El tiempo de Henry Ford se ha acabado. El fabricante de sistemas de producción industrial europeo Siemens, liderado por Roland Busch, y el incontestable dominador en procesadores gráficos y software para inteligencia artificial (IA), Nvidia, comandado por su fundador Jensen Huang, anunciaron en el escenario principal del último CES de Las Vegas una alianza para hacer realidad la IA industrial. Sobre un potente sistema de simulación, el gemelo digital de toda la vida se eleva a una nueva dimensión: toda una instalación industrial, de golpe, representada en un único modelo fotorrealista.
Apenas diez meses después, el típico olor a puntos de soldadura de circuitos integrados me recibe al entrar en la planta alemana del pequeño municipio de Erlangen, muy cerca de Núremberg. Ha sido elegida como la instalación de referencia para atisbar ya, y testear también, claro, las posibilidades de la alianza entre Siemens y Nvidia.
Mientras tanto, a 375 kilómetros de nosotros, el omnipresente Jensen Huang es la estrella en Berlín del evento “Invest in Germany”. El canciller Friedrich Merz le ha invitado para presentar la nueva era de colaboración de su compañía con el Gobierno alemán, dispuesto a invertir varios cientos de millones de euros en la aventura. Participarán también una docena de compañías clave del país, entre ellas Siemens, Audi y Black Forest Labs.
Aunque tardará todavía un tiempo en poder considerarse una tecnología mainstream, la realidad que muestra hoy la planta de Erlangen dinamita los límites a los que nos ha llevado la visión de la cadena de montaje de Henry Ford. Su concepto de industria tradicional, basada en una programación rígida paso a paso, ha permitido automatizar entre el 30% y el 40% de las tareas, y se ha enfocado básicamente en generar operaciones repetitivas e idénticas. Ese paradigma ha agotado todas sus posibilidades. La IA Física elevará la automatización de la planta al 70-80%. ¿Eso qué significa?
Significa que la economía de los efectos de red del mundo digital se traslada al mundo físico. Da igual, a todos los efectos, diseñar una producción masiva, volúmenes medios o tiradas cortas. El modelo de Nvidia y Siemens, permite obtener una alta variabilidad de productos sin detener las líneas.
Durante el tour por Erlangen cruzamos la mirada con un puñado de operarios que toman notas y hacen ajustes en un entorno tan impoluto que se diría pensado para albergar operaciones a corazón abierto. No hace falta que esquivemos a las unidades móviles autónomas (AGV) que pasan a nuestro lado silenciosamente. Ya lo hacen ellas sin poner mala cara. Hacemos varias paradas programadas, en las que recibimos indicaciones sobre los casos de éxito alcanzados ya gracias a la IA industrial.
Hasta ahora, por ejemplo, para programar máquinas de inspección óptica automática hacía falta capturar imágenes de prototipos físicos muestra por muestra, durante días. En Erlangen el sistema de generación de datos sintéticos de Nvidia, el Cosmos Data Factory, crea imágenes fotorrealistas de los productos y estima sus posibles defectos antes de fabricar la primera pieza física. Las falsas alarmas han disminuido radicalmente y el flujo de producción se ha incrementado en un 5%.
La planta gestiona más de 40.000 materiales y hasta 32.000 millones de combinaciones posibles de secuencias de producción. Si entra un pedido urgente, reorganizar el trabajo manualmente sin generar paradas es inviable para un operador humano. De eso se ocupan ahora los agentes de IA, que ejecutan simulaciones masivas en segundos para encontrar las rutas óptimas y sugieren las dos mejores alternativas al controlador humano. Éste sólo tiene que validar la más adecuada y ordenar al sistema que ejecute el nuevo plan.
Parece increíble, pero embolsar y empaquetar dentro de una caja los típicos accesorios que acompañan a un dispositivo electrónico, como manuales y cables, requiere todavía de manos humanas. Simplemente, no se puede preprogramar la posición en la que acabará un objeto deformable. Hasta ahora. Siemens ha lanzado un desafío a startups y empresas de robótica como Neura y Agibot y pronto nombrará al ganador.
Con Digital Twin Composer, construido sobre NVIDIA Omniverse, Siemens unifica el modelo del edificio, los equipos, los robots AGV y simula el proceso a escala de la planta completa de Erlangen. Pregunto al vicepresidente de simulación de IA Física y de Omniverse de Nvidia, Rev Lebaredian, si sigue teniendo sentido seguir creando simulaciones fotorrealistas para unas plantas industriales que van a estar gobernadas por agentes de IA, a los que la realidad física y la digital les resultan indistinguibles.
“El renderizado fotorrealista no es un adorno”, responde. Intuyo que sus siguientes palabras me servirán para convencer a los que insistentemente hacen muecas de incredulidad ante el término Metaverso Industrial. “La tecnología de trazado de rayos en tiempo real simula exactamente lo que ven los sensores ópticos y cámaras de los robots en la planta para entrenar a la IA antes de que opere físicamente”.
La simulación fotorrealista servirá para obtener datos digitales (“¿qué pasa cuando encendemos una luz en el gemelo digital?”, me indica), con los que la IA se relacionará con nosotros. Prepárate para tu nueva vida anticipada con datos sintéticos.
En regiones con costes laborales elevados como Europa, las fábricas necesitan aumentar su productividad un 7-9% anual. La IA industrial demuestra que “es económicamente viable mantener la industria avanzada cerca de los clientes finales”, apunta Cedrik Neike, miembro del comité de dirección de Siemens y presidente de Digital Industries.
Neike habla de los proyectos de simulación, rediseño y gestión operativa integral de fábricas y cadenas de suministro de compañías como PepsiCo y Foxconn. El desafío ahora es quizás mayor, “validar cambios de diseño, distribución de planta y asignación de tareas a los agentes autónomos en el mundo real conlleva riesgos financieros y de seguridad masivos si la IA toma una decisión errónea directamente en la planta física”.
El modelo de Erlangen se encuentra a años luz de la realidad de la mayoría de nuestras empresas industriales medianas y pequeñas. También de las grandes corporaciones ahora mismo, aunque éstas tienen más músculo para adaptarse. La clave es no asustarse ni pensar en proyectos de transformación integral de nuestra planta que pueden dar vértigo. Es mejor identificar las áreas de mejora sobre la base del modelo de IA industrial y dar los pasos adecuados con agilidad. Pero sin perderse en el caos de los pilotos, advierte Neike, “¡hay algunas compañías que tienen más pilotos que Lufthansa!”
