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.