Investigadores de la Universidad de Virginia han logrado avances significativos en la tecnología de fabricación mediante el desarrollo de 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 desarrolló una forma más eficiente de optimizar los sistemas de producción, mejorando tanto la velocidad como la calidad y al mismo tiempo reduciendo el desperdicio.
Su enfoque innovador, publicado Revista de sistemas de fabricaciónLa IA combina agentes que trabajan juntos para optimizar los procesos de producción. Al coordinar múltiples agentes para realizar 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, menos tiempo de inactividad y productos de mejor calidad en industrias que van desde la automoción hasta la electrónica.
“Estamos abordando la complejidad de la fabricación moderna”, explica el investigador principal y profesor de ingeniería mecánica y aeroespacial King “Cindy” Chang. “En lugar de optimizar los procesos individuales de forma aislada, nuestro sistema analiza el panorama general: coordina todo a la vez. El resultado es una producción más inteligente, más rápida y más adaptable.
Los algoritmos del equipo, Actor-Atención-Crítico de múltiples agentes con asignación de crédito (C-MAAC) y Actor-Atención-Crítico de múltiples agentes guiados por la física (P-MAAC), fueron clave para lograr este avance. Estos algoritmos permiten que el sistema tenga en cuenta tanto las limitaciones físicas de la maquinaria como las interrupciones inesperadas de la producción. Su trabajo mostró mejoras significativas en la productividad y la solidez del sistema.
Co-investigador y Doctor en Ingeniería Mecánica y Aeroespacial. El estudiante Chen Li destacó las aplicaciones prácticas: “Al integrar parámetros a nivel de sistema y proceso, este sistema puede optimizar el rendimiento y adaptarse dinámicamente a cambios, como averías de máquinas o ajustes de producción, sin intervención humana. Este es un gran paso en la fabricación inteligente . Progreso.”
La investigación se realizó en colaboración con General Motors, un socio clave de la industria que proporciona información valiosa y aplicaciones del mundo real para sistemas de inteligencia artificial. La participación de GM ha ayudado a garantizar que la tecnología cumpla con los desafíos prácticos de la fabricación moderna.
“Nuestra colaboración con UVA nos ha permitido explorar soluciones innovadoras que pueden transformar la eficiencia de fabricación en toda la industria automotriz”, afirmó 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 avances de vanguardia en la fabricación.
El equipo cree que este sistema de control impulsado por IA puede establecer nuevos estándares para la eficiencia de la fabricación, especialmente en entornos de fabricación complejos y de varias etapas. La investigación sienta las bases para sistemas de fabricación más inteligentes y adaptables con una amplia gama de aplicaciones potenciales en todas las industrias.
Además de mejorar la productividad, el sistema proporciona importantes beneficios económicos y medioambientales. Al reducir el desperdicio, reducir el tiempo de inactividad y reducir el consumo de energía, los fabricantes pueden ahorrar costos sustanciales y al mismo tiempo reducir su huella ambiental. La tecnología representa un poderoso paso adelante tanto para la industria como para los esfuerzos de sostenibilidad.
Este trabajo fue apoyado por fondos de la Fundación Nacional de Ciencias (NSF) bajo las subvenciones 1853454 y 2243930. NSF proporciona financiación para apoyar investigaciones innovadoras que hagan avanzar la tecnología y la ciencia, fomentando avances en áreas como los sistemas de fabricación y la inteligencia artificial.