del proyecto y esto es bloqueante”.
David Muñoz pregunta a Manuel Suárez, CEO de Tyris: ¿cuántos datos subrogados en cantidad y tiempo necesitáis para iniciar un proyecto?
Suárez: “Depende. Por simplificar mucho, hay que diferenciar cuando vamos a implantar un sistema de optimización y vamos únicamente a una instalación de producción en concreto o si vamos a definir patrones de comportamiento que después nos permitan corregir determinados dolores a nivel de líneas de producción completas. Obviamente, la cosa cambia. Cuando vamos a parques de máquinas completos es muy recomendable que tengan plataforma de integración de datos ya funcionando y que tengan un volumen de datos, por ejemplo, de varios años, sería lo ideal.
Cuando es solo una máquina y empezamos con un piloto y demás, normalmente, con comenzar historizando tres meses de datos (habría que mirar cada caso) podríamos empezar ya a tener conclusiones e identificar patrones de comportamiento eficientes”.
El moderador pregunta por el papel de la estadística y las matemáticas en todo este proceso de digitalización y proyectos de IA.
Carretero: “en Nunsys tenemos diferentes herramientas para diferentes casuísticas. Proyecto de reconocimiento de emociones, realidad aumentada… En definitiva, la estadística tiene que ver en los algoritmos pero, sobre todo, esos estudios estadísticos son válidos cuando siempre se hace lo mismo, si hablamos de repetitividad. Si metemos un elemento disruptivo, seguramente esos números se desencajarían”.
David Muñoz pregunta: para lanzar los proyectos a un coste mínimo, ¿qué estrategias debemos seguir los empresarios?
Diego: “Para minimizar el coste, podemos hablar de dos caminos: cuando el cliente sí tiene intención de invertir y ahí se hace una negociación ‘tradicional’ o, el otro camino, es recurrir a subvenciones públicas para financiar el proyecto piloto”.
Pregunta: En estos proyectos, ¿se usan herramientas existentes o solo herramientas ad hoc?
Suárez: “A nivel de desarrollos ad hoc, a nivel de estadística se pueden resolver muchos problemas, pero hay otro tipo de variables que pueden entrar en el juego y nos ayudan a ser más precisos. Sí es cierto que hay herramientas estandarizadas para generar analítica predictiva, son comerciales que funcionan a modo de asistentes que puedes ‘personalizar’ hasta cierto límite. Pero otros problemas requieren una flexibilidad mayor”.
El moderador de la mesa pregunta a los participantes cuáles son, en base a su experiencia, los proyectos más demandados.
Suárez: “sistemas de calidad predictiva se están requiriendo mucho a nivel de mecanizado donde son muy aplicables para realizar mejores identificaciones a nivel de calidad y de fallos de mantenimiento. Sistemas de atornillado, en automoción, están muy presentes y van a seguir estando cuando llegue la electrificación porque son sistemas “muy optimizables”. Luego sistemas sobre eficiencia energética, aguas, ferroviario, planificación de la producción. Hay un abanico de aplicaciones bastante rico”.
Ospina: “Básicamente, la automatización de la inspección de calidad a final de línea es una de las aplicaciones donde hay alta demanda. A nosotros también nos demandan el tema de simulación robótica para disminuir tiempos y costes a la hora de implantar nuevas líneas o modificarlas”.
Carretero: “Nunsys tenemos mucha variedad de servicios y nos hemos dado cuenta de que la IA iba salpicando más nuestras áreas de negocio y no tenemos una unidad de IA. Se está gestando y pretendemos ponerla en marcha el año que viene. Ha sido un poco la demanda o la necesidad de proyectos. Muchas veces las herramientas tradicionales no son suficientes”.
David Muñoz concluye el diálogo preguntando a Diego Ospina si han observado un incremento en perfiles de IT en el personal de las empresas en las que trabajan.
Ospina: “Sí. Nosotros mismos estamos contratando más gente con perfil telecomunicaciones y electrónico. En los clientes también notamos ese interés. También existe la posibilidad de formar a trabajadores para que se estén cualificados para la industria 4.0”.
Concluye la mesa de diálogo con conclusiones a cargo del moderador, el ingeniero David Muñoz: “la IA está aquí para quedarse; en este proceso es muy importante la creatividad y siempre debemos usar la tecnología en nuestro beneficio”.
Subvencionado por: