Imaginemos una cadena de montaje en la que hay un robot encargado de inyectar un plástico líquido al producto que fabrica la cadena. Dicho robot tiene un depósito, pero este se ha dañado y esta perdiendo plástico. Aun tiene 3/4 partes del depósito lleno pero, si nadie se percata, el robot se quedará sin plástico mucho antes de lo previsto y habrá que parar la cadena.
Activamos una de nuestras inteligencias artificiales. Completamente integrada con el sistema de monitorización industrial o con la máquina en sí. Periódicamente la inteligencia artificial pregunta, como a todos los robots de la fábrica, datos de sensores, configuración…
Nuestra inteligencia artificial compara los datos consecutivos del sensor del depósito de nuestro robot averiado induciendo que el ritmo de decrecimiento es demasiado rápido para la cantidad de plástico que debe inyectar según su configuración. Hay una fuga o el sensor no esta funcionando bien.
La inteligencia artificial, conectada a las bases de datos de la empresa, obtiene información de la persona encargada del mantenimiento, de la empresa que da soporte técnico al robot, del tipo de plástico que usa y el almacén que lo gestiona.
Notifica al móvil de la persona de mantenimiento el problema y le pregunta si desea que gestione una orden logística para solicitar mas plástico al almacén correspondiente, enviar un mail a la empresa que da soporte técnico al robot, o ambas cosas, o ninguna de ellas.
Según la respuesta del encargado, la inteligencia artificial podría gestionar una orden logística en el CRM de la compañía y notificarla al encargado del almacén donde se encuentra el plástico necesario. También podría enviar un mail al soporte técnico del robot, describiendo el problema detectado y poniendo en copia al personal de mantenimiento.
Pero imaginemos una incidencia más… La persona encargada del mantenimiento ha olvidado su móvil en el restaurante donde ha comido y no contesta el mensaje. Nuestra inteligencia artificial podría esperar un tiempo prudencial inferior al estimado para que se le acabe el plástico al robot, y buscar en la base de datos la persona de backup del encargado de mantenimiento, reiniciando con ella el proceso de notificación de la incidencia.
Y podríamos complicar el proceso todo lo que fuese necesario…
El resultado es la minimización del error humano, la acción inmediata ante la detección de un problema y, en resumidas cuentas, un significativo ahorro de tiempos y costes gracias a la digitalización del proceso.
Esto es innovación. Esto es Mindsaic ¿Hablamos?
