Notas editoriales

En la ac­tua­li­dad, la in­dus­tria ma­nu­fac­tu­re­ra es­tá ex­pe­ri­men­tan­do una trans­for­ma­ción ace­le­ra­da gra­cias a las he­rra­mien­tas de in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial y ma­chi­ne lear­ning.

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Uno de los as­pec­tos más crí­ti­cos de es­ta evo­lu­ción es la op­ti­mi­za­ción de la se­cuen­cia de pro­duc­ción, es­pe­cial­men­te en las fá­bri­cas de in­yec­ción de plás­ti­co.

Pa­ra com­pren­der la im­por­tan­cia de la op­ti­mi­za­ción en es­te con­tex­to, es esen­cial co­no­cer có­mo fun­cio­na la pro­duc­ción de pie­zas plás­ti­cas. Es­tas fá­bri­cas ope­ran va­rias má­qui­nas de in­yec­ción, ca­da una ca­paz de pro­du­cir di­fe­ren­tes ti­pos de pie­zas.

Ca­da má­qui­na tie­ne tiem­pos de ci­clo, que in­clu­yen no so­lo la in­yec­ción del plás­ti­co, sino tam­bién el en­fria­mien­to ne­ce­sa­rio pa­ra que la pie­za man­ten­ga su for­ma. Ade­más, exis­te un tiem­po de pre­pa­ra­ción, co­no­ci­do co­mo tiem­po de con­fi­gu­ra­ción, que es ne­ce­sa­rio pa­ra cam­biar los mol­des de una or­den a otra.

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La com­ple­ji­dad se in­cre­men­ta cuan­do hay múl­ti­ples ór­de­nes de pro­duc­ción que de­ben ser ges­tio­na­das si­mul­tá­nea­men­te. Ca­da or­den tie­ne sus pro­pias ca­rac­te­rís­ti­cas: la can­ti­dad de pie­zas a pro­du­cir, los tiem­pos de ci­clo y las prio­ri­da­des ba­sa­das en fe­chas de en­tre­ga. Por lo tan­to, la op­ti­mi­za­ción de la se­cuen­cia­ción de es­tas ór­de­nes se vuel­ve cru­cial pa­ra ga­ran­ti­zar la efi­cien­cia de la plan­ta y cum­plir con las ex­pec­ta­ti­vas del clien­te.

Pa­ra lo­grar es­to, se re­co­lec­tan y ana­li­zan di­ver­sos da­tos de pro­duc­ción. Ca­da or­den in­clu­ye in­for­ma­ción vi­tal, co­mo la can­ti­dad de pie­zas, el tiem­po de ci­clo re­que­ri­do, el tiem­po de con­fi­gu­ra­ción en­tre di­fe­ren­tes mol­des, así co­mo la prio­ri­dad y la fe­cha de en­tre­ga de ca­da pe­di­do. Con es­ta in­for­ma­ción, se pue­de desa­rro­llar un mo­de­lo de ma­chi­ne lear­ning que op­ti­mi­za la se­cuen­cia de pro­duc­ción.

Uno de los en­fo­ques más pro­me­te­do­res es el apren­di­za­je por re­fuer­zo, un ti­po de ma­chi­ne lear­ning don­de el sis­te­ma apren­de de sus pro­pias ac­cio­nes. En es­te ca­so, el mo­de­lo se en­tre­na eva­luan­do di­fe­ren­tes se­cuen­cias de pro­duc­ción y apren­dien­do a mi­ni­mi­zar los tiem­pos de inac­ti­vi­dad, es de­cir, el tiem­po que las má­qui­nas no es­tán pro­du­cien­do de­bi­do a cam­bios de mol­de o con­fi­gu­ra­cio­nes.

Ima­gi­ne­mos un ejem­plo prác­ti­co: una plan­ta de in­yec­ción de plás­ti­co re­ci­be cua­tro ór­de­nes de pro­duc­ción. La pri­me­ra or­den re­quie­re 1000 pie­zas y tie­ne una al­ta prio­ri­dad, con un tiem­po de ci­clo de 5 mi­nu­tos por pie­za. La se­gun­da or­den es más pe­que­ña, pe­ro tam­bién ne­ce­si­ta ser com­ple­ta­da pron­to.

Al apli­car un mo­de­lo de ma­chi­ne lear­ning, se pue­de iden­ti­fi­car la se­cuen­cia óp­ti­ma pa­ra pro­ce­sar es­tas ór­de­nes, re­du­cien­do el tiem­po to­tal de pro­duc­ción y ase­gu­ran­do que se cum­plan to­das las fe­chas de en­tre­ga.

Los re­sul­ta­dos de es­ta op­ti­mi­za­ción son sig­ni­fi­ca­ti­vos. Des­pués de im­ple­men­tar el mo­de­lo, la plan­ta pue­de lo­grar una re­duc­ción con­si­de­ra­ble en el tiem­po de pro­ce­sa­mien­to to­tal. En nues­tro ejem­plo, la op­ti­mi­za­ción per­mi­tió una dis­mi­nu­ción de has­ta 18 ho­ras en el tiem­po to­tal re­que­ri­do pa­ra com­ple­tar las ór­de­nes.

Es­ta me­jo­ra no so­lo au­men­ta la efi­cien­cia ope­ra­ti­va, sino que tam­bién ase­gu­ra que las em­pre­sas pue­dan sa­tis­fa­cer las de­man­das de sus clien­tes en el tiem­po pro­me­ti­do.

La im­ple­men­ta­ción de in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial y ma­chi­ne lear­ning es­tá re­vo­lu­cio­nan­do la ma­ne­ra en que las fá­bri­cas de in­yec­ción de plás­ti­co op­ti­mi­zan sus pro­ce­sos de pro­duc­ción. Al apro­ve­char es­tos avan­ces tec­no­ló­gi­cos, las em­pre­sas pue­den me­jo­rar su efi­cien­cia, re­du­cir cos­tos y, lo más im­por­tan­te, ofre­cer un me­jor ser­vi­cio al clien­te.