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La continua evolución de la cadena de montaje de productos de Apple: automatización e inteligencia artificial
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La continua evolución de la cadena de montaje de productos de Apple: automatización e inteligencia artificial

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La cadena de montaje de todo producto manufacturado es de enorme importancia. Si, además, produces miles de millones de unidades de varios productos, el correcto funcionamiento y precisión de toda la línea de montaje es aún más importante. Apple es plenamente consciente de esta situación, por lo que ha estado y sigue llevando a cabo mejoras y cambios en sus cadenas de montaje.

Automatización, mucho más compleja de lo que parece

Producción

Cuando pensamos en cadenas de montaje puede que pensemos en esas enormes fábricas llenas de robots amarillos que se ocupan de fabricar de todo, desde coches hasta neveras. Cierto, hay algunos productos en los que el uso de robots está más extendido, mientras, hay otros en los que es realmente complejo.

Apple empezó a incorporar robots en sus cadenas de montaje en 2012 cuando puso en marcha un equipo especialista en robots y automatización en un laboratorio secreto de Sunnyvale, California. El objetivo era que los robots pudieran substituir a los humanos en las tareas más repetitivas y pesadas de la producción. Sin embargo, tal como publica The Information, el equipo encontró dificultades:

Construir un robot que pueda sujetar tornillos es uno de los retos más difíciles de la industria. Un robot debe coger el tornillo en un ángulo específico y alinearlo con un agujero usando múltiples cámaras industriales. Apple usa tornillos tan pequeños que los robots no tienen forma de medir la fuerza usada para atornillarlos. Por el contrario, los trabajadores humanos pueden sentir la resistencia de su mano y pueden saber cuando algo está mal.

En cuanto a la colocación de pegamento en los paneles de exhibición, las especificaciones de Apple son tan estrictas que el pegamento debe colocarse a menudo dentro de un milímetro del punto deseado dentro de un producto. Un antiguo miembro del equipo dijo que los trabajadores chinos bien entrenados eran más hábiles en la aplicación de pegamento que sus homólogos robots.

Fábrica

Aun con los desafíos de la incorporación de robots, Apple logró incorporar varios para tareas más sencillas como probar los Apple TV, Apple Watch y iPad producidos. Aunque también ha habido episodios menos satisfactorios como en 2014 cuando el equipo que fabricaba los MacBook de 12 pulgadas funcionaba erróneamente, una situación que, al parecer, retrasó el lanzamiento del MacBook unos seis meses:

En las primeras pruebas, los sistemas de transporte se movían de forma errática, ralentizando el movimiento de las piezas. Un robot que instaló el teclado usando 88 pequeños tornillos siguió funcionando mal, requiriendo que los humanos entraran después y repasaran la mayor parte del proceso. Los contenedores utilizados para mover las piezas se seguían apilando en los transportadores, creando atascos.

Control de calidad e inspección a distancia y basado en IA

Fotos IA

Antes de empezar en masa la producción de productos, Apple envía a sus ingenieros a las líneas de producción para optimizar, mejorar y detectar posibles fallos en el proceso de montaje. Este pasado febrero, con la situación sanitaria, Apple tuvo que suspender estos viajes y perder un tiempo muy valioso en que los ingenieros valoran prototipos y pulen todos los detalles antes de empezar la producción en masa que, en el caso del iPhone 12, se planea para julio.

Curiosamente una startup fundada por exingenieros de Apple tiene las herramientas necesarias para ayudar a los actuales ingenieros de Apple en sus retoques y supervisión de la cadena de montaje. Desconocemos si Apple planea incorporar o ha incorporado la tecnología de esta empresa, pero la idea es, por lo menos, interesante. La compañía, llamada Instrumental Inc. fue fundada por Anna-Katrina Shedletsky y Sam Weiss que han creado un sistema que se basa en equipar las líneas de fabricación con cámaras y luego analizar las imágenes utilizando un software de inteligencia artificial. Shedletsky, vía Reuters, describe el funcionamiento de esta forma:

En los primeros días de un producto pueden surgir cientos de problemas y, para solucionarlos, las empresas envían grandes grupos de personas a 6.000 millas alrededor del mundo para ir a hacer cola en lugares al azar y esperar que detecten los problemas, teniendo la suerte de estar en el lugar correcto en el momento adecuado.

Las cámaras y la inteligencia artificial, por el contrario, pueden detectar la falta de un tornillo, un resorte doblado o una batería dañada en tiempo real y con gran precisión.

Sin duda en una cadena de producción tan activa y con tantos detalles a tener en cuenta para garantizar la precisión y calidad de los productos que se montan, toda optimización es bienvenida. Tal como ha expresado en varias ocasiones el ex diseñador jefe de Apple Jony Ive: "diseñar un producto es diseñar la forma de montarlo".

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