Opinión

La inteligencia artificial generativa como motor para transformar necesidades en oportunidades en entornos industriales

El impacto de este paso es significativo para las industrias, ya que le permite a los equipos interdisciplinarios de ingeniería trabajar de forma más ágil y eficiente, Miguel D’Alessio opina en MDZ.

Miguel D’Alessio miércoles, 29 de mayo de 2024 · 07:00 hs
La inteligencia artificial generativa como motor para transformar necesidades en oportunidades en entornos industriales
Encontrar el tema de ayuda adecuado y generar una visualización básica y un código más rápido para los controladores lógicos programables. Foto: Shutterstock

Volver de la principal feria industrial del mundo en Hannover, es sinónimo de tener a disposición la innovación y el desarrollo para implementar hoy y mañana en cualquier mercado y segmento productivo. En sintonía con lo anterior, en la unidad de Digital Industries de Siemens, decidimos dar un paso más en el camino de la digitalización con el lanzamiento del primer producto de inteligencia artificial (IA) generativa para ingeniería en un entorno industrial. Siemens Industrial Copilot, es un asistente
generativo impulsado por IA, que está conectado al portal de automatización totalmente integrado (TIA Portal).

En él se puede encontrar data de simulación de procesos y automatización, ya que es parte de la plataforma Siemens Xcelerator. Este lanzamiento provee modelos de lenguaje del servicio Microsoft Azure OpenAI, por ejemplo, para aumentar la creación y optimización de software para la automatización de fábricas de cualquier industria productiva. Por otro lado, permite también la generación automatizada de un código en lenguaje de control estructurado (SCL), el cual en el TIA Portal puede tomar la  sugerencia de dicho código directamente de la IA, eliminando, entre otras cosas, la necesidad de copiar y pegar. 

Aumentar la creación y optimización de software para la automatización de fábricas de cualquier industria productiva.

Encontrar el tema de ayuda adecuado y generar una visualización básica y un código más rápido para los controladores lógicos programables (PLC). Lo anterior también hace que las funciones de ingeniería complejas reduzcan significativamente su margen de error, se incremente la calidad y la productividad aumente a largo plazo. Todo esto se puede llevar a cabo en un diálogo sencillo entre el ingeniero, el operador técnico y su Copilot, ya que la interfase permite una interacción rápida y sencilla. Y es que esta innovación no es menor, porque al poder explicar bloques de código SCL o guiar y crear fácilmente una visualización inicial de una máquina o instalación en WinCC Unified; las empresas pueden acceder a su instancia privada del servicio Azure OpenAI, que no utiliza datos del cliente para volver a entrenar modelos.

En economías en desarrollo y con permanentes desafíos como la nuestra y la de la región, avanzar en el potencial de la IA industrial, ayuda a reducir significativamente la carga de trabajo y resuelve las tareas repetitivas, permite a las empresas de grande, mediano y pequeño alcance, dedicar tiempo y esfuerzos en otras áreas que impacten al crecimiento del negocio. De igual manera, contribuye a sopesar una necesidad creciente a nivel global: la escasez de talento especializado para trabajar en las principales industrias como la automotriz, de infraestructura, mecánica, farmacéutica, bebidas y alimentos, química, oil & gas, transporte, minería y medicina. En ese sentido, el Copilot se transforma en ese apoyo permanente que permite darle seguimiento a las operaciones industriales de manera eficiente y sustentable, evitando frenos o baja productividad ante la ausencia de personal calificado.

En economías en desarrollo y con permanentes desafíos como la nuestra y la de la región, avanzar en el potencial de la IA industrial, ayuda a reducir significativamente la carga de trabajo. Foto: MDZ.

En las fábricas del futuro, todo estará interconectado, por eso la digitalización y el data driven como fuente de información clave y en tiempo real para la toma de decisiones, son las variables que seguirán transformando-día a día- el escenario industrial y ofrecerán nuevas posibilidades de optimización a lo largo de todo el ciclo de vida del producto y sus procesos. Este es el enfoque que tenemos en Siemens acerca de las fábricas autónomas, donde automatizar, optimizar, facilitar y operar con flexibilidad y resiliencia son las bases del desarrollo productivo y les permitirán a las compañías ahorrar costos, lograr eficiencia energética y de insumos; a la vez de enfocar a sus equipos, sean especializados o no, en tareas distintas que cuenten con el apoyo tecnológico para seguir creciendo.

Miguel D’Alessio.

Miguel D’Alessio, Country Head Siemens Digital Industries Argentina, Uruguay & Paraguay.

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