Investigadores de la Universidad de Virginia han logrado un gran avance en la tecnología de fabricación al desarrollar un sistema impulsado por inteligencia artificial que podría cambiar la forma en que operan las fábricas. Utilizando el aprendizaje por refuerzo de múltiples agentes (MARL), el equipo creó una forma más eficiente de optimizar los sistemas de fabricación, mejorando tanto la velocidad como la calidad y al mismo tiempo reduciendo el desperdicio.
Su enfoque innovador, publicado en Revista de sistemas de fabricaciónla IA integra agentes que trabajan juntos para mejorar los procesos de producción. Al integrar múltiples agentes para gestionar tareas en tiempo real, el sistema se ajusta automáticamente, aprende y mejora el rendimiento con el tiempo. Estos avances podrían conducir a una producción más rápida, plazos de entrega más cortos y productos de mejor calidad en todas las industrias, desde la automoción hasta la electrónica.
“Estamos resolviendo la complejidad de la fabricación moderna”, explica King “Cindy” Chang, investigador principal y profesor de ingeniería mecánica y aeroespacial, en lugar de optimizar procesos individuales de forma aislada, nuestro sistema analiza el panorama general: integrando cada cosa. El resultado es una fabricación más inteligente, más rápida y más adaptable”.
Los algoritmos del equipo, Actor-Atención-Crítico de múltiples agentes asignados con crédito (C-MAAC) y Actor-Atención-Crítico de múltiples agentes guiados por la física (P-MAAC) fueron clave en este desarrollo. Estos algoritmos permiten que el sistema tenga en cuenta tanto las limitaciones físicas de la maquinaria como las restricciones de producción inesperadas. Su trabajo ha mostrado mejoras significativas en la productividad y la solidez del sistema.
Co-investigador y Ph.D. en ingeniería mecánica y aeroespacial. El estudiante Chen Li destacó las aplicaciones prácticas: “Al integrar el sistema y los parámetros a nivel de proceso, el sistema puede optimizar la producción y responder dinámicamente a cambios como averías de la máquina o ajustes de producción sin intervención humana. Es un gran paso adelante en la fabricación inteligente”.
La investigación se realizó en colaboración con General Motors, un socio clave de la industria que proporcionó información valiosa y aplicaciones del mundo real para el sistema de IA. La participación de GM ayudó a garantizar que la tecnología cumpliera con los desafíos prácticos de la fabricación moderna.
“Nuestra colaboración con UVA nos permitió encontrar soluciones innovadoras que pueden transformar la eficiencia de la producción en la industria automotriz”, dijo Hua-Tzu Fan, investigador de I+D de General Motors. La asociación destaca el papel fundamental que desempeñan los líderes de la industria a la hora de impulsar los últimos avances en la fabricación.
El equipo cree que este sistema de control impulsado por IA podría establecer nuevos estándares para la eficiencia de fabricación, especialmente en entornos de producción complejos y de varias etapas. La investigación sienta las bases para sistemas de producción más inteligentes y adaptables, con amplias aplicaciones potenciales en diversas industrias.
Además de mejorar la productividad, este sistema ofrece importantes beneficios económicos y medioambientales. Al reducir el desperdicio, reducir el tiempo de inactividad y reducir el consumo de energía, los fabricantes pueden lograr ahorros sustanciales de costos y al mismo tiempo reducir su huella ambiental. La tecnología ofrece un poderoso trampolín tanto para la industria como para los esfuerzos de sostenibilidad.
Este trabajo fue apoyado por las subvenciones 1853454 y 2243930 de la Fundación Nacional de Ciencias (NSF). NSF proporciona financiación para apoyar investigaciones innovadoras que hagan avanzar la tecnología y la ciencia, promoviendo avances en áreas como los sistemas de fabricación y la inteligencia artificial.
