Nueva era: optimización y eficiencia en la manufactura con IA avanzada y aprendizaje automático
MadridInvestigadores de la Universidad de Virginia han desarrollado un innovador sistema de IA utilizando Aprendizaje por Refuerzo Multiagente (MARL) para optimizar la manufactura. Esta tecnología está diseñada para hacer que la producción sea más rápida, eficiente y con menos desperdicio. El sistema emplea agentes de IA para gestionar tareas en tiempo real, permitiéndole ajustarse automáticamente y continuar aprendiendo con el tiempo.
Esto es lo que la tecnología proporciona:
- Aumento en la velocidad y eficiencia de producción
- Reducción significativa de residuos
- Mejora en la calidad y consistencia del producto
- Capacidad de adaptación a cambios imprevistos
- Posibilidad de aplicación en diversas industrias
El nuevo sistema emplea algoritmos avanzados conocidos como C-MAAC y P-MAAC, que toman en cuenta las limitaciones de las máquinas y problemas inesperados durante la producción. A diferencia de los métodos tradicionales que buscan mejorar pasos individuales, el sistema UVA se centra en optimizar todo el proceso de producción para hacerlo más eficiente y adaptable.
31 de octubre de 2024 · 20:55
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Este avance abre nuevas posibilidades para mejorar las operaciones industriales. Sectores como la fabricación de automóviles y la industria electrónica pueden aprovechar estas mejoras. Las empresas pueden anticipar una mayor eficiencia y hacer sus operaciones más sostenibles al disminuir su huella de carbono. El sistema puede gestionar automáticamente problemas como fallos de maquinaria o cambios en los horarios de producción, lo que contribuye a reducir el tiempo de inactividad y a ahorrar energía.
La colaboración con General Motors fue crucial para asegurar que el sistema funcionara adecuadamente en situaciones del mundo real. Al aprovechar la experiencia de un fabricante de tal magnitud, los investigadores garantizaron que su tecnología resolviera problemas verdaderos de la industria. Como resultado, el sistema es lo suficientemente sólido como para mejorar la eficiencia en entornos de manufactura complejos.
Este sistema de inteligencia artificial busca optimizar la manufactura al combinar la eficiencia industrial con el respeto hacia el medio ambiente. En el mercado actual, es esencial ser tanto económicamente eficiente como ecológicamente responsable. Este nuevo desarrollo ofrece una solución que apoya la manufactura sostenible para el futuro.
El estudio se publica aquí:
http://dx.doi.org/10.1016/j.jmsy.2024.08.021y su cita oficial - incluidos autores y revista - es
Chen Li, Qing Chang, Hua-Tzu Fan. Multi-agent reinforcement learning for integrated manufacturing system-process control. Journal of Manufacturing Systems, 2024; 76: 585 DOI: 10.1016/j.jmsy.2024.08.02128 de octubre de 2024 · 13:31
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