La IA se empleará en distintos ámbitos de la fabricación tales como el diseño, la mejora de procesos, la reducción del desgaste de las máquinas y la optimización del consumo energético. Esta evolución ya ha empezado.
Las máquinas son cada vez más inteligentes e integradas, tanto entre ellas como con la cadena logística y otros sectores de automatización comercial. La situación ideal sería aquella en que los materiales pudieran entrar, que salieran las piezas y que los sensores monitorearan todo el paso por la cadena. Las personas podrán mantener control de los procesos, pero sin tener que trabajar en el lugar. Así se podrán liberar recursos vitales de fabricación y el personal podría centrarse en la innovación, creando nuevas formas de diseñar y fabricar piezas, en lugar de dedicarse a tareas de trabajo repetitivas, que podrán ser automatizadas.
Al igual que ocurre con todos los cambios importantes, ha habido cierta resistencia a la adopción de la IA. El conocimiento y competencias necesarios para trabajar con ella pueden escasear y ser costosos, sin que muchos fabricantes tengan esa capacidad interna. Se consideran eficaces en competencias especializadas, así que para justificar su inversión en algo nuevo o mejorar un proceso, necesitan pruebas exhaustivas, sin querer arriesgarse a ampliar la escala de una fábrica.
Esta actitud puede hacer que el concepto de factory in a box (fábrica en una caja) sea más atractivo para las empresas. La mayoría de los negocios, especialmente las PYMES, pueden adoptar procesos conjuntos end-to-end en los que el software funciona de forma fluida con las herramientas, empleando sensores y datos analíticos para mejorar. Añadir la capacidad del gemelo digital, con el que los ingenieros técnicos pueden probar procesos de fabricación tales como simulación, hace también que la decisión sea menos arriesgada.
Otro ámbito clave de la IA en la fabricación es el mantenimiento predictivo. Permite que los técnicos puedan equipar máquinas de la fábrica con modelos de IA previamente entrenados y que incorporan el conocimiento acumulado de las herramientas. Gracias a los datos obtenidos de la maquinaria, los modelos pueden aprender nuevos patrones de causa y efecto que se detecten en la planta para prevenir problemas.
La IA puede también cumplir una función en la inspección de calidad, un proceso que genera muchos datos y que se adapta de forma natural al aprendizaje automático. En la fabricación aditiva, una construcción genera hasta un terabyte de datos acerca de cómo la máquina ha fabricado esa pieza, de las condiciones de planta y de todos los problemas que haya podido detectar en la fabricación. Todos esos datos son de una magnitud demasiado grande para el análisis humano, pero no para los sistemas de IA. Todo aquello que funciona para las herramientas aditivas puede también funcionar para la fabricación sustractiva, la fundición, el moldeo por inyección y toda una gama de procesos de fabricación.