Optimización de procesos industriales mediante sistemas de inteligencia artificial: un enfoque basado en aprendizaje profundo

Resumo

La inteligencia artificial está transformando diferentes aspectos de la  realidad actual, desde el impulso a nuevas líneas de investigación científica y la optimización de sistemas energéticos, hasta avances significativos en salud pública, agricultura, es por ello que el presente estudio tiene como objetivo analizar las limitaciones y oportunidades para implementar a futuro la inteligencia artificial en la industria manufacturera, dicho objetivo unido a metodología desarrollada permiten plantear como principales resultados que la articulación entre Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje profundo fortalece la optimización de procesos industriales, los resultados económicos, lo que a su vez genera un impacto en la sostenibilidad operativa, también se observan resultados de la IA en la gestión logística, mostrando los efectos positivos de implementar IA en procesos logísticos clave, destacando mejoras en los tiempos de entrega, consumo de combustible y reducción de retrasos, otros resultados dan cuenta de un incremento en la eficiencia operativa, lo que  posicionan a la IA como una solución esencial para las empresas, también se muestra que la IA permite ajustar dinámicamente los programas de producción en función de la demanda y las condiciones operativas, también se revela que los sistemas basados en visión artificial y redes neuronales son capaces de detectar defectos durante el proceso de producción con alta precisión, lo que reduce considerablemente las pérdidas por reprocesos o productos no conformes. Finalmente se plantea que la optimización de procesos industriales mediante de sistemas de inteligencia artificial, desde la perspectiva de aprendizaje profundo, representa un cambio sustancial en los procesos manufactureros modernos.