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Cómo la inteligencia artificial mejora el trabajo de producción del futuro
En el trabajo de producción del futuro, los sistemas autónomos apoyan a las personas mediante análisis basados en datos y patrones de solución inteligentes en actividades que generan valor. El beneficio que aporta la inteligencia artificial (IA) lo muestran expertos de los dos institutos Fraunhofer en Stuttgart, IPA y IAO, a sus visitantes durante el «Día Internacional de Laboratorio Abierto» el 16 de abril de 2021.
La IA podría en el futuro reconocer potenciales de optimización, facilitar el trabajo a los montadores o elaborar planes de personal: estos son solo algunos ejemplos de cómo la IA puede contribuir a hacer la producción más resistente y flexible. Sin embargo, la persona no se convierte en asistente de los algoritmos, sino que sigue siendo la directora de los procesos, trabaja de manera eficiente en un entorno adaptable y ya no tiene que asumir tantas tareas de control. «Las tecnologías digitales ayudan a hacer el trabajo de producción más centrado en el ser humano. En el Future Work Lab mostramos los potenciales de los sistemas de asistencia cognitiva y los métodos participativos de implementación para su uso en sistemas de producción empresarial», dice Simon Schumacher, director del proyecto del Future Work Lab en el Instituto Fraunhofer para la Tecnología de la Producción y la Automatización IPA.
Junto con sus colegas del Instituto Fraunhofer para la Economía del Trabajo y la Organización IAO, el científico ha creado en el Future Work Lab más de 50 demostradores que cubren todo el espectro de los futuros entornos laborales industriales. El 16 de abril de 2021, los dos institutos invitan a partir de las 9 horas al Día Internacional de Laboratorio Abierto, que se realizará de forma virtual. El equipo de investigación guiará a sus invitados en vivo a través de la exposición y mostrará, en particular, una selección de nuevos demostradores de IA:
- IA en la optimización de procesos:
Una herramienta portátil y flexible para la recopilación de datos detecta automáticamente potenciales de optimización en la producción. Para ello, se combinó un sistema modular de sensores con algoritmos basados en IA para el reconocimiento de procesos.
- IA en el montaje:
Para apoyar a los trabajadores humanos, en el montaje se utiliza cada vez más el reconocimiento de objetos mediante gafas de realidad aumentada. Para ello, el software correspondiente debe entrenarse previamente con una gran cantidad de datos de alta calidad. Gracias a la IA, este entrenamiento se realiza de forma automatizada.
- IA en la planificación de personal:
Una asignación flexible del personal permite ajustes de turnos a corto plazo, incluye márgenes de tiempo para crisis o fases de auge y ofrece horarios de trabajo atractivos para los empleados. La IA ayuda en la planificación a medida.
- IA confiable:
Donde las decisiones tomadas por la IA afectan a las personas, es importante que su funcionamiento interno y su proceso de decisión sean comprensibles. Esta transparencia puede ayudar a aumentar la aceptación de la IA.
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