Los estándares de IA ayudan a acelerar la digitalización de la fabricación inteligente

IEC e ISO colaboran en el desarrollo de normas internacionales para tecnologías de la información y la comunicación, a través de un comité técnico conjunto (ISO/IEC JTC 1). Uno de los comités (el SC 42) cubre todo el ecosistema de la inteligencia artificial (IA).

A principios de este año, IEC e ISO aprobaron una definición conjunta de fabricación inteligente:

“Fabricación que mejora sus aspectos de rendimiento con el uso integrado e inteligente de procesos y recursos en esferas cibernéticas, físicas y humanas para crear y proporcionar productos y servicios, que también colabora con otros dominios dentro de las cadenas de valor de las empresas.”

En la definición, los aspectos de rendimiento incluyen agilidad, eficiencia, seguridad, protección, sostenibilidad o cualquier otro indicador de rendimiento identificado por la empresa, mientras que los otros dominios de la empresa pueden incluir ingeniería, logística, marketing, compras, ventas o cualquier otro dominio designado por la empresa.

La definición también proporciona algunas ideas sobre la fabricación inteligente, que incluyen:

• Un enfoque integral que combina aspectos cibernéticos, físicos y humanos
• Foco en mejorar tanto el rendimiento como la creación de productos y servicios a través de la inteligencia

Poner el foco en la inteligencia es esencial en la fabricación inteligente. En este sentido, son clave los conocimientos, proporcionándolos ya sea para mejorar la eficiencia operativa en la fabricación o para tomar decisiones inteligentes sobre qué o dónde fabricar. Para proporcionar esos conocimientos, se utilizan sistemas de TI para revisar los grandes volúmenes de datos procedentes del ámbito de la fabricación. Este foco en los datos es el enlace a las aplicaciones emergentes de TI como la IA.

La aplicación de Big Data y técnicas de inteligencia artificial permite a los sistemas de TI llevar la analítica de datos al siguiente nivel. Por ejemplo, en los sistemas de inteligencia artificial basados en el aprendizaje automático, los algoritmos en los que se basa la inteligencia artificial pueden usarse para predecir cuándo será necesario un mantenimiento dinámico, para supervisar y proporcionar recomendaciones para mejorar la calidad, proporcionar orientación en el análisis causal, mejorar los rendimientos, y mucho más. La IA no solo hace posible esta analítica, al examinar y aprender de los datos, sino que también permite que la información proporcionada pueda adaptarse a la aplicación y al contexto en que se esté utilizando. 

A largo plazo, estas eficiencias pueden llevar a reducir costes en el proceso de fabricación y a mejorar los tiempos de producción.

Las normas son esenciales para eliminar las barreras a su despliegue, abordar las preocupaciones y, por último, acelerar la adopción.

Las normas horizontales de IA, como las que está desarrollando el SC 42, permiten la fabricación inteligente de varias maneras:

• Terminología y marcos fundamentales: dado que la fabricación inteligente reúne un conjunto diverso de intereses que incluyen expertos en tecnología de la información y expertos en tecnología operativa, contar con un lenguaje común y con un marco para el uso del aprendizaje automático de IA es importante para el éxito de la arquitectura y el despliegue de los sistemas de fabricación inteligente de próxima generación. El SC 42 está trabajando en dos normas en esta área: la ISO/IEC 22989 y la ISO/IEC 23053.
• IA confiable: la clave para el despliegue satisfactorio de los sistemas de inteligencia artificial en la fabricación inteligente es garantizar que el sistema sea confiable. A tal efecto, el SC 42 está desarrollando proyectos aplicables en esta área:
  - Visión general de confiabilidad, sesgo y robustez de las redes neuronales en el dominio de la IA: estos proyectos tienen como objetivo presentar el tema y algunos de los conceptos específicos del contexto de la IA sobre confiabilidad, sesgo y robustez. En el área de sesgo, el proyecto también aborda la toma de decisiones asistida por IA.
  - Gestión de riesgos: este proyecto se basa en la norma genérica ISO 31000 para la gestión de riesgos en el dominio de la IA. El documento proporciona pautas en la gestión del riesgo durante el desarrollo y despliegue del sistema de IA. El propósito es establecer confianza en el sistema abordando cuestiones como esta, por designio y durante la operación del sistema de acuerdo con los objetivos de la implementación.
• Preocupaciones éticas sociales: la capacidad de los sistemas de inteligencia artificial para aprender y tomar decisiones genera una serie de consideraciones éticas. Por ejemplo, garantizar que los sistemas basados en IA en la fabricación inteligente sean seguros. Además, cuando se tratan datos y se desarrollan ideas, los sistemas solo deberían tener en cuenta los datos procedentes de la aplicación y no fijarse en datos que, de otro modo, no estarían disponibles para un ser humano (lo que comúnmente se conoce como escucha informática). Para abordar estos problemas, el SC 42 está desarrollando un proyecto que mapea esas preocupaciones de alto nivel y las analiza a través de su programa técnico de trabajo. Por ejemplo, se están recopilando preocupaciones éticas para los distintos casos de uso de la IA.
• Guía de aplicación y casos de uso: uno de los objetivos principales del SC 42 es proporcionar orientación a los comités de aplicación dentro de IEC, ISO y el JTC 1. Hasta la fecha, el SC 42 ha recopilado más de 85 casos de uso que incluyen fabricación inteligente y está trabajando activamente con comités y organizaciones analizando este dominio.
• Implicaciones de la gobernanza de la IA: cuando se despliega un sistema de IA en una organización, los ejecutivos de perfil no técnico que gestionan y deciden sobre el despliegue de dichos sistemas pueden plantearse ciertas preguntas. En colaboración con el comité que cubre la gestión de servicios de TI y la gobernanza de TI (SC 40), en un grupo de trabajo conjunto, el SC 42 está desarrollando una norma que ayudaría a responder algunas de esas preguntas.

El trabajo en normas adicionales en el área del Big Data y la analítica son relevantes para el despliegue de la fabricación inteligente. A medida que se van recopilando conjuntos de datos durante la vida útil de una instalación inteligente, así como de distintas instalaciones, también se pueden aplicar técnicas de Big Data para procesar la información y obtener analíticas. El SC 42 ha publicado y está desarrollando algunas normas, que incluyen proyectos básicos en una arquitectura de Big Data de referencia, casos de uso y un marco para la gestión empresarial de analíticas en esta materia.

Finalmente, dado que el mundo de la IA y la ciencia de datos se transforman a gran velocidad, el SC 42 está examinando varias áreas de estudio. Un ejemplo son las implicaciones y los desafíos de desarrollar e integrar la inteligencia artificial en diferentes aplicaciones, como la fabricación inteligente, a través de un grupo asesor sobre ingeniería de sistemas de inteligencia artificial. Se tratan conceptos como integración, mantenimiento, adaptación de mejores prácticas a sistemas de IA y redespliegue. Otra área de estudio está examinando una norma de sistemas de gestión que aporte unos requisitos de proceso específicos para IA que, a su vez, permitan la evaluación de la conformidad.

La oportunidad de la IA, que permite la fabricación inteligente, y las aplicaciones de la IA en general, no solo es enorme, sino también transformadora. Por ello, ninguna organización u organismo de normalización puede ir solo por su cuenta. Además de estar estudiando detenidamente todo el ecosistema de la IA, el SC 42 trabaja en colaboración con otros comités de IEC e ISO, que cubren campos como la biometría, cadena de bloques, codificación de audio, imágenes, información multimedia e hipermedia, gemelos digitales, informática médica y gestión de riesgos y TI, así como con organizaciones externas a través de la cooperación.

Para la fabricación inteligente, el SC 42 está trabajando con varios comités de IEC e ISO, como el IEC/TC 65 para la medición, control y automatización de procesos industriales, el Comité de Sistemas para la Fabricación Inteligente de la IEC, el Comité Coordinador de Fabricación Inteligente de la ISO (SMCC) y otros comités JTC 1 que cubren los campos de computación en la nube, gestión e intercambio de datos e IoT.