El futuro del modelado: IA, automatización y eficiencia en la industria

El modelado es una parte fundamental tanto en la producción individual como en la fabricación en serie. Los modelos profesionales de productos de fundición, piezas de carrocería o incluso carcasas de plástico hacen visible la viabilidad práctica de nuevas ideas y enfoques.

Aunque el modelado sigue siendo indispensable para la industria manufacturera como elemento de producción y validación, también en este sector hace tiempo que se percibe una creciente incertidumbre sobre el futuro. En un contexto de inflación desbocada, aumento del precio de las materias primas y problemas persistentes en las cadenas de suministro, la necesidad de explorar nuevos caminos es cada vez más evidente. La inteligencia artificial (IA) se perfila como una de las tecnologías clave para que el modelado pueda hacer frente, de manera eficaz, a los grandes desafíos actuales: globalización, automatización de procesos industriales, digitalización, interconexión y sostenibilidad.

Aprovechar las oportunidades del futuro

La IA es ya una palabra de moda en prácticamente cualquier conversación sobre cómo mejorar la eficiencia en el modelado industrial, casi siempre acompañada de frases como: "Tenemos que ver urgentemente cómo podemos aprovecharla si queremos seguir siendo competitivos."

La buena noticia es que el uso de la inteligencia artificial ofrece numerosas ventajas para el modelado, una actividad que tradicionalmente combina conocimiento técnico y creatividad.

Posibilidades reales de aplicación de la IA

En el modelado, se requiere mucha experiencia y tiempo para llevar una pieza a su estado óptimo. Además, no toda la información se comunica de forma digital entre modelistas, ni siempre se integra en los datos 3D. Esto implica que actualmente solo unos pocos trabajadores con mucha experiencia manejan toda la información necesaria. Un problema que se agrava con la escasez de personal cualificado y la creciente presión sobre los costes.

Un primer paso de optimización sería digitalizar ese conocimiento experto, que a menudo todavía se transmite en papel. Si los agentes de IA se entrenan con datos históricos de modelos anteriores, los expertos podrían recibir, de forma rápida y eficiente, sugerencias de mejora o incluso recomendaciones alternativas para el conjunto del proceso.

Pero hay más. También existen otros enfoques para aplicar la IA en el modelado, por ejemplo en la planificación y el cálculo, en la programación NC, o en la elección de herramientas de fresado y sistemas de fijación.

IA vs humanos

Como es lógico, desde el punto de vista del profesional surge la pregunta: ¿Vamos a desaparecer del proceso? ¿Nos va a sustituir por completo la inteligencia artificial?

Probablemente no. Pero sí es cierto que, la transformación digital de la manufactura y el uso de inteligencia artifiical podría liberarnos de una parte importante del trabajo en todas las fases del proceso. Muchas tareas podrían simplificarse y acelerarse con el apoyo de la IA.

El equipo de modelado contaría así con un nuevo "compañero virtual", que ofrece apoyo activo, sugiere ideas, proporciona información relevante y contribuye a que los modelos se generen más rápido, con menos errores y, sobre todo, de forma más rentable. Al mismo tiempo, la IA también puede ayudar a asegurar el empleo en las empresas y, en general, en países con altos costes laborales como el nuestro, donde la escasez de personal cualificado es una realidad.

Para que la IA llegue realmente a las pymes y talleres, es necesario sumar fuerzas. El camino es que las empresas se organicen a través de asociaciones y desarrollen conjuntamente soluciones basadas en agentes de IA. Solo así será posible reunir suficientes datos y recursos económicos para lograr soluciones eficaces que beneficien a todos los participantes.

Aplicar IA para lograr resultados

En resumen, todo apunta a que la inteligencia artificial no será solo una opción en el modelado del futuro, sino una necesidad clara en muchas áreas de la Industria 4.0. Tarde o temprano, su uso permitirá reducir costes y tiempos, mejorar la calidad de los modelos iniciales y minimizar las correcciones posteriores.

Las razones para abordar este tema están sobre la mesa: la presión constante sobre precios y plazos, junto con la creciente escasez de personal cualificado, hacen que cada oportunidad de mejora de procesos deba aprovecharse al máximo. Solo así podrán las empresas garantizar la innovación tecnológica en la producción y su competitividad a largo plazo.