Inteligencia artificial en la industria minera: tendencias 2020
En el año 2020, las tendencias globales en el ámbito de la inteligencia artificial seguirán siendo aquellas relacionadas con la siderurgia, la minería y el sector de petróleo y gas. Se espera un activo crecimiento del mercado de la IA.
Asimismo, se abrirán enormes posibilidades para ahorrar costes y optimizar los procesos de producción. Los pronósticos de las tasas de crecimiento de la inteligencia artificial en la industria varían desde una Tasa Media Anual Acumulada (TMAA) a un nivel del 31 % hasta un 54 % para los años venideros.
Actualmente, el volumen del mercado global de la IA asciende a 15.000 millones de dólares, sin embargo, se prevé que para el año 2025 se multiplique por cuatro hasta alcanzar un nivel de 72.500 millones de dólares. La digitalización de las industrias continuará y las diversas tecnologías del futuro se convertirán en bienes comercializables. La aplicación estandarizada de la inteligencia artificial tendrá un carácter universal. Las máquinas y los sistemas empezarán a comprender los factores concurrentes y comenzarán a generar valor de manera independiente. Esta nueva integración de la IA abarca todos los sectores y requiere la toma de medidas concretas por parte de determinadas ramas de la industria. Este será el único modo de preservar la competitividad en el futuro.
Cambio de dirección en la tendencia de la pérdida de puestos de trabajo debido al desarrollo de la IA. Por el contrario, la expansión de la IA favorece la creación de puestos de trabajo.
En los últimos años, el desarrollo de la automatización y la inteligencia artificial han provocado una tendencia al crecimiento del desempleo en el mercado laboral. En el año 2014, los consultores del Gartner Research anunciaron que para el año 2025 un tercio de los puestos de trabajo serían ocupados por robots inteligentes. También pronosticaron que antes del año 2018 más de tres millones de empleados trabajarían bajo el mando de los sistemas de inteligencia artificial.
En la actualidad, la situación ha cambiado y se espera que la expansión de la IA favorecerá a que la balanza entre los puestos de trabajo perdidos y los generados sea positiva. Esta fue la opinión unánime expresada en el Foro Económico Mundial, por los expertos de las empresas McKinsey y Accenture. Sin embargo, el futuro del mercado laboral no está muy claro actualmente. Con todo eso, para preservar la competitividad en el futuro, se necesitarán nuevas competencias.
A menudo, la mayoría de las compañías no posee las competencias necesarias para instalar nuevos robots industriales en las líneas de producción. Las instalaciones industriales y las fábricas no disponen del tiempo y los especialistas en robótica necesarios para actualizar el existente proceso de producción. Su incapacidad para emplear las tecnologías robóticaspunteras es la causa del retraso respecto a las tendencias de la IA. Estas carecen de habilidades en materia de integración, implementación y puesta a punto de sistemas modernizados de inteligencia artificial. De esta manera, el factor limitante para la automatización de la IA es, antes que nada, la cualificación de los operarios. En particular, la capacitación y el ajuste individual de una red neuronal artificial requieren profundos conocimientos que ayudarán a los especialistas a aprovechar todas las ventajas de la IA.
Antes, la industria de petróleo y gas ignoraba el proceso de digitalización, por eso, aún hoy, sus instalaciones se enfrentan al problema de la necesidad de una transición rápida a los nuevos estándares. Se espera que durante los próximos años en este campo habrá más tecnologías digitales y sistemas de inteligencia artificial. El empleo de innovaciones y nuevas tecnologías está destinado, principalmente, al ahorro de gastos. Se necesita concentrar estas inversiones en la capacitación de los operarios y en la acumulación de conocimientos.
Las diferentes industrias se negaban a invertir, a pesar del éxito de los primeros casos de implementación de la IA
Debido a la existencia de enormes deudas tecnológicas en la industria pesada, los principales actores realizaron importantes inversiones para implementar las tecnologías más punteras de la IA. Las empresas emergentes (startups) en las industrias minera, petrolera y de gas mostraron el auténtico potencial de la IA. Por ejemplo, la compañía Big River Steel de los EE.UU. empleó la IA para incrementar los beneficios en el sector metalúrgico.
Con el fin de reducir los gastos, lapunteras es la causa del retraso respecto a las tendencias de la IA. Estas carecen de habilidades en materia de integración, implementación y puesta a punto de sistemas modernizados de inteligencia artificial. De esta manera, el factor limitante para la automatización de la IA es, antes que nada, la cualificación de los operarios. En particular, la capacitación y el ajuste individual de una red neuronal artificial requieren profundos conocimientos que ayudarán a los especialistas a aprovechar todas las ventajas de la IA.
Antes, la industria de petróleo y gas ignoraba el proceso de digitalización, por eso, aún hoy, sus instalaciones se enfrentan al problema de la necesidad de una transición rápida a los nuevos estándares. Se espera que durante los próximos años en este campo habrá más tecnologías digitales y sistemas de inteligencia artificial. El empleo de innovaciones y nuevas tecnologías está destinado, principalmente, al ahorro de gastos. Se necesita concentrar estas inversiones en la capacitación de los operarios y en la acumulación de conocimientos.
Las diferentes industrias se negaban a invertir, a pesar del éxito de los primeros casos de implementación de la IA
Debido a la existencia de enormes deudas tecnológicas en la industria pesada, los principales actores realizaron importantes inversiones para implementar las tecnologías más punteras de la IA.
Las empresas emergentes (startups) en las industrias minera, petrolera y de gas mostraron el auténtico potencial de la IA. Por ejemplo, la compañía Big River Steel de los EE.UU. empleó la IA para incrementar los beneficios en el sector metalúrgico. Con el fin de reducir los gastos, lacompañía utilizó la previsión de la demanda, la gestión optimizada de suministros y recursos materiales y técnicos, así como la producción optimizada.
La mina de diamantes Renard en Quebec desarrolló un sistema inteligente de separación y reciclaje de residuos que mejora la calidad y la cantidad en el proceso de extracción de diamantes. El ahorro de los gastos generales, logrado gracias a la implementación de la IA en las etapas tempranas, ha sido confirmado por las ramas de la industria y ha demostrado gran potencial.
A pesar de estos prometedores ejemplos de aplicación de la IA, la mayoría de los gestores que toman las decisiones todavía no están dispuestos a invertir. No se observa la democratización de la IA ni su rápida implementación en la industria pesada.
Empresas industriales trabajan en estrecho contacto con gigantes tecnológicos para implementar soluciones de IA
Debido a la ausencia de una cualificación propia, muchas empresas industriales buscan la cooperación con los líderes del campo de la IA.
Cerca de 40 grandes empresas de petróleo y gas utilizaron el servicio de cálculos en la nube Microsoft Azure para la promoción de sus proyectos de IA. Grandes empresas del sector energético buscan la cooperación con empresas tecnológicas para satisfacer sus necesidades en materia de IA.
Exxon Mobil solicitó la ayuda de IBM para desarrollar una simulación más realista de la inteligencia artificial. BP empleaAWS Amazon para su sistema de gestión de empresas con el fin de aumentar la velocidad de reacción del sistema en un 40 %. Schneider Electric utiliza medios de aprendizaje automatizado para la gestión remota de bombas en la industria de petróleo y gas con la ayuda de Microsoft.
Total Oil firmó un acuerdo con Google Cloud para crear un sistema de análisis de datos geológicos que mejore los procesos de prospección y producción. Royal Dutch Shell utiliza en su trabajo la inteligencia artificial para vehículos no tripulados y robots. Shell aseguró el apoyo de Microsoft para el escalado de la IA y el aprendizaje automatizado durante los trabajos de prospección, producción, transformación y comercialización, con el fin de perfeccionar los indicadores operativos.
El objetivo principal consiste en ahorrar gastos
Debido a que el principal objetivo de la inteligencia artificial es el ahorro de recursos, la IA se evalúa desde el punto de vista de esta condición previa. Según el pronóstico de McKinsey, durante la próxima década el ahorro en la industria de petróleo y gas supondrá 50.000 millones de dólares. El aprendizaje automatizado y las aplicaciones de la IA generan premisas para este tipo de pronósticos.
Los bajos precios en el año 2019 suponen la fuerza motriz para la industria de petróleo y gas. Por tanto, la reducción de gastos de producción ofrecerá una importante ventaja competitiva a cualquier compañía. La prevención de emisiones y la reducción de gastos de perforación asegurarán para ellas la ventaja que consiste en obtener un barril de petróleo más barato. El mantenimiento técnico predictivo y la detección prematura de averías en la bomba ayudarán a evitar la parada de equipos durante varias semanas. Normalmente, los gastos para la reparación de averías inesperadas pueden conllevar pérdidas de millones de dólares.
El tema actual en la industria minera es la digitalización de pozos. La actualización de la infraestructura digital permitirá implementar nuevas estrategias de optimización. De acuerdo con la previsión de Accenture, el 82 % de los dirigentes de la industria minera en todo el mundo planea incrementar las inversiones en las tecnologías digitales durante los próximos tres años.
Los drones inteligentes y máquinas autónomas son una parte indivisible del proceso de digitalización de pozos. Las duras condiciones de trabajo en los pozos abren posibilidades óptimas para el ahorro de gastos gracias al uso de máquinas autónomas. Estas máquinas pueden tener acceso a muchos lugares donde las personas no pueden entrar físicamente. Son capaces de funcionar las 24 horas ya que no son seres vivos y no requieren la aplicación de medidas inmediatas en el caso de rotura o avería.
Los procesos automatizados de la cadena de suministro serán perfeccionados con la ayuda de la inteligencia artificial, ya que, generalmente, son tareas laboriosas y repetitivas. La revisión integral de los proveedores o la cualificación previa pueden ser automatizadas. Esto llevará al ahorro de tiempo e insumos de mano de obra para los empleados de la compañía.
Adicionalmente, se pueden contratar consultores virtuales y expertos en compras, los cuales pueden presentar informes de auditorías y revisar recomendaciones. Todo ello puede ocurrir entiempo real y puede ser agregado a todos los datos de los períodos pasados a la escala de toda la compañía.
Dos de las tendencias más importantes del año 2020 en el ámbito de la tecnología estratégica, contenidas en el informe de Gartner, tendrán una influencia especial en el sector industrial. Algunas de estas perspectivas pueden parecer lejanas, sin embargo, el resto se encuentra ya muy cerca de nosotros.
Actualmente, en el sector industrial se observa una dura competencia y cada ventaja obtenida tiene que ser analizada de manera detallada. El hecho de ignorar las tendencias puede causar grandes problemas para la compañía. Debido a que el aprendizaje y la divulgación de la cultura de implementación de la inteligencia artificial requiere bastante tiempo, cualquier retraso con relación a la toma de medidas en el año 2020 necesita una evaluación exhaustiva.
La hiperautomatización abarca absolutamente todos los procesos en la compañía
Mientras la automatización ya se ha convertido en todo un clásico, la hiperautomatización trasladará a la empresa al siguiente nivel de la inteligencia artificial aplicada. La hiperautomatización abarca la automatización detallada de los procesos y la ampliación de las posibilidades del ser humano. En este caso, el trabajo del hombre o la supervisión de parte de este serán moralmente obsoletos. Este conjunto de herramientas de automatización penetra mucho mejor en los pormenores y las funciones de la compañía que antes nadie pensaba automatizar.
Además, favorece una mejor interacción entre las herramientas. Esta red de herramientas es capaz de detectar problemas, analizar su propio estado, desarrollar nuevas soluciones, automatizar su comunicación, llevar a cabo mediciones precisas, monitorizarse a sí mismas y a otras máquinas en la proximidad, así como también reevaluar el rendimiento de su propio funcionamiento.
Conversión del personal en una fuerza laboral que posee habilidades superhumanas
La ampliación de las habilidades del ser humano permitirá al personal oír, ver y sentir mejor. La eficiencia de su trabajo aumenta, ya que tienen acceso a un mayor volumen de información. La ampliación física de las posibilidades cambia directamente las capacidades físicas del empleado. Este podrá trasladar o implementar tales mejoras.
Esta nueva y más joven generación tendrá menos prejuicios respecto a sus cuerpos, ya que no tendrán problemas con esto en sus vidas privadas. En la actualidad, los consumidores están estrechamente vinculados a sus teléfonos inteligentes y se ha extendido la ampliación de las posibilidades del entorno, como, por ejemplo, los asistentes personales. Un entorno más activo y ampliado se volverá algo natural y usual en los próximos años.
Interesantes tecnologías de la IA ya están en camino y listas para su implementación. Estas permitirán al sector industrial ahorrar recursos e incrementar la productividad. Sin embargo, la industria se resiste a hacer inversiones y pagar elevadas cantidades a empresas tecnológicas de larga data. Además, en el mercado habrá nicho para nuevos Las empresas industriales no deben dispersar sus esfuerzos en numerosas palabras de moda y el hype creado por la IA en la sociedad del Internet industrial de las cosas. La principal atención debe ser prestada al desarrollo de sistemas fundamentales básicos (por ejemplo, conexiones de red) y a la implementación de sensores.
Estas son las tareas primordiales antes del uso de soluciones que incluyen elementos de la IA. El Internet industrial de las cosas y la inteligencia artificial son un negocio en crecimiento y poseen varias técnicas de implementación y tecnologías que pueden ayudar a seleccionar la tecnología predominante. Acuda a los proveedores existentes que trabajan en el campo del Internet industrial de las cosas y la inteligencia artificial, y afronte así sus problemas con el apoyo de un socio confiable.
Fuente: whatsnew.com