¿Conoces la Inteligencia Artificial de Mitsubishi Electric?

Mediante el uso de la inteligencia artificial, Mitsubishi Electric está haciendo que sus productos no solo sean más inteligentes, sino también más seguros y fáciles de usar. Como consecuencia, la compañía tiene como objetivo posicionar su plataforma Maisart AI no solo en el sector empresarial de la tecnología de automatización, sino de manera integral en un amplio espectro de industrias.

Por ejemplo, los algoritmos inteligentes de la gama AI ya se están utilizando para el control de sistemas de aire acondicionado, la navegación de unidades móviles y el mantenimiento predictivo de robots. Tecnológicamente, la plataforma combina enfoques tan diversos como Deep Learning, Reinforcement Learning y Big Data Analytics. Pero, ¿cómo se benefician de esta tecnología usuarios como fabricantes de máquinas y empresas de producción?

 

 

 

El Gerente de División Stefan Knauf y el Director de Marketing Jan-Philipp Liersch proporcionan las respuestas.

Usando Maisart, Mitsubishi Electric ha logrado dimensionar redes neuronales para que encajen en el firmware.

Stefan Knauf, Director de División de Automatización Industrial de Mitsubishi Electric

Mitsubishi Electric lanzó su plataforma Maisart en 2017. ¿Hasta dónde han llegado con él mientras tanto?

Stefan Knauf

Actualmente, cada vez más características de IA desarrolladas internamente se están traduciendo en productos concretos. Ya estamos proporcionando estas opciones Smart Plus en sistemas de automatización para controladores, servo accionamientos y robots.

 

 

 

Jan-Philipp Liersch

Al hacerlo, estamos persiguiendo un enfoque especial, porque Maisart no obliga al usuario a generar valor agregado únicamente a través de la nube y con una tropa de datos científicos. Por el contrario, nuestra filosofía es aplicar la IA justo donde se generan los datos. Solo entonces es posible sacar conclusiones directamente y alimentar las medidas directamente en el proceso, es decir, en la máquina. El tráfico de datos, la capacidad del servidor y los esfuerzos de seguridad necesarios se reducen al mismo tiempo.

 

 

 

 

El usuario puede comenzar con funciones individuales de IA y luego extenderlas a toda la fábrica.

Jan-Philipp Liersch, director de marketing de automatización industrial de Mitsubishi Electric

¿Cómo descubren los clientes si Maisart tiene las características de IA adecuadas para sus necesidades?

Knauf: Suministrar la batería completa de algoritmos no nos lleva muy lejos. En cambio, comenzamos al revés y le preguntamos al cliente qué objetivo tiene o qué problema quiere resolver. En términos de un proceso de fabricación, se trata principalmente de formas de prevenir errores. Y sobre los factores que tienen algún efecto en la calidad del producto. Es por eso que nuestro enfoque involucra deliberadamente a las personas en la máquina. Después de todo, generalmente tienen la mayor experiencia y conocen mejor los puntos conflictivos en el proceso.

Liersch: Hasta que un analista de datos encuentre puntos débiles en la nube, en algunos casos puede perder mucho tiempo. Por lo tanto, el uso de una solución de Big Data es mucho más elaborado que el uso de datos recopilados localmente. Especialmente si habla directamente con las personas responsables de los diversos pasos del proceso sobre los datos relevantes para ellos.

Entonces, ¿tienes que tratar a cada cliente individualmente?

Liersch: Correcto. También porque los fabricantes de máquinas y los usuarios finales tienen diferentes grados de experiencia con la IA. Tenemos clientes que ya han acumulado mucha experiencia en análisis de datos. Podemos interactuar con ellos en un nivel muy avanzado. Otras compañías todavía tienen dificultades para entender el tema. Ahí es cuando tienes que empezar por el principio, con los conceptos básicos de IA.

Knauf: Pero ya sea una PYME, una corporación, un operador de máquinas o un gerente técnico, siempre se necesita a alguien con una idea para crear valor agregado futuro con IA. Las grandes visiones tienden a venir de los escalones superiores. Las ideas prácticas generalmente provienen del taller. En última instancia, sin embargo, la Inteligencia Artificial debe adoptarse en todos los ámbitos en todos los niveles. En este sentido, actualmente es fácil ver un crecimiento tanto en la gama de aplicaciones para la IA como en la voluntad de usarla.

Liersch: Un área donde esto es claramente visible es la robótica.

¿De qué manera?

Liersch: Los sistemas robóticos son cada vez más complejos. Se necesitan algoritmos inteligentes y suficientes capacidades informáticas para mantener las aplicaciones manejables. El mejor ejemplo es la tendencia hacia la cooperación directa entre humanos y robots. La inteligencia artificial es necesaria para que esto sea seguro y sensato. Sin él, un robot como el Melfa Assista de Mitsubishi, que se convierte de un robot industrial clásico en un cobot con solo tocar un botón, sería impensable. La cinemática es incluso tan inteligente que se puede prescindir de sensores adicionales en muchos lugares. El control inteligente por sí solo le da habilidades de colaboración.

Maisart® es la marca de tecnología de IA de Mitsubishi Electric. El nombre significa “Mitsubishi Electric’s AI creates the State-of-the-ART in technology.”

 

 

 

Knauf: Otra área donde podemos observar fácilmente el desarrollo de las características de IA es el procesamiento industrial de imágenes. La IA ha estado en uso aquí durante muchos años, para distinguir entre partes buenas y malas, por ejemplo. Gracias a la creciente potencia informática y los algoritmos mejorados, la visión robótica continúa avanzando. Tanto es así que los robots de hoy han dominado la variedad de parámetros necesarios, por ejemplo, para realizar el control de calidad de los productos en la industria alimentaria, es decir, frutas y verduras.

¿Y se espera que el usuario se mantenga al día con estos avances sin conocimientos especializados de IA?

Liersch: Esta es una de las principales claves del éxito. Es por eso que otorgamos la máxima prioridad a la aplicabilidad directa de las funciones de IA. Ya se trate de opciones como la compensación de temperatura, el control de fuerza/par o la planificación autónoma de rutas, nuestras soluciones de IA, por supuesto, utilizan modelos complejos. Pero los preparamos para un uso fácil para que el usuario no tenga que tener muchos conocimientos de IA.

Además, también puede comenzar poco a poco, con funciones individuales en una máquina. Paso a paso, puede extender el uso de la Inteligencia Artificial a toda la fábrica a través del nivel máximo o la nube. El concepto Maisart también está diseñado para esto desde el principio.

¿Su generación actual de hardware de automatización ya es totalmente compatible con la IA?

Knauf: Usando Maisart, Mitsubishi Electric ha logrado dimensionar redes neuronales para que encajen en el firmware. Esto ahora se está aplicando a más y más productos de la cartera de Mitsubishi Electric y, debido a que Maisart se implementa en todas las divisiones, también está encontrando su camino en un número creciente de aplicaciones e industrias. Desde automatización y servicios de construcción hasta automoción.

En este viaje, creo que es fácil apreciar que realmente ha llegado el momento de aplicar la IA en la producción.

Cada vez más usuarios han captado el potencial inherente a ella. El cambio generacional entre ingenieros y técnicos también está contribuyendo a una mayor conciencia. Por último, pero no menos importante, las personas están entrando en contacto cada vez mayor con la Inteligencia Artificial en la vida cotidiana.

¿También ve esta tendencia entre sus propios empleados?

Knauf: Definitivamente. En última instancia, un requisito previo para el éxito de Maisart es preparar a nuestro propio equipo para la Inteligencia Artificial. Solo entonces podremos llevar las funciones de IA al mercado a gran escala. Para ser honesto, este es un proceso largo en el que todavía estamos en medio del camino.

Liersch: Nuestra red e-Factory es de gran ayuda aquí. Porque ofrece opciones de extensión increíblemente versátiles dondequiera que la cartera de Mitsubishi Electric tenga sus limitaciones. Por lo tanto, hay muchas empresas entre nuestros socios que ya tienen herramientas especiales para la implementación de IA y brindan un valioso soporte para tales aplicaciones.

Facilidad de aprendizaje

La nueva tecnología de IA facilita el aprendizaje rápido e incremental utilizando la capacidad de aprendizaje mejorada de Maisart, que representa una gran mejora con respecto a los métodos tradicionales que requieren una enorme cantidad de tiempo de aprendizaje para examinar varias entradas de datos y sus combinaciones. Mitsubishi Electric ha aprovechado su experiencia en automatización industrial, máquinas herramienta y tecnología de trabajo autónomo para refinar las capacidades de aprendizaje de la IA y facilitar el aprendizaje progresivo de los procesos de trabajo. En lugar de aprender toda la tecnología a la vez, la compañía ha simplificado el contenido y ha agregado un aprendizaje paso a paso fácil y automático para acelerar y agilizar el progreso del aprendizaje. Las pruebas internas han demostrado que el tiempo necesario para escribir el programa es sólo una décima parte del tiempo necesario para los procesos manuales.

Para reducir el tiempo de ciclo (tiempo promedio entre la producción de una unidad y el inicio del trabajo en la siguiente) cuando se utilizan equipos de producción como robots industriales, los trabajadores calificados generalmente tienen que realizar numerosos ajustes en el equipo de producción. Con la nueva IA de Mitsubishi Electric, por otro lado, los ajustes de ruta, velocidad, aceleración, etc. se realizan automáticamente. El procedimiento se aprende de antemano en un simulador para que la IA pueda realizar cambios automáticamente para acortar el tiempo de ciclo sin usar un sensor de imagen. El resultado es que la productividad iguala o incluso supera la de los equipos establecidos por trabajadores calificados.

En el ejemplo mostrado, Maisart es capaz de acelerar el proceso para permitir que un robot haga el trabajo de casi tres.

 

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