El potencial de la inteligencia artificial para la sostenibilidad industrial
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático podrían acelerar la transformación hacia la sostenibilidad industrial.
Alejandra Soberón, Consultora de Tecnología Empresarial en SoftServe, destaca el papel clave que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning, ML) pueden desempeñar en este proceso. Estas tecnologías no solo pueden hacer que las industrias sean más eficientes, sino también más sostenibles y respetuosas con el medio ambiente.
Soberón explica que la implementación de la IA y el ML puede tener un impacto significativo en diversas áreas productivas, incluyendo alimentos y bebidas, ensamblaje de automóviles, minería, agricultura y construcción. Por ejemplo, en la industria alimentaria, la IA puede optimizar la cadena de suministro y reducir el desperdicio, mientras que en la agricultura, puede mejorar la gestión de recursos hídricos y optimizar el uso de fertilizantes.
"Ambas innovaciones tienen el potencial de transformar industrias enteras, haciéndolas más eficientes, sostenibles y respetuosas con el medio ambiente. Independientemente de las particularidades de cada sector, su aplicación no sólo contribuye a la sostenibilidad ambiental, sino que también ofrece ventajas económicas pues reducen costos a través de la eficiencia y la optimización de recursos"; explica. Al respecto, Alejandra Soberón ofrece ejemplos precisos de la implementación de IA y ML en cinco áreas productivas donde México destaca.
Alimentos y bebidas
- Optimización de la cadena de suministro: La IA puede analizar patrones complejos de demanda y suministro, optimizando el inventario y reduciendo el desperdicio. Al prever la demanda con mayor precisión, las empresas pueden fabricar y ordenar cantidades más ajustadas de alimentos y bebidas, minimizando el exceso y la pérdida ya sea de insumos o del mismo producto final.
- Eficiencia energética en la producción: Los sistemas de inteligencia artificial pueden monitorear y gestionar el consumo de energía en las plantas, identificando áreas donde se puede reducir o que tengan oportunidad de implementar energías renovables, lo que disminuye la huella de carbono de la producción en sí y brinda a las compañías un perfil más verde para diferenciarse en su mercado.
Ensamble de automóviles
- Fabricación predictiva: La IA puede anticipar fallos en la maquinaria y en los procesos de ensamblaje, permitiendo mantenimientos predictivos que reduzcan el tiempo de inactividad y los recursos desperdiciados. Esto no sólo mejora la eficiencia, sino que también reduce el consumo de energía y de materiales. Un caso de éxito de SoftServe atendiendo a la industria automotriz con tecnologías avanzadas como los "gemelos digitales", se dio con el proveedor para fabricantes automotrices Valeo, firma que redujo la cadena de suministro y el tiempo de comercialización mediante una plataforma de desarrollo para crear y operar aplicaciones del metaverso, pruebas de concepto y demos de producto, al ofrecer duplicados fotorrealistas de equipos de iluminación físicos en un espacio virtual; permitiendo a los clientes elegir, diseñar y previsualizar sistemas de iluminación de forma rápida y eficiente.
- Diseño sostenible: Utilizando machine learning para analizar y optimizar el diseño de los vehículos, las empresas pueden crear automóviles que sean más ligeros y eficientes en el consumo de combustible, o que estén optimizados para el rendimiento de las baterías eléctricas por ejemplo, reduciendo en consecuencia su impacto ambiental.
Minería
- Monitoreo ambiental: La inteligencia artificial puede ser utilizada para monitorear el impacto ambiental de las operaciones mineras, analizando datos de satélite y drones en tiempo real para detectar cambios en los ecosistemas y gestionar mejor los recursos naturales o las posibles afectaciones a la biodiversidad. Algunos avances al respecto ya se han dado en el sector energético (oil & gas), con soluciones como "Hydrocarbon Leak Detection" de SoftServe, que combinando IA, ML, internet de las cosas (IoT) y big data con supervisión remota, hace que las compañías pasen de una gestión de fugas reactiva a una proactiva, convirtiendo los datos en información procesable para emitir alertas instantáneas que evitan los derrames de petróleo y las fugas de gas.
- Optimización de recursos: A través del ML, se pueden optimizar las rutas de transporte y la planificación de las excavaciones para minimizar la destrucción del entorno y el consumo de combustible, así como para mejorar la eficiencia en el uso del agua y la energía.
Agricultura
- Agricultura de precisión: La IA permite analizar con mucha precisión datos climáticos, del suelo y de cultivos para optimizar el uso de agua, fertilizantes o pesticidas, reduciendo el impacto ambiental y mejorando los rendimientos. Esto incluye la identificación de enfermedades de los cultivos de forma temprana, para tratarlas de manera eficaz y específica antes de que se esparzan. Un ejemplo de tal tipo de innovación es la plataforma "Smart Agricultural Robotics" de SoftServe, que gracias a la inteligencia artificial, la orquestación de circuito cerrado y la percepción robótica automatiza por completo tareas que consumen mucho tiempo, como la supervisión de plantas, el trasplante y la cosecha, propiciando una agricultura de precisión optimizada.
- Gestión de recursos hídricos: El aprendizaje automático puede prever necesidades hídricas de los cultivos con alta precisión, permitiendo riegos automatizados y optimizados que reducen el desperdicio de agua.
Construcción
- Optimización de materiales y diseño: La inteligencia artificial puede ser utilizada para diseñar edificios más eficientes desde el punto de vista energético, seleccionando materiales sostenibles y optimizando la orientación y distribución de los espacios para maximizar el uso de la luz natural, al mismo tiempo que se minimiza la necesidad de calefacción y aire acondicionado.
- Gestión de residuos: Los algoritmos avanzados del machine learning pueden prever la cantidad de materiales necesarios en un proyecto, para minimizar el exceso y gestionar de manera más eficiente los residuos de construcción, promoviendo el reciclaje y la reutilización de insumos.
Además de los beneficios ambientales, la aplicación de estas tecnologías también puede tener ventajas económicas, como la reducción de costos a través de la eficiencia y la optimización de recursos. SoftServe ha desarrollado varias soluciones innovadoras para la sostenibilidad, incluyendo plataformas para la agricultura de precisión y sistemas de monitoreo ambiental en la industria minera.
En un esfuerzo por promover prácticas sostenibles, SoftServe ha lanzado el programa OpenTech, que reúne a profesionales dispuestos a abordar problemas sociales urgentes a través de la tecnología. Además, la empresa apoya iniciativas como la "Convocatoria Escuelas por la Tierra", que busca integrar principios de sostenibilidad en el sistema educativo en América Latina y el Caribe.
Si bien el camino hacia la sostenibilidad industrial puede parecer desafiante, el uso de la IA y el ML ofrece un potencial significativo para transformar nuestras industrias y hacerlas más respetuosas con el medio ambiente. Con el apoyo de la tecnología y la colaboración entre empresas, podemos avanzar hacia un futuro más sostenible y eficiente para todos.
Autor: Adolfo Manaure
Entusiasta seguidor de la tecnología y las innovaciones que cambian el mundo. Director Editorial y COO en The HAP Group.