May 30, 2023
El fabricante de metal y el metaverso
ipopba / iStock / Getty Images Plus Imagina que es tu primer día en un metal
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Imagínese que es su primer día en un fabricante de metal que se ha ido sin papel y parece estar bien encaminado para conectar máquinas y convertirse en un taller verdaderamente basado en datos. En todo el taller, verá tableros ubicados estratégicamente, cada uno de los cuales muestra hacia dónde se dirige el trabajo; adónde va; y si está adelantado, a tiempo o retrasado. Todo está funcionando, tan suave como puede ser.
Luego suena una alarma y todos escuchan un fuerte estruendo. El sistema automatizado de corte por láser acaba de fallar. Las horquillas que recogen un nido cortado se atascaron. Los listones sucios y las condiciones de corte menos que óptimas atraparon el metal fundido que aún no se había evacuado de la ranura y finalmente soldaron la lámina a la mesa de corte. La lucha comienza cuando aumenta el tiempo de inactividad inesperado de la máquina.
Idealmente, con los sensores correctos en el lugar correcto y con los datos que se utilizan para desarrollar información e inteligencia útiles (sin mencionar el régimen de mantenimiento correcto que requiere una limpieza frecuente de los listones), tales choques deberían convertirse en una rareza. Pero el mundo no es ideal. Suceden cosas, y es importante saber cómo las organizaciones lidian con un mundo imperfecto. Aquí, el modelado y la simulación jugarán un papel cada vez más importante.
"El siglo XXI será el siglo de la simulación. El siglo XX tuvo que ver con la imagen televisada. Fue la primera vez en la historia de la humanidad en la que, si queríamos entender lo que estaba pasando en el mundo, podíamos revisar imágenes de ello. El siglo XXI se tratará de modelado y simulación. Puede ejecutar una simulación para predecir lo que podría suceder y luego tomar decisiones sobre qué hacer".
Ese fue Richard Boyd, fundador y director ejecutivo de Tanjo (rima con "Bango"), una empresa de inteligencia artificial (IA) de Chapel Hill, Carolina del Norte, que desarrolla lo que llama el "cerebro empresarial", un concepto que describió durante una charla en FABTECH 2019 en Chicago.
"Un sistema de aprendizaje automático puede mapear todo en una organización", dijo en la feria de 2019. "Luego, en el momento en que detecta que alguien está tratando de hacer algo, dice: 'Oh, aquí hay algo similar que hemos hecho antes. Déjame sacar eso para ti y déjame conectarte con personas y el contenido que sería ayudarte a hacerlo'".
También es fundador de Ultisim, una startup que se enfoca en la tecnología de gemelos digitales y el metaverso. Más allá de la simulación, los gemelos digitales modelan una contraparte física del mundo real y usan datos en tiempo real para mostrar cómo se comporta esa contraparte en el desorden del mundo real. Boyd regresó a FABTECH de este año, que se llevó a cabo en Atlanta del 8 al 10 de noviembre, donde habló sobre el potencial de la simulación y un término que rara vez se escucha en los círculos de fabricación de metales: el metaverso.
La idea de un metaverso no es nueva. El autor Neal Stephenson escribió al respecto en su novela de ciencia ficción "Snow Crash" a principios de la década de 1990. Piense en la realidad virtual y aumentada, impulsada por IA y aprendizaje automático, que simula el mundo y todo lo que hay en él.
Desde la perspectiva de un fabricante, el metaverso podría proporcionar una visión predictiva de toda la empresa e incluso de su lugar en el mercado más amplio. El concepto va mucho más allá de las simulaciones que muestran lo que podría suceder en condiciones prescritas. Lo que es más importante, el metaverso agrega el elemento humano, incorporando las relaciones con los clientes y cómo los equipos interactúan entre sí y con la tecnología. De esta manera, el metaverso aborda cómo los humanos y las tecnologías dan forma al mundo.
Un componente clave es la IA, una amplia tecnología que hace posible el aprendizaje automático. "Al principio, la IA permitió a los humanos automatizar el trabajo humano diciéndoles a las máquinas qué hacer. La nueva IA es el aprendizaje automático, donde las máquinas ahora pueden inferir su propia comprensión a partir de grandes conjuntos de datos de ejemplos y nos permitirán hacer cosas nuevas. También puede proporcionar nuevos conocimientos sobre cómo los humanos y las máquinas pueden cooperar [para lograr] objetivos".
Gran parte del trabajo de su empresa se ha centrado en cómo interactúan los humanos y las máquinas, además de responder una pregunta fundamental: ¿Qué deben hacer los humanos y qué debe dejarse a la automatización? ¿Cuál es el equilibrio adecuado para optimizar los resultados?
Después de un período en Lockheed Martin como director de Virtual World Labs, Richard Boyd lanzó Tanjo, una empresa centrada en inteligencia artificial y aprendizaje automático, en 2013. En 2017, cofundó Ultisim, una empresa centrada en tecnologías de gemelos digitales.
Como ha demostrado la IA, la automatización puede revisar e interpretar una gran cantidad de puntos de datos en un instante, desarrollando resultados que ningún humano podría jamás. Entonces, los humanos pueden actuar sobre esos datos. La tecnología no disminuye sino que amplifica la efectividad de cada decisión humana.
Boyd (cuya cuenta de Twitter es @metaversial) ha sido optimista sobre el potencial del metaverso durante años. Ha trabajado con estudios de Hollywood y compañías de juegos de computadora, fabricantes aeroespaciales y de defensa, varios gobiernos de todo el mundo, sistemas de atención médica, industria del petróleo y el gas, universidades, planificadores urbanos y la lista continúa. Su amplia experiencia brinda a los fabricantes de metal una idea de lo que está sucediendo en otros sectores y cómo, solo quizás, la tecnología algún día podría aplicarse al taller de fabricación.
Para ilustrar, Boyd describió gemelos digitales desarrollados para sistemas hospitalarios. "En los hospitales, hay muchos equipos que se configuran en el sitio para diferentes tipos de casos de uso. No hay una sola forma. Todo tipo de resolución de problemas ocurre en tiempo real, y ahí es donde la coreografía humana entra en escena. Aquí es donde el metaverso realmente se vuelve poderoso, cuando agrega los efectos del comportamiento humano a un sistema.
"Aplicar el comportamiento humano al modelo es clave", continuó Boyd. "Los humanos son notoriamente impredecibles, pero ahí es donde el desafío se vuelve interesante. En este punto, hemos hecho simulaciones para el Departamento de Defensa y estamos simulando países enteros".
Al describir un esfuerzo, Boyd recordó una simulación que midió los efectos de construir una escuela para niñas en la provincia de Helmand, Afganistán. "¿Puedes construir una escuela para niñas allí? Claro que puedes, pero ¿cómo reaccionará la gente? No puedes hacer esto en el vacío. Físicamente puedes construirlo, pero ¿cuáles son los de segundo, tercer o cuarto orden?" efectos? Se trata de ser capaz de modelar los valores y tradiciones de todas las personas involucradas para evitar sorpresas".
Agregó que tal enfoque podría aplicarse a la ingeniería, compras, fabricación y gestión de la cadena de suministro. ¿Cuáles son los elementos de comportamiento que afectan la compra de un material sobre otro? ¿Cómo afectaría este diseño de producto, utilizando un componente disponible solo de ciertos proveedores, la cadena de suministro y la capacidad de recuperación de la producción?
"Si vas a resolver el problema, debes resolver todo el problema", dijo Boyd. "Y ahora tenemos las herramientas para modelar y simular eso".
La exhaustividad del metaverso podría hacer que todavía parezca ciencia ficción. Después de todo, puedes modelar cosas físicas; cómo ese 16-ga. formas de aluminio con este conjunto de herramientas específico; cómo estas variables de corte afectan las características de este rayo láser al cortar este perfil en ese material. Pero cuando surge la conversación sobre modelar los comportamientos de las personas, las cejas comienzan a fruncirse. Dicho esto, el seguimiento y modelado del comportamiento no es una disciplina nueva. Ha ayudado a convertir a los grandes gigantes tecnológicos (especialmente a los que dependen de la publicidad) en lo que son hoy.
"No importa cuánto los modeles", dijo Boyd, "los humanos son notoriamente difíciles de predecir. Cambiamos mucho los estados de comportamiento. Pero tenemos disciplinas en torno a eso", y agregó que los modelos se han usado para construir equipos que van más allá de lo individual. habilidades y profundizar en aspectos de comportamiento, especialmente cómo los humanos interactúan con la tecnología.
"No estamos hablando solo de ergonomía o de una mejor HMI [interfaz hombre-máquina], ni estamos hablando de adaptar a los humanos a la tecnología. Es algo simbiótico e incorpora más que educación, habilidades y experiencia. Si eres un buen líder, tendrás que prestar atención a todo esto".
Desde la observación del trabajo hasta los programas formales de aprendizaje, la capacitación en manufactura se ha arraigado en algún tipo de capacitación de mostrar y contar. Los experimentados enseñan a los menos experimentados. Sin embargo, tal enfoque tiene un defecto.
"Si un determinado problema nunca ocurre durante el aprendizaje", dijo Boyd, "entonces [el aprendiz] nunca aprende a lidiar con él".
La transferencia de conocimiento en general puede tener un elemento de secreto. El personal de primera línea no documenta sus procesos y los gerentes no se lo piden. Sus resultados, dicen, son lo que realmente importa. Lo mismo ocurre con otros puestos en la empresa, como las relaciones de un vendedor con clientes clave.
"Pero ese conocimiento es crítico", dijo Boyd, "y podemos encapsularlo en sistemas expertos. Es difícil y encuentras mucha resistencia, especialmente de personas dentro de una empresa que tienen conocimientos especializados. Eso es seguridad laboral. Pero si usted es un fabricante, no puede permitirse el lujo de que esa persona con ese conocimiento se vaya. Podría jubilarse. Podría ser atropellado por un camión. ¿Entonces qué? Llamamos a este problema el tsunami plateado. Idealmente, los sistemas se desarrollan con sus activos cooperación, y están incentivados para [cooperar]".
La industria vio esa resistencia con la introducción de software de ventas, como Salesforce.com y otras plataformas. Ningún vendedor quería registrar su actividad, aunque podría ayudar a los superiores a tomar mejores decisiones y pronósticos. "Lo mismo se aplicaba hace años a CAD", recordó Boyd. "Cuando estaba en una empresa de ingeniería, intentaron que los dibujantes dejaran de usar papel. Y lucharon en cada paso del camino, diciendo: 'Este es mi método especializado'".
Las generaciones futuras podrían tener una nueva percepción del conocimiento. Imagine a un joven operador de máquinas entrando en el campo dentro de unas décadas. Aprenden de trabajadores experimentados, pero aumentar eso es un gemelo digital de la operación, no solo de la máquina frente a ellos sino de toda la planta, incorporando los efectos del comportamiento humano. Alguien no aparece. El gemelo digital simula cómo se reorganizaría un equipo con capacitación cruzada para mantener la producción en marcha.
Tales experiencias simuladas se ejecutan a través de un problema tras otro. Cuanta mejor información tenga el gemelo digital, mejor y más poderoso se vuelve. Se podrían aplicar modelos similares a ingeniería, compras e incluso ventas, analizando patrones de comportamiento del pasado para simular posibles resultados.
Como dijo Boyd: "Ya no se pregunta simplemente: '¿Puedo hacerlo? ¿Puedo distribuirlo y puedo pagarlo? ¿Cómo se va a utilizar el producto?' Imaginémoslo, entendámoslo y asegurémonos de diseñar sistemas humano-máquina para que funcionen bien juntos. La mayoría de la gente no piensa de esta manera. Una vez más, no puede tratarse de adaptar a los humanos a la tecnología. Es una relación simbiótica. Necesito preguntar cómo se integra todo junto, y no se puede descartar la parte humana".
Boyd describió el trabajo realizado con los sistemas escolares. "¿Cómo se acorta el camino hacia el dominio de los niños en las escuelas? Ya sabemos que necesitan una buena nutrición y apoyo financiero y emocional y estabilidad en el hogar para ser un estudiante de mayor rendimiento. No puedes resolver eso. Pero si puedes detectarlo, puede crear sistemas que intenten aumentarlo. Ahora tenemos modelos para simular eso y ayudar a capacitar a las personas".
Esos modelos revelan nuevas formas para que los maestros se conecten con los estudiantes, para que los gerentes se conecten con los empleados de primera línea y para las empresas que buscan integrar la tecnología con los equipos en la oficina y en el piso. Todo esto podría dar forma a la percepción de las personas sobre el conocimiento y cómo se comparte.
Claro, todo esto puede sonar como si nunca llegara a la típica tienda fabulosa. Pero como describió Boyd, tal modelado y simulación son reales ahora, ya sea para el cuidado de la salud, la educación y, sí, ciertas áreas de fabricación.
Un día, podría dar forma a cómo opera incluso el fabricante más pequeño. Hoy, pregúntele a alguien cómo aprendió a realizar cierta tarea compleja, ya sea descubriendo una secuencia de doblado innovadora en una prensa plegadora o una estimación para un trabajo grande, y con frecuencia responde: "A través de la experiencia".
Las generaciones futuras podrían pensar de manera diferente a medida que la tecnología continúa cuantificando y prediciendo la realidad. Cuanto mejor capturen y utilicen las empresas ese conocimiento a través del modelado y la simulación, ya sean los detalles de una determinada soldadura o la relación entre un vendedor y un cliente importante, más poderosa será cada decisión que tome una persona.